基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法

可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的.     

基于比例风险模型的环境折合系数确定方法

研究了环境因素对产品可靠性的影响,给出了一种综合利用变环境试验数据的环境折合系数确定方法.利用比例风险模型来描述可靠性与环境因素的关系,给出了环境因素对产品可靠性影响的定量度量.基于该模型给出了常用寿命分布下的环境折合系数的统计推断方法.针对复杂环境,采用广义比例风险模型用于度量不同环境因素之间对可靠性的交互作用.利用径向基函数法来拟合该模型,并对模型进行了优化.计算实例表明:该方法合理可行,便于工程应用.     

利用变环境试验数据的可靠性综合评估

研究了试验环境对产品可靠性的影响,提出一种利用变环境试验数据的可靠性综合评估方法.利用Cox比例风险模型来描述产品的可靠性与试验环境因素的关系,给出不同环境因素对产品可靠性影响的定量度量.结合产品的可靠性模型提出一种数据折合方法.分别以指数分布和双参数Weibull分布为例,把不同环境条件下的试验数据折合为相同环境条件下的试验数据,进而利用这些试验数据对产品进行可靠性综合评估.该方法综合利用产品在不同环境条件下的试验数据,扩大了样本量,提高了产品可靠性评估精度.实例表明该方法合理可行,便于工程应用.     

一种基于遗传算法的环境因子确定方法

提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径.      

基于指数回归模型的可靠性综合评价方法初探

针对我国军工产品在研制过程中由于投试样品相对较少、可靠性信息量不足这一问题,通过引入环境应力严酷程度因子,环境应力综合因子以及产品技术状态因子,利用指数回归模型,建立了多因素多元回归的可靠性综合评价方法,实现了基于性能试验,环境试验及可靠性试验的产品可靠性综合评价.该方法避免了不同环境条件下寿命数据的折合过程,而通过对回归系数的求解给出可靠性指标的估计,与经典的变环境变母体的可靠性综合评价方法有所差别.     

基于比例危险-比例优势模型的加速寿命试验设计

将基于信息的优化方法引入基于非参数模型的加速寿命试验优化设计中,针对恒定应力和步进应力两种应力加载方式,分别给出了基于比例危险-比例优势模型的试验优化设计方法.通过对数似然函数建立Fisher信息矩阵和方差-协方差矩阵,并采用基于信息的优化方法建立最优化问题.这种试验优化设计方法可以有效地提高模型参数评估精度,并且避免了传统的优化方法(即将一个与可靠性相关的函数的渐进方差在一个给定区间内的积分值作为优化目标)当目标函数中给定的积分区间变化时将得到不同优化结果的局限.最后给出了应用该方法进行加速寿命试验优化设计的仿真实例.     

基于信仰推断的电子设备可靠性增长数据分析

可靠性增长是可靠性工程的重要方面,但针对工程中普遍存在的各阶段小样本试验数据,基本上还没有有效的分析方法.为此,首先研究推广了参数受限制的Fiducial方法,而对于非位置-刻度簇分布,使用规范化的似然方法进行推广,并指出采用Fiducial方法得到的评估结果具有很好的频率性质;然后在顺序单调约束的可靠性增长模型下,使用参数受限制的Fiducial方法研究了电子产品的可靠性评估方法,具体给出了故障可观测情形和区间数据情形下电子产品失效率的置信上限.      

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

航空电子WDM光网络可靠性建模

为了构建先进综合化航空电子系统的统一网络,提出了基于WDM （Wave-length Division Multiplexing）光网络的航电骨干网与外接边缘网互连方式的航电统一网络,并采用多跳ShuffleNet网络作为航电光骨干网的模型.针对综合化航电网络的可靠性问题,建立了基于航电任务与任务路径的可靠性建模方法,给出了保证任务执行成功的可靠度计算公式.以ShuffleNet航电光骨干网作为建模实例,通过对航电任务可靠度的分析计算,得到了系统任务的执行时间、网络规模、任务路径的跳数对系统可靠度影响最大,而同等条件下光纤链路的复用波长数对任务可靠度影响不明显的结论.仿真结果显示,基于任务的可靠性建模与计算方法可以为航电系统的可靠性分析提供理论基础.     

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

基于随机参数逆高斯过程的加速退化建模方法

为了将随机参数退化模型应用于加速退化试验以提高可靠性评估结果的准确性,本文以逆高斯过程为例研究了基于随机参数退化模型的加速退化建模方法。利用加速系数不变原则推导出逆高斯过程各参数在不同应力下应满足的关系式,由此建立参数的加速模型,计算出加速系数,进而将加速应力下的退化数据等效折算到工作应力下。采用了随机参数的共轭先验分布,并且利用最大期望算法估计出随机参数的超参数值。仿真试验验证了所提方法的可行性和有效性,实例应用说明了所提方法具有较好的工程应用价值。      

变母体变环境数据的可靠性综合评估模型

在可靠性增长的杜安模型基础上,引入不同试验条件下的环境折合系数,建立了变母体变环境数据的可靠性综合评估模型,提出了环境折合系数的一种工程确定方法,给出了所述方法与模型的一个工程应用实例.     

模糊判别在软件可靠性加速测试中的应用

从软件可靠性测试的基本特点出发,分析软件可靠性测试用例之间存在的相似性;并利用模糊数学中的一系列原理,对软件可靠性测试用例特征进行处理;对测试用例相似性进行组合模糊判别,若相似性达到一定置信度,则对该测试用例进行不执行而累积测试时间的处理过程,从而加速软件可靠性测试.该方法只对软件可靠性测试用例特征进行分析处理,对软件可靠性评估模型没有影响,因此一定程度上减小了评估误差,同时在软件可靠性加速测试方面进行了新的尝试.     

基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价

故障诊断系统的性能评价是开发和验收故障诊断系统不可或缺的重要环节.针对基于贝叶斯网络(BN)故障诊断系统的性能评价需要,考虑系统诊断结果真实分布,提出采用二项分布参数估计方法来计算诊断准确度的置信区间,采用准确度期望值及其置信区间全面客观评价诊断模型的性能,形成贝叶斯网络模型诊断能力的量化评价指标,为诊断结果的可接受、可信程度以及诊断模型的训练充分性提供参考依据.最后通过燃油系统故障诊断实例验证所述性能评价的有效性.      

星载SRAM型FPGA可靠性快速评估技术

空间辐射环境严重影响星载SRAM (Static Random Access Memory)型FPGA (Field Programmable Gate Array)的可靠性,提出了星载SRAM型FPGA可靠性快速验证评估方法.在传统故障注入验证的基础上,引入可靠性预评估技术,在逻辑门级分析单粒子翻转对FPGA配置信息位的影响,同时对TMR (Triple Modular Redundancy)冗余方式进行单粒子翻转关键位置评估.然后构成不同敏感级别的故障序列,最后根据应用需求选择不同故障序列进行故障注入从而有效快速评估系统可靠性.该方法与逐位翻转相比,能够在保证故障覆盖率的同时,有效地减少实验时间,提高实验效率.     

基于β似然函数的参数估计方法

分布参数估计是可靠性数据分析的手段,用于研究产品可靠性的变化规律及评估产品的可靠性水平。使用寿命试验中产品可靠度所服从的β分布评价可靠度估计值的合理程度,认为可靠度估计值在β分布中概率密度较大的更合理,给出了一种评价可靠度函数估计好坏的β似然函数,探讨了使用该函数进行分布参数估计的β似然估计方法,通过仿真验证了该方法在指数分布和威布尔分布下的适用性,并给出了应用实例。本参数估计方法理论依据充分,适用于各种分布类型,估计结果合理可信。极大似然估计方法以样本在待估分布中的概率密度作为评价准则,与之不同,本方法以累积发生比例的估计值作为评价准则,更适用于可靠性、生存率等关注事件累积发生比例的场合。