故障检测与诊断的SPRT方法及其修正

本文简单介绍了基于对新息序列处理而进行故障检测与诊断的 SPRT 法,然后针对这种方法有检测迟延的不足,给出了均值和方差都发生变化的修正的 SPRT 检测与诊断方法,并做了一些分析.

基于AR模型和SPRT检验法的过程状态监测

本文利用自适应卡尔曼滤波器原理建立机械系统过程监测模型—AR模型,并根据AR模型系数的变化可以表征系统过程状态这一特点,通过序贯概率比(SPRT)这一假设检验法,对机械系统的运行状况进行判别。实验表明,该方法行之有效,最后,本文给出了实验结果。

辅助信号设计对故障检测SPRT法的影响

本文讨论了常用故障检测ＳＰＲＴ法及辅助信号设计对该法平均故障检测时间和误报警概率的影响，得出采用辅助信号设计可修正ＳＰＲＴ性能的结论，并给出了仿真结果。

一种残差χ^2与改进SPRT互辅的故障检测方法

残差χ^2法对幅值较小且持续时间长的故障会产生漏检和误检问题,改进SPRT(序贯概率比检测)方法对故障开始和结束时间不灵敏。基于此,给出了故障值大小的判定准则并提出一种残差χ^2与改进SPRT互辅的故障检测方法:在残差χ^2法检测到故障后,用SPRT方法确定故障持续时间;在残差χ^2法确定故障结束后,将SPRT方法检测函数值置零,提高后续检测的准确性。仿真结果表明:该方法能够解决持续时间长的小幅值突变故障的漏检和误检问题,适用于故障多发情况下的检测,能够提高系统可靠性。

二项分布Bayes序贯检验的平均试验数

论述了二项分布的Bayes序贯检验方法,推导了检验方案、平均试验数和风险计算公式,并进行了对比分析.

一种新的火炮武器系统射击精度试验方法

射击精度是反应火炮武器系统性能的最重要技术指标,通过对以往射击精度试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统评定方法进行了分析,对目前采用的序贯截尾原理和方法进行阐述,并指出前两种方法没有利用验前信息,试验次数和试验风险比较大等缺点,由此提出一种新的贝叶斯截尾序贯检验法。这种小样本统计推断方法的基本思想是充分利用已有的验前信息,实现了多阶段试验信息的综合利用,能够减少试验次数,缩短试验周期,节约试验经费。

计量标准期间核查方法的建立与运用

从期间核查对实验室计量标准的重要性、必要性和实际应用情况出发,针对对计量标准重复性和稳定性的要求,提出了一种建立期间核查控制图的计量标准的期间核查方法,并以标准铂电阻温度计为核查对象阐明了对控制图的运用。该核查方法可供计量标准管理者、使用者进行参考,确保对计量标准的计量过程受控的质量管理。

解析冗余关系法在柴油机燃油系统故障诊断与隔离中的应用

针对柴油机燃油系统管路复杂、故障种类多和系统不确定性等问题,首先提出了基于键合图模型的解析冗余关系法,应用于系统定量故障诊断与隔离;然后,在系统键合图模型基础上,推导得到系统解析冗余关系并建立了系统故障特征矩阵;最后,在系统模型的基础上进行了故障诊断仿真试验,并采用序贯概率比检验(SPRT)方法对残差异常进行在线监测,实现了实时在线的系统故障诊断与隔离。研究结果表明:基于键合图模型的解析冗余关系法能够应用于系统故障诊断与隔离,并且具有较高的准确性和实时性。

多余度大气/惯性系统高灵敏度故障检测方法

GLT方法的故障检测函数近似与故障大小的平方成正比,当软故障较小时,其故障检测函数值低于检测门限,导致对多余度系统的软故障检测灵敏度低、漏检率高;IM⁃SPRT方法通过累加较小的软故障值,使故障检测函数值迅速增大到故障检测门限之上,因此,对软故障检测灵敏度高,但不能及时判断故障结束时刻,导致故障检测高虚警。针对上述问题,提出了一种基于GLT/IM⁃SPRT的多余度系统高灵敏度故障检测方法。该方法利用IM⁃SPRT方法检测弱小软故障;利用GLT故障检测结果将IM⁃SPRT方法故障检测函数值置零,且用GLT隔离故障;基于此,设计了多余度大气/惯性系统高灵敏度故障检测与隔离方法框架。三余度大气子系统级、惯性传感器级软、硬故障检测与隔离仿真实验结果表明:新方法能提高故障检测灵敏度、降低漏检率。

二项分布的Bayes截尾序贯检验方法及其应用

论述了二项分布的Bayes截尾序贯概率比检验(SPRT)方法,提出了平均风险相当的原则,即要求α_(π_0)=β_(π_1),从而使Bayes SPRT方法更趋合理,并且推导出了Bayes风险定理,指出了Bayes方法的应用价值。另外还讨论了Bayes截尾SPRT方案的平均风险实际值、平均试验数及验前概率P_(H_0)的计算。通过计算及分析可知,Bayes截尾SPRT方法能充分利用验前信息和过程信息,它适用于小子样场合,这对于昂贵的武器系统试验来说很有价值。本方法可应用于武器系统命中概率和飞行可靠性等的评定。

Method of sequential mesh on Koopman-Darmois distributions

For costly and/or destructive tests,the sequential method with a proper maximum sample size is needed.Based on Koopman-Darmois distributions,this paper proposes the method of sequential mesh,which has an acceptable maximum sample size.In comparison with the popular truncated sequential probability ratio test,our method has the advantage of a smaller maximum sample size and is especially applicable for costly and/or destructive tests.