一种多状态系统多源不精确信息校正方法技术方案

本发明专利技术公开了一种多状态系统多源不精确信息校正方法，包括如下步骤：步骤

【技术实现步骤摘要】
一种多状态系统多源不精确信息校正方法


[0001]本专利技术属于可靠性
，具体涉及一种多状态系统多源不精确信息校正方法
。

技术介绍

[0002]随着现代工程系统日益呈现出大型化
、
精密化
、
信息化和复杂化的特点，系统难以避免地出现寿命周期缩短
、
故障频率增加以及故障所导致的损失严重等情况
。
复杂系统在服役过程中，由于可靠性问题而造成安全事故频发，常常带来不可估量的损失
。
例如，
2019
年7月搭载欧洲“织女星”运载火箭的阿联酋“鹰眼一号”军事侦察卫星由于发动机可靠性问题坠毁，直接经济损失高达
11
亿美元
。
因此，亟待开展复杂系统的可靠性评估研究，从而提高系统可靠运行时间
、
降低失效风险
。
对于复杂系统而言，基于专家意见的可靠性评估弥补了小样本
、
贫数据带来的评估困难的缺陷
。
由于主观知识不完备，专家所给出的评估意见往往是不精确的，这会带来认知不确定性；同时，由于所处领域的不同，专家们可能给出不同类型的意见；另外，专家信息可能来自系统的不同物理层次，满足以上三点的信息称为多源不精确信息
(Multi
‑
Source Imprecise Information,MSII)。
在实际工程中，专家评估的意见往往很难由精确值或概率来表示，而多源不精确信息能够有效地反映专家意见中的一些典型特征
。
因此，近年来利用多源不精确信息进行多状态系统的可靠性评估方法备受国内外学者关注
。
[0003]然而，由于专家知识背景的不同以及信息不精确性的影响，多源不精确信息可能存在一定程度的冲突，此时，无法直接对多源不精确信息进行融合，导致系统的可靠性评估失效
。
因此，如何判断与其他专家意见冲突较大的意见
、
如何确定意见校正的方向和程度，最终使得不同专家对于系统可靠度区间持有较为一致的意见，是基于专家意见的系统可靠性分析中极为重要的一环
。
综上所述，迫切需要一种能够处理来自不同专家冲突意见的多状态系统多源不精确信息校正方法，以融合不同专家意见得到趋于一致的可靠性区间
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能够处理来自不同专家多层次冲突的可靠性意见，量化多源不精确信息间的群体共识程度，构建系统可靠度共识达成模型以校正冲突的多源不精确信息，使得校正后的多源不精确信息满足一定的共识程度的多状态系统多源不精确信息校正方法
。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种多状态系统多源不精确信息校正方法，包括如下步骤：
[0006]步骤
1、
根据核反应堆控制棒驱动机构中部件的状态概率分布和系统的传递函数，构建系统的可靠度函数；根据系统中部件与系统之间的从属关系，搭建核反应堆控制棒驱动机构的证据网络模型，构建每个节点所对应的条件信念质量表；
[0007]步骤
2、
在多状态系统全寿命周期的不同时刻，收集专家对多状态系统可靠性评估
提供的多源不精确信息；
[0008]步骤
3、
根据专家提供的多源不精确信息，构建可靠度共识达成模型对多源不精确信息进行校正；通过求解此模型，获得在充分尊重专家原始意见的前提下，达到规定共识阈值的多源不精确信息；
[0009]步骤
4、
融合校正后的多源不精确信息，计算得到系统的可靠性函数，输出达成共识的可靠度评估结果
。
[0010]本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了一种多状态系统多源不精确信息校正方法，能够处理来自不同专家多层次冲突的可靠性意见，量化多源不精确信息间的群体共识程度，构建系统可靠度共识达成模型以校正冲突的多源不精确信息，使得校正后的多源不精确信息满足一定的共识程度，从而实现在冲突意见下的多状态系统可靠性评估
。
附图说明
[0011]图1为本专利技术的多状态系统多源不精确信息校正方法的流程示意图；
[0012]图2为本实施例所使用的核反应堆控制棒驱动机构结构图；
[0013]图3为本实施例所使用的证据网络模型；
[0014]图4为本实施例多源不精确信息的校正结果
。
具体实施方式
[0015]下面结合附图和具体实施例进一步说明本专利技术的技术方案
。
[0016]如图1所示，本专利技术的一种多状态系统多源不精确信息校正方法，包括如下步骤：
[0017]步骤
1、
根据核反应堆控制棒驱动机构中部件的状态概率分布和系统的传递函数，构建系统的可靠度函数；根据系统中部件与系统之间的从属关系，搭建核反应堆控制棒驱动机构的证据网络模型，构建每个节点所对应的条件信念质量表；
[0018]本实施例用一个由驱动杆
(DR)、
移动勾爪
(MG)、
移动连杆
(MLR)、
保持勾爪
(SG)
和保持连杆
(SLR)
五类部件组成的核反应堆控制棒驱动机构
(CRDM)
为例，如图2所示
。
系统主要由子系统
S1保持机构和子系统
S2移动机构组成，子系统
S1由两根保持连杆和两副保持勾爪组成，子系统
S2由两根移动连杆和两副移动勾爪组成
。
保持连杆和移动连杆应力强度不高，为二状态部件
。
保持勾爪
、
移动勾爪和驱动杆为三状态部件，此类部件除了正常工作状态和完全失效状态，还可以在降额状态下工作
。
因此，整个核反应堆控制棒驱动机构具有三个状态：完全失效状态
1、
正常工作状态3以及降额工作状态2，当该机构处于2或3状态时，系统满足可靠性要求
。
具体而言，子系统
S1由两条支路并联而成，其状态为两条支路中最高的性能状态，每条支路由一根保持连杆和一副保持勾爪串联而成，其状态为连杆和勾爪中最低的性能状态，对于子系统
S2也是类似的组成原理，子系统
S1、
子系统
S2和驱动杆
DR
通过串联组成整个控制棒驱动系统，三个功能机构中最低的性能状态为系统的性能状态
。
因此，构建核反应堆控制棒驱动机构的可靠度函数，具体表示为：
[0019][0020]和分别表示1号保持连杆
、2
号保持连杆
、1
号移动连杆
、2
号移动连杆
、1
号保持勾爪
、2
号保持勾爪
、1
号移动勾爪
、2
号移动勾爪和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多状态系统多源不精确信息校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
1、
根据核反应堆控制棒驱动机构中部件的状态概率分布和系统的传递函数，构建系统的可靠度函数；根据系统中部件与系统之间的从属关系，搭建核反应堆控制棒驱动机构的证据网络模型，构建每个节点所对应的条件信念质量表；步骤
2、
在多状态系统全寿命周期的不同时刻，收集专家对多状态系统可靠性评估提供的多源不精确信息；步骤
3、
根据专家提供的多源不精确信息，构建可靠度共识达成模型对多源不精确信息进行校正；通过求解此模型，获得在充分尊重专家原始意见的前提下，达到规定共识阈值的多源不精确信息；步骤
4、
融合校正后的多源不精确信息，计算得到系统的可靠性函数，输出达成共识的可靠度评估结果
。2.
根据权利要求1所述的多状态系统多源不精确信息校正方法，其特征在于，所述步骤1中，将部件退化过程建模为齐次马尔可夫模型，部件的状态概率分布通过求解
Kolmogorov
微分方程得到，具体表示为：微分方程得到，具体表示为：表示第
l
个部件由
k
状态转移到
k0状态的转移强度，表示第
l
个部件
C
l
的状态数量
。3.
根据权利要求1所述的多状态系统多源不精确信息校正方法，其特征在于，所述步骤3中的多源不精确信息表示为区间的形式，记为
C
l
、S
u
和
S
分别表示部件
、
子系统和系统；分别为多源不精确信息的下界和上界；共识达成模型的目标函数为所有不精确信息的总校正量，计算方法如公式
(2)
所示；目标函数包含5个约束，如式
(3)
～
(7)
所示；
s
·
tttttt
和分别表示每条不精确信息关于部件
C
l
、
子系统
S
u
和系统
S
的
校正量，表示多源不精确信息的校正量；表示部件的数量，表示子系统的数量，表示第
u
个子系统
S
u
的状态数量，
N
s
表示系统
S
的状态数量；和分别表示校正后多源不精确信息的上
、
下界；表示校正后第
i
位专家意见下的个体意见质量函数，
I
表示专家总数量，表示校正后的部件
、
子系统或系统的状态概率是部件退化过程全部转移强度的函数；
f(
·
)
表示利用证据网络对第
i
位专家提供的不精确信息进行推理，从而得到系统的可靠度函数；
F(
·
)
是一个融合算子，用以将
I
位专家的个体意见融合成为群体意见，表示校正后的群体意见质量函数；
CL(
·
)
表示
I
位专家意见的群体共识程度，表示预定的共识阈值；通过求解公式
(2)
的模型，获得在充分尊重专家原始意见的前提下，达到规定共识阈值的多源不精确信息；具体操作流程如下：步骤
31、
将收集到的任意时刻不同层次的多源不精确信息表示为部件
、
子系统或系统的先验信念质量分布的形式，具体表示为：的先验信念质量分布的形式，具体表示为：表示部件
、
子系统或系统处于
A
n
状态的质量函数，表示空集，
n
是辨识框架中焦元的数量，表示部件
、
子系统或系统可能存在状态的数量；通过证据网络模型将先验信念质量分布转化为系统的信念质量分布，具体表示为：
Pa(X)
表示证据网络中子...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏侯唐凡，刘瑞杰，刘宇，张钦，吴军，黄洪钟，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：