基于多影响因子和重要度的故障样本优选

针对测试性试验故障样本选择时影响因子考虑不全面、抽样方法工程应用性不强、影响因子权值主观性较强等问题,提出基于故障模式多影响因子和重要度的故障样本优选方法。在分析基于多影响因子抽样必要性的基础上确定了故障模式影响因子,并提出了基于PageRank的传播强度计算方法;提出了基于信息熵的相似度和基于相对比较关系的支持度计算方法,采用博弈决策方法确定了影响因子权值,实现了基于相对重要度的故障样本优选。将该方法应用于某装备控制系统的测试性验证试验,结果表明：故障样本优选方法能降低单次试验评估结果的随机性;样本选取时综合考虑多种影响因子和既客观又满足试验双方要求的影响因子权值,更符合测试性试验需求,选取的故障样本更合理。     

基于故障扩散强度的故障样本选取方法

传统的测试性验证试验样本选取方法没有考虑测试对象的各故障模式之间的复杂性与不确定性关系。针对这一问题,建立了一种基于模糊概率Petri网的复杂系统故障扩散模型,该模型完备地描述了测试对象故障模式之间的传播扩散关系,并引入故障扩散强度概念,按分步扩散的原则对故障扩散过程进行描述,给出了每个故障的扩散强度量值。提出了基于故障率和故障扩散强度的故障样本选择方法,案例验证结果表明,基于该方法选择的故障样本集更能覆盖测试对象的故障模式集。     

基于模糊综合评价的低压安全注射系统可靠性分析

结合设备运行过程中的专家意见,通过模糊综合评价的方法,对专家评价数据进行分析,得到故障模式的模糊综合评价等级,利用Isograph软件实现故障模式传递的可视化以及直观表达故障模式危害度矩阵,利用模糊综合评价的结论及易知部件的故障率求得边界阀的故障率。     

基于模糊综合层次评判法的精密齿轮制造工艺优化优先度分析

传统故障模式影响及危害度分析(FMECA)多应用于产品故障模式风险分析,而未涉及产品制造流程工艺参数优化优先度分析,且其风险优先数(RPN)分析无法对严酷度、发生概率和检测难易程度进行权重分配。因而参照传统FMECA中的RPN分析方法,以精密齿轮制造工艺流程为研究对象,并考虑齿轮制造当前工艺水平和工艺改进成本等因素,提出优化优先数分析法从而代替RPN分析法,并结合层次分析法-模糊综合评判的方法对齿轮制造流程的各个工艺参数进行优化优先等级评判并排序。最终根据评判结果,提出对重要工艺参数改进的方案,从而提升精密齿轮产品的可靠性和保障性水平。     

空空导弹测试性验证应用研究

对空空导弹测试性指标验证的主要内容、参数、试验结果的评估方法进行了研究。根据空空导弹特点,提出了测试性指标验证样本量的确定方法、故障注入模式的选取原则、试验结果的判定依据。     

基于机内测试和自动测试设备联合工作的鱼雷测试虚警率验证试验方法

虚警率是困扰鱼雷测试性技术发展的主要问题之一,目前在理论和技术指导方面,均缺少明确的可直接使用的鱼雷虚警率试验验证标准和方法。为此提出了基于机内测试（BIT）和自动测试设备（ATE）联合工作、人工测试和综合诊断手段共用的鱼雷虚警率验证试验方法。在对基于自然故障和基于模拟故障进行验证试验的特点进行比较后,确定以自然故障作为样本进行验证试验。全文依次从试验准备工作、试验实施程序和验证试验方案3个方面论述了虚警率的验证试验方法,最后通过实例检验了试验方法的正确性和科学合理性。     

反舰导弹维修作业样本分配方法改进

结合靶场导弹维修性试验鉴定的实际,当自然故障数不满足维修作业样本量要求时,就要采用模拟或假设故障弥补样本量的不足。采用模拟故障或假设故障进行维修作业,就需要将试验样本合理分配到导弹的各可更换单元上,以充分验证整弹的维修性。针对《维修性试验与评定》中的维修作业样本按比例分层抽样分配法提出了改进意见,避免了重复性维修作业,提高了维修作业样本分配的可操作性。     

数控机床故障模式的对比分析

针对国产计算机数控(CNC)机床故障率高于发达国家同类产品的现状,对国产CNC机床和德国CNC机床两类产品进行现场跟踪分析及试验。通过故障模式对比分析表明,国产和德国CNC机床具有明显不同的故障模式,找到了造成差距的主要因素,为提高国产CNC机床可靠性提供有效方法。     

基于改进FMECA的装备故障风险定量评估

针对传统影响及致命度分析（FMECA）方法对故障风险评估存在故障发生概率输入不精确、评估方法不合理和评估结果不确定性高的问题,提出了一种基于改进FMECA的装备故障风险定量评估方法。引入基于故障参数监测的故障模式发生概率评定方法,解决了传统FMECA故障风险评估输入不精确的问题;通过研究并引入了基于模糊风险评估矩阵的风险评估方法,解决了传统FMECA故障风险评估方法不合理、评估结果不确定性高的问题。案例研究表明该方法是合理有效的。     

基于试验结果可信度的装甲车辆测试性综合评估方法研究

由于外场试验自然故障样本量不足、实验室试验评估结果优于装备测试性真实水平,装甲车辆定型阶段缺乏科学的测试性评估方法。从条件概率定义出发修正了测试性预测模型,研究得到了测试性评估结果与试验评价方式关系,提出了基于外场试验、实验室试验、分析评价的测试性综合试验方法,构建了试验结果可信度计算模型和按照可信度确定不同试验结果权重的测试性综合评估模型。案例应用结果表明：基于试验结果可信度的测试性综合评估方法既解决了外场试验样本量不充分问题,又提高了试验操作的可行性和评估结论的科学性,为装甲车辆测试性试验提供了方法支持。     

基于FMECA 的高速小型复合分子泵故障分析

针对高速小型复合分子泵各组成单元潜在的各种故障模式及其对产品功能的影响,提出一种基于FMECA的预防或改进措施。通过分析高速小型复合分子泵的各种故障模式及其对整机性能的影响,绘制了高速小型复合分子泵的危害性矩阵图,并确定了支承单元和驱动单元是高速小型复合分子泵的可靠性关键件、薄弱环节。分析结果表明：该研究提出的相应预防或改进措施,为高速小型复合分子泵的优化设计、可靠性增长和故障分析定位提供了可信的参考依据。     

一种基于多信号流图的雷达系统测试性建模分析方法

为了在产品的设计早期获得检测率、隔离率等测试性数据,提出一种应用多信号流图模型方法进行系统测试性建模与分析的方法。基于雷达等电子产品结构复杂、解析建模困难的特点,分析了雷达系统的功能结构、工作模式及FMEA结果,并以某雷达系统为例建立系统的多信号流图,利用TEAMS软件提供的工具,对系统的测试性水平进行了分析和评估。实例分析结果表明:改进的雷达系统的测试性设计能够满足指标要求,多信号流图建模分析方法对于测试性分析和评估行之有效。     

基于广义随机有色Petri网的测试性建模方法

针对现有测试性模型简化系统故障与测试之间的关系,忽略故障模式之间复杂性的问题,提出一种基于广义随机有色Petri网（CGSPN）的测试性建模方法。在Petri网的理论基础上对故障模式复杂性进行分析,并用不同颜色表示严酷度等级,完成CGSPN模型的构建。应用编码方案区分同一故障的多种故障模式,有效降低建模难度。采用可达性算法获取相关性矩阵。引入三角模糊数算法获取专家知识,将专家数据作为先验信息与后验测试数据相结合,解决数据量少和不可靠问题。以某型导弹为例建立CGSPN模型,对其进行测试性分析,得到96.8%的故障检测率和100%的故障隔离率,在满足系统测试性指标要求基础上丰富了模型的内容,为装备的测试性建模提出了一种新方法。     

基于模糊层次评判的火炮测试性分级评估

针对用故障总检测率评估火炮测试系统测试性不完备的问题,提出了基于模糊层次评判的火炮测试性分级评估模型。在对某火炮火力系统常见故障进行故障模式分析的基础上,将层次分析法和模糊综合评判的方法应用到分级评估中,实现了对某火炮火力系统的故障测试项目进行一级测试、二级测试、综合测试和工厂测试的归类;通过与某火炮火控系统分级测试分级结果的对比,验证了指标体系和方法的有效性和适用性。     

基于广义随机Petri网的鱼雷系统级测试性参数确定方法

在装备论证阶段,提出科学合理的测试性指标要求,可以有效指导测试性设计。目前鱼雷武器系统还缺乏有效的测试性参数定量分析方法,在综合比较现有各种测试性需求分析模型的基础上,提出了一种基于广义随机Petri网的测试性建模方法。通过构建鱼雷武器系统基层级维修保障流程的广义随机Petri网模型,得到状态可达图,并利用同构法,求解了测试性参数与可用度之间的关系;以可用度和平均故障修复时间为设计指标,对国外某型鱼雷的测试性参数进行了求解,并利用Petri网 建模工具PIPE4.3.0软件进行了仿真分析,验证了模型和算法的有效性。     

基于贝叶斯网络的测试性预计方法

测试性预计是以UUT测试性指标作为主要研究对象的一项工作,其主要数学工具是概率论。而贝叶斯网络是基于概率论和图论的不确定知识表示模型,在不确定知识和模型表示与推理中表现出卓越的性能。所以可以将贝叶斯网络和测试性预计工作很容易地结合起来。基于贝叶斯网络的测试性预计方法,不但可信度高、建模方便,而且可以很方便地集成到测试、诊断的信息框架内,与其他智能诊断模型进行信息交互。该方法体现了“并行设计”思想,适用于UUT的全寿命周期维护。     

专家系统支持下的故障诊断测试点优化配置方法

针对系统可测试性设计和故障诊断中的测试点选取问题,设计了专家系统支持下的测试点选取的优化配置策略.为此,建立了信号拓扑有向图并进行快速相关性建模,通过专家系统将可疑故障点定位到有向图网络的局部,简化相关性矩阵,提出最优故障诊断策略.专家系统支持下的测试点设计策略充分利用了故障特征,在尽可能少的步骤、时间内快速完成了系统故障检测与隔离.