面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。      

故障样本量确定与分配一体化设计方案

针对当前测试性验证领域未能考虑故障样本量确定和样本分配2个环节的相互联系，以及现有样本分配方案对影响因子的选择没有统一的框架，导致确定的故障样本量和样本分配不合理的问题，提出了一种故障样本量确定与分配一体化设计方案。首先，以层次Bayes网络模型为框架，融合各节点测试性指标先验信息得到顶层测试性指标的融合分布，并建立故障样本量确定流程；其次，引入结构重要度作为样本分配影响因子，同时结合故障模式影响及危害性分析（FMECA）信息确定节点和故障模式的样本分配影响因子，提出基于节点和故障模式的二次分配框架实施样本分配；最后，通过实际案例进行对比分析。结果表明:相比其他样本分配方案，所提方案能充分考虑系统结构及其先验信息，进而实现了故障样本量确定和分配一体化方案的设计，保证了所确定的故障样本量和分配的合理性，具备更好的工程适用性。      

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

基于专家信息的先验分布融合方法

运用Bayes方法进行复杂系统可靠性分析时 ,先验分布的获取与表示是一个关键问题。文章研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法 ,对基于AHP方法和综合因子法的先验分布权重确定方法进行了分析 ;在给出各先验分布权重的基础上 ,对多源先验信息的融合后验分布进行分析     

利用验前信息估计多组测试参数的研究

在分析研究以往测试估计的基础上，采用Ｂａｙｅｓ方法，把前组试验的结果作为后续试验的验前信息，利用验前、验后分布的共轭性来进行多组测试参数估计，用这种方法估计飞行器的射程和密集度试验等的多组参数，可减少子样数。     

航天电子设备可靠性评估方法研究

建立了一种综合利用航天电子设备分系统可靠性信息和试验数据以及整机系统试验数据的Bayes可靠性评估方法.该方法利用最大熵方法融合分系统可靠性信息,推导了从分系统可靠性矩到系统可靠性矩的计算公式,然后建立了基于继承因子ρ的混合β先验分布,结合整机系统试验数据确定后验分布,最后,基于后验分布推断航天电子设备可靠性.采用该方法对航天电子设备可靠性进行了评估,当整机系统试验数据为240次时,航天电子设备在置信水平0.70的情况下可靠度可达到0.9991,所要求的整机系统试验次数比经典方法约降低了4/5.     

基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法

可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的.     

基于Bayes统计模型的卫星融合定轨方法研究

根据目前天基导航系统现状,结合中国对低、中轨卫星精密定轨的要求,给出了天地基信息融合定轨的原理;结合卫星待估融合参数的先验信息,提出了基于Bayes统计模型的卫星精密定轨方法;在卫星观测的线性化融合模型中引入观测噪声,利用概率估计融合模型,根据Bayes理论进行卫星状态改进量的最大后验估计,并分析了Bayes估计方法的定轨精度;依据期望融合的待估改进量方差最小规则建立了相应的参数求解算法;最后以导航融合测控系统中测距和测速数据的融合定轨为例进行了仿真实验,表明该融合方法能够得到很好的定轨效果。     

利用半导体二极管伏安特性进行朗缪尔探针性能测试研究

研究讨论了一种利用半导体二极管伏安特性进行朗缪尔探针性能测试的方法. 设计的朗缪尔探针性能测试方法对外界因素要求较低,在常温常压的通常实 验室环境下即可进行,其测试结果可作为利用地面等离子体环境进行定标测试 前的初步性能验证. 通过实验室环境下的测试试验, 验证了该方法的有效性和 可行性.      

整机产品失效机理危害度定量分析方法

针对整机产品失效机理多而复杂、失效数据少、主失效机理分析为定性方法的现状,提出了一种基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法.首先利用Dirichlet分布描述产品的先验信息,结合现场失效数据确定失效频率的Bayes后验分布函数,然后通过Slice抽样方法获得失效频率的满条件分布,进而利用Gibbs抽样得到其Bayes估计,从而实现了各失效机理的定量分析.最后在某型光纤连接器失效机理已分析清楚的前提下,分别用FMMEA(Failure Modes,Mechanisms and Effects Analysis)及Bayes方法确定了其主失效机理,结果表明基于Bayes的失效机理危害度定量分析方法考虑了现场未出现的失效机理危害度,其确定的主失效机理比FMMEA结果更具有可信度.     

基于FFS故障行为模型的等效故障注入方法

针对测试性验证试验中部分故障模式不可注入,或注入后易导致装备出现不可修复的损坏等问题,提出了基于“故障模式-功能-状态”（FFS）故障行为模型的等效故障注入方法。首先,对FFS总体建模思路进行了描述,提出将“功能”作为基本建模要素,在分析装备自身多元建模信息的基础上,建立了故障行为模型。其次,对各相关矩阵和行为状态向量进行了定义,研究了故障模式、功能、状态间的不确定信息表征方法,提出了故障模式-状态相关矩阵的求解方法。最后,给出了等效故障模式的定义和基于FFS故障行为模型的等效故障注入流程。将所提方法应用于某装备发射控制系统,结果表明,所提方法能够实现等效故障注入,故障注入率提高约16.7%。      

考虑FDR的测试性测定试验及其相关方法

针对装备研制过程中,缺乏试验手段测定产品测试性水平,确定其与规定要求间的差距的情况,界定了测试性试验和测试性测定试验的概念,在仅考虑测定故障检测率(FDR,Fault Detection Rate)的情况下,研究给出了基于功能相关特征矩阵和重要度特征的故障特征建模方法,构建了二元组故障特征模型,用于测定FDR试验的试验样本选取.在该种试验样本选取方法中,为了减少进行故障注入试验时,注入不同故障样本的工作量和复杂度,充分考虑了试验样本间的等效关系,定义了等价集合和等效样本的概念,并在此基础上给出了考虑等效样本存在的试验结果评估方法.该研究在某型导弹飞控系统中取得了很好的应用.      

基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型

对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性.     

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。     

火箭发动机性能可靠性的Bayes分析

基于液体火箭发动机性能试验数据服从正态分布的条件 ,假定天地试验环境下分布的标准差不变 ,运用Bayes方法对正态分布天地试验条件下的环境因子进行分析。首先给出环境因子先验分布选择的方法 ;然后由Bayes公式结合少量的空间试验数据 ,得出环境因子的Bayes估计模型 ,最后给出空间试验条件下性能可靠性的分析方法 ,文中用实例说明了该方法的有效性。     

引入失效情形下某型液压电机可靠性分析

针对直接使用无失效数据对装备进行可靠性分析而产生的“冒进”问题，通过引入失效信息对数据进行综合处理，从而对可靠性参数进行合理的估计。以寿命服从指数分布的某型导弹液压电机为例，在其失效率的先验分布为Gamma分布且超参数均服从均匀分布时，证明了失效率在无失效数据时的期望Bayes（E-Bayes）估计法，提出了改进型的截尾试验时间的确定方法，通过引进失效信息，推导了失效率的综合E-Bayes估计法，并给出了可靠度的综合估计法。结合液压电机无失效数据实例，计算得到失效率和可靠度的综合E-Bayes估计，与现有的方法相比，二者的极差分别减小了22.33%和38.02%，说明了所提方法的合理性与可用性。      

考虑多故障的测试性建模改进方法

分析了测试性建模的现有方法及在工程应用中存在的不足.在信号流图方法的基础上,提出了一种测试性建模的改进方法.该方法支持单元的多故障模式设置,能够区分全局故障和局部故障,并允许设置全局故障沿单元特定信号流方向传递.给出了测试性模型的图形定义、隐含属性定义、相关性矩阵定义和相应的测试性分析推理方法.在此基础上,提出了基于高阶相关性分析的相关性矩阵生成改进算法.以某惯导系统为例进行了应用,建立了测试性图形模型并生成改进的相关性矩阵,与现有方法建立的相关性矩阵进行对比,结果验证了测试性建模改进方法的可行性和有效性.