冗余系统共因失效动态贝叶斯网络建模

针对传统可靠性分析方法难以描述冗余系统共因失效的问题,从两个角度提出了基于动态贝叶斯网络的共因失效建模方法:将冗余系统单一元件失效过程分解为独立失效过程和共因失效过程,构建了基于失效过程的共因失效分析模型;将冗余系统作为基本事件,根据状态转移关系构建了多元件失效动态贝叶斯网络模型。以某控制单元为例,以元件独立失效率、共因失效率和维修率为输入,引入不完全故障覆盖因素,确定了冗余系统在无维修和有维修条件下可靠度随时间的变化趋势。仿真结果表明,两个模型的可靠度曲线具有相同的变化趋势,模型2可以作为模型1的近似估计。为了降低或者消除共因失效事件的发生,设计了不同的加速寿命试验方案,试验结果表明,增加冗余元件之间的差异性是个可行的办法。     

面向状态评估的装备测试数据处理

从测试数据分类出发,主要针对模拟量参数进行数据处理,对数据进行清洗、合成与整理,解决了数据冗余问题;对数据进行归一化处理,解决了数据种类、量纲不统一问题;运用改进的时间序列算法对缺失数据进行填充,解决了测试数据不完备问题;采用主成分分析法提取状态评估关键参数,解决了参数众多、测试次数累积造成的维数灾难问题。算例证明,经过处理后的装备测试数据更加完备规范,可有效应用于装备状态评估。     

基于马尔科夫的装备状态维修决策模型

为克服传统维修决策的弊端,对基于状态的维修现状进行分析,在剖析传统状态维修决策过程的基础上,提出基于马尔科夫的动态状态维修决策模型,并对决策流程进行规划,分别对装备各主要部件进行分析,通过维修次数和使用时间等要素建立马尔科夫预测模型,预测各部件故障时间,通过判定规则得到维修决策结论。算例显示,该方法具有适用性和有效性,可为装备状态维修决策提供依据。     

基于M-DSSE和RVM的复杂装备健康状态预测

针对故障呈现渐发特性的复杂装备健康状态预测问题,提出基于多距离形态相似度评估(M-DSSE)和相关向量机(RVM)的预测方法。在提取装备状态特征信息的基础上,采用M-DSSE方法对装备的健康状态进行评估,计算得到装备的健康指数;运用RVM回归模型对装备的健康指数进行预测,实现对装备健康趋势的预知,为最终的预知维修提供重要技术支撑。在某航空机电设备上的应用结果表明,该方法可以有效解决复杂装备健康状态评估与预测的问题,结果与实际情况相吻合。     

考虑老化因素的串联系统不完全维修决策优化

针对Markov过程和虚拟役龄方法难以全面描述系统不完全维修的问题,构建基于准更新过程的串联系统可用度分析模型,提出平均故障间隔时间和平均维修间隔时间确定方法;引入运行时间缩减因子、维修时间增长因子描述考虑老化因素的不完全维修过程,确定系统可用度指标确定方法;根据单位时间维修成本、系统平均运行时间约束条件,确定系统在不同指标下的不完全维修次数.以某控制系统为例,应用传统方法验证不完全维修条件下可用度确定方法的有效性,并以维修成本、运行时间为约束确定不同条件下的不完全维修次数,为维修决策制定提供理论指导.     

面向战备任务的装备质量状态评估指标优化

在装备质量状态评估中,为了缩短面向战备任务的状态评估时间,提高质量管理和战备工作效率及战备完好性水平,提出了指标体系生成的菱形框架模型,进而对各类指标收敛方法的特征进行了分析;之后基于主成分分析法(PCA)构建了指标优化模型,并进行质量状态的初步评估;最后通过算例对方法的适用性进行了验证分析。通过分析证明,PCA在原始指标的特征变换及增量指标的处理方面具有较强的优越性,提高了评估效率,可以很好地实现状态评估指标在常规状态和战备状态的优化区分。     

基于随机参数Gamma过程的剩余寿命预测方法

为了提高剩余寿命预测的可信度,针对进行过加速老化试验的产品,提出利用Gamma过程参数的非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法.将加速老化数据作为先验信息,利用Gamma过程进行老化建模,通过加速因子获得形状参数在工作应力下的折算值,使用Anderson-Darling统计量确定随机参数的先验分布.将产品工作中的少量实测数据作为现场信息,利用基于Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)仿真得到参数的后验均值.以某型导弹电连接器为例说明了该方法的研究意义和工程应用价值.     

基于多状态贝叶斯网络的导弹质量状态评估

针对“是非制”导弹质量状态分类方法过于粗放、信息资源利用不充分的问题,提出了基于DS证据理论-层次分析法的条件概率赋值方法,并构建了贝叶斯网络的质量状态评估模型。在分析性能特征参数的基础上,将导弹状态划分为良好、较好、堪用、拟故障和故障5个等级。对单位不一、阈值各异的测试参数进行归一化处理,以改进的岭形分布函数确定各质量状态等级的隶属度,构建基于贝叶斯网络的导弹质量状态评估模型。鉴于各节点间为非确定性逻辑关系、数据信息相对缺乏,提出基于DS证据理论-层次分析法的多状态贝叶斯网络条件概率值确定方法。以某型导弹为例,经过验证,DS证据理论-层次分析法确定条件概率值的方法将不确定度降低到了5%左右,并通过横向对比与纵向对比确定了该模型的合理性与可信性。     

浅谈导弹武器系统保障性参数体系

保障性已成为影响导弹系统效能的一个重要因素。选择合适的保障性参数是使导弹武器系统具有良好保障性的前提，介绍了保障性和保障性参数的函义，对保障性参数进行了分类，探讨了导弹武器系统的保障性参数体系。     

导弹测试设备电路板备件预测方法

针对导弹测试设备电路板的特性，从备件不可修、寿命服从指数分布、泊松分布经验模型和基于备件保障度的角度出发，提出了对其备件进行预测的4种方法，其中基于备件保障度的预测模型又可分为单不可修寿命服从负指数分布部件和多不可修寿命服从负指数分布部件．