系统可靠度的认知不确定性评估方法、设备及介质技术方案

本发明专利技术实施例公开一种系统可靠度的认知不确定性评估方法、设备及介质，所述系统包括多个分系统，各分系统包括至少两个部件，所述评估方法包括：S10：基于马尔科夫过程模型建立系统中各部件在任意时刻认知不确定下的概率区间模型；S20：基于所述各部件处于各状态的概率区间，根据证据理论计算各部件的质量函数；S30：基于信任通用函数建立所述系统中各部件的可靠度的上限和下限求解模型S40：根据分系统的结构关系，建立各分系统的信任通用函数，得到各分系统在任意时刻可靠度的认知不确定性大小；S50：根据任务周期内各阶段的任务剖面确定各阶段所述系统的可靠度的认知不确定性大小。大小。大小。

【技术实现步骤摘要】
系统可靠度的认知不确定性评估方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及可靠性建模领域。更具体地，涉及一种系统可靠度的认知不确定性评估方法、设备及介质。

技术介绍

[0002]为满足未来战争大规模、高技术、高质量、高效益、高可靠的实战化发展的需求与越来越恶劣的战场环境，现代武器装备功能性能日益强大，结构组成愈发复杂，通常由许多个单独功能的分系统、部件构成，整个系统的性能状态受到各分系统性能退化或失效的影响，在作战过程中也呈现出多个性能状态水平，如：电源系统发电工功率状态可为：0W、50W、100W；机电系统性能状态可为：正常工作、性能退化、完全故障；雷达通信系统的信号覆盖范围可随攻放器的功率范围变化而变化；系统处于其中某状态一般看作一个随机事件，通常用概率来描述这种随机不确定性。
[0003]但在实际工程应用中，一方面由于装备具有较高的可靠性水平，难以充分收集到装备性能的故障数据信息，另一方由于系统功能结构复杂、所处环境恶劣，对装备性能状态监测能力往往有限，造成对武器装备性能参数客观信息的缺乏，因此通常不能得到系统状态性能水平和状态概率的精确值，很难用精准的参数描述装备的性能状态，对装备性能状态的描述有主观差异，这种由信息的不完备以及数据的缺乏造成的主观不确定性称为认知不确定性。传统的基于概率描述性能状态的多状态系统可靠性建模方法不再适用于刻画认知不确定性，本专利引入“概率区间”的概念来度量处于各状态的认知不确定性大小，建立认知不确定性下的可靠性模型，求解系统可靠度的认知不确定性。
[0004]目前对认知不确定性的研究仅聚焦于简单的多状态系统，实战过程中经历的多阶段任务剖面对装备整个作战寿命周期可靠性影响的研究尚属空白。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种系统可靠度的认知不确定性评估方法、设备及介质，以解决相关技术存在的问题中的至少一个。
[0006]为达到上述目的，本专利技术采用下述技术方案：
[0007]本专利技术第一方面提供了一种系统可靠度的认知不确定性评估方法，所述武器装备系统包括多个分系统，各分系统包括至少两个部件，所述评估方法包括：
[0008]S10：基于马尔科夫过程模型建立武器装备系统中各部件在任意时刻认知不确定下的概率区间模型；
[0009]S20：基于所述各部件处于各状态的概率区间，根据证据理论计算各部件的质量函数；
[0010]S30：基于信任通用函数建立所述武器装备系统中各部件的可靠度的上限和下限的求解模型；
[0011]S40：根据分系统的结构关系，建立各分系统的信任通用函数，得到各分系统在任
意时刻可靠度的认知不确定性大小；
[0012]S50：根据任务周期内各阶段的任务剖面确定各阶段所述武器装备系统的可靠度的认知不确定性大小。
[0013]可选地，所述基于马尔科夫过程模型计算所述武器装备系统中各部件处于各状态的概率区间包括：
[0014]所述武器装备系统中部件S的性能水平表示为：
[0015][0016]其中，g
s，1
表示部件性能处于完全故障状态，表示部件性能处于完美工作状态，部件S的性能水平g
s，1
至对应的状态由低至高；
[0017]所述武器装备系统中部件S处于各状态的概率区间表示为：
[0018][0019]即P(G
S
(t)＝g
S，j
)，其中G
S
(t)为部件S在t时刻的性能状态；j为正整数，且j＝1、2
……
、n
s
‑1、n
s
，为所述在认知不确定下t时刻部件S的处于性能状态g
S，j
概率区间集合，p
s，j
(t))为t时刻部件S在性能状态g
S，j
的概率下限，为t时刻部件S在性能状态g
S，j
的概率上限。
[0020]可选地，所述基于马尔科夫过程模型计算所述武器装备系统中各部件处于各状态的概率区间还包括：
[0021]求解马尔科夫微分方程得到在认知不确定下t时刻部件S的各性能状态的概率区间所述马尔科夫微分方程包括公式(2)和公式(3)：
[0022][0023][0024]在初始时刻，若m＝n
s
，则令，p
s，m
(t)＝1，若m＝1，2，...，n
s
‑1，则令p
s，m
(t)＝0，
[0025]其中，表示为t时刻部件S在性能状态g
S，m
的概率上限对时间t的导数，表示部件S从性能状态g
S，j
转移到性能状态g
S，m
的修复转移概率上限，表示部件S从性能状态g
S，m
转移到性能状态g
S，j
的退化转移概率上限，μ
j，m
表示部件S从性能状态g
S，j
转移到性能状态g
S，m
的修复转移概率下限；λ
m，j
表示部件S从性能状态g
S，m
转移到性能状态g
S，j
的退化转移概率下限；
[0026]p
s，j
(t)为t时刻部件S在性能状态g
S，j
的概率下限，为t时刻部件S在性能状态g
S，j
的概率上限；
[0027]p
s，m
(t)为t时刻部件S在性能状态g
S，m
的概率下限；表示在t时刻部件S在性能状态g
S，m
的概率上限。
[0028]可选地，所述基于所述各部件处于各状态的概率区间，根据证据理论计算各部件的质量函数包括：
[0029]通过公式(4)计算部件的状态集对应的质量函数：
[0030][0031]其中，S表示任一部件，为包含n
s
种状态的集合，表示不能确定的状态；E表示部件S的性能状态，m(E，t)在t时刻部件S处于性能状态E的质量函数；
[0032]通过求解公式(4)得到t时刻部件S的质量函数集合m
s
(t)：
[0033][0034]其中，分别对应t时刻部件S处于性能状态g
s，1
、g
s，2
……
g
s，ns
、的质量函数；
[0035]通过分别表示分别表示并将部件失效的性能状态赋值为0，能够正常工作的性能状态赋值为1。
[0036]可选地，所述基于信任通用函数建立所述武器装备系统中各部件的可靠度的上限和下限的求解模型包括：
[0037]通过公式(5)确定各部件的信任通用生成函数：
[0038][0039]其中，G
si
(z，t)表示当前分系统第i个部件S
i
在t时刻的信任通用函数，表示部件Si的第j
i
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种系统可靠度的认知不确定性评估方法，其特征在于，所述系统包括多个分系统，各分系统包括至少两个部件，所述评估方法包括：S10：基于马尔科夫过程模型建立系统中各部件在任意时刻认知不确定下的概率区间模型；S20：基于所述各部件处于各状态的概率区间，根据证据理论计算各部件的质量函数；S30：基于信任通用函数建立所述系统中各部件的可靠度的上限和下限的求解模型；S40：根据分系统的结构关系，建立各分系统的信任通用函数，得到各分系统在任意时刻可靠度的认知不确定性大小；S50：根据任务周期内各阶段的任务剖面确定各阶段所述系统的可靠度的认知不确定性大小。2.根据权利要求1所述的认知不确定性评估方法，其特征在于，所述基于马尔科夫过程模型计算所述系统中各部件处于各状态的概率区间包括：所述系统中部件S的性能水平表示为：其中，g
s,1
表示部件性能处于完全故障状态，表示部件性能处于完美工作状态，部件S的性能水平g
s,1
至对应的状态由低至高；所述系统中部件S处于各状态的概率区间表示为：即其中G
S
(t)为部件S在t时刻的性能状态；j为正整数，且j＝1、2
……
、n
s
‑1、n
s
，为所述在认知不确定下t时刻部件S处于性能状态g
S,j
概率区间集合，p
s,j
(t))为t时刻部件S在性能状态g
S,j
的概率下限，为t时刻部件S在性能状态g
S,j
的概率上限。3.根据权利要求2所述的认知不确定性评估方法，其特征在于，所述基于马尔科夫过程模型计算所述系统中各部件处于各状态的概率区间还包括：求解马尔科夫微分方程得到在认知不确定下t时刻部件S的各性能状态的概率区间所述马尔科夫微分方程包括公式(2)和公式(3)：
在初始时刻，若m＝n
s
，则令，p
s，m
(t)＝1，若m＝1,2,
…
,n
s
‑1，则令p
s，m
(t)＝0，其中，表示为t时刻部件S在性能状态g
S,m
的概率上限对时间t的导数，表示部件S从性能状态g
S,j
转移到性能状态g
S,m
的修复转移概率上限，表示部件S从性能状态g
S,m
转移到性能状态g
S,j
的退化转移概率上限，μ
j,m
表示部件S从性能状态g
S,j
转移到性能状态g
S,m
的修复转移概率下限；λ
m,j
表示部件S从性能状态g
S,m
转移到性能状态g
S,j
的退化转移概率下限；p
s,j
(t)为t时刻部件S在性能状态g
S,j
的概率下限，为t时刻部件S在性能状态g
S,j
的概率上限；p
s，m
(t)为t时刻部件S在性能状态g
S,m
的概率下限；表示在t时刻部件S在性能状态g
S,m
的概率上限。4.根据权利要求3所述的认知不确定性评估方法，其特征在于，所述基于所述各部件处于各状态的概率区间，根据证据理论计算各部件的质量函数包
括：通过公式(4)计算部件的状态集对应的质量函数：其中，S表示任一部件，为含有n
s
种状态的一个集合，表示不能确定的状态；E表示部件S的性能状态，m(E,t)表示在t时刻部件S处于性能状态E的质量函数；通过求解公式(4)得到t时刻部件S的质量函数集合m
s
(t)：其中，分别对应t时刻部件S处于性能状态的质量函数；通过分别表示分别表示并将部件失效的性能状态赋值为0，能够正常工作的性能状态赋值为1。5.根据权利要求4所述的认知不确定性评估方法，其特征在于，所述基于信任通用函数建立所述系统中各部件的可靠度的上限和下限的求解模型包括：通过公式(5)确定各部件的信任通用生成函数：其中，G
si
(z,t)表示当前分系统第i个部件S
i
在t时刻的信任通用函数，表示部件Si的第j
i
个性...

【专利技术属性】
技术研发人员：程辰，岳晓蕊，陈佳希，马杰，原艳斌，
申请(专利权)人：北京电子工程总体研究所，
类型：发明
国别省市：