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%.      

Bayes方法应用中验前信息可信度的影响分析

Bayes方法已在航空航天类装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。但现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息或验前分布可信性影响的分析较少。给出了验前可信度的定义与计算方法,建立了验前可信度的影响分析模型,给出了基于验前可信度要求的验后置信区间计算方法。以装备精度分析为例,给出了验前可信度影响的分析结果。     

某机载计算机系统测试性分析与研究

系统测试性已从系统维修性中分离出来,逐渐形成一套完整的体系,成为一种独立的系统特性.在计算机系统设计中应同步考虑该系统的测试性设计,系统设计是否满足设计要求可以通过系统测试进行证明,因此完整、有效性的系统测试性是设计实现的基本保证.本文通过软件及硬件分析介绍了某系统组成结构,重点阐述了系统测试的设计原理和实现方法,对系统测试性实现进行了数据分析,为计算机系统设计、测试性设计提供了借鉴和参考.     

验前大容量仿真信息“淹没”现场小子样试验信息问题

在运用Bayes方法对武器系统进行鉴定的过程中，仿真信息作为验前信息使用一直是一个有争议的问题。本文给出了验前子样可信度的定义及相应的计算方法，在分析了大量仿真信息“淹没”小子样现场试验信息这一现象的基础上，将验前信息的可信度引入统计推断，较好地解决了仿真信息在试验鉴定中的应用问题。     

基于PDCA循环的系统测试性设计方法

采用PDCA的核心思想，结合某型综合显示控制系统研发过程工程实际，提出了一套系统测试性设计的技术方法。通过将系统测试性设计过程按照“策划-实施-评估-改进”的戴明环循环思路，以测试性需求实现和验证为出发点，聚焦测试性设计技术状态风险管控，提出了测试性设计工作的关键技术路径，落实测试性设计过程闭环，可有效指导系统测试性设计。     

多种验前信息源情况下的融合验后分布

本文研究Ｂａｙｅｓ统计推断中有多种（或多阶段）验前信息时，分布参数验后分布的表示。文中，首先在考虑验前子样可信度的基础上，对多种验前信息源进行了综合，得出了验前分布的融合表示。然后，给出分布参数验后分布的表示，列举了应用示例。本文方法，对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。     

系统测试性建模及验证方法

通过研究系统级测试性建模的基本原理,主要包括数学模型和图示模型,从结构、故障和测试三个方面给出了系统测试性建模的流程,最后给出了系统级测试性模型的验证方法,包括模型整体有效性验证、基于测试性分析报告的测试性模型验证等。     

贝叶斯法在惯性平台测试中的应用

惯性导航系统以其独特优点在航天领域得到了极为广泛的应用。对惯导系统的测试数据进行统计分析和预报,对于航天器的可靠性评估具有重要意义。对于测试数据在实际应用中存在的小样本问题,本文提出了使用贝叶斯方法对其统计特性进行研究。通过对惯性导航系统测试数据的先验信息、总体信息和样本信息进行结合,利用贝叶斯方法得到对应的验前分布和验后分布,并在验后分布的基础上进行统计估计,减小了小样本条件下的统计误差。同时,通过此方法对惯导系统测试数据进行置信区间的计算预报,为惯导系统的误差补偿、故障诊断提供了一个参考依据和途径。     

机载系统测试性设计体系研究

军用飞机在外场表现出诊断能力不足的现象,严重影响飞机再次出动的效率。从军用飞机故障诊断 的实际使用需求出发,深入分析机载系统在设计、试验过程中存在的测试性设计问题;针对军用飞机整个研制 与使用过程,明确设计目标,提供设计、验证和评估方法,将原来相互孤立的设计工作进行整合,提出一套完整 的机载系统测试性设计体系,并对测试性设计过程中的诊断能力设计、测试性试验等关键环节进行深入剖析; 同时,在工作方法、专业定位和制度保障方面提出改进建议,能够有效促进测试性设计有机地融入机载系统的 设计过程,提升机载系统测试性水平,提高飞机综合诊断能力。     

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.      

面向测试性虚拟验证的功能-故障-行为-测试-环境一体化模型

 由于测试性预计和测试性试验验证客观存在的困难及问题,测试性虚拟验证将在测试性工程领域发挥重要作用.根据测试性虚拟验证对模型的需求,针对传统测试性模型存在的定量特征少、导致测试性评估结果不准确等问题,提出一种功能-故障-行为-测试-环境一体化模型.首先,分析并指出该一体化模型由功能、故障、行为、测试、环境5大类要素构成.然后,在数学上对该一体化模型及其子模型进行定义和描述,分析并建立各子模型之间的关联关系.最后以某导弹及其测试系统为案例进行实验和应用研究.结果表明,在建模信息量充足的情况下,基于该一体化模型得到的测试性虚拟试验验证与评估结果较准确,能较好地支持装备测试性摸底、鉴定与验收等.     

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。     

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.     

导弹装备测试性数据相关性分析研究

针对目前装备使用阶段测试性数据来源于专家信息这类存在不确定性因素的信息,会直接影响测试性验证结论的准确性和完整性。为了增加测试性数据的可信度,基于导弹装备使用阶段测试性数据,提出了灰色关联分析的方法流程,对数据进行相关性分析。结果表明,基于灰色关联算法的数据相关性分析方法能得到测试性数据可信度程度,并挖掘出测试性指标间潜在的关联规律,能丰富专家信息,有助于提高验证准确度。     

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。     

一种基于ROM模型的测试性指标论证方法

针对实践中缺乏理论性、可实施性强的测试性指标论证方法的现状,提出了一种基于可靠度、战备完好率与可维修度（ROM）模型的测试性指标论证方法。从战备完好率（O）、可靠度（R）、可维修度（M）关系式入手,将关系式中的可靠度和可维修度分别用平均故障间隔时间（MTBF）和平均修复时间（MTTR）替换,再建立MTBF和MTTR与故障诊断率、虚警率和机内测试（BIT）故障率的关系式并代入"ROM"关系式,得到战备完好率与测试性指标之间的关系式,建立待解指标与BIT数量之间的关系式,通过代入和消减参数得到战备完好率随BIT数量变化曲线,通过找到曲线极值点得到最佳BIT数量,进而得到最佳的测试性指标。在模型构建和指标求解过程中进行了较为充分的仿真分析,得到了大量与经验相符的规律性结论,为不同对象应用该方法进行参数设置时提供了较为充分的参考。最后应用本文方法对某光电一体化设备进行了指标论证,演示并验证了本文方法的有效性。     

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。     

一种基于可控可观性模型的飞航武器测试性方案设计

针对飞航武器保障中测试资源调度缺乏顶层规划,测试方法配置无法进行优化管理的现状,提出了一种面向测试性方案设计的数学算法,探索测试性理论工程化的途径。利用线性系统理论中的可控可观模型,对故障与测试资源间的关系重新表述,进行了测试完备性分析;运用模糊综合评判模型分别对测试点设计、测试序列排布、测试方法设计优选,得到测试资源的最优化调度与配置。最后,以无人机系统为例,用模型进行了测试性方案设计。