考虑两种失效竞争的多状态冷贮备系统可靠性模型

针对装备系统中多状态工作部件存在退化失效与突发失效竞争的情况，以冷贮备系统为研究对象，假设系统内3个维修台可分别提供预防性维修与两种不同类型的修复性维修，采用随机检测策略，系统性能水平在一定范围内退化时进行预防性维修，部件完全退化失效时进行退化失效修复性维修，而突发失效时进行突发失效修复性维修；利用PH （Phase-type）分布描述模型中各类随机时间变量，外部冲击的到达则采用PH更新过程描述，建立了考虑退化失效与突发失效的多状态冷贮备系统可靠性模型。最后通过算例验证了模型的适用性，演示了预防性维修阈值以及三类维修速率对系统可靠性的影响。     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。