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针对目前导弹测试性指标论证时缺乏有效方法支撑的问题,提出了一种基于广义随机Petri网(GSPN)的测试性建模方法。在建立导弹系统三维立体结构GSPN模型基础上,以各子系统的平面GSPN模型为研究对象,分析导弹系统故障检测及维修过程,同时根据国家军用标准GJB/Z1391—2006 故障模式影响及危害性分析指南对系统故障模式进行分类;基于GSPN模型可达标识图与嵌入马尔可夫链同构,以实存状态集和消失状态集表征库所变迁,采用同构法对测试性指标进行求解;以某型导弹子系统为例,对其测试性指标进行了评估,得到92%的故障检测率和90%的故障隔离率,验证了所提建模方法和相应算法的有效性,对测试性指标的权衡分析与评估具有指导意义。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于层次Bayesian网络及后验风险准则的故障样本量确定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有测试性验证方法对装备系统结构考虑不足,且在双方风险约束条件下所确定的故障样本量过大问题,提出一种基于层次Bayesian网络和后验风险准则的故障样本量确定方法。根据装备系统结构建立测试性验证方法的层次Bayesian网络模型,并以故障检测率作为Bayesian网络 的传递参数;提出Bayesian网络不确定性推理算法,充分融合各层次测试性先验信息,同时基于偏度-峰度检验的拟合分布选取方法推导出系统故障检测率联合先验分布;进一步结合系统成败型数据确定其后验分布,基于后验样本数据集和Bayes后验风险准则设计故障样本量确定算法,通过实例进行分析。结果表明,与经典验证方法、传统Bayesian方法相比,所提方法在相同双方指标约束下能有效降低样本量。 相似文献
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针对目前装备系统采用层次化、模块化设计,维修级别与测试性建模复杂度大大提高的问题,提出一种基于层次广义随机Petri网(HGSPN)的测试性建模方法。将主流模型和广义随机Petri网(GSPN)模型进行对比,阐明主流模型存在的问题,以及选择GSPN模型的原因;对装备进行层次划分,建立分层GSPN模型;系统及其组成元件存在多个故障模式,为区分这些故障模式提出一套完整编码方案;给出可达性算法获取层次相关性矩阵,运用测试性评估数学模型得到各层级的测试性水平,将各层级的测试性信息汇总,得到装备完整的测试性水平。以某型导弹发动机系统为例,建立其HGSPN模型,并对测试性指标进行确定,得到100%的故障检测率和66. 7%的故障隔离率,验证了所提建模方法和相应算法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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某战术导弹舵机系统BIT分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对日益复杂的武器系统故障检测难题,设计了某战术导弹舵机系统BIT。本文首先对舵机系统BIT进行了分析,然后介绍了其设计原理,并提出了减少BIT虚警的措施,最后进行了可测试性预计。该预计结果表明,舵机系统BIT故障检测率符合设计要求。 相似文献
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为解决测试不可靠条件下的测试选择问题,对测试不可靠条件下的测试优化选择问题进行研究.将该问题还原为多目标问题来分析,以虚警率、测试数量、测试成本为目标,以故障检测率、隔离率为约束条件建立了问题的数学模型.以贝叶斯网络测试性模型为基础,利用提出的E占优NSGA-2算法求解该问题.利用该方法对某装备开展测试优化选择设计,并与NSGA-2算法、HBPSOGA算法进行对比,验证了该方法的有效性与实用性. 相似文献
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针对传统故障诊断方法在模拟故障传播及诊断推理过程中存在不确定性等问题,提出一种基于扩展染色模糊故障Petri网的故障诊断分析方法;首先,在采用传统的Petri网模型描述系统故障状态的基础上,引入令牌、库所染色规则,并进一步结合模糊产生式规则与矩阵运算进行故障正反推理,提高模型的容错性;该模型正向推理采用变迁点火判别矩阵实现故障状态的智能评价,反映故障传播特性;逆向推理采用最小割集理论方法进行优先诊断,提供诊断次序,避免诊断的盲目性;最后以气源系统为典型应用对象,验证上述方法的有效性。 相似文献
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介绍了一种在常用电路中进行故障注入的方法。通过这种方法,可以对被测产品进行已知故障的注入,来验证被测产品及其设备的测试性能,从而使被测产品和设备的测试性结论更具说服力。 相似文献
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采用多向主元分析(MPCA)算法实现了稳态工况下自动变速操纵系统(ASCS)的故障检测和诊断功能。针对稳态工况下ASCS故障诊断的问题,根据ASCS控制周期特点研究稳态工况下ASCS状态变量特性以及变量构成成分,分析了MPCA算法的可行性;运用稳态工况下无故障历史数据建立ASCS的MPCA模型,并采用综合监控指标OIndex进行过程故障检测。当故障发生时利用因子分析理论,建立了综合监控指标、得分向量、系统状态变量之间的映射关系,实现故障诊断功能;采用实车试验和仿真验证结合的方式证明了MPCA算法在ASCS稳态工况下故障检测和诊断的有效性和实时性。 相似文献
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某型武器载车系统结构复杂,其故障具有传播路径多、故障现象描述存在模糊性等特点给故障诊断带来一定困难;针对该系统的故障诊断难题,提出了将模糊产生式规则和Petri网推理相结合的故障诊断方法;以载车系统底盘启动故障诊断为例,建立了模糊Petri网故障诊断模型,并详细阐述了采用反向推理算法的故障诊断推理过程,快速准确地实现了故障原因的定位;结果表明:模糊Petri网应用于故障诊断系统能加快推理速度,提高故障诊断效率,是一种行之有效的故障诊断方法。 相似文献
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针对大型复杂系统直接构建测试性模型难度较大的问题,提出一种相关性矩阵合并算法.分析大型复杂系统的层次模块划分原则,对层次模块化测试性模型的建模要素进行了简要阐述.合并算法通过对系统进行层次模块划分,然后对低层次的单元模块分别进行测试性建模,再将低层次单元模块的故障-测试相关性矩阵逐步合并,进而生成整个系统的故障-测试相关性矩阵,并以某型导弹的导航系统为例进行实例验证,简化系统级测试性模型构建的难度. 相似文献