發(fā)布時(shí)間：2021-09-05 07:33

　　針對(duì)現(xiàn)有測(cè)試性驗(yàn)證方案均選用最小樣本量原則,在相同的雙方風(fēng)險(xiǎn)及要求下會(huì)得到相同的樣本量以及故障判據(jù),而未考慮工程應(yīng)用中不同裝備系統(tǒng)具備不同結(jié)構(gòu)和功能復(fù)雜度的問(wèn)題,提出一種基于后驗(yàn)分布的限制型故障樣本量確定方法。首先,根據(jù)裝備系統(tǒng)結(jié)構(gòu)劃分構(gòu)建層次Bayes網(wǎng)絡(luò)測(cè)試性驗(yàn)證模型,融合各結(jié)構(gòu)層次中蘊(yùn)含的先驗(yàn)信息推導(dǎo)系統(tǒng)故障檢測(cè)率的后驗(yàn)分布;其次,基于后驗(yàn)分布樣本集,給出最小樣本量原則下的樣本量確定方法,再通過(guò)比例分層樣本量分配方法,結(jié)合裝備系統(tǒng)功能特性,給出限制型故障樣本量確定方法;最后,通過(guò)實(shí)例進(jìn)行分析。結(jié)果表明,該方法既能充分運(yùn)用裝備結(jié)構(gòu)信息,較之經(jīng)典驗(yàn)證方案以及傳統(tǒng)Bayes方案,在相同指標(biāo)約束下能有效降低樣本量,又能考慮系統(tǒng)功能特性,保證了測(cè)試性驗(yàn)證結(jié)論的準(zhǔn)確性和合理性。 

【文章來(lái)源】：振動(dòng).測(cè)試與診斷. 2020,40(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１ＨＢＮ測(cè)試性驗(yàn)證模型部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Ｆｉｇ．１Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆ

布的限制型故障樣本量確定流程Ｆｉｇ．２Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄｆａｕｌｔｓａｍｐｌｅｓｉｚｅｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｏｓｔｅｒｉｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ３案例分析３．１模型構(gòu)建及推理以某型導(dǎo)彈裝備飛行控制組件中的二次電源系統(tǒng)為研究對(duì)象，該系統(tǒng)主要由濾波器、電阻器、電源模塊以及電連接器等部件構(gòu)成�；诙坞娫聪到y(tǒng)結(jié)構(gòu)特性分析，共劃分為２個(gè)層次，不考慮系統(tǒng)部件相互間的影響作用，則ＨＢＮ測(cè)試性驗(yàn)證模型如圖３所示。圖３二次電源系統(tǒng)ＨＢＮ測(cè)試性驗(yàn)證模型Ｆｉｇ．３ＴｈｅＨＢＮｔｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｓｅｃ－ｏｎｄａｒｙｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ二次電源系統(tǒng)的測(cè)試性指標(biāo)ＦＤＲ可表示為ｐ（２，１）＝Ｐ（Ｘ（２，１）＝１），根據(jù)式（３）和式（４）以及各層次節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立性可得Ｐ（Ｘ（２，１））＝∑Ｘ（１，ｎ１）Ｐ（Ｘ（２，１）Ｘ（１，１），Ｘ（１，２），Ｘ（１，３），Ｘ（１，４））·Ｐ（Ｘ（１，１））Ｐ（Ｘ（１，２））Ｐ（Ｘ（１，３））Ｐ（Ｘ（１，４））（１７）二次電源系統(tǒng)在設(shè)計(jì)、研制過(guò)程中，其組成部件進(jìn)行了大量的試驗(yàn)，對(duì)應(yīng)各層次節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)分布的超參數(shù)（假定層次節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)服從Ｂｅｔａ分布）和試驗(yàn)數(shù)據(jù)如表１所示，其中先驗(yàn)超參數(shù)的確定是基于專家對(duì)節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)區(qū)間估計(jì)而獲取，具體求解過(guò)程見(jiàn)文獻(xiàn)［２３］。表１超參數(shù)及試驗(yàn)數(shù)據(jù)Ｔａｂ．１Ｈｙｐｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｔｅ

，則可以得到層次節(jié)點(diǎn)Ｘ（２，１）的繼承先驗(yàn)分布Ｂｅｔａ（５７０．４１，２１．２５）。根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)分配自先驗(yàn)權(quán)重系數(shù)ｗｓ＝０．５以及繼承先驗(yàn)權(quán)重系數(shù)ｗｉ＝０．５，則可以得到層次節(jié)點(diǎn)Ｘ（２，１）的聯(lián)合先驗(yàn)分布為Ｂｅｔａ（３０６．３１，３１．７３）。根據(jù)其成敗型驗(yàn)證試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)（Ｎ（２，１），Ｆ（２，１））＝（１０，１），再次基于式（２）則可獲得聯(lián)合后驗(yàn)分布Ｂｅｔａ（３１５．３１，３２．７３）。為了對(duì)比分析，圖４給出了Ｘ（２，１）的自先驗(yàn)分布、繼承先驗(yàn)分布以及聯(lián)合先驗(yàn)分布曲線，圖５給出了節(jié)點(diǎn)Ｘ（２，１）有無(wú)ＨＢＮ模型推理的后驗(yàn)分布對(duì)比曲線。通過(guò)圖４能直觀反映出節(jié)點(diǎn)自先驗(yàn)和繼承先驗(yàn)的融合推理情況，融合后的聯(lián)合先驗(yàn)分布介于兩者之間。圖５中通過(guò)ＨＢＮ模型推理得到的聯(lián)合后驗(yàn)分布的估計(jì)精度更高，這是由于其９５％的置信區(qū)間［０．８７，０．９３］的區(qū)間長(zhǎng)度為０．０６，較之于未通過(guò)ＨＢＮ模型推理得到的后驗(yàn)分布９５％的置信區(qū)間［０．８３，０．９７］的區(qū)間長(zhǎng)度０．１４有效降低，這是因?yàn)橄聦庸?jié)點(diǎn)先驗(yàn)信息對(duì)上層節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行了有效補(bǔ)充。圖４不同先驗(yàn)分布對(duì)比Ｆｉｇ．４Ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｉｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ圖５不同后驗(yàn)分布對(duì)比Ｆｉｇ．５Ｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｓｔｅｒｉｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ３．２限制型樣本量確定及分析設(shè)該二次電源系統(tǒng)的測(cè)試性設(shè)計(jì)指標(biāo)要求值分別為ｐ０＝０．９５，ｐ１＝０．

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3384927