区间概率下基于证据理论的引信安全失效率评估方法

针对底事件基础数据匮乏给引信安全性评估带来的难题,采用证据理论对区间概率下的引信安全失效率进行分析和评估。通过构造基本信任分配函数来表征底事件区间概率的不确定性;在此基础上,利用累积似然函数和累计信任函数,基于故障树的结构函数将不确定性逐层传递,最终获得顶事件的概率包络。仿真结果表明,该方法不仅给出了引信安全失效率的上下界限,同时提供了其所有可能的累积分布函数,适用于对引信安全失效率进行评估和不确定性量化。

多传感器时间控制系统的数据融合新算法

针对由多个传感器组成的时间控制系统,为满足其较高的实时性和鲁棒性要求,提出了一种新的加权融合算法。该方法不需要传感器测量值的先验信息,根据实测数据之间的相互关系来确定门限和权值分配策略,避免了设定经验门限带来的主观因素。仿真试验和工程实际应用均表明:该算法鲁棒性强,融合精度高,且计算量小,满足系统的高实时性要求,具有一定的理论意义和较高的工程实用价值。

基于超椭球模型的故障树区间分析方法

针对传统故障树分析方法无法有效处理非精确失效概率的问题,提出了一种新的故障树区间分析方法。利用证据理论,由似真函数和信任函数获得底事件发生的区间概率。基于不确定变量的超椭球描述,构造了故障树区间算子,将底事件发生概率的不确定性传递到顶事件,并设计了求解条件极值的Monte-Carlo仿真算法,从而对故障树进行区间分析。该方法适用于统计数据缺乏或者难以得到实验数据的情况。理论分析和仿真实例表明,本方法合理可行,较好地反映了工程实际情况。

基于遗传算法的时间决策系统标定优化方法

针对由多延时电路并联而成的时间决策系统,提出了新的标定优化方法。综合考虑系统精度和可靠度,将标定问题转换为多目标优化问题,并建立了相应的优化目标函数。利用遗传算法对该问题进行求解,采取自适应交叉和变异策略,改善了遗传算法的收敛性能。仿真算例和工程实际应用表明,新方法具有近似最优的精度和较高的可靠度,具有较高的工程实用价值。

延时控制差异并联算法与自适应加权融合算法

为提高延时控制系统现有决策算法的精度,提出了基于遗传算法的差异并联决策算法,利用遗传算法对各个延时电路的决策增量进行优化求解;为改善系统决策算法的鲁棒性,提出一种自适应加权融合算法,在对实测数据进行分析的基础上确定合理的权值分配策略。利用数值算例对精度、可靠度、鲁棒性和实时性的对比表明:与原有算法相比,所提两种算法具有更优的综合性能,其中自适应加权融合算法性能较为均衡,而差异并联算法具有较强的抑制异常测量值能力,适用于对鲁棒性要求较高的场合。

一种新的基于子空间的盲信道估计方法

提出了一种新的基于子空间的盲信道估计方法。该方法利用时序反转空时分组编码,运用"虚拟接收天线"的方法进行盲信道估计,在一定程度上克服了传统的基于子空间的信道估计算法对MIMO系统中输入输出天线数目的要求限制。仿真结果证明了此方法有较好的信道估计性能。

冲突证据组合中的模型修正新方法

针对经典DS组合规则在证据高度冲突情况下的失效问题,提出了一种改进的证据组合方法。通过引入证据间的距离函数获得证据之间的相似度和各个证据的支持度,并由此求得各个证据的归一化可信度。提出了一种改进的证据冲突检验方法,利用可信度加权平均证据对各个证据源进行冲突检验和修正,以消除证据之间的冲突。最后利用DS规则获得合成证据。数值算例表明,该算法能有效地融合高度冲突的证据,提高了证据组合结果的可靠性和合理性。

基于证据理论的系统非概率可靠性分析

为实现对复杂电子学系统进行可靠性量化分析,提出了一种基于证据理论的电子学系统非概率可靠性分析方法。利用证据理论来表征单元可靠性的不确定性,并通过响应函数获得系统的非概率可靠性输出,其区间的上下界分别为似真函数和信任函数,从而实现了不确定性的传播。与传统的概率可靠性分析方法相比,该方法不需要先验概率和条件概率,因而适合于对小子样的电子学系统进行可靠性量化分析,仿真结果表明了该方法的合理性及有效性。

基于冲突性判定的证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。利用DICE系数表征证据之间的相似度,并计算各个证据与其余证据的相似度之和,在此基础上获得各个证据的归一化可信度。对所有证据进行可信度加权平均,并对各原始证据进行冲突性判定及修正,最后利用DS规则完成证据组合。算例仿真表明,本算法能有效处理冲突证据的组合问题,得到合理的组合结果。

基于证据源预处理的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。通过定义证据间的Jaccard相似度获得各个证据的归一化可信度,在此基础上获得一个标准证据。利用该标准证据对各初始证据进行修正,最后利用Dempster-Shafer(DS)组合规则获得证据组合结果。证据组合过程中既保持了DS规则良好的数学性质,又有效地减小了冲突证据带来的干扰,提高了组合结果的合理性与可靠性。

隔离-失能竞争失效机制下安全系统多目标优化设计

为避免仅考虑单个性能指标造成的设计缺陷,提出一种基于隔离-失能竞争失效机制的安全系统多目标优化设计方法。该方法的核心是隔离部件和失能部件失效阈值的设定问题,针对该问题,利用确信安全失效率(PLOAS)、可靠性损耗、质量开销3个指标,分别表征失效阈值设定对系统的安全性、可靠性、质量这3个主要特性的影响;在此基础上,构建相应的多目标优化函数,并采用线性加权法,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。结果表明:所提方法适用于求解基于隔离-失能竞争失效机制的安全系统多目标优化问题,可获得三目标优化问题或强安全约束条件下双目标优化问题的多组Pareto解。

基于模型修正的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法.给出了证据之间焦元距离的定义,在此基础上计算各个证据的支持度.对所有证据进行支持度加权平均,获得一个"参考证据".利用该参考证据对各个原始证据进行不确定性判定及修正,并利用Dempster-Shafer组合规则进行证据组合.仿真实验表明,该方法能够有效地处理冲突证据,可以得到合理的组合结果.

受证据理论启发的传感器数据融合算法

受证据理论的启发,提出了一种新的传感器数据融合算法.借鉴证据理论中的基本信任分配思想和证据组合思想,将所有测量值构成的集合视为辨识框架,并对各个测量值的精度进行判断,在此基础上将各个测量值分别转换为相应的证据;再利用基于冲突分配法的证据组合规则对所有证据进行组合,所得合成证据的Mass函数即为各个测量值的权值分配函数;最后对所有测量值进行加权求和得到融合结果.算例仿真和实际应用均验证了所提方法的有效性.