考虑库存损耗的单部件系统可修备件需求模型

本文研究具有库存损耗的单部件系统可修备件需求模型;采用马尔可夫到达过程(Markovian删val pcess,MAP)代替Poisson过程、更新过程等经典随机过程描述备件需求情况.假设库存备件寿命服从指数分布,故障件维修时间服从一般分布,建立了一种描述能力更强的可修备件需求模型;给出了系统的可用度、工作时间周期、停机时间周期等参数和规定条件下的两种备件需求量算法,并给出了数值算例说明所建模型的有效性.     

一种Weibull型备件需求量的改进算法

由于模型复杂、计算困难, Weibull型备件的需求量通常采用指数型备件的需求模型进行近似计算(称为指数算法). 虽然指数算法计算简单, 工程应用方便, 但结果保守, 容易造成备件资源的浪费. 文章根据"累积失效概率相等"原则, 利用Weibull型与指数型备件在保障时间内期望累积故障次数相等的关系, 提出一种改进的指数算法, 能够更加方便准确地确定备件需求量. 通过蒙特卡洛模拟和算法比较, 结果显示: 当保障时间小于平均寿命时, 改进算法的计算结果比原指数算法的保守度大大降低, 更加接近真实需求量, 从而能够有效减少备件的浪费.     

航空发动机组合维修策略的备件需求规律

以单台航空发动机系统在定时维修和失效更换相结合的维修策略下的备件需求规律为研究对象,假设航空发动机中的部件寿命服从一般分布,利用Phase-Type(PH)分布的稠密性将一般分布表示为PH分布形式;然后通过仿真获取整个发动机系统的备件更换时间序列;在仿真结果基础上,利用EM算法将单台发动机的备件需求点过程拟合为马尔可夫到达过程(Markovian arrival proccss,MAP),并根据MAP性质确定了多台相同发动机组成的系统的备件需求规律;最后通过一个示例说明了本文方法的有效性.文中通过仿真获取样本数据,再采用拟合算法确定需求规律的研究思路具有很好的通用性,对他人的研究工作有一定借鉴作用.     

威布尔型多不可修部件备件需求确定方法

针对Weibull型多不可修部件的备件需求确定问题, 提出一种基于Monte-Carlo模拟的方法, 能够较为方便地得到结果, 该方法同样也适用于其它几种分布类型备件量的确定. 在此基础上, 又研究了工程应用中利用指数方法确定Weibull型备件需求量的适应性问题. 从理论上证明了利用指数方法近似计算单部件的备件量具有保守性, 并通过实例计算表明指数方法确定多部件备件量也具有保守性. 简要分析了保守的程度与保障时间、 保障度、部件数量以及Weibull形状参数的关系. 最后给出指数方法的应用时机.     

一种基于证据理论的战时备件需求预测方法

为解决战时备件需求预测缺乏数据的问题,提出一种基于证据理论的战时备件需求预测方法。构建马尔可夫链模型,从备件需求历史数据中挖掘平时备件需求规律;进而设计一种基于战斗强度变化的战时备件需求马尔可夫链转移概率调整策略,用于模拟战时备件需求规律;最后结合专家经验,综合利用模糊理论和证据理论实现对战时备件需求的预测。仿真算例表明,该方法能够有效实现战时备件需求的预测。     

预防维修决策分析

针对现代地空导弹武器系统维修时间不服从指数分布的特点，在系统寿命、预防维修时间和修理时间均服从一般分布的情况下，研究了系统的不完善预防维修策略问题。利用半马尔可夫过程建立了不完善预防维修模型；给出了不完善预防维修可用性的计算方法；在系统稳态可用性最大化原则下，提出了一种判别是否采用预防维修的有效方法。     

任意寿命分布单元表决系统备件需求量的解析算法

表决结构广泛存在于装备的可靠性设计中。针对表决系统备件需求计算困难、不准确的问题,提出了一种基于寿命分布等效的表决系统备件需求量计算方法。首先通过R 等效方法将系统中的非指数单元转化为指数单元;而后将多指数单元表决系统等效为伽马系统并给出等效伽马系统参数的经验计算公式;在此基础上以可用度为保障约束指标,利用伽马分布的可加性得到备件计算结果;最后在实际算例中,通过与仿真结果的比较表明,此解析算法对于指数单元具有较高精度,对于非指数单元,在可用度较高的情况下亦能满足精度要求。     

考虑混合维修策略的复杂系统区间可用度

针对马尔可夫过程只能计算故障时间和维修时间服从指数分布、更新过程只能计算故障时间和维修时间服从独立同分布系统可用度的局限,以及现有可用度模型没有同时考虑不同维修策略和环境因子对系统可用性的影响的现状，构建了一种考虑混合维修策略和使用环境的复杂系统的区间可用度模型。该模型假设系统的故障和维修时间服从任意分布,不同的故障模式采取不同的维修策略。计算系统停机时间时，考虑了系统的预防性维修时间、修复性维修时间和保障延误时间。以某型无人机控制系统为例,对设计方法进行了验证。系统关键部件服从不同参数的威布尔分布，系统维修时间和延误时间均服从正态分布。结果表明,设计方法可行、正确,可为基于可用度的预防性维修周期优化、效能权衡和通用质量特性指标阈值设计提供技术支撑。     

一种随机截尾恒加寿命试验的贝叶斯评估

针对传统计算方法的不足,讨论了一种贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull恒定应力加速度寿命试验模型。针对寿命服从Weibull分布的产品,在参数的先验假设条件下,基于Gibbs抽样的马尔可夫链,运用蒙特.卡罗方法动态模拟出随机截尾恒加寿命试验中相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计。利用BUGS软件包进行建模和仿真分析,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

基于PH分布和MAP的备件(s,S)库存模型

以包含多个相同部件的系统为研究对象,采用Phase-type(PH)分布代替指数分布等经典分布作为备件寿命、换件维修时间以及库存补充时间的基本假设,推导出该系统的备件需求过程为马尔可夫到达过程(Markovian ArrivalProcess, MAP); 然后在此基础上, 研究了(s, S)库存模型,给出了该库存模型首次订货时间、再订货周期、缺货时间的相关分布和参数,最后通过一个算例说明了模型的有效性.     

基于混合Gamma分布的机载产品可靠性建模

针对研制生产阶段的可靠性试验和评价方法并不能准确推断出复杂机载产品在真实服役环境下的可靠性，而且单一寿命分布模型如指数、正态、威布尔等也不能准确反映机载产品在复杂环境下的故障特征的问题，通过舰载机机群在服役过程中产生的故障数据，利用有限混合Gamma分布可以逼近任意概率分布的特性，根据不同样本容量分别构建了以均方误差和皮尔逊统计量为优化目标的优化模型。采用自适应权重粒子群优化算法对混合分支数和分布参数进行优化，从而获得产品的可靠性模型。研究结果可较好地表征产品故障的统计特征，为系统的可靠性评估、预防性维修周期优化等提供决策依据。     

基于MCMC稳态模拟的Weibull回归模型及其可靠性应用

讨论了贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull回归模型，提出针对寿命服从weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在失效率的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下参数在Weibuil回归模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用BUGS软件包进行建模分析的过程，证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

Path Optimization of Stochastic Transportation Network Based on Frequency-Domain Spanning Graph Model

Because of the uncertainty, openness, and complexity of modern transportation system, the path optimization becomes a challenge in most cases. To address this challenge, we propose a Frequency-domain Spanning Graph (FSG) method for searching the optimal path of stochastic transportation network in terms of various probability distribution function of path optimization problem. Furthermore, we design an improved algorithm to achieve the FSG model based on generalized adjacency matrix. By using FSG method to execute the mutual transformation of probability function between time-domain and frequency-domain, the quantitative analysis for the dynamic process of pass rate (probability) between node couple O-D (origin node and destination) can be obtained directly, and continuous probability distribution and discrete probability distribution can be handled. In addition, the algorithm is highly effective, and easy to be realized with low complexity. To demonstrate the performance of our method, a detailed example is implemented, and the results show that our method has the feasibility and effectiveness when compared with traditional method.     

SYNTHESIZED EXPECTED BAYESIAN METHOD OF PARAMETRIC ESTIMATE

This paper develops a new method of parametric estimate, which is named as "synthesized expected Bayesian method". When samples of products are tested and no failure events occur, the definition of expected Bayesian estimate is introduced and the estimates of failure probability and failure rate are provided. After some failure information is introduced by making an extra-test, a synthesized expected Bayesian method is defined and used to estimate failure probability, failure rate and some other parameters in exponential distribution and Weibull distribution of populations. Finally, calculations are performed according to practical problems, which show that the synthesized expected Bayesian method is feasible and easy to operate.     

基于极值理论的飞控系统故障后风险定量评估

研究了基于极值理论(EVT)的低频高危事件定量评估方法. 构建了考虑驾驶员响应的飞控系统故障后评估模型, 介绍了角速率传感器故障后极值样本的获取方法. 利用非线性优化模型对极值理论中常用的线性模型进行了改进, 针对极值样本分布模型中参数的辨识, 对比了几种优化算法对文中评估模型的适用性. 采用四种优化算法对模型参数进行了对比辨识以寻求飞行风险条件概率最优解,得出了自适应粒子群算法对文中评估模型适应度最高的结论. 最后将传感器故障风险概率加入有驾驶员响应环节的马尔科夫过程模型对飞控系统风险概率进行动态定量评估. 其最终结果可为定量评估某型机操纵系统的动态可靠性提供理论依据.     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

HEAVY TRAFFIC LIMIT THEOREMS IN FLUID BUFFER MODELS

A fluid buffer model with Markov modulated input-output rates is considered.When traffic intensity is near its critical value, the system is known as in heavy traffic.It is shown that a suitably scaled sequence of the equilibrium buffer contents has a weakor distributional limit under heavy traffic conditions. This weak limit is a functional of adiffusion process determined by the Markov chain modulating the input and output rates.The first passage time of the reflected process is examined. It is shown that the mean firstpassage time can be obtained via a solution of a Dirichlet problem. Then the transitiondensity of the reflected process is derived by solving the Kolmogorov forward equation witha Neumann boundary condition. Furthermore, when the fast changing part of the generatorof the Markov chain is a constant matrix, the representation of the probability distributionof the reflected process is derived. Upper and lower bounds of the probability distributionare also obtained by means of asymptotic e     

二参数Weibull分布下可靠性指标验证的SPOT方法

研究了二参数Weibull分布下可靠性指标验证的SPOT方法,鉴于少量的历史数据,采用随机加权法对Weibull分布的形状参数和待检验指标的验前超参数进行估计,为Weibull分布的SPOT验证提供了参数值。将Weibull分布的SPOT方法转化成指数分布下的SPOT方法,并采用仿真模拟的方法证明了该方法的有效性。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。