【摘 要】
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针对复杂装备传统测试性建模和评价存在故障模式结构分层、信息不确定、数据容量小的问题,提出了分层混合贝叶斯网络测试性建模和评价方法。将测试性结构模型和测试性贝叶斯
【机 构】
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北京机电工程研究所,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京空天技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503009,61333011)
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针对复杂装备传统测试性建模和评价存在故障模式结构分层、信息不确定、数据容量小的问题,提出了分层混合贝叶斯网络测试性建模和评价方法。将测试性结构模型和测试性贝叶斯网络模型相结合,利用专家评分的先验知识与小样本测试数据的后验知识,在战术导弹全寿命周期内对装备测试性进行分析和评价。应用分层混合贝叶斯网络测试性建模方法建立复杂系统的测试性网络拓扑结构,解决了故障模式结构分层问题。引入三角模糊数算法获取专家知识,计算关于故障检测率的先验条件概率分布,解决了信息不确定问题。以历史测试数据作为后验条件,由贝叶斯公式更新
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