基于证据GO法的复杂多态系统动态可靠性分析

为了准确把握复杂多态系统及其部件可靠性指标的演变规律,需要对其进行动态可靠性分析。针对复杂多态系统退化参数的认知不确定性问题,提出一种用于动态可靠性分析的证据GO算法,以GO法原理为分析基础,结合证据理论构建一种考虑认知不确定性的多态GO法操作符,完成对复杂多态系统的不确定量化,结合马尔可夫模型对复杂多态系统进行可靠性建模,从而有效地分析认知不确定性给系统可靠度的影响,并用算例验证方法的可行性。     

具有不确定性的多态系统可靠性

在对多态系统进行可靠性分析时,由于很难精确地估算元素各个状态的概率,人们常常利用模糊隶属函数及概率区间来表示这些概率。介绍了用模糊及区间模型估算多态系统可靠性的方法,并介绍了元素不确定性重要度的算法。在LevV.Utkin提出的元素不确定性重要度算法基础之上,提出了不确定性重要度的改进算法。改进算法不仅全面考虑了区间概率的不同含义,而且提高了可靠性分析的精度和可信度。     

多态系统可靠性分析广义灰色贝叶斯网络模型

针对多态系统可靠性分析过程中部件和系统的故障状态难以准确界定、故障逻辑关系难以精确测度等问题,基于模糊数学和灰色系统理论提出了一种广义灰色贝叶斯网络模型。该模型首先运用含有区间灰数的模糊子集表征部件所处的故障状态;然后通过运用区间灰数表示系统故障发生的条件概率表征多态系统复杂多样的故障逻辑关系;最后基于贝叶斯网络推理算法和区间灰数运算规则,给出系统处于不同故障状态的概率和部件重要度等可靠性特征信息,为不确定条件下的多态系统可靠性分析提供了完整的解决方案。通过对某民航飞机的可脱离应急跟踪设备的案例研究,表明了所提模型的可行性。     

基于证据理论的异类信息统一表示与建模

在复杂系统的性能、可靠性评估中,由于信息不完备、实验样本有限、对复杂物理过程的认识不充分等原因,存在多种不确定性.由于不确定性的来源不同,因此在系统建模时不确定性参数存在概率分布、模糊分布、概率包络、区间信息等多种表达方式,难以用统一的方法对系统的性能、可靠性进行量化评估.研究了概率分布、概率包络、模糊分布、专家估计信息、小样本测试数据等不同类型的信息转化为基于证据理论的统一表示的方法,讨论了基于证据理论的异类信息统一表示方法在模型不确定性量化中的应用.实例仿真表明了所提出方法的有效性.     

非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙.基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界.实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多.     

具有不同状态概率表示形式的多态系统可靠性

由于多态系统的复杂性、统计数据的不完备等诸多原因 ,人们往往不能精确地确定系统及其元素的状态概率 ,也即存在着状态概率表示及计算的不确定性问题。针对多态系统中可能存在多种状态概率表示形式的情况 ,介绍了多态系统可靠性计算的随机模型、模糊模型和区间模型。对于同一系统中可能同时存在多种状态概率表示形式的情况 ,提出了将不同状态概率表示形式归一化的方法 ,给出并解释了状态概率的转换公式。     

基于发生函数的模糊多状态复杂系统可靠性通用评估方法

复杂系统结构组成、运行过程、使用环境复杂,可靠性要求高,评估难度大,且不易获取有效观测数据。发展复杂系统可靠性评估理论,对于控制采购成本、优化维修策略、满足使用需求,具有重要意义。以模糊多状态船用汽轮发电系统为对象,综合模糊状态理论和发生函数算法,实现复杂装备系统模糊多状态可靠性建模,并给出可用度解算、评估、分析方法。研究表明,建模方法对于模糊多状态复杂系统具有普适性,能真实反映系统可靠性特征;克服观测数据不确定性的模糊解算理论,以及回避大自由度微分运算的发生函数解算方法,通用性强、适用范围广、解算效果好,可为复杂系统可靠性建模、评估及其工程决算,提供理论支撑和技术借鉴。     

证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念--认知重要度,给出了其实际意义和计算方法。最后,运用所提出方法对某导弹发动机进行了可靠性分析,结果表明,该方法增强了贝叶斯网络处理不确定性信息的能力,简单有效且可以得到更丰富的信息。     

多态关联系统典型逻辑结构

多态关联系统逻辑建模是多态关联系统可靠性理论的基本研究内容。由于逻辑建模中的ＮＰ问题,给出多态关联系统通用的逻辑结构是不现实的。本文借鉴多值逻辑中有关函数构造的理论,定义了三类典型的多态关联系统逻辑结构。     

一种基于证据融合的高可靠性产品可靠性评价方法

如何综合来自不同信息源的信息进行可靠性评价是高可靠产品可靠性分析领域的研究热点.针对存在随机不确定性和认知不确定性时高可靠产品的可靠性评价问题,结合证据理论提出了一种新的评价模型.鉴于不同可靠性信息源对产品可靠性指标的贡献不同,利用K-L交叉熵定义各个信息源的权重,对每个信息源生成的基本概率分配函数(BPA)进行修正.然后,将修正后的BPA按照D-S证据组合规则进行融合,进而利用可转移信度模型(TBM)对合成后的BPA进行概率测度的转换,从而实现对高可靠产品可靠性的度量.最后,以某型号电子器件的寿命评估为例,验证了本文提出的评价方法的可行性和有效性.     

基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策

针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法.首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic lin-guistic term set,PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息.同时,从认知科学的角度...     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.     

基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法

大坝安全评价是一个多因素、多层次、具有复合不确定性的复杂综合评价问题.针对大坝安全监测信息中普遍存在的不确定性,将专门研究不确定性问题的云模型理论引入到大坝安全综合评价之中,提出了基于云模型的大坝安全多层次综合评价方法.该方法采用具有稳定倾向性的一组随机数代替具有唯一性的模糊隶属度,利用云发生器生成隶属云,得到由云模型数字特征刻画的、顾及监测信息不确定性的大坝安全综合评价结果.该评价结果不仅可以对大坝安全状态作出合理评价,而且可以描述大坝安全评价结果的可信性,以及不确定性给大坝安全评价结果带来的不稳定性.实例表明,本文所提出的基于云模型的大坝安全综合评价方法是合理、可行的,为大坝安全评价提供了一条比传统的模糊综合评价方法更优越的新途径.     

Robust data envelopment analysis based MCDM with the consideration of uncertain data

The application of data envelopment analysis (DEA) as a multiple criteria decision making (MCDM) technique has been gaining more and more attention in recent research. In the practice of applying DEA approach, the appearance of uncertainties on input and output data of decision making unit (DMU) might make the nominal solution infeasible and lead to the efficiency scores meaningless from practical view. This paper analyzes the impact of data uncertainty on the evaluation results of DEA, and proposes several robust DEA models based on the adaptation of recently developed robust optimization approaches, which would be immune against input and output data uncertainties. The robust DEA models developed are based on input-oriented and outputoriented CCR model, respectively, when the uncertainties appear in output data and input data separately. Furthermore, the robust DEA models could deal with random symmetric uncertainty and unknown-but-bounded uncertainty, in both of which the distributions of the random data entries are permitted to be unknown. The robust DEA models are implemented in a numerical example and the efficiency scores and rankings of these models are compared. The results indicate that the robust DEA approach could be a more reliable method for efficiency evaluation and ranking in MCDM problems.     

考虑混合不确定性信息的产品多属性方案评价

针对当前产品方案评价方法对随机性、区间性、模糊性等混合不确定性信息考虑不足,其量化过程没有真实反映产品方案本质属性的问题,提出产品方案评价中考虑混合不确定性信息的产品多属性方案评价方法.对混合不确定性信息进行精准表征,并构造容信度科学、精确量化混合不确定性信息;同时,构建基于混合不确定性信息容信度的产品方案评价模型,计算混合不确定性信息的容信度和理想度,利用方案优选定理实现产品方案的评价优选,并通过实例进行了验证.     

基于不确定相关机会规划的机会阵方向图综合

围绕机会阵雷达(opportunistic array radar, OAR)阵列动态机会组阵的资源管理问题,以面向多任务为应用需求背景,针对机会布置在平台3D空间多个区域内的天线单元,提出了一种基于现代数学不确定性理论中的相关机会约束规划方法用于机会阵方向图综合。该方法建立在不确定性理论和模糊数学基础上,考虑OAR大量天线单元空间位置分布的不确定性和各单元激励(开/关)状态的不确定性,用模糊随机变量来刻画不确定环境中的模糊性和随机性,在天线资源受约束的不确定条件下,建立不确定规划模型来实现方向图综合。并设计将遗传算法和模糊随机模拟算法相结合的智能混合优化算法以获得模型的最优解。最后利用仿真实例验证了不确定规划模型和所设计算法的可行性和鲁棒性。     

量测噪声情况下基于自适应D-S证据推理的滑模控制

在滑模控制中 ,当状态量测传感器存在噪声时 ,控制器不能获得准确的滑模函数信息。面向一类不确定非线性系统 ,根据滑模控制依赖滑模函数符号的特点 ,提出利用基于Dempster Shafer证据推理的多传感器信息融合方法 ,其作用是压缩滑模函数符号的不确定性 ,并基于闭环原理给出了对信息融合结果进行自适应补偿的改进方法。仿真表明了该方法的有效性。     

随机因素作用下动态系统性能可靠性分析方法

动态系统的性能可靠性受噪声、干扰等短周期因素和磨损、结构参数退化等长周期因素的综合影响,并且这些影响因素大都是具有随机性的动态过程。首先阐述了动态系统及影响其性能可靠性的随机因素的描述方法;然后分别介绍了短周期因素和长周期因素作用下的性能可靠性分析方法;并综合这两种方法的优点,提出一种综合考虑长短周期随机因素影响的动态系统性能可靠性分析方法。该方法综合考虑了长短周期随机因素的动态特性,提出的仿真分析方法合理地实现了模型中的动态不确定因素,具有更高的精度和仿真效率。最后,通过舵机案例对提出的方法进行了验证。     

基于确信可靠性理论的蠕变寿命模型应用研究

蠕变持久寿命的评估一直受到理论与工程领域的研究和关注,基于确信可靠性理论这一可靠性领域的新理论所提出的可靠性的三个科学原理建立了蠕变寿命的确信可靠度模型,并使用不确定理论表征参数的不确定性.通过案例研究分析了模型参数的不确定性,并将所得结果与基于失效时间数据的概率分布建模进行了对比.分析认为,基于确信可靠性理论的蠕变寿...     

含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法

针对可靠性度量时机械结构中存在广义三角模糊数的不确定性问题,提出一种基于证据理论的离散化机械结构可靠度计算方法.为合理地构建不确定性变量的基本概率分配,首先基于证据变量基本概率分配的离散特性,改进了熵等效法在广义三角模糊数去模糊化时的不足,并在改进熵等效法的基础上提出一种广义密度法对其进行去模糊化处理.然后利用离散化方法将随机变量和广义三角模糊数进行证据结构表征,并将离散的连续焦元序列(子区间)作为其证据体,进而构造其基本概率分配.最后利用证据融合法则对证据体进行融合,以实现信任度和似真度的数值计算.将所提出的方法运用于曲柄滑块机构的可靠度计算,并结合蒙特卡罗模拟法验证了该方法的可行性.