可靠性增长的贝叶斯方法在服务通告改装件寿命预测中的应用

服务通告的可靠性评估是航空公司都面临的问题。从航空公司实际出发,采用指数寿命型可靠性增长的贝叶斯分析方法,改善服务通告改装件寿命预测精确性。     

融合加速试验及外场使用信息的寿命评估方法

加速试验技术是开展寿命评估的重要手段,它能够在短时间内得到大量的寿命信息,弥补了外场信息稀缺的问题.然而实验室环境并不能完全代表外场使用环境,它们之间存在一定的差异,其结果也往往不能反应产品的实际情况.针对上述问题,提出一种能够综合加速寿命试验、加速退化试验和外场信息的贝叶斯建模评估方法,利用修正因子对实验室和外场的差异进行修正,利用马尔科夫蒙特卡洛方法进行统计推断,从而得到更为精确的外场可靠寿命及可靠性评估结果.最后通过仿真案例对该方法的实施过程进行了说明及验证,并对其精度和敏感性进行了分析.     

非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。     

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.      

基于动态贝叶斯网络的可修GO法模型算法

GO法是评价复杂系统可靠性和安全性的有效方法,除了能描述多状态时序特性外,还能表达系统的复杂动态维修行为.针对这种带有动态可修特性的系统GO法模型,提出一种基于动态贝叶斯网络的新算法.首先将GO法模型中的可修操作符和不可修操作符转换成动态贝叶斯网络,然后将整体模型通过贝叶斯软件进行模型求解.新方法结合贝叶斯网络理论的成熟算法和软件,可得到系统可用度随时间变化的曲线和给定时间点的瞬时可靠性指标,并且无需考虑共有信号问题.基于动态贝叶斯网络理论的新算法规则简单统一,便于工程应用.      

基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测

为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。     

液体火箭发动机可靠性增长分析与决策研究

液体火箭发动机试验费用昂贵、可靠性要求高，有必要采用分析和决策技术对可靠性增长进行综合管理。传统的可靠性增长分析与决策是采用可靠性增长模型，包括经典可靠性增长模型和Bayes可靠性增长模型。可靠性增长模型以可靠度的点估计或置信下降作为决策标准，缺陷是没有考虑可靠度本身的不确定性以及由决策损失导致的严重后果。本文根据液体火箭发动机的特点，采用信息融合技术，建立了基于增长数据折合的Bayes指数分布可靠性增长模型，评估可靠性水平。针对评估结果存在的不确定性，采用Bayes风险决策方法确定停止可靠性增长试验时间的标准。工程应用表明：该方法可操作性强，得出的结果科学、可靠。     

无人战斗机的态势感知模型框架

提出了利用面向对象的贝叶斯网络构建无人战斗机的态势感知模型框架，探索了有利于多机协同作战的态势感知模型，以及作战环境具有多个不同威胁实体的态势感知；给出了无人战斗机态势感知的特点及威胁水平评估模型，以及构建基于多机协同的态势感知模型的具体步骤。     

基于贝叶斯的航空备件需求研究与应用

鉴于目前航空备件需求计算应用泊松公式存在计算结果误差较大的问题,依据历史故障数据并应用广义更新过程建立反映历史故障数据以及维修能力的可靠性分布模型,同时针对目前历史故障数据主要是小样本事件,应用贝叶斯方法并采用切片采样法对可靠性分布模型进行参数估计。最后通过实例进行分析,结果表明实际故障次数和实际故障情况较为吻合,增大了模型的应用范围。     

二项分布中成功概率的贝叶斯序贯检验方法

针对成败型效应实验研究中二项分布未知参数(成功概率)的假设检验问题,在复杂假设条件下,提出了一种基于Bayesian验后概率的序贯检验方法,建立了检验的判别准则,给出了判别准则临界值的计算方法.在给定截尾实验次数的条件下,提出了一种截尾方案,建立了截尾判断方法.最后结合示例,对上述方法的应用过程进行了说明,并和现有方法进行了分析比较.结果表明:在一定先验信息的条件下,该方法给出的检验样本量远小于经典方法确定的检验样本量.