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.      

基于失效物理的动量轮贝叶斯可靠性评估

作为卫星姿态控制系统关键部件的动量轮,其可靠性关系到卫星发射的成败。但是由于有小子样、高可靠性和长寿命等特点,受技术、费用和时间等条件的限制,无法获得大样本失效寿命数据,因此利用传统的大样本寿命数据统计推断方法进行可靠性建模、分析与评估存在困难。为此,从失效物理分析的角度出发建立性能退化模型,用贝叶斯方法融合性能退化模型和寿命模型得到产品的可靠性评估模型,并基于该模型充分利用失效物理试验中的性能数据和少量的寿命数据来进行可靠性评估。实例分析表明,该方法与伪寿命方法相比更加符合工程实际,评估精度更高。     

基于贝叶斯理论的激光陀螺可靠性评估

激光陀螺是一种由多种元器件组成的高可靠性、长寿命的光电器件,在可靠性评估中,可以依据最小薄弱环节定理,基于传统寿命试验,建立激光威布尔分布可靠性模型;但是由于其高可靠性的特点,在可靠性寿命试验中常常得不到失效数据,应用传统的参数评估方法不能对威布尔分布中的未知参数进行估计.贝叶斯原理得到各个时刻的失效概率,进而建立参数的线性回归模型对威布尔模型中的未知参数进行估计,从而得出激光陀螺的可靠性指标,最后对此种方法进行了验证.该方法中贝叶斯估计结合经验信息大大减小了试验样本数,且克服了传统可靠性评估方法依赖失效数据的缺点,在工程应用上具有很高的价值,结果表明了该方法的有效性.     

基于直觉模糊贝叶斯网络的HUD系统多阶段任务可靠性分析

针对国产平视显示系统（HUD）部分功能模块底层可靠性数据积累不足、难以支撑可靠性分析的问题，提出基于直觉模糊贝叶斯网络（IFBN）的平视显示系统多阶段任务可靠性分析方法。首先，研究基于贝叶斯网络的多阶段任务系统（PMS）模型构建方法，并综合考虑可能的共因失效（CCF）影响；其次，研究基于直觉模糊理论的模糊事件失效数据评估方法，提出适用于航电设备的模糊区间划分方法及直觉模糊数与失效数据的转换算法，并采用基于Tω算子的直觉模糊数聚合算法，降低模糊累计；最后，以某型平视显示系统为例进行多阶段任务可靠性计算。所提方法为系统底层失效数据模糊情况下的可靠性分析问题提供支持。     

基于乏信息失效数据的可靠性评估方法

基于乏信息失效数据,提出了机械产品可靠性的最大熵评估模型.根据可靠性经验值公式,获得失效数据的可靠性经验值向量,并逆推出离散失效频率向量即获得统计直方图;基于区间映射的牛顿迭代方法获得具有最大熵的概率密度函数,对其积分获得失效概率分布函数,进而得到可靠性估计真值函数.仿真案例和试验案例研究证明该方法可以很好地评估已知分布的可靠性并有效地解决只有失效数据而没有概率分布任何先验信息的可靠性评估问题.在寿命给定时,最大熵方法获得的可靠性取值与已知分布获得的可靠性取值之间的差值非常小仅为3.40%.      

基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

系统可靠性的贝叶斯网络评估方法

 针对现有组合法与状态法在可靠性评估方法中的局限性,对基于贝叶斯网络的系统可靠性评估新方法进行了研究。运用该方法进行可靠性评估,不但能计算出系统的可靠性指标,而且能方便地给出一个或几个部件对系统可靠性影响的大小,识别系统的薄弱环节。结合故障树方法建立系统可靠性评估的贝叶斯网络模型,并用实例阐述了贝叶斯网络方法进行系统可靠性评估的有效性。同时通过对贝叶斯网络的条件失效概率与系统可靠性评估中常用重要度指标的对比分析表明,贝叶斯网络的推理算法更便于查找系统的薄弱环节。     

在轨冷气推进系统泄漏估计

针对近地卫星长期管理与测控中冷气推进系统的泄漏问题,在轨道动力学数据基础上分析光照角漂移与半长轴衰减变化,利用气态方程对推进剂的泄漏率进行估计,进而对剩余推进剂进行预测,并对冷气泄漏造成的姿态扰动进行估计,同时在公式推导基础上对泄漏率估计进行计算误差分析,结合实际在轨的压力、温度等遥测数据进行检验。结果表明,在压力接近13MPa的初始条件之下,冷气推进系统的工质泄漏率在入轨的约前5y的时间里大致在150~450Pa·cm~3·s~(-1)之间振荡变化,在之后的时间里渐趋于275Pa·cm~3·s~(-1)稳定,与之对应的稳定的氮气质量泄漏率约为3.4μg/s;在轨10y时,推进剂质量的剩余率大于85%,预测入轨30y后的剩余率仍然优于60%;姿态角、磁力矩器电流、动量轮转速等数据表明冷气泄漏对卫星姿态扰动很小,可忽略不计。估计与预测结果可应用于在轨航天器长期管理与遥测诊断辅助、器件健康状态评估。     

离子推力器极少数据可靠性评估方法

针对只有两台离子推力器进行寿命试验,试验结果为极少失效数据的情况,建立了一种离子推力器整机可靠性评估方法.通过引入区间统计量的概念,充分开发从最后一个失效数据继续试验到没有发生产品失效这一重要试验信息,由高斯-马尔科夫定理计算出寿命分布参数的最佳线性无偏估计,并给出离子推力器可靠度和寿命的单侧置信下限.最后,对美国NASA研制的型号为XIPS-13的离子推力器进行可靠性评估,得出了其寿命需求10000h的可靠度单侧置信下限为0.87及给定可靠度为0.9时的寿命单侧置信下限为9024.6h,该方法精度较高,便于工程应用.      

基于贝叶斯方法与稳健理论的滚动轴承摩擦力矩不确定度建立方法

基于贝叶斯方法与稳健化理论,提出一种未知分布时间序列不确定度的建立方法。该方法以中位数估计与Huber M估计融合方法分析时间序列数据的稳健性,构建贝叶斯先验分布,并与实验数据建立贝叶斯后验分布,创建以贝叶斯后验分布建立时间序列数据的不确定度。在显著性水平为0～0.1,通过对滚动轴承摩擦力矩分析,中位数估计与Huber M估计相融合方法确定了滚动轴承摩擦力矩稳健数据的边界值、显著性水平,构建了贝叶斯先验分布。以贝叶斯后验分布构建滚动轴承摩擦力矩不确定度。与经典统计学得到的不确定度比较,在相同置信水平下,该方法缩短了评估区间,提高了评估精度0～50%。该融合方法以稳健数据构建先验分布,提供一种贝叶斯方法先验分布建立方法;采用中位数估计与Huber M估计融合方法确定了数据显著性水平和边界值的确定,减小置信水平与稳健数据边界值主观确定的误差;为未知分布时间序列的不确定度建立提供了一种理论。     

某型发动机无失效数据的Bayes可靠性分析

在定时截尾试验中,有时会遇到无失效数据,特别是在高可靠性、小样本问题中更容易产生无失效数据。对某型发动机的无失效数据,在失效概率服从不完全Beta分布时,给出了失效概率的Bayes估计,并在引进失效信息后,给出了失效概率的Bayes估计和综合估计,从而可以得到该型发动机可靠度的估计。     

发动机无失效数据可靠性评估研究

在定时截尾寿命试验特别是高可靠性、小子样试验中的无失效数据,引入了逆Weibull寿命分布函数,提出采用不完全Beta分布作为故障概率的先验分布,给出分布参数的最小二乘估计以及故障概率的Bayes估计和多层Bayes估计,从而得到可靠度的估计。最后针对实际问题进行了计算,结果表明Bayes估计稳定合理且容易计算,假定发动机寿命服从逆Weibull分布时的计算结果具有较高精度和较小的偏差。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。     

基于无失效数据的某型发动机可靠性参数Bayes估计

针对装备寿命服从指数分布的情形,以失效率参数作为随机变量构建估计模型。考虑失效率的先验分布为 Gamma分布,在失效率的超参数均服从一定的均匀分布时,提出了失效率的多层 Bayes和期望 Bayes(ExpectedBayes,E-Bayes)估计方法,建立了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计模型;结合某型装备发动机的无失效储存数据,计算了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计值,推导了可靠度的多层 Bayes和 E-Bayes估计值。通过比较分析,可靠度的 2种估计结果都是稳健的,而后者略小于前者,且后者的极差比前者减小 81.4%。结果表明,采用 EBayes估计更易于计算,得到的结果更为准确稳健,且更适用于工程应用实际。     

三种系统可靠性评估方法的比较与分析

故障树、故障Petri网和贝叶斯网络是评估系统可靠性、安全性的三种重要模型。其中,故障树在工程中应用最广,而后两种模型其各自具有不可替代的优点,可以弥补故障树在实际应用中的不足。在介绍三种模型的基础上,通过对故障树向故障Petri网转化方法、故障树向贝叶斯网络转化方法的研究,给出描述三种模型的典型逻辑关系等价结构图的表格,揭示三种模型的内在联系。结合该表,提出故障Petri网向贝叶斯网络的转化方法。同时,利用上述三种模型对导弹发动机故障进行对比分析,结果表明故障Petri网使故障传播过程一目了然,而通过故障Petri网络或故障树转化而来的等价贝叶斯网络可计算出更多定量结果。     

基于贝叶斯更新的飞机结构腐蚀可靠度模型

民用飞机结构腐蚀发展的时变性和样本采集的局限性,给腐蚀检测数据分布函数的确定及参数的估计带来了很大的不确定性。针对这一问题,给出了基于贝叶斯公式的合理分布函数选取及参数估计方法。为满足在役飞机结构可靠性动态管理的需求,基于贝叶斯更新思路,将反映结构性能退化共性规律的预测模型视为先验模型,沿着具体结构生命周期不断挖掘利用新信息,建立具体飞机结构腐蚀失效概率和可靠度的动态预测模型。算例采用某型民用飞机地板梁结构腐蚀的无损检测数据,结果显示：腐蚀深度的合理分布为双参数威布尔分布,基于贝叶斯更新后的腐蚀失效概率计算得到的结构可靠度与未更新的显著不同。表明更新后的可靠度因为既考虑了模型参数的历史先验信息,又利用了当前数据实时更新了预测模型,从而有效地降低了有限样本带来的不确定性,使得预测值稳健且具有时变性,更符合工程实际。     

卫星动量轮灵敏性变异分析

基于模糊理论提出一种非线性卫星动量轮灵敏性变异分析的数值方法,以工程实际中的模糊相似关系转化为空间向量的模糊等价关系,来评估稳定系统的总体变异本质特征.并通过仿真均匀分布、线性分布以及周期分布的时间数据序列验证了该模型的可行性;以3套卫星动量轮实际稳态运转实验见证了该方法的实用性和有效性.其中动量轮A的最小灵敏系数为0.678,大于0.5阈值,表明其运转期间灵敏性十分良好;动量轮B的最小灵敏系数为0.439,小于0.5阈值,其运转期间灵敏性有所变异;动量轮C的最小灵敏系数等于0.5阈值,其关系最为模糊并介于稳定与变异之间.该模型实时预测并描述了动量轮灵敏性变异过程,且适用于诸多航天领域的非线性乏信息问题.