【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种飞机制造领域的技术，具体是一种基于贝叶斯网络的飞控系统关键设备可靠性分配与预计方法。
技术介绍
1、在飞控系统的设计与优化过程中，关键设备的可靠性分析至关重要。现有可靠性分析方法在处理不确定性和复杂系统时存在局限性，例如无法有效整合先验知识和样本数据，或者难以处理部件之间的失效相关性。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，利用贝叶斯网络整合先验知识和样本数据，通过条件概率表表达变量依赖关系，简化联合概率分布，适用于可靠性分析中的复杂因果关系建模。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，在离线阶段通过fmea的系统可靠性框图构建贝叶斯网络并进行扩展后，以失效概率作为先验概率更新网络，再经系统可靠度检查后得到考虑权重节点的贝叶斯网络，设置条件概率表和权重节点的先验分布；在在线阶段根据零部件寿命数据计算得到可靠度后...
【技术保护点】
1.一种飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征在于，在离线阶段通过FMEA的系统可靠性框图构建贝叶斯网络并进行扩展后，以失效概率作为先验概率更新网络，再经系统可靠度检查后得到考虑权重节点的贝叶斯网络，设置条件概率表和权重节点的先验分布；在在线阶段根据零部件寿命数据计算得到可靠度后，将其更新为贝叶斯网络中的先验概率，利用贝叶斯网络向上推理，得到实时可靠性预计值。
2.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的构建贝叶斯网络，具体包括：
3.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，...
【技术特征摘要】
1.一种飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征在于，在离线阶段通过fmea的系统可靠性框图构建贝叶斯网络并进行扩展后，以失效概率作为先验概率更新网络，再经系统可靠度检查后得到考虑权重节点的贝叶斯网络，设置条件概率表和权重节点的先验分布；在在线阶段根据零部件寿命数据计算得到可靠度后，将其更新为贝叶斯网络中的先验概率，利用贝叶斯网络向上推理，得到实时可靠性预计值。
2.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的构建贝叶斯网络，具体包括：
3.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的构建贝叶斯网络，所述的系统可靠性框图是指将产品中各部件按照顺序构建，反映系统内部在功能上的相互依赖关系并指明故障模式。
4.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的扩展是指：当部件之间存在失效相关性，根据共因失效或故障传播现象，构建考虑相关性的等效节点，分别根据共因失效节点、故障传播节点、同时考虑相关性与特殊权重节点进行贝叶斯建模。
5.根据权利要求4所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的共因失效是指多个部件因同一原因同时失效的现象，共因失效节点的贝叶斯网络建模包括：将部件节点拆分为一阶失效子节点(独立失效)与多阶失效子节点(共因失效)，通过串联逻辑整合到贝叶斯网络中；
6.根据权利要求1所述的飞控设备可靠性分配迭代优化与动态预计方法，其特征是，所述的更新网络是指：利用fmea中的历史失效率信息计算部件的失效概率，作为相应父节点的先验，将计算得到的先验概率代入贝叶斯网络，网络中的概率分布会相应改变，实现对贝叶斯网络的更新，并将父节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈震，王子榕，潘尔顺，陈嘉龙，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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