成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

Bayesian sequential testing for exponential life system with reliability growth

A Bayesian sequential testing method is proposed to evaluate system reliability index with reliability growth during development.The method develops a reliability growth model of repairable systems for failure censored test,and figures out the approach to determine the prior distribution of the system failure rate by applying the reliability growth model to incorporate the multistage test data collected from system development.Furthermore,the procedure for the Bayesian sequential testing is derived for the failure rate of the exponential life system,which enables the decision to terminate or continue development test.Finally,a numerical example is given to illustrate the efficiency of the proposed model and procedure.     

可靠性增长试验的优化设计

讨论了以系统失效率为目标、试验费用和试验时间为约束条件的优化问题,运用梯度投影法得到了最优解;然后讨论了以试验费用为目标、系统失效率为约束条件的优化问题,运用Lagrange乘子法得到了最优解。仿真算例表明,两种算法的效率都较高,按照优化后的分配方案安排可靠性增长试验,能得到最大的收益     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估的Bayes方法

在分析性能退化数据模型的基础上,针对Wiener过程性能退化产品提出了一种可靠性评估的Bayes方法,给出了参数的递推估计.该方法计算简单,并且能随着性能退化试验进行不断更新可靠性评估结果,而不需要重新处理历史数据,因而也适合于实时可靠性评估.最后通过金属化膜电容器可靠性评估实例分析验证了该方法的适用性,并进行了相关讨论.     

基于非线性和测试覆盖率的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型一般假设故障是独立的,且检测到的故障能够被排除。但在工程中,一些检测到的故障可能无法排除,在排除过程中也可能会引入新的故障。考虑上述因素,本文假设故障的引入过程与时间呈现非线性关系,通过测试覆盖率函数来表示软件故障检测率,建立了基于非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process, NHPP)的软件可靠性增长模型。为规避参数估计过程中模型函数导数连续性和存在性的限制,应用一个自适应变化的实值遗传算法进行计算。最后通过一个真实软件失效数据集对模型参数进行计算,利用不同的评价准则将所提模型和现有模型进行比较,说明所提模型的优越性和准确性。     

可靠性增长分析的整体推断技术

Gamma分布函数Γ(α,β)常常用作贝叶斯指数可靠性增长模型的先验分布密度函数,参数α、β值的不同,将使增长试验的评估结果有很大的差异。引入服从逆Gamma分布的折合因子,得到一种可靠性增长分析的整体推断技术。该技术是闭合的,具有递推分析形式。通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性,提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先,采用加速寿命试验(accelerated life test,ALT)技术,建立广义Eyring-Weibull可靠性模型,假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同,且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次,给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵,构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后,通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性,提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先,采用加速寿命试验(accelerated life test,ALT)技术,建立广义Eyring-Weibull可靠性模型,假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同,且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次,给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵,构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后,通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

基于偏最小二乘回归的可靠性增长费用分析

为消除武器装备可靠性增长费用建模中自变量之间的多重相关性,引入了偏最小二乘回归分析,并针对某型现役装备使用阶段可靠性增长费用数据进行了建模与分析。结果表明,与一般的多元回归分析相比,偏最小二乘回归分析避免了自变量之间多重相关性带来的问题,能够得到与实际经验相符合的模型。     

基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析

指挥控制网络作为典型的复杂网络系统,其可靠性通常可以利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)来分析。由于DBN并不能很好地解决包含时间和非时间事件的指挥控制网络系统可靠性问题,因此提出一种具有二态条件概率表的广义连续时间贝叶斯网络(generalized continuous time Bayesian network, GCTBN)的建模方法。在此模型的基础上,得到了不同逻辑门的可靠度算法求解,进而针对指挥控制网络系统提出了无线电传播、通信设备以及网络的可靠性分析方法,从而综合地考虑到指挥控制网络执行不同任务的可靠性问题。通过对指挥控制网络可靠性问题的实际案例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于STPA-Bayes模型的机载平视显示系统安全性分析与评价

机载平视显示(head-up display, HUD)系统可以大幅提高恶劣天气下的飞机起降成功率,已成为我国民航重点推广的安全提升技术。构建低能见度下飞机使用HUD系统进行特殊Ⅰ/Ⅱ进近场景,利用系统理论过程分析(system-theoretic process analysis, STPA)方法识别该场景下潜在的不安全控制行为,通过严格的形式化语言对其进行验证与致因分析,并给出了包含21条通用因素的致因场景分析框架。同时,为弥补STPA方法缺少定量分析的缺点,引入贝叶斯网络计算不安全控制行为发生概率,提出了STPA-Bayes安全性分析与评价模型。结果表明,该方法能有效地识别并分析系统潜在的危险,减少人为因素对分析结果的影响,为机载显示系统的安全性分析提供支持。