本期导读

国际标准化组织把信息安全定义为：信息的完整性、可用性、保密性和可靠性,本期将从网络安全与系统可靠性方面来诠释信息安全的定义。对于大型复杂通指系统装备可靠性指标的验证,使用可用度评估可靠性指标的算法,简化了验证过程,实用性较强。而装备试验分析与评定软件系统的研究与设计则是基于经典方法和Bayes方法,综合试验分析与评定的客观要求,对需求进行了分析,并给出了装备试验分析与评定系统     

装备试验分析与评定软件系统的研究与设计

以现有各标准文件中基于经典方法和基于Bayes方法下的指标评定理论为依据，综合考虑装备试验分析与评定的客观发展要求，对装备试验分析与评定的需求进行了分析，并给出了装备试验分析与评定系统运行的体系结构及各功能模块的设计。     

可靠性试验评定中专家信息的描述及转化方法

专家信息是小子样条件下装备可靠性试验评定中验前信息的重要来源.将专家信息的提供过程分为专家信息的描述、收集、转化、融合等4个步骤,将专家信息的描述划分为3类(统计、模糊和其它方式)共9种描述形式,并分别就每一种描述形式给出了转化为Bayes验前分布的方法.     

小子样不可修武器装备的Bayes可靠性增长分析

现有的可靠性增长模型大多是针对可修系统建立的,而现实中大多存在的是不可修产品,即产品投入可靠性增长试验出现故障后,很难修复如新再次投入试验.针对武器装备小子样、不可修的特点,提出了Bayes可靠性增长分析方法.首先利用多台产品异步增长理论得到各阶段试验数据的似然函数,然后构造了增长模型参数的Gamma-均匀验前分布并给出了模型参数估计的ML-II方法,通过Bayes统计推断对装备研制全过程的可靠性增长规律进行分析,最后通过仿真示例说明了该方法在工程上的应用.     

小样本条件下行波管可靠性评估方法的研究

 行波管的可靠性对许多军用装备整机系统的正常运行十分重要。但其结构复杂、价格昂贵,如何在小样本条件下提高其可靠性评估的精度是我们目前面临的问题。在此情况下,利用专家经验、历史数据等先验信息来提高其可靠性评估的精度是一个行之有效的途径。本文基于模糊隶属函数给出了一种创建行波管可靠性模糊先验分布的方法,并在此基础上利用Bayes方法实现了行波管先验与试验信息的有效融合。对某卫星用行波管进行可靠性评估的实例表明,采用正态型模糊先验分布的行波管可靠性Bayes评估可以在小样本数和试验结尾程度很高的情况下显著提高可靠性评估的精度,同时Bayes估计可随试验样本信息的增加不断得到修正;而模糊先验分布的带宽可用于调节先验信息在后验分布中所占的比重。     

靶场通信系统可靠性验收试验评定方法

按照经典方法,靶场通信系统可靠性验收试验需要相当长的时间,实现起来难度较大。详述了如何采用Bayes序贯截尾检验方法,在充分利用可信的验前信息条件下,进行通信系统可靠性评定,重点给出了求解验前等效失效数、验前等效试验时间和验前概率的方法,并选定Bayes序贯截尾检验方案进行可靠性判决。Bayes序贯截尾检验方法可大大缩短现场试验时间,对工程实践有一定的指导意义并具有一定的推广价值。     

本刊1995年总目录

可靠性研究与评价软件的 MTBF及其验证试验………………………………………………………… 12随机应力作用下元器件可靠性的评价…………………………………………………17可维修系统有效度的最优化方法……………………………………··‘………………110恒定应力加速寿命试验成组试验数据的Bayes统计分析……………………………2 2对数正态分布寿命数据分析的LNLSD软件包原理及其应用—……………………·2 7由检测数据评定部件和系统的贮存可靠性……………………………………………2 12设备智能诊断系统的可靠性研究……………………     

小子样条件下命中精度Bayes序贯检验与递推估计

Bayes序贯检验和Bayes递推估计法分别从假设检验和参数估计角度对传统试验评定方法进行改进,将二者联合运用,检验和估计紧密结合,运用于导弹命中精度评定试验,充分利用验前信息以弥补现场数据的不足,制定合理有效的评定方案,使得试验结果更加准确、试验用弹量更少。实例分析表明,该方法能够有效提高检验和估计结果可信性,适用于小子样条件下的命中精度评定试验。     

序贯Bayes概率比检验在雷达可靠性试验中的应用

依据经典概率统计原理设计试验方案进行舰炮雷达靶场可靠性试验,试验统计分析需要较大样本量,实施难度大。利用Bayes序贯概率比检验,可以有效解决这一问题。本文从经典概率统计可靠性检验入手,详细介绍基于Bayes序贯概率比检验理论的可靠性检验原理及方案,并结合某型雷达试验实例进行分析,介绍其在雷达可靠性试验中的应用。     

学习园地参考资料(30)

[1]周源泉(1983a),“电子产品 MTBF增长的Bayes方法”,电 子学报,(2)11,40—449[2]周源泉(1983b),“研制试验阶 段产品可靠性增长的评定”,强 度与环境,(1)1983,1—19。[3]周源泉(1984),“估计逐次提高 试制产品精度的Bayes方法”, 电子学报,(4)12,51—56。