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        基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)測(cè)試性建模與分析

        2011-04-26 02:31:24王曉偉呂英軍李良峰
        中國測(cè)試 2011年5期
        關(guān)鍵詞:貝葉斯概率建模

        王曉偉,孫 波,呂英軍,李良峰

        (空軍航空大學(xué)航空機(jī)械工程系,吉林 長(zhǎng)春 130022)

        0 引 言

        隨著軍用裝備的技術(shù)升級(jí)及換代,裝備性能大幅提升,復(fù)雜程度越來越高,對(duì)裝備的保障能力提出了更高的要求。測(cè)試性作為表征系統(tǒng)準(zhǔn)確檢測(cè)及隔離其內(nèi)部故障的一種設(shè)計(jì)特性[1],對(duì)提高裝備的任務(wù)可靠性與安全性、縮短維修時(shí)間、降低全壽命周期費(fèi)用具有重要意義。

        建立系統(tǒng)測(cè)試性模型是進(jìn)行測(cè)試性預(yù)計(jì)、分析、驗(yàn)證與評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)。復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與部件之間關(guān)系復(fù)雜、信號(hào)傳遞過程不明確,在信號(hào)獲取、處理和判斷過程中存在誤差,這些因素都使系統(tǒng)存在故障與可用測(cè)試之間關(guān)聯(lián)關(guān)系不確定的現(xiàn)象,導(dǎo)致測(cè)試性建模與分析結(jié)果可信度不高?,F(xiàn)有測(cè)試性建模方法中,結(jié)構(gòu)模型和信息流模型的建模技巧強(qiáng),準(zhǔn)確性不易保證,模型集成和驗(yàn)證工作較困難,不適用于對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模與分析[2]。多信號(hào)流圖模型雖然建模能力較強(qiáng),便于表達(dá)系統(tǒng)的層次關(guān)系,但也存在著對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)不確定信息的描述和處理能力不強(qiáng)、定量分析和學(xué)習(xí)推理機(jī)制不完善等不足。所以有必要研究新的測(cè)試性建模與分析方法。文獻(xiàn)[3]提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試性評(píng)估方法;文獻(xiàn)[4]針對(duì)航空機(jī)電系統(tǒng)中的不確定性問題,提出了基于面向?qū)ο蟮呢惾~斯網(wǎng)絡(luò)與狀態(tài)-測(cè)試關(guān)聯(lián)靈敏度指標(biāo)的系統(tǒng)測(cè)試性建模與分析新方法;文獻(xiàn)[5]提出了多信號(hào)流圖向診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換的方法,以應(yīng)對(duì)系統(tǒng)故障診斷中的證據(jù)沖突與不確定性問題。

        該文選用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(bayesian networks,BN)作為系統(tǒng)測(cè)試性建模的方法。BN不僅支持自頂向下的建模,可由模型片段構(gòu)建整個(gè)系統(tǒng)的模型,降低了復(fù)雜系統(tǒng)的建模難度,而且BN定量分析和學(xué)習(xí)能力強(qiáng),可依據(jù)不完全(不確定)信息進(jìn)行推理,便于利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的學(xué)習(xí)和調(diào)整。

        1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

        BN是一個(gè)表示變量間概率依賴關(guān)系的有向無環(huán)圖(directed acyclic graph,DAG)。它由代表變量的節(jié)點(diǎn)及連接這些節(jié)點(diǎn)的有向邊構(gòu)成,有向邊由父節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)。圖1為典型的BN示意圖。

        圖1 典型的BN示意圖

        可用符號(hào)BN(V,E,P)表示一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),BN(V,E,P)由 3部分構(gòu)成:

        (1)節(jié)點(diǎn)集V。節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量,節(jié)點(diǎn)變量可以是任意測(cè)試性問題的抽象,如系統(tǒng)組成部件、故障現(xiàn)象、測(cè)試信號(hào)等。

        (2)有向邊集E。有向邊代表了節(jié)點(diǎn)變量間的依賴關(guān)系,通常為因果關(guān)系。

        (3)跟每個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)的條件概率表(conditional probability table,CPT)。它以條件概率的形式表示該節(jié)點(diǎn)同其父節(jié)點(diǎn)的相關(guān)關(guān)系,沒有任何父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)條件概率稱為先驗(yàn)概率。

        BN規(guī)定圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi條件獨(dú)立于由Vi的父節(jié)點(diǎn)給定的非Vi后代節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的任何節(jié)點(diǎn)子集。相關(guān)規(guī)則如下:

        (1)條件獨(dú)立性

        如果用a(Vi)表示非Vi后代節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的任何節(jié)點(diǎn)子集,用Pa(Vi)表示Vi的直接雙親節(jié)點(diǎn),則I(Vi,a(Vi)/Pa(Vi)),其意義為

        (2)鏈規(guī)則(用條件概率表示聯(lián)合概率分布)

        有了節(jié)點(diǎn)及其相互關(guān)系(有向邊)、條件概率表,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就可以表達(dá)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)(變量)的聯(lián)合概率,并可以根據(jù)先驗(yàn)概率信息或某些節(jié)點(diǎn)的取值計(jì)算其他任意節(jié)點(diǎn)的概率信息。如圖1所示的聯(lián)合概率為

        2 基于BN的測(cè)試性建模與分析

        2.1 BN測(cè)試性模型構(gòu)成

        BN測(cè)試性模型主要用來表達(dá)系統(tǒng)故障模式和可用測(cè)試之間的依賴關(guān)系,可用一個(gè)四元組表示,如圖2所示。

        圖2 BN測(cè)試性模型示意圖

        模型基于部件故障模式與系統(tǒng)可用測(cè)試之間的因果關(guān)系構(gòu)建,輸入為系統(tǒng)部件的故障模式,輸出為與各故障模式相關(guān)的測(cè)試信息。在進(jìn)行測(cè)試性分析時(shí),可以引入其他考量因子,如測(cè)試時(shí)間、測(cè)試費(fèi)用等。其中:

        F={f1,f2,…,fm}為系統(tǒng)部件故障模式集;

        T={t1,t2,…,tn}為系統(tǒng)可用測(cè)試集;

        E為連接節(jié)點(diǎn)的有向邊集;

        P為節(jié)點(diǎn)所含條件概率集。

        2.2 BN測(cè)試性建模步驟

        (1)明確系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成、各層次間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及功能框圖。進(jìn)行故障模式影響及危害性分析(failure mode effect and criticality analysis,F(xiàn)MECA),提取系統(tǒng)可用測(cè)試信息,生成故障模式列表和測(cè)試列表,并將它們表達(dá)為模型的節(jié)點(diǎn)變量。

        (2)根據(jù)對(duì)系統(tǒng)的分析及系統(tǒng)部件故障模式和測(cè)試信息間的因果關(guān)系,構(gòu)建子系統(tǒng)(SRU級(jí)或LRU級(jí))模型片段,最后依據(jù)子系統(tǒng)間的功能關(guān)系,構(gòu)建基于BN的系統(tǒng)測(cè)試性模型。

        (3)通過FMECA分析、查閱相關(guān)資料和咨詢領(lǐng)域?qū)<遥@取所需概率信息,確定各個(gè)節(jié)點(diǎn)的CPT,進(jìn)行測(cè)試性分析??筛鶕?jù)實(shí)際使用階段所獲取的信息對(duì)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和修正。

        (4)故障-測(cè)試相關(guān)性矩陣D

        對(duì)模型中故障模式節(jié)點(diǎn)和測(cè)試節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系進(jìn)行相關(guān)性分析,可得故障-測(cè)試相關(guān)性矩陣D,其中,矩陣元素dij一般為一布爾變量,如果fi能被tj觀測(cè),則令dij=1,否則dij=0。

        (5)條件概率矩陣P

        故障與測(cè)試邏輯關(guān)系的不確定性由以下4種情形所致,用條件概率P(tj|fi)表示其不確定信息:

        1)P(tj=0|fi=0):故障 fi不發(fā)生,測(cè)試 tj輸出為通過信號(hào),則tj指示正確;

        2)P(tj=1|fi=1):故障 fi發(fā)生,測(cè)試 tj輸出為失敗信號(hào),tj指示正確,表達(dá)式對(duì)應(yīng)tj對(duì)fi的檢測(cè)概率;

        3)P(tj=0|fi=1):故障 fi發(fā)生,測(cè)試 tj輸出為通過信號(hào),則tj漏檢了故障fi;

        4)P(tj=1|fi=0):故障 fi不發(fā)生,測(cè)試 tj輸出為失敗信號(hào),tj的指示不正確,表達(dá)式對(duì)應(yīng)tj假報(bào)故障的概率,即虛警(Ⅱ類)概率。由于發(fā)生Ⅱ類虛警次數(shù)遠(yuǎn)大于Ⅰ類虛警,故該文主要考慮Ⅱ類虛警。

        其中,如果測(cè)試tj與故障fi不相關(guān)(即dij=0),則P(tj|fi)=0。如果測(cè)試tj與故障fi相關(guān)(即dij=1),則(tj|fi)≠0。將這些不確定參數(shù)作為系統(tǒng)的先驗(yàn)概率,可分別得到基于以上4種情況的條件概率矩陣P。其形式為

        另外,測(cè)試tj對(duì)邏輯相關(guān)故障的檢測(cè)概率必然遠(yuǎn)大于該測(cè)試的虛警概率,即P(tj=1|fi=1)遠(yuǎn)大于P(tj=1|fi=0),否則與實(shí)際不符。

        2.3 基于BN的測(cè)試性分析

        選取系統(tǒng)的故障檢測(cè)率、故障隔離率、虛警率及考慮測(cè)試成本的最優(yōu)序貫測(cè)試作為測(cè)試性分析的指標(biāo)。

        2.3.1 故障檢測(cè)率

        定義為在規(guī)定的時(shí)間內(nèi),用規(guī)定的方法正確檢測(cè)到的故障數(shù)與發(fā)生的故障總數(shù)之比。

        以P(tj=1|fi=1)情形下得到的條件概率矩陣為基礎(chǔ),由貝葉斯理論可得單故障模式fi的故障檢測(cè)率,記為FDRi

        具體計(jì)算可由以下3式計(jì)算得到:

        則系統(tǒng)的故障檢測(cè)率為

        式中:λD——被檢測(cè)出的故障模式的總故障率;

        λ——所有故障模式的總故障率;

        λi——第i個(gè)故障模式的故障率。

        2.3.2 故障隔離率

        定義為在規(guī)定時(shí)間內(nèi),用規(guī)定的方法將故障正確地隔離到小于等于L個(gè)單元的故障數(shù)與檢測(cè)到的故障總數(shù)之比。系統(tǒng)的故障隔離率可表達(dá)為

        式中:L——隔離組內(nèi)可更換的單元數(shù);

        λL——可隔離到小于等于L個(gè)可更換單元的故障模式的故障率之和;

        λLi——可隔離到小于等于L個(gè)可更換單元的故障模式中第i個(gè)故障模式的故障率。

        2.3.3 虛警率

        定義為在規(guī)定時(shí)間內(nèi),發(fā)生的虛警數(shù)與故障指示總數(shù)之比。系統(tǒng)的Ⅱ類虛警率可表達(dá)為

        式中:λtj——各測(cè)試信號(hào)的頻數(shù)。

        2.3.4 考慮測(cè)試成本的最優(yōu)序貫測(cè)試

        將代表測(cè)試費(fèi)用、時(shí)間、人力要求或其他經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)的測(cè)試成本集記為:C={c1,c2,…,cn},對(duì)應(yīng)于系統(tǒng)可用測(cè)試集。將相關(guān)性矩陣D中值為1的元素用其所對(duì)應(yīng)的測(cè)試代替,如d23=1,則記d23為t3,以此類推,則構(gòu)造邏輯函數(shù)Г(F)

        其中,D(fi)為矩陣D中第i行值為1的元素對(duì)應(yīng)測(cè)試之和,將Г(F)完全展開并簡(jiǎn)化后可得邏輯多項(xiàng)和式,其各項(xiàng)均為可檢測(cè)系統(tǒng)所有故障模式的測(cè)試子集,結(jié)合測(cè)試成本集C,可得系統(tǒng)最優(yōu)測(cè)試子集。

        3 實(shí)例分析

        以文獻(xiàn)[6]中某機(jī)電跟蹤與穩(wěn)定伺服平臺(tái)為例,構(gòu)建BN測(cè)試性模型如圖3所示。

        圖3 機(jī)電跟蹤與穩(wěn)定伺服平臺(tái)BN測(cè)試性模型圖

        為簡(jiǎn)化計(jì)算過程,假設(shè)測(cè)試對(duì)關(guān)聯(lián)故障的檢測(cè)概率為0.95,各測(cè)試虛警率為0.2%,各故障模式的故障率及各項(xiàng)測(cè)試成本同文獻(xiàn)[6],限于篇幅,相關(guān)性矩陣D、條件概率矩陣P的生成及具體計(jì)算過程不再贅述。表1列出了文獻(xiàn)[6]中方法(方法1)與該文方法(方法2)的測(cè)試性分析結(jié)果。

        表1 測(cè)試性分析結(jié)果

        可以看出,該文采用BN進(jìn)行測(cè)試性建模與分析,充分考慮了系統(tǒng)故障與測(cè)試間的不確定性,考慮了裝備使用實(shí)際中存在的虛警等問題,分析計(jì)算結(jié)果更加客觀、真實(shí)。

        4 結(jié)束語

        該文利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)不確定信息表達(dá)和推理能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),采用BN構(gòu)建系統(tǒng)測(cè)試性模型,用條件概率表示系統(tǒng)故障與測(cè)試間存在的不確定性,并運(yùn)用BN理論進(jìn)行推理分析,最后通過實(shí)例分析驗(yàn)證了方法的有效性。

        該方法可用于對(duì)復(fù)雜裝備進(jìn)行模型構(gòu)建與分析,評(píng)價(jià)其測(cè)試性水平,還可結(jié)合裝備實(shí)際使用數(shù)據(jù),用于測(cè)試性設(shè)計(jì)改進(jìn),在裝備的測(cè)試性增長(zhǎng)過程中發(fā)揮作用。下一步研究的重點(diǎn)是BN模型學(xué)習(xí)、改進(jìn)及利用計(jì)算機(jī)工具包進(jìn)行測(cè)試性輔助分析。

        [1]田仲,石君友.系統(tǒng)測(cè)試性設(shè)計(jì)分析與驗(yàn)證[M].北京:北京航空航天大學(xué)出版社,2003.

        [2] 蘇永定.機(jī)電產(chǎn)品測(cè)試性輔助分析與決策相關(guān)技術(shù)研究[D].長(zhǎng)沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2004.

        [3] 王成剛,周曉東,王學(xué)偉.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜裝備測(cè)試性評(píng)估[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào),2009,23(5):17-21.

        [4] 代京,張平,李行善,等.航空機(jī)電系統(tǒng)測(cè)試性建模與分析新方法[J].航空學(xué)報(bào),2010,31(2):277-283.

        [5] 代京,于勁松,張平,等.基于多信號(hào)流圖的診斷貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2009,35(4):472-475.

        [6] 楊鵬.基于相關(guān)性模型的診斷策略優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)[D].長(zhǎng)沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2008.

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