基于Bayes理论的小子样维修性验证方法研究

针对现有经典维修性指标验证方法的不足,提出了一种小子样的维修性验证方法,即采用Bayes理论对维修性指标进行验证.给出了应用该方法的一般步骤,探讨了维修时间总体分布的确定方法,采用随机加权法对验前分布进行确定并利用ML - Ⅱ方法实现了多源信息的融合;进一步分析推导了基于Bayes理论的维修性验证方法的检验判据和样本量的大小.最后通过实例分析表明,该方法通过综合利用各种验前信息,可以有效地降低现场试验样本量,节省试验投入,缩短试验周期,且能保证较高的可信度.     

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%.      

基于混合验前分布的制导精度评定方法

如何合理有效地利用验前信息是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评定,提出了一种根据验前数据构造验前分布的方法,并结合验前信息可信度给出了一种混合验前分布。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前信息“淹没”现场信息的情况,而验前信息可信度则通过验后边缘分布得到。通过对验后估计均方差(MSE)的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。     

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。     

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。     

基于Bayes理论的导弹贮存可靠性试验研究

基于某导弹样本少、贮存过程需要检测、维护、故障修复等特点,利用Bayes理论推导出公式,以此公式为基础设计试验过程,进行贮存可靠性试验,收集试验数据,并且融合验前信息,最终得出调整后的失效率。     

多阶段含延缓纠正可靠性增长的MS-NHPP模型及其Bayes分析

针对复杂航空机电系统的多阶段含延缓纠正可靠性增长试验,提出了多阶段非齐次泊松过程(MS-NHPP)模型及其Bayes分析方法。该模型将多个阶段试验看做多个非齐次泊松过程(NHPP),它们具有相同的时间起点和不同的强度函数参数,并满足序化约束关系。对该模型采用Bayes方法进行分析,以Dirichlet分布作为验前分布,并在验后计算中采用基于Metropolis-Hastings准则的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法获得各阶段可靠性参数的验后期望、方差与置信限。实例分析表明,该方法可以有效融合多阶段可靠性增长试验数据以及专家经验和历史信息,尤其适用于小样本情况,参数估计值满足序化约束关系,可靠性增长评估结果更为可信。     

小子样Bayes试验鉴定方案的设计

本文研究了小子样场合下,Bayes试验鉴定中的一些主要问题。文中讨论了Bayes假设检验中的方案设计-检验规则、检验的效函数、验前信息运用及多源信息下Bayes检验问题。并以飞行器落点密集度鉴定为例作了说明。     

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。     

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。     

基于微服务的栅格地图网络化分发技术设计与实现

介绍了栅格地图数据网络化分发技术设计及其应用,实现了地图引擎和地图数据的解耦。通过研究栅格地图数据结构和OGC接口标准,提出一种基于微服务的地图服务框架,设计了面向网络的卫星影像、地形高程数据解析算法和Restful分发接口,该技术可为多源异构地图引擎提供地图数据源及服务。经过试验,机载GIS引擎及非嵌GIS引擎均可调用、显示该服务,该技术可广泛应用于机载后舱、地面站、网信体系等领域,未来网络条件成熟也可应用于机载前舱。     

基于加权融合的多信源弹道数据实时野值检测方法

研究多信源弹道数据实时处理中斑点野值的检测问题.通过计算各信源数据的实时精度,给出了具有自适应加权系数的加权融合方法,实现了对目标状态参数较高精度的估计,从而实时、准确、高效地检测各信源数据野值.仿真结果表明,本方法可以快速、有效地检测多信源数据的斑点野值,解决因数据切换带来的台阶跳跃问题.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

贝叶斯网络在动量轮地面试验可靠性分析中的应用

为了有效综合动量轮地面试验过程中积累的大量复杂试验信息,对动量轮进行可靠性定量分析.提出了利用贝叶斯网络模型,融合大量测试和调试数据、专家知识等多种信息,建立动量轮可靠性模型的方法;采用贝叶斯网络推理技术,对动量轮进行可靠性评估、故障诊断和灵敏度分析,有效解决了动量轮地面试验可靠性分析与评估等难题,为动量轮可靠性试验提供了理论指导.      

时空关联多跟踪剔除的多源数据融合方法

随着网络信息共享技术的深入发展,多源异构数据将是未来数据融合的主要信息源,这种数据融合表现出跨平台、跨军种、跨领域等特征,对多源异构数据关联与融合提出了新要求。针对特定场景敏感区域内有限多目标的探测问题,结合一体化作战数据融合的数据滤波、空时配准、航迹关联与建立、多目标跟踪等方面,提出了时空关联多跟踪剔除的数据融合方法,并从数据滤波、航迹关联与融合、时空关联多跟踪剔除以及融合数据“簇”等方面重点研究了所提出的数据融合方法。距离波门拖引干扰和牵引干扰的对抗仿真试验表明,所提方法具有一定应用价值。     

基于Gompertz模型的液体火箭发动机可靠性增长分析

运用Gompertz模型和线性回归方法对液体火箭发动机批次试验中的可靠性增长因子进行分析,对新产品的可靠性分布函数进行预测。结合产品的少量现场试验数据,利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析。文中首先给出了可靠性增长因子分析的模型,然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型,在此基础上,运用随机变量函数的分布,给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计。最后给出实例进行说明。      

小子样精度鉴定技术研究

讨论了小子样下的Bayes精度鉴定技术研究的一般方法,分析了考虑验前信息可信度时方差的检验,检验分为简单假设和复杂假设2种情况。给出了临界区域以及犯弃真和采伪两类错误的概率。仿真结果表明了方法的合理性。     

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.      

Fuzzy norm method for evaluating random vibration of airborne platform from limited PSD data

For random vibration of airborne platform, the accurate evaluation is a key indicator to ensure normal operation of airborne equipment in flight. However, only limited power spectral density（PSD） data can be obtained at the stage of flight test. Thus, those conventional evaluation methods cannot be employed when the distribution characteristics and priori information are unknown. In this paper, the fuzzy norm method（FNM） is proposed which combines the advantages of fuzzy theory and norm theory. The proposed method can deeply dig system information from limited data, which probability distribution is not taken into account. Firstly, the FNM is employed to evaluate variable interval and expanded uncertainty from limited PSD data, and the performance of FNM is demonstrated by confidence level, reliability and computing accuracy of expanded uncertainty. In addition, the optimal fuzzy parameters are discussed to meet the requirements of aviation standards and metrological practice. Finally, computer simulation is used to prove the adaptability of FNM. Compared with statistical methods, FNM has superiority for evaluating expanded uncertainty from limited data. The results show that the reliability of calculation and evaluation is superior to 95%.     

某型机载惯性/卫星/大气多信息融合MEMS航姿系统的设计与实现

针对机载MEMS航姿系统中器件精度低且易受干扰导致其姿态性能降低的问题,提出了一种基于大气/卫星信息辅助的航姿系统融合方案。构建了多源传感信息辅助下的综合航姿系统方案,所设计系统具有多种工作运行模式,可根据传感器可用状态实现滤波器的无缝切换,建立了组合导航系统状态和量测模型,采用Kalman滤波方法实现多源信息的融合与估计,并开展了原理样机的跑车试验。试验结果表明,所设计的融合方案能有效保障航姿系统的可靠性与精度,具有较高的工程应用价值。