服役飞机结构件腐蚀失效故障树分析及改进

对某出口用飞机铝合金结构件在热带海洋大气环境条件下服役时所发生的腐蚀失效问题,提出了采用故障树分析方法对引起飞机结构件腐蚀失效的各因素进行系统分析和探讨.根据结构件腐蚀失效过程及机理的分析,确定导致结构件腐蚀失效的各个因素,建立以结构件腐蚀失效为顶事件的故障树,通过布尔代数运算得到故障树的各阶最小割集.计算故障树顶事件的发生概率,并对底事件的概率重要度、相对概率重要度进行分析排序,找出引起铝合金结构件发生腐蚀失效的主要因素.分析结果表明飞机服役环境、阳极氧化工艺和选材是导致结构件腐蚀失效的主要因素.针对这些主要因素,提出了相应的改进防护措施.     

基于BBN的故障定位技术

故障定位的目的是帮助程序员寻找引发失效的原因或故障位置,以加快调试过程.故障和失效间的关系往往非常复杂,难以直接描述故障到失效的转化.分析了采用差异分析的方法,提出基于可疑模式,构建故障推理贝叶斯网络,节点由可疑模式及其方法调用者构成;介绍了贝叶斯网络构建算法,各个相关概率的定义及BBN(Bayesian Belief Network)中各个边的条件概率计算公式.基于推理算法,得到包含故障的模块,并计算得到每个模块包含故障的概率.提出评价方法,并进行了实验验证,取得了平均0.761的定准率和0.737的定全率,定位结果良好有应用价值.     

飞机结构MSD失效概率的敏感性分析

考虑到飞机结构的多部位损伤（MSD,Multiple Site Damage）结构裂纹萌生位置的不同可能对结构的安全性能存在影响,分析结构失效概率对各应力集中部位裂纹萌生寿命和应力的敏感性,量化其对结构安全性能的影响.裂纹萌生寿命采用对数正态模型,通过定义核函数建立MSD结构失效的敏感性分析模型, 采用Monte-Carlo模拟计算概率敏感度.该方法利用Monte-Carlo概率分析的结果,只需增加少许计算量即可得到失效概率对参数的敏感度.将该方法应用于共线多孔板分析,得到了给定寿命下失效概率对各关键位置应力和裂纹萌生寿命对数均值的敏感度,从而确定了对结构安全影响最大的位置.      

基于顺序二元决策图的动态故障树分析

针对现有动态故障树分析方法存在的状态空间爆炸、计算效率低、适用范围有限等缺点,提出一种基于顺序二元决策图的动态故障树分析方法。在将动态逻辑门转化为含顺序事件的逻辑门的基础上,给出了顺序二元决策图的模型以及含有顺序事件的布尔运算规则,利用顺序二元决策图和扩展的布尔运算获取动态故障树的失效路径,并给出多单元顺序事件的发生概率。以某弹药为实例,考虑不完全覆盖问题,针对指数分布与非指数分布2种情形进行了动态故障树分析,结果表明该方法具有计算高效、精度高、适用性广泛等优点,为复杂动态系统的可靠性分析提供了理论基础。     

测试不可靠条件下多故障诊断方法

针对部队复杂系统故障诊断中存在的诊断精度低,虚警率高等问题,提出一种测试不可靠条件下多故障诊断方法.为解决系统诊断贝叶斯网络结构和概率映射表建立困难的问题,通过建立系统的多信号流图模型,从而获得系统诊断贝叶斯网络.将测试不可靠度引入概率映射表,增加了算法工程应用中的鲁棒性.利用后验概率诊断推理将问题归结为不等式约束极值问题,采用0-1规划隐数法对不等式极值问题求解,从而获得最优解.以某型导弹制导系统电子部件为例,验证了该方法对复杂系统多故障诊断的有效性.      

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

自动化飞行训练评估中的战机机动动作识别

针对战机飞行员自动化飞行训练评估对于机动动作的在线识别需求，提出了一种改进的基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法。首先，分析了仪表、简单特技和复杂特技飞行科目的机动动作特征。然后，根据战机飞行过程中机动动作与特征参数的因果关系，建立了机动动作识别动态贝叶斯网络模型，克服了传统方法需要滚转角信息，在实际飞行训练中难以通过雷达探测实时获取的缺点。同时，通过设计模型在线调用机制，有效降低了计算复杂度。实验结果表明，所提方法对于战机机动动作识别率高、实时性好，能够满足在线应用需求。      

高压涡轮叶尖径向运行间隙概率设计

为了改善高压涡轮叶尖径向运行间隙(BTRRC,Blade-Tip Radial Running Clearance)设计和控制合理性,考虑典型载荷下的热载荷和机械载荷和合理选取随机变量,在确定性分析基础上对BTRRC进行了概率设计.通过确定性分析,得出涡轮盘、叶片和机匣的径向变形以及BTRRC随时间变化规律,并找出危险点(t=180 s)作为概率设计的计算点.通过概率分析,不但得到了各部件径向变形的概率分布特征及不同稳态叶尖间隙δ下的失效数、失效概率和可靠度,还找到了影响它们径向变形和BTRRC的主要因素.综合考虑航空发动机可靠性和效率,将δ设定为1.95 mm为宜,满足设计和工程要求,为BTRRC的控制和设计提供了依据.     

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。      

部分可观Petri网故障的量子贝叶斯诊断

针对故障本身构建量子贝叶斯Petri网模型算法，并利用该子网模型进行Petri网系统故障分析。对于部分可观Petri网模型中的不可观故障，根据可达标识图分析变迁点火路径不能判断系统状态，建立量子贝叶斯子网模型，通过不确定路径引起的量子干涉重新标定变迁的条件概率表得到量子概率振幅表。根据故障变迁的前置集合并结合量子贝叶斯推理计算变迁触发的先验概率，由后置集合中的可观变迁修正后验概率，由最大后验概率估计系统所处状态，当故障变迁不唯一时，选取最大概率的故障作为故障源。以实际故障系统建立部分可观Petri网模型，结合可观标签概率序列信息和量子贝叶斯概率估计，对系统不可观部分进行故障诊断验证算法的有效性。      

一种改进的固液火箭发动机故障诊断方法

针对固液火箭发动机的可靠性问题，设计了一种改进的贝叶斯网络故障诊断方法，可以通过网络化自主逻辑推理，对固液火箭发动机进行故障诊断。为了提取时序观测信号的故障特征，提出将步进法与核主成分分析(KPCA)相结合的分析方法，并根据模糊C均值聚类算法(FCM)建立模糊多态贝叶斯网络，实现对观测信号尺度的模糊处理，提高对不确定性故障的诊断能力。通过Matlab/Simulink建立改进的贝叶斯网络故障诊断系统。仿真结果表明，改进的算法能够实现对固液火箭发动机常见故障的有效诊断，并能够适应小样本集学习的情况。与传统贝叶斯诊断算法相比，故障诊断的平均准确率提高了20.9%。     

层次化模块化可用性分析方法的误差分析

通过层次化模块化分解技术,将复杂系统动态故障树分解为相互独立的模块,对独立模块分别进行可用度求解,再利用自下而上递归的方法实现复杂系统可用性分析.提出和推导出等效时变的可用度参数模型,分析了层次化模块化可用性分析方法的误差成因和相关影响,给出了故障相关和维修相关条件下的误差定义,定量研究了误差分布区域及其影响因素,提出了层次化模块化可用性分析方法的适用条件和应用原则,实例分析证明了该方法的有效性.      

批次定检设备故障诊断的贝叶斯方法研究

针对机载设备故障诊断定位率低的问题,提出充分利用先验故障信息指导批次定检的思想.通过研究批次定检机载无线电设备的失效规律,运用贝叶斯方法对小子样情况下的故障概率进行估计,建立了以各模块的故障概率来指导下一步故障检测的机制.针对不同情况提出3种指导方法并进行了仿真计算,结果表明可显著提高故障的一次定位准确率,减少故障查找时间,具有较高的工程应用价值.      

基于T-S模糊故障树的多态导航系统性能可靠性

考虑复杂多态导航系统在不同故障状态具有不同的性能可靠性，将T-S模糊故障树模型应用到多态导航系统性能分析中，以T-S模糊故障树表示系统的性能变量，映射为系统性能指标值，结合统计学中的期望思想，计算不同层次事件发生故障时系统的性能可靠性，并以典型的全球定位系统(GPS)和惯性定向定位导航系统(INS)相组合的导航系统进行分析建树，求解系统在多故障状态下的性能可靠性指标，并进行了实例分析。结果表明:无论底事件处于轻微还是严重故障状态，对系统性能都会产生影响，中间事件是导航系统的薄弱环节，即便是中间层轻微故障，也会引起系统性能可靠性较大的下降。      

引信-超宽带强电磁脉冲效应阈值试验研究

为明晰超宽带电磁脉冲对引信的干扰和损伤影响，确定引信-电磁脉冲效应的阈值区间，针对当前引信-电磁脉冲效应数据样本少，难以准确评估引信的抗电磁脉冲能力的难题，建立了马尔可夫蒙特卡罗估计的引信-电磁脉冲效应阈值分析模型。通过构建的超宽带电磁脉冲模拟器的引信效应测试系统，对典型引信进行辐照试验，得到引信-电磁脉冲的效应规律及干扰阈值。试验结果表明:引信通信故障的效应阈值均值为28.262 kV/m，均值的95%可信区间为（27.390，29.129）kV/m；方差的后验期望估计为1.867 kV/m，方差的95%可信区间为（0.834，4.182）kV/m。所提模型可用作多种引信的电磁脉冲效应阈值估计，为提高引信的抗电磁干扰能力提供理论基础和试验手段。      

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

一种基于多虚拟观测量的组合导航自主完好性监测方法

完好性用于导航系统出现故障的情况下提供及时的告警，是生命安全类用户需要考虑的重要性能指标。基于惯性导航系统（INS）辅助的卫星导航自主完好性监测算法，提出了一种利用INS构造3颗虚拟卫星观测量的组合导航系统自主完好性监测方法，通过构造视线方向相互垂直的3颗卫星，最大限度利用组合导航中INS的导航信息，在2颗可见星条件下就能实现故障检测。相比传统接收机自主完好性监测(RAIM)方法，该方法提高了检测算法可用性。在GPS单星座且INS定位误差方差σ_s=1m条件下，加入35m单星故障幅值，传统加权RAIM故障检测概率为48.51%，本文算法检测概率为95.21%，检测性能提升47%；与INS辅助的卡尔曼滤波残差检测法相比，在相同INS精度等级条件下该方法也具有更高的检测概率。此外，仿真分析了不同INS精度等级对该方法故障检测性能的影响，结果表明INS精度越高，该方法检测性能越好。     

基于目标性权值度量的多示例学习目标跟踪

针对多示例学习(MIL)跟踪算法在包概率计算过程中对示例样本不加以区分导致分类器性能下降,及采用最大化似然函数选择相应的弱分类构造强分类增加了算法复杂度的问题,提出了一种基于目标性权值学习的多示例目标跟踪算法,该算法利用目标性测量每个示例样本对包概率的重要性,根据其目标性测量结果对每个正示例样本赋予相应的权值,从而判别性地计算包概率,提高跟踪精度。同时在弱分类器选择过程中,采用最大化弱分类器与似然函数概率内积的方法从弱分类器池中选择弱分器构造强分类器,减少算法的计算复杂度。通过对不同复杂场景下视频序列的跟踪,实验结果表明,本文所提出的目标性权值学习的多示例目标跟踪算法优于其对比算法,表现出较好的跟踪精度和鲁棒性能。