[發明專利]融合多源成敗型數據的可靠度評估方法

在審

• 申請號: 201410356603.5
• 申請日: 2014-07-24
• 公開（公告）號: CN104133994A
• 公開（公告）日: 2014-11-05
• 發明（設計）人: 王立志;向錦武;王曉紅;李宇翔;木漫漫
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明是一種利用貝葉斯理論，針對多個來源的成敗型數據，實現多源成敗型數據融合進而擴充樣本量、提高評估精度的產品可靠度評估方法，屬于可靠性評估技術領域。可用于一次性使用的產品或長航時無人機等大系統的可靠度等指標的評估、考核。?

背景技術

在產品可靠性指標的評估過程中，“成功”、“失敗”等成敗型數據被廣泛采用，除用于一次性使用的導彈等成敗型產品外，在考核飛機等大系統(如長航時無人機)的任務可靠度等指標時，亦將任務“成功”與“失敗”的次數數據作為評估的依據，因此基于成敗型數據的可靠性評估是一個重要且應用范圍廣闊的領域。然而它通常需要投入較大的樣本量才能在可信范圍內獲得并驗證產品的可靠性指標，而在產品的實際研制過程中，由于經費、時間、樣本量等因素的限制，滿足樣本量要求并獲得可信的可靠性指標是比較困難的。另一方面，產品有時存在著其它來源的樣本量，如一個型號飛機(成敗型產品)可能存在不同的狀態，其間各存在一定的飛行架次，另外還有前代產品、相似產品、其它類型試驗等信息。若能有效的利用上述多源樣本量，將其融合于可靠性指標評估之中，那么就解決了在有限樣本量及可信范圍內獲得并驗證產品可靠性指標的問題，并節省了相應的科研資源。?

在基于多源成敗型數據融合的可靠性評估方面，國內外已開展了一定的研究，主要是采用考慮繼承因子的Bayes方法來開展融合工作，雖然這種方法思路準確有效，但在實施過程中仍存在以下兩方面的問題：一是這種方法多用于兩個來源的信息融合，雖然理論上可以解決更多源信息的融合，但在計算及繼承因子的分配上會存在一定的困難；二是繼承因子的確定較為主觀，并未在多源信息的基礎上從全局上計算獲取，且其取值的物理意義亦值得推敲。若要解決上述問題，則需要以新的思路在構建?多源信息的Bayes模型以及全局性計算方法上尋找突破口。?

發明內容

本發明的目的是為了解決上述問題，提出一種能夠有效的融合多源成敗型數據、在全局上實現求解計算、在有限的樣本量下具有較高評估精度及滿足置信要求的基于Bayes理論的可靠性融合評估方法。?

本發明的具體步驟為：?

步驟一、搜集處理成敗型數據；?

步驟二、設立修正因子并構建融合模型；?

步驟三、構建貝葉斯評估模型；?

步驟四、評估可靠性指標；?

本發明的優點在于：?

(1)本發明能夠融合多源成敗型數據，評估得到產品的可靠性指標；?

(2)本發明建立了不同來源成敗型數據間的聯系，從全局的角度進行求解，對不同來源間的關系進行了量化；?

(3)本發明能夠在產品數據稀缺的情況下，融合各方面信息，提高產品可靠度評估精度并提高置信下限。?

附圖說明

圖1是本發明的流程圖；?

具體實施方式

下面將結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。?

方法的流程圖如圖1所示，包括以下幾個步驟：。?

步驟一、搜集處理成敗型數據?

對產品相關的成敗型數據進行搜集，除了產品正式試驗得到的成敗型數據(r₀,n₀)外，還應從不同信息源獲取成敗型數據，如相似產品的成敗型數據，產品不同技術狀態、不同環境下的成敗型數據等。若有m個其它信息源，那么第i個信息源的成敗型數據可表示為(r_i,n_i)，i＝1...m。其中r₀、r_i為“成功”的次數，n₀、n_i為樣本數。?

為了擴充數據量，對成敗型進行分解細化，即細化從第1到第n_i次試驗中成功次數同樣本次數的對應關系，也就是將(r_i,n_i)細化為(r_ij,n_ij),其中j為第j次試驗。如對于?成敗數據(4,5)而言，它在在5次試驗中成功了4次失敗了1次，如果是在第3次試驗時失敗的話，那么成敗型數據可細化為(1,1)、(2,2)、(2,3)、(3,4)、(4,5)。因此對于(r_i,n_i)而言，其細化后的數據可表示(r_i,n_i)，(r₀,n₀)可細化為(r₀,n₀)。?

步驟二、設立修正因子并構建融合模型?