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小子样复杂系统可靠性信息融合方法与应用研究

专 业: 管理科学与工程
关键词: 小子样复杂系统 信息融合 可靠性评定 Bayes方法 性能退化轨道 复合Poisson过程
分类号: TB114
形 态: 共 124 页 约 81,220 个字 约 3.885 M内容
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内容摘要


航天产品由于系统的复杂性和现场试验的小样本特点,其可靠性试验分析与评定一直是工程实践中的技术难题之一。

为在现场试验小子样的前提下得到可信的评定结论,减少主观影响,需要从信息融合的角度出发,充分利用产品在设计、研制、生产、使用等各个环节中试验得到的寿命数据、性能参数退化数据等有关信息。

鉴于此,针对航天产品小子样复杂系统在研制过程中出现的各类可靠性信息的特点,本文分别研究了同总体同环境多源信息的加权融合技术、不同环境信息的环境因子融合技术、变总体信息的可靠性增长融合技术和性能退化信息融合技术。

主要研究工作如下:

针对工程实际中普遍存在的仿真数据、子系统试验、专家经验、历史试验等同总体、同环境下的多源验前信息,提出相关函数法、充分性测度法,最大熵-矩估计法等三种适用于各信息源相互独立情形的线形加权融合方法;同时,考虑各信息源之间可能存在的相关性,提出了基于模糊逻辑算子的非线性加权融合方法。

这几种融合方法充分考虑了各来源验前信息的可信度,同时,通过各种准则尽可能减少融合中的主观性,可以较好地解决在利用Bayes理论进行复杂系统可靠性评定时,验前信息难以获取和表示的关键问题。

针对航天产品在不同环境条件下获取的小样本、零失效试验信息,提出随机加权法、小概率法和修正逆矩法等三种基于环境因子的信息融合技术。

随机加权融合法是为解决液体火箭发动机性能可靠性评定中出现的现场样本量不足的问题而提出的,并利用第二类极大似然估计方法ML-Ⅱ得到了折合因子的Bayes估计;修正逆矩估计可以解决现场小样本失效数据情形下环境因子的估计问题;而小概率估计法则可以解决现场极少失效,甚至为零失效情形下的环境因子的估计问题。

针对产品研制中出现的多阶段变总体可靠性信息,提出中位秩方法、修正似然函数方法、保守增长模型方法和多模失效建模方法等四种可靠性增长信息融合技术。

中位秩法可解决小子样失效数据情形下的可靠性增长分析;修正似然函数法为解决高可靠长寿命产品定时截尾试验时,出现零失效数据下可靠性增长分析问题,提供了一条新的技术途径;保守可靠性增长模型可以克服现有Weibull分布估计方法中,人为设定形状参数对评定结果的主观性影响,确保对航天领域中关键系统可靠性较高的要求;多模失效系统混合可靠性增长模型是对传统增长模型的拓展,可以分析对不同失效模式采取不同的改进措施对系统可靠性增长的影响。

为充分挖掘产品性能监测数据中的可靠性信息,提出性能退化信息融合技术。

在对性能退化概念和建模步骤研究的基础上,提出了适用于描述均匀退化的线性随机过程模型。

同时,针对退化失效的累积效应,提出了可以拟合不同形状退化轨道曲线的、具有较强通用性的复合Poisson过程模型;为充分利用复杂系统研制过程中的多环境性能试验信息,从退化失效随机过程的特性出发,研究了退化失效环境因子的一般定义,并给出了复合Poisson过程环境因子的具体形式和统计推断方法;进一步,为有效融合产品研制各阶段试验中的性能测试信息,合理分析产品设计和生产工艺的改进对可靠性增长的影响,提出了基于性能退化数据的可靠性增长分析与建模方法。

在工程方面,通过在液体火箭发动机、载人飞船热控泵、神光Ⅲ能源模块电容器等实例中的应用分析,说明了所研究的理论方法的工程实用性和有效性..……

全文目录


文摘
英文文摘
论文说明:图目录、表目录
第一章 绪论
1.1研究的工程背景及意义
1.2可靠性信息融合技术研究现状
1.3存在的问题及解决问题的思路
1.4主要内容和创新点
第二章 多源验前信息加权融合方法
2.1引言
2.2基于相关函数的多源信息融合方法
2.3基于充分性测度的多源验前信息融合方法
2.4多源信息融合的最大熵-矩估计方法
2.5基于模糊逻辑算子的融合方法
2.6本章小结
第三章 基于环境因子的信息融合方法
3.1引言
3.2环境因子估计的随机加权方法
3.3环境因子的小概率估计法
3.4环境因子的修正逆矩估计方法
3.5本章小结
第四章 可靠性增长信息融合方法
4.1引言
4.2基于中位秩的动态可靠性增长模型
4.3 Weibull产品零失效下可靠性增长模型
4.4小子样复杂系统保守可靠性增长模型
4.5多模失效系统的混合可靠性增长模型
4.6本章小结
第五章 退化失效信息融合方法
5.1引言
5.2基于线性随机过程的退化失效建模
5.3基于复合Poisson过程的退化失效建模
5.4退化失效环境因子问题研究
5.5基于系统性能退化信息的可靠性增长分析
5.6本章小结
第六章 结束语
6.1本文的主要贡献
6.2进一步研究的展望
参考文献

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中图分类: > TB114 > 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用

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