区间不确定信息下可修系统基于幂律过程的贝叶斯可靠性评估方法研究

贝叶斯方法常用于小子样场合下航空航天等领域中可修系统的可靠性评估，由于一些不确定因素影响致使无法精确收集先验信息和/或可修系统的故障信息，但却可获得其上下界信息。针对区间不确定信息情形，本文提出多台可修系统当其失效过程服从幂律过程（PLP）时的贝叶斯可靠性分析方法，将信息先验下PLP模型基于区间信息的贝叶斯分析转化为所求目标函数恰是该先验下PLP 模型传统贝叶斯分析的约束优化问题；具体工程实例对本文所提方法的可行性，有效性进行验证。结果表明：本文所提贝叶斯可靠性分析方法能够为小子样场合下，考虑不确定性因素影响时可修系统的可靠性评估问题研究提供一种值得参考的方法。     

基于BDD的航天测控系统任务可靠性分析

针对航天测控系统任务可靠性分析问题,提出了基于二值决策图（BDD）的航天测控系统任务可靠性分析模型和算法。将航天测控系统视为一个多阶段任务系统,采用任务剖面描述任务时序逻辑关系。根据各阶段的可靠性逻辑结构建立了单阶段的BDD,依次对各阶段的BDD进行运算得到系统的BDD,据此计算系统的可靠度。最后给出了一个算例,验证了算法的有效性。     

动量轮在轨状态可靠性贝叶斯网络建模与评估

卫星动量轮在轨运行环境复杂,并且无失效数据,难以利用传统方法进行可靠性建模与评估。为此,提出一种利用贝叶斯网络融合动量轮各种试验信息及轴温和电流等遥测数据的可靠性建模与评估方法。基于失效分析建立贝叶斯网络拓扑结构,根据试验数据估计网络参数,而后,通过贝叶斯网络的推理得到动量轮可靠度的点估计和区间估计,并利用在轨遥测数据实时评估动量轮可靠性,获得动量轮可靠性变化趋势比较明显的遥测数据取值区间。该方法对动量轮实时状态监控具有一定的理论和实践意义。     

基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。     

基于直觉模糊优选动态规划的武器协同运用

将武器运用问题看作一个多阶段多指标的系统,对空战协同武器运用问题进行了分析研究.当作战指标值不能精确给出时,将直觉模糊优选理论与动态规划技术相结合,提出了一种基于直觉模糊优选动态规划.将各作战方案的指标值转化为一个模糊决策矩阵,得出各个作战方案的直觉模糊评价值.通过实例进行了仿真分析,结果表明,所提出的方法可以得到各个阶段的最优决策     

可靠性全局灵敏度求解的Meta-IS-AK算法

可靠性全局灵敏度（GRS）可以衡量输入变量对结构系统失效概率的平均影响,但目前仍然缺乏具有广泛适应性的高效算法。针对此问题,本文将在元重要抽样和可靠性全局灵敏度的贝叶斯算法基础上建立一种新的高效算法。所提算法首先利用已有的贝叶斯算法,将可靠性全局灵敏度转换成由无条件失效概率及输入变量失效域条件下的概率密度函数（PDF）表达的形式,然后分3步来完成算法的组织。第1步是利用元重要抽样的迭代策略抽取失效域的重要抽样样本;第2步是在已有的元重要抽样法中嵌入自适应Kriging模型,高效计算出无条件失效概率;第3步是利用Metropolis-Hastings准则,将失效域的重要抽样样本转化成为原始密度函数在失效域的样本点,进而同时求得各个输入变量在失效域中的条件概率密度函数,并最终求得可靠性全局灵敏度。由于所提算法充分利用了已有的可靠性全局灵敏度贝叶斯算法的维度独立性、元重要抽样法对隐式多失效域的适应性以及元重要抽样法中嵌入式Kriging模型的高效性,因此所提算法具有广泛的适用范围和较高的效率,该结论得到了算例结果的充分验证。     

基于贝叶斯网络的末制导雷达模糊可靠性分析

弹载末制导雷达可靠性多含不确定性与模糊性因素影响,且其具有样本量小、可靠性高等特点,传统可靠性评估方法难以适用。提出了一种基于贝叶斯网络的模糊可靠性分析方法,以某型导弹末制导雷达系统的为具体研究对象,对其进行可靠性分析,验证了方法的有效性。     

基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性分析

针对不同失效模式的特点,利用航空发动机状态监测信息,分别采用Gamma过程、Wiener过程和Weibull分布建立可靠性分析模型.采用贝叶斯模型平均（BMA）方法,分析不同失效模式对可靠性影响,对航空发动机可靠性进行集成分析.通过算例跟踪某在翼航空发动机可靠性水平,基于贝叶斯模型平均的航空发动机可靠性模型的计算误差率低于单一可靠性分析模型,计算结果误差率低于1%.说明多模型集成可靠性技术在复杂系统运行可靠性分析中的有效性和准确性.      

基于贝叶斯网络的多状态机载系统安全性评估方法

传统的安全性评估方法不适用于具有多状态属性的现代机载系统。根据系统与系统组成单元之间的状态关系,构建了基于贝叶斯网络的机载系统多状态安全性模型;运用通用生成函数给出了贝叶斯网络非根节点的条件概率表,基于变量消元法提出了系统失效状态发生概率计算方法,推导了系统组成单元重要度算法。结合某型飞机副翼控制系统给出了应用实例。结果表明,方法为解决多状态机载系统的安全性评估问题提供了一种简洁直观的方法,能够有效评估机载系统的安全性水平,确定各单元对系统安全性中的影响。     

基于QoS的卫星网络端-端通信可靠性分析

针对卫星网络动态环境下的高速信息传输、业务类型差异大等特点，提出一种综合考虑各业务QoS（Quality of Service）指标的可靠性分析方法。在卫星通信网络实际运行周期内，通信系统往往处于逐渐劣化过程中，导致卫星的节点和链路除正常工作和完全失效外，还存在部分失效的工作状态。本文在链路多状态基础上基于最小路集算法（Minimum Path Set Algorithms，MPSA）在不同业务的QoS指标（时延、带宽和丢包率）约束下，得出满足该业务QoS约束的所有可靠路径集，对路径集中路径进行不交化处理得到网络端-端可靠性。研究结果表明，不同业务由于QoS需求的差异导致网络端-端可靠性不同，所提算法与传统算法相比更加符合实际。由于实际卫星网络环境中会采用端-端并行多路径传输（Multi-Path Transmission，MTP），本文在上述研究的基础上，进一步对多路径的端-端可靠性进行了研究，结果表明多路径数据传输可靠性高。     

基于多源异构信息的航空发动机转子参数校准与可靠性分析

复杂系统可靠性分析结果的准确性与输入参数精度密切相关。针对包含多源不确定信息的可靠性分析问题，提出了基于贝叶斯最大熵的随机模型修正与参数校准方法。该方法将类型统计信息（例如矩信息、可靠度）转换为约束条件，进而利用不确定性优化求解传统参数估计问题。考虑混合不确定性，引入Wasserstein距离构建似然函数，并利用近似算法提高计算效率。该方法通过增加“熵项”的方式拓展了经典贝叶斯推理的适用范围，可处理多源异构数据与混合不确定性问题。针对多部件航空发动机转子系统，建立了基于survival signature的多态系统可靠性模型，并应用上述方法开展可靠性分析，结果显示本方法较传统方法具有更高精度与更强的稳健性。     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

卫星网络动态资源图多QoS约束路由算法

针对高动态卫星网络拓扑变化导致的网络更新期间可用路径失效，QoS需求难以满足的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟节点动态资源图多QoS约束路由算法（DRGVN-QR）。根据节点的切换状态、缓存以及链路的剩余带宽、时延等信息，结合虚拟节点的网络拓扑方式，建立虚拟节点动态资源图模型。根据资源图模型，建立最小路径代价的优化模型，利用蚁群算法（ACO）并发地为每个连接请求找到一段时间范围内的最优路径集合，并对信息素挥发系数的取值问题进行了讨论，以提升路径质量和算法性能。最后，为了适应卫星网络的时变性，设计一种幂数加权公式求出一段时间范围内的最优路径。仿真结果表明：DRGVN-QR算法能够规避路径失效带来的传输中断问题，提高网络QoS，与其他算法相比，该算法降低了平均端到端时延、网络丢包率和时延抖动。     

基于树形马氏链模型的可靠性分析方法

复杂系统的极限状态函数非线性程度较高，在进行可靠性分析时，易导致失效概率的计算误差大、效率低，针对上述问题，提出了树形马氏链（TMC）算法和基于该算法的可靠性分析方法。树形马氏链是对原始马尔可夫链的改进，其状态转移过程更加灵活，具备局部多链并行和自适应探索失效域边界的特性。树形马氏链通过多候选状态点扩大对失效域信息的收集，生成能充分反映失效分布特征的样本，对该样本进行自适应核密度估计得到近似最优的重要抽样分布密度函数，从而提高计算结果的准确度。文末的数值算例和工程算例验证了算法性能，计算结果表明算法对设计点、抽样起点的位置不敏感，处理强非线性及复杂串联系统问题时，能在少样本量下得到相对高准确度的计算结果，且在样本量改变时，计算结果相对稳定可靠；工程算例给出了所提方法在实际问题下的效率，体现了所提方法的工程应用价值。     

基于贝叶斯网络和共因失效的飞机电源系统可靠性分析

飞机电源系统中的冗余设计提升了飞机系统的可靠性，但同时也增加了共因失效发生的概率。为了准确分析飞机电源系统的可靠性，首先，采取α因子模型对共因失效部件的失效率进行分解计算，并利用贝叶斯网络（BN）建立考虑共因失效的飞机电源系统可靠性模型。然后，对比分析考虑与不考虑冗余部件之间的共因失效因素时飞机电源系统及其子系统的可靠性。结果表明，考虑冗余部件之间的共因失效因素时，得到的飞机电源系统及其子系统可靠度相对于不考虑冗余部件之间的共因失效因素时较低，更加吻合实际情况。     

基于故障分辨能力的火箭发动机测量参数选择方法

针对液体火箭发动机测量参数选择这一难题，提出一种基于模型的、提高故障分辨能力和系统可靠性的液体火箭发动机测点选取方法。基于发动机系统非线性静态特性数学模型，建立常见发动机故障下的故障特征库，并采用飞行数据验证其准确性；分别基于凝聚层次聚类算法、蒙特卡洛方法和失效模式影响分析（FMEA）构建了发动机测量特征子集的故障分辨种类数、鲁棒性和系统可靠性3种评价指标，并基于改进的多目标二进制粒子群算法（MOBPSO）开展优化设计。优化后的测点排布，可分辨故障从9种提高到13种，鲁棒性与原排布相当，风险指数略有上升；进一步探究了副系统混合比在故障分辨中的重要作用并分析其机理。本文提出的方法对其他复杂、闭环动力系统测量特征的选择具有较好的应用价值。     

Weibull分布下任务时间可靠度的置信限研究

为解决高可靠度要求的产品系统可靠度的评定问题，针对产品系统的工作时间服从威布尔分布，采用Fiducial方法，提出了只凭工作时间的‘小子样、零失效’可靠性试验样本，求取任务时间可靠度各置信限的方法及公式。给出算例，计算和分析了不同试验样本下系统任务时间可靠度的置信限。结果表明利用数个‘长寿’的‘小子样、零失效’工作时间试验样本，可以获得高置信度下系统任务时间可靠度的大下限；单凭非‘长寿’情况下的‘小子样、零失效’试验样本，只能得到任务时间可靠度的最高限，如能补充辅助可靠性信息，就能得到系统任务时间可靠度的可用置信估计。     

基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法

用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。