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《国防科学技术大学》 2010年
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装备测试性验证试验优化设计与综合评估方法研究

李天梅  
【摘要】:测试性是装备研制和采办中一个非常重要的技术指标。测试性验证与评估是检验和评估由设计和制造所赋予装备的测试性,是装备采办管理和科学决策的基础。在试验费用和试验周期的约束下,如何开展测试性验证试验设计与综合评估,对装备测试性水平给出低风险的验证结论和高置信度的评估结论,是理论和工程实践中亟待解决的问题,因而具有重要的理论和工程应用价值。 论文针对开展测试性验证试验与评估存在的费用高、周期长,验证与评估结论风险高,精度、置信度低等问题,以故障检测率(Fault Detection Rate,FDR)和故障隔离率(Fault Isolation Rate,FIR)为具体的验证与评估指标,提出了基于全寿命周期数据的测试性验证试验优化设计与综合评估技术解决方案,系统深入地研究了测试性验证试验设计中的故障样本优化选取方法、故障有效注入方法和测试性综合评估方法,并通过案例应用,验证方法的有效性。 论文的主要研究内容与结论包括: 1.在深入分析影响测试性验证试验风险与评估精度、置信度的因素基础上,建立了以二项分布为基础的标准抽样方案与FDR/FIR验证结论风险、置信度的关系模型,给出了抽样样本集大小和样本结构对验证结论风险、置信度的影响规律;建立了故障检测/隔离数据量与FDR/FIR评估结论精度、置信度的关系模型,给出了故障检测/隔离数据量对评估结论精度、置信度的影响规律。上述模型以及所描述的本质关系和规律为后续有针对性的开展测试性验证试验优化设计与综合评估方法研究提供了技术指导并奠定了理论基础。 2.为解决由于标准抽样方案确定的故障样本量太大导致试验无法展开;故障样本结构不合理导致测试性验证结论置信度低以及在相同的故障样本量下,由于随机抽样导致故障样本集对被测对象(Unit Under Test,UUT)故障模式集的代表性无法评判等问题,分别从确定优化故障样本量、构建合理的故障样本结构和故障样本集评估优选三个方面,研究并提出了测试性验证试验设计中的故障样本优化选取方法,为装备测试性验证试验设计提供了新的故障样本优化选取思路和方法。 (1)针对如何确定优化抽样方案问题,在有效分析研制阶段测试性先验数据基础上,提出了一种利用研制阶段先验数据的优化抽样方案确定方法。研究表明优化抽样方案在承制方、使用方风险基本不变的情况下,能有效减少故障样本量;或在故障样本量保持不变的情况下,将有效降低承制方、使用方风险。 (2)针对先验故障率数据不准确导致现有的基于故障率的分层故障样本量分配带来的随机抽样误差过大问题,在分析基于故障率和装备复杂度分层故障样本量分配模型随机抽样误差影响因素基础上,提出了基于专家经验数据的故障率Gamma估计方法和基于定时截尾“小子样”试验数据的故障率Bootstrap极大似然估计方法,据此故障率估计值完成分层故障样本量分配。研究表明本文给出的故障样本量分配得到的故障样本结构更合理,可有效减小随机抽样误差。 (3)针对如何对传播型故障模式描述与抽取问题,引入模糊概率Petri网来描述故障的传播扩散过程,并在模糊概率Petri网推理算法基础上求得故障扩散强度。以此为基础,提出了基于故障扩散强度的故障模式随机重要抽样算法。研究表明对故障扩散强度高的故障模式做重要抽样,将能有效降低使用方风险。 (4)为解决在相同故障样本量下如何对随机抽取的多个故障样本集进行评估优选,建立了衡量故障样本集对故障模式集代表性好坏的评价指标体系及其量化方法,给出了具体的故障样本集优选模型和方法。研究表明采用本文的优选算法,其优选后的故障样本集能更好地代表被测对象的故障模式集。 3.为解决位置不可访问故障的有效注入问题,在深入分析影响故障注入有效性主要因素基础上,建立了故障—状态、故障—故障之间传递特性分析模型,并以故障传递特性为依据,建立了基于故障传递特性的故障模型和位置不可访问故障注入方法以及故障注入策略优化设计方法。研究表明基于故障传递特性的故障注入方法能在保证较高的故障样本注入率,有效节省试验费用的情况下,较好地解决装备位置不可访问故障的注入问题,具有重要的理论意义和工程指导作用。 4.针对小样本情况下FDR/FIR评估结论置信度低的问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的FDR/FIR综合评估模型和方法。首先以多元Dirichlet分布为先验分布,提出了由可更换单元测试性信息、专家经验信息确定先验分布参数的方法,将先验信息转化为先验分布。在此基础上,融合“小子样、异总体”研制阶段增长试验数据和“小子样”外场使用数据,研究并提出了FDR/FIR的Bayes综合评估模型。同时针对FDR/FIR的Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分求解问题,分别给出了解析计算方法和马尔科夫链蒙特卡罗法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)抽样计算方法,并仿真分析了模型的稳健性。研究表明利用该模型进行FDR/FIR综合评估,能在较短的外场使用周期内或小样本数据情况下,给出较高置信度的评估结论,为装备测试性综合评估研究提供了重要的理论依据和方法。 5.研制开发了装备测试性验证试验优化设计与综合评估系统,并以某型导弹控制系统为对象开展了演示验证应用。该系统能为装备测试性验证试验优化设计与综合评估提供有力的工具,具有很好的工程应用和推广价值。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TJ06

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