基于多影响因子和重要度的故障样本优选

针对测试性试验故障样本选择时影响因子考虑不全面、抽样方法工程应用性不强、影响因子权值主观性较强等问题,提出基于故障模式多影响因子和重要度的故障样本优选方法。在分析基于多影响因子抽样必要性的基础上确定了故障模式影响因子,并提出了基于PageRank的传播强度计算方法;提出了基于信息熵的相似度和基于相对比较关系的支持度计算方法,采用博弈决策方法确定了影响因子权值,实现了基于相对重要度的故障样本优选。将该方法应用于某装备控制系统的测试性验证试验,结果表明：故障样本优选方法能降低单次试验评估结果的随机性;样本选取时综合考虑多种影响因子和既客观又满足试验双方要求的影响因子权值,更符合测试性试验需求,选取的故障样本更合理。     

基于危害度相对比值的故障样本分配方案

针对机电产品测试性验证评估试验中,基于故障率的按比例分层抽样分配传统方法忽略了关键因素产品故障模式危害度,导致试验结果不精确这一问题,结合故障模式严酷度评分等级,改进了产品危害度分析模型,首次提出基于危害度相对比值的故障样本分配方案。通过在导弹飞控组件的二次电源系统中进行测试性验证评估试验,结果表明:该方案与基于故障率的按比例分成抽样分配方法相比,故障样本分配结果更加合理,测试性验证评估结果更加接近系统测试性设计的真实水平,其更具有工程实用性。     

基于图论模型的模拟电路故障可测性分析

利用拓扑结构建立模拟电路故障诊断图论模型,讨论了基于图论模型的模拟电路故障可测性,用香农信息熵对测点上电路故障状态的不确定性进行了定量描述,依据可测节点处提供的故障信息量大小,给出了模拟电路中部分测试节点不可及情况下确定最优故障检测点方法。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于支持向量数据描述的火炮自动机故障状态监测技术研究

针对火炮自动机故障状态监测问题,提出了一种基于支持向量数据描述的故障状态监测模型。利用搭建的自动机振动测试平台获取自动机振动信号,采用变模态分解方法将振动信号分解为多个本征模态分量,计算各个分量的样本熵值作为故障特征,并以正常状态下的自动机故障特征为训练样本进行SVDD模型的训练,训练过程中根据模型特点找到合适的模型参数,完成自动机状态监测模型的构建。在自动机测试平台上设置多种预制零件故障进行模型的验证,结果表明所建立的状态监测模型对异常状态的发生有很强的敏感性,具有较高的检测准确率;同时设计了关重件模拟性能退化试验,试验结果验证了所提出的模型具有良好的早期故障检测能力,可较为准确地反映自动机故障性能退化过程,可为火炮自动机故障状态监测提供一定的借鉴和指导。     

基于混合诊断模型的复杂系统测试性设计与分析

测试性设计的关键是要寻求一种良好的测试性模型。混合诊断模型是一种将功能模型和故障模式模型建立在一个系统模型中测试性设计与分析模型，它通过对测试的定义，有效地描述了测试、故障模式和功能三者之间的关系。并且，该模型已经在DSI公司的eXpress软件中得到实现。最后，应用放大器实例，在express软件中进行混合诊断建模．通过诊断学习，得到诊断策略和测试性设计的指标，验证了模型的有效性。事实证明，混合诊断模型是一种有效的测试性模型。     

基于层次Bayesian网络及后验风险准则的故障样本量确定方法

针对现有测试性验证方法对装备系统结构考虑不足,且在双方风险约束条件下所确定的故障样本量过大问题,提出一种基于层次Bayesian网络和后验风险准则的故障样本量确定方法。根据装备系统结构建立测试性验证方法的层次Bayesian网络模型,并以故障检测率作为Bayesian网络 的传递参数;提出Bayesian网络不确定性推理算法,充分融合各层次测试性先验信息,同时基于偏度-峰度检验的拟合分布选取方法推导出系统故障检测率联合先验分布;进一步结合系统成败型数据确定其后验分布,基于后验样本数据集和Bayes后验风险准则设计故障样本量确定算法,通过实例进行分析。结果表明,与经典验证方法、传统Bayesian方法相比,所提方法在相同双方指标约束下能有效降低样本量。     

基于故障机理与随机线性模型的电子产品寿命预测

为解决传统可靠性评估方法存在的局限性以及普通线性模型在描述产品退化过程中存在的不足,提出一 种基于故障机理与随机线性退化模型的寿命预测方法。对产品的故障模式及机理进行研究,运用随机线性模型对产 品的关键性能特征参数进行建模分析,采用极大似然估计的方法求解模型中的未知参数,并对产品的寿命与可靠性 进行预测。实验结果表明：该方法具有较好的预测精度和一定的小样本处理能力,对电子产品的寿命与可靠性预测 具有一定的参考意义。     

支持向量机在液体火箭发动机稳态段故障检测和诊断中的应用

将支持向量机方法用于某大型液体火箭发动机稳态试车数据的挖掘,建立了多故障分类器,采用23次试车数据对上述挖掘结果进行了测试,将测试结果与人工神经网络方法等所得结果进行了比较.并利用28类仿真稳态故障数据对该方法进行了进一步验证.结果表明,支持向量机方法是一种可基于小样本的、有效的液体火箭发动机故障检测与诊断方法.     

一种扩展染色模糊故障Petri网的故障分析方法

针对传统故障诊断方法在模拟故障传播及诊断推理过程中存在不确定性等问题,提出一种基于扩展染色模糊故障Petri网的故障诊断分析方法;首先,在采用传统的Petri网模型描述系统故障状态的基础上,引入令牌、库所染色规则,并进一步结合模糊产生式规则与矩阵运算进行故障正反推理,提高模型的容错性;该模型正向推理采用变迁点火判别矩阵实现故障状态的智能评价,反映故障传播特性;逆向推理采用最小割集理论方法进行优先诊断,提供诊断次序,避免诊断的盲目性;最后以气源系统为典型应用对象,验证上述方法的有效性。     

基于p 值的性能退化数据与故障数据的一致性检验方法

为对产品的可靠性进行评估,提出一种基于p 值的性能退化数据与故障数据的一致性检验方法。详细介 绍一致性检验方法的流程及特点,以性能退化产品为对象,采集产品故障和性能退化数据,确定样本的伪寿命及故 障数据的分布函数,计算各伪寿命数据在分布函数中的p 值,通过判定规则对一致概率进行判定,并结合实例进行 验证。结果表明：该一致性检验方法保证了性能可靠性模型的有效性,可为性能退化数据提供参考。     

A Failure Sample Selection Method Based on Failure Pervasion Intensity

The complex and uncertain relationship among failures was always ignored in failure sample selection based on traditional testability demonstration experimental method. A failure pervasion model is founded based on fuzzy probability Petri net （FPPN） which can depict the propagation and pervasion relation among failures, then failure pervasion intensity is defined, the process of failure pervasion was depicted based on k-step fault pervasion algorithm and the pervasion inten- sity was expressed by a value. The method of sample selection based on failure pervasion intensity and failure rate is intro- duced into the process of sample selection. The practical application shows that the sample set selected based on failure pervasion intensity and failure rate can represent the failure set adequately.     

考虑失效相关的系统动态可靠性模型

考虑共因失效这种重要的失效相关形式对系统可靠性的影响，运用载荷一强度干涉模型、顺序统计量理论以及随机过程建立了系统动态可靠性模型。在系统层运用载荷一强度干涉模型建立了失效相关系统可靠性模型。分析了随机载荷多次作用时系统的失效过程，根据随机载荷作用的统计学意义，运用顺序统计量理论建立了载荷多次作用下的系统可靠性模型。在此基础上，运用泊松随机过程描述载荷的作用过程，建立了失效相关串联系统、并联系统以及愚／佗系统动态可靠性模型，并研究了系统可靠度随时间的变化规律。最后，运用Monte Carlo方法对所建立的可靠性模型进行了仿真分析，验证了本文模塑的正确性。     

基于贝叶斯估计的软件可靠性综合评估模型

软件可靠性定量评估与预测是软件可靠性工程的重要组成部分。提出利用支持向量机回归分析方法建立基于软件质量度量的软件可靠性预测模型，并将基于贝叶斯估计的现代可信性理论引入该领域，利用可信性因子合理组合基于软件质量度量的软件可靠性预测模型和基于失效数据的软件可靠性增长模型的评估结果，从而全面利用与软件可靠性相关的多方面信息，得到更合理的软件可靠性定量评估结果。根据方差分解和最优线性非齐次估计给出基于贝叶斯估计的软件可靠性综合评估模型的数学描述公式，并举例说明可信性因子的求取方法。数据分析表明该模型具有合理性和可行性。     

MATLAB在机械零件失效概率计算中的应用

由于通常的故障树底事件失效概率无精确的计算方法,提出采用MATLAB计算机械零件失效概率的新方法。首先从零部件的试验观测数据中抽取样本数据建立直方图,分析数据规律,初步确定样本数据服从的理论分布曲线;然后确定实验观测数据总体服从的分布类型,进行拟合检验;最后根据已确定的分布函数计算不合格品率,进一步得出零部件的失效概率。对一机械零件的失效概率计算实例表明,该方法能有效地简化数值计算的复杂过程,而且有较高的计算精度,可供机械零件可靠性设计分析参考。     

基于混合Beta分布的成败型产品Bayes可靠性鉴定试验方案研究

研究了基于混合Beta分布的成败型产品可靠性的Bayes鉴定试验方案。通过引入继承因子，合理地考虑了产品在设计和改进过程中的各种信息，并把继承因子看作随机变量，使用混合Beta验前分布建立了可靠性鉴定方案的Bayes决策模型。算例结果表明，在小样本情况下，经典鉴定方案得到的试验样本量过于保守；传统Bayes方法虽利用了产品的先验信息，但却忽略了它们之间的差异；而本文的方法较好地解决了上述问题，并具有方法上的合理性和工程上的实用性。     

基于失效模式的嵌入式软件架构可靠性分析

为了能在软件开发早期优化软件架构,提高软件的可靠性,提出一种基于失效模式的软件架构可靠性分析方法——SABRA分析法.将成熟的软件可靠性工程技术与软件失效模式分析技术相结合,分析故障模式之间的关联关系,根据故障模式的特征识别软件架构中的敏感元素和不可靠元素,对相应的不可靠部分进行容错、避错等设计,并通过建立事件树找到体系结构的薄弱环节.结果表明:该方法简单、有效,能提高整个体系结构的可靠性.     

初偏心影响下的水下高速运动体的抗弯稳定性及可靠性分析

针对有初偏心的水下高速运动弹性体的抗弯稳定性问题，建立了一个简化的力学模型。基于小挠度下杆所承受载荷的微分方程，确定了水下高速运动弹性体的弯曲失稳的临界载荷，得到了临界载荷与初始偏心之间的关系。在此基础上进行了结构的可靠性分析，得到了结构的可靠性指标和失效概率。最后，通过算例，说明该方法的有效性。     

基于灰色模型的艇载导弹测试电源系统故障预测

针对艇载导弹测试电源系统故障分析问题,提出一种基于灰色模型的艇载导弹测试电源系统故障预测方法。为了提高导弹地面电源的工作效率,从分析历史检测数据入手,采用灰色理论的分析方法,建立了适合导弹地面电源故障时间预测的 GM(1,1)模型,详细阐述了模型检验的方法,并通过实例清晰地说明了模型运用和检验的具体步骤。数据检验结果表明：该故障预测模型不但能够较好地模拟历史灾变数据,而且其预测的故障时间与实际情况相吻合。