基于不确定性测度与支持度的测试性验前信息融合方法

针对目前验前信息融合方法存在主观性和单一性的缺陷,引入验前分布的不确定性测度和支持度,提出了基于不确定性测度与支持度相结合的验前信息加权融合方法.首先,利用β分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同的验前信息确定验前分布超参数;然后,引入不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;最后利用混合验前分布,结合测试性现场试验数据,计算了Bayes融合评估的验后结果.该方法不仅考虑了验前分布本身对测试性参数的真实情况描述的接近程度,还考虑了不同来源的验前信息之间的支持程度.实例分析表明,在同一置信水平下,基于该方法的测试性评估置信下限相对于传统方法的测试性评估置信下限大约提高了0.7%.      

基于Bayes网络的多源信息融合方法在精度评定中的应用

提出了一种基于多源验前信息融合的Bayes精度评定方法。利用Bayes网络进行多源验前信息融合时,能够结合现场试验数据,对信息加权因子做出较为合理的推断。根据验前及验后数据,通过Bayes网络中的MC—MC方法可以快速地获取各变量的验后统计特性,达到估计现场试验精度的目的。因此,基于多源验前信息融合的Bayes方法可用于解决小样本下的精度评定问题,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于优化SPOT和D-S证据理论的测试性验证方案

针对现有基于序贯验后加权检验的测试性验证方案对测试性设计指标之间的模糊参数空间考虑不足，以及未能充分运用测试性多源先验信息的问题，提出一种优化序贯验后加权检验和D-S证据理论相结合的测试性验证方案。首先，考虑测试性设计指标之间的模糊参数空间，构建三参数空间复杂假设，并基于Bayes理论研究序贯决策规则，同时确定决策因子以及决策阈值；其次，以测试性指标构成的参数空间为辨识框架，分别构造基于专家信息以及测试性试验数据等先验信息的基本信任分配函数，建立融合多源先验信息的优化序贯验证方案；最后，结合实例进行研究，并与经典验证方案、传统Bayes验证方案、序贯概率比检验方案以及序贯验后加权检验方案进行了对比分析。结果表明，该方案由于考虑了模糊参数空间以及充分融合了多源先验信息，有效解决了模糊参数空间的处理问题，同时所确定的平均故障样本量在决策支持的参数空间均优于其他方法。     

航空发动机MTBF的Bayes评估

针对航空发动机的试验样本量和故障数据少，采用传统的数学平均值法对其平均故障间隔时间（MTBF）评估不能反映其真实可靠性水平的问题，基于Bayes理论，把历史试验数据视为先验信息，采用矩等效方法确定先验分布，然后通过Bayes理论综合现场试验数据，建立了一种基于Bayes理论的航空发动机MTBF评估方法。该方法可以扩大MTBF评估所需的信息量。采用所提出的Bayes方法对某航空发动机MTBF进行评估，得到其MTBF评估值为302.68h，比采用数学平均值法约提高了18.7%，评估结果更符合实际。表明该方法可应用于航空发动机MTBF的评估。      

小子样武器装备可靠性评定过程中专家信息的规范化描述

在对航空航天领域可靠性工程中专家信息的特征进行分析的基础上, 分别对模糊描述、概率描述法、专家打分法、主观语言描述方式的专家信息规范化进行了研究, 并对基于专家信息的验前分布确定过程进行了分析.建立了专家信息规范化的广义验前信息描述、基于不确定性加权验前信息描述、最大熵法验前信息描述的验前分布确定模型.论文的研究对于小子样条件下运用Bayes方法分析系统可靠性时, 基于专家信息的验前分布确定具有重要的工程指导意义.      

基于Bayes理论的成败型装备鉴定试验风险分析

为了充分考核成败型装备的性能指标,合理确定鉴定试验统计方案,利用Bayes理论对试验风险进行了重点研究。在选取先验分布为Beta分布的条件下,给出了工程中常用两种风险(平均风险和后验风险)的表达式,并详细解释了两种风险的研究思路和适用范围。在此基础上,从鉴定试验可能出现的结果出发,建立了最大后验风险模型,给出了其相关性质,并对比后验风险、经典统计风险,说明了其保守性和适用性的优点,更能保护使用方的利益。利用数值分析,说明基于最大后验风险确定的试验统计方案符合工程认识,相对经典统计风险,其减少试验总数18%~63%,验证了方法的可行性。同时,通过分析三种风险与先验信息、区间估计的数值关系,对最大后验风险的性质进行了验证,说明其具有较好的推广性。      

Weibull分布串并联系统的Bayes可靠性评估

基于工程实践中的可靠性验前信息,给出了Weibull分布下Bayes可靠性分析方法。进而针对Weibull分布的串并联系统,由单元的验后矩导出准确的系统可靠性验前矩,并在此基础上,运用最大熵准则给出了系统可靠性验前分布的估计。最后根据试验数据得出系统的验后分布,并用该分布对系统可靠性进行了评估。     

类似系统可靠性信息在复杂系统Bayes可靠性评估中的应用

先验分布的确定是运用Bayes方法进行复杂系统可靠性评估的先决条件。本文研究了利用类似系统的可靠性信息通过加权融合确定先验分布的方法。对Weibull和指数分布模型的可靠性试验结果,给出Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明,该方法计算简便、便于工程应用。      

基于成败试验的导弹贮存可靠性Bayes分析模型

针对传统导弹贮存可靠性分析方法的缺点, 提出了一种Bayes分析模型.这种模型以狄氏分布为先验分布, 综合利用了历史信息和专家信息, 结合导弹检测时间段的成败试验数据, 给出了各检测时间段可靠性的联合后验分布, 然后利用Gibbs抽样算法进行后验推断, 得到了各阶段可靠性的Bayes估计和区间估计.此外, 基于当前试验数据, 利用这种模型以预测未来导弹贮存可靠性.算例表明这种Bayes模型参数含义清楚, 利于工程应用.      

动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性

动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。     

Testability evaluation using prior information of multiple sources

Testability plays an important role in improving the readiness and decreasing the lifecycle cost of equipment. Testability demonstration and evaluation is of significance in measuring such testability indexes as fault detection rate（FDR） and fault isolation rate（FIR）, which is useful to the producer in mastering the testability level and improving the testability design, and helpful to the consumer in making purchase decisions. Aiming at the problems with a small sample of testability demonstration test data（TDTD） such as low evaluation confidence and inaccurate result, a testability evaluation method is proposed based on the prior information of multiple sources and Bayes theory. Firstly, the types of prior information are analyzed. The maximum entropy method is applied to the prior information with the mean and interval estimate forms on the testability index to obtain the parameters of prior probability density function（PDF）, and the empirical Bayesian method is used to get the parameters for the prior information with a success-fail form. Then, a parametrical data consistency check method is used to check the compatibility between all the sources of prior information and TDTD. For the prior information to pass the check, the prior credibility is calculated. A mixed prior distribution is formed based on the prior PDFs and the corresponding credibility. The Bayesian posterior distribution model is acquired with the mixed prior distribution and TDTD, based on which the point and interval estimates are calculated.Finally, examples of a flying control system are used to verify the proposed method. The results show that the proposed method is feasible and effective.     

基于两类风险的正态分布Bayes试验样本量

对在方差已知正态分布情形下的装备Bayes试验设计方案进行了研究.给出了在两类风险要求下验证试验方案的求解思路、简单假设下试验验证方案的求解过程、试验样本量的计算公式.结合实例对试验设计方案求解的过程进行了分析,通过与经典方法的对比验证了方法的有效性.     

基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法

针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合"小子样、异总体"研制阶段增长试验数据和"小子样"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。     

基于研制信息的测试性验证试验方案研究

针对现有测试性验证试验方案需要较大故障样本量的问题,提出了一种利用研制信息制定测试性验证试验方案的新方法。首先,在二项分布经典抽样模型的基础上,运用证据理论方法,研究了基于测试性试验数据、测试性预计结果和专家经验等研制信息的基本信任分配函数的构造方法,建立了基于融合不同种类研制信息的测试性验证试验方案,并确定了该方案的存在性,给出了方案的确定方法,最后开展了案例应用研究。由于充分考虑了研制信息,因此在确保有较好的验证效果的条件下,与传统的试验方案相比,该方法可以明显减少故障样本量,或在样本量保持不变的情况下有效降低双方风险。     

小样本无失效寿命试验数据的轴承可靠性评估

针对小样本无失效寿命试验数据可靠性问题提出了评估模型。模型采用Bayes理论构造服从原始样本的抽样函数,结合Bootstrap法生成大量服从抽样函数的随机数作为增广样本,再通过最佳线性不变估计法分析原始样本及增广样本得到Weibull分布双参数估计值作为可靠性评估结果。通过Monte-Carlo法仿真生成服从Weibull分布的随机数,分别采用该模型、配分布曲线法及现有Bayes理论对此随机数做评估,对比发现:该模型得到的参数估计较现有Bayes理论和配分布曲线法更接近Weibull双参数真值,且形状参数和尺度参数估计值的相对误差均低于10%,验证了模型分析小样本无失效数据进行可靠性评估的可行性。借助文献实例对模型进行分析,对比得出模型能得到较现有Bayes理论和配分布曲线法更符合工程实际的评估结果;模型在小样本情况下的双侧可靠度置信区间长度低于现有Bayes理论和配分布曲线法,有效提高了小样本无失效数据可靠性评估精度。      

模糊贝叶斯方法在航空设备可靠性评估中的应用

在小样本情况下，利用数理统计方法来确定航空设备的寿命分布类型是不太适用的，本文运用模糊综合评判方法综合经验信息来确定先验分布，同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上，给出了一种有小样本试验数据确定寿命分布的可靠性方法。     

疲劳寿命概率分布的模糊贝叶斯确定方法

运用模糊综合评判方法综合经验信息以确定先验分布,同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布基础上,给出了一种由小样本试验数据确定疲劳寿命分布的可靠方法;并用算例进行了说明。