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面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

史贤俊 王康 肖支才 龙玉峰 陈垚

史贤俊, 王康, 肖支才, 等 . 面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(7): 1303-1313. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663
引用本文: 史贤俊, 王康, 肖支才, 等 . 面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(7): 1303-1313. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663
SHI Xianjun, WANG Kang, XIAO Zhicai, et al. Three-dimensional Bayes network testability verification model for complex systems[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(7): 1303-1313. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663(in Chinese)
Citation: SHI Xianjun, WANG Kang, XIAO Zhicai, et al. Three-dimensional Bayes network testability verification model for complex systems[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(7): 1303-1313. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663(in Chinese)

面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663
详细信息
    作者简介:

    史贤俊 男, 博士, 教授。主要研究方向:自动测试与故障诊断, 测试性设计、验证与评估

    王康 男, 博士研究生。主要研究方向:测试性设计、验证与评估

    肖支才 男, 博士, 副教授。主要研究方向:自动测试与故障诊断, 测试性设计、验证与评估

    龙玉峰 男, 博士研究生。主要研究方向:测试性设计、验证与评估

    陈垚 男, 硕士, 研究员。主要研究方向:测试与故障诊断

    通讯作者:

    史贤俊, E-mail: sxjaa@sina.com

  • 中图分类号: V240.2;TJ06

Three-dimensional Bayes network testability verification model for complex systems

More Information
  • 摘要:

    针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。

     

  • 图 1  飞控系统三维Bayes网络模型

    Figure 1.  Three-dimensional Bayes network model of flight control system

    图 2  先验-后验概率密度函数对比

    Figure 2.  Comparison of prior-posterior probability density function

    图 3  不同层次节点后验概率密度函数对比

    Figure 3.  Comparison of posterior probability density function at different hierarchical nodes

    图 4  基于后验分布确定故障样本量算法实施流程

    Figure 4.  Algorithm implementation process for determining fault sample size based on posterior distribution

    表  1  系统实物试验数据

    Table  1.   Physical test data of system

    参数 故障样本量 失败次数
    数值 10 1
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    表  2  LRU实物试验数据

    Table  2.   Physical test data of LRU

    LRU模块 故障样本量 失败次数
    电缆网络 5 0
    总线网络 3 1
    弹上计算机 9 1
    惯测组合 14 2
    舵等效器 8 1
    综合控制器 4 1
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    表  3  SRU实物试验数据

    Table  3.   Physical test data of SRU

    SRU模块 故障样本量 失败次数
    线加速度测量组合 5 1
    角速度测量组合 5 1
    二次电源 4 0
    信息处理电路 2 0
    弹机供电 2 0
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    表  4  综合控制器检测试验数据

    Table  4.   Detection test data of integrated controller

    综合控制器 故障样本量 失败次数
    地面测试1 4 0
    地面测试2 4 0
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    表  5  各状态条件概率

    Table  5.   Conditional probability of each state

    可检测部件数 层次节点
    N(0, 0, 0) N(1, 0, 1)/N(0, 2, 1) N(0, 3, 1)
    0 R1:U(0, 0.2) R8:U(0, 0.2) R11:U(0, 0.2)
    1 R2:U(0.1, 0.3) R9:U(0.6, 0.8) R12:U(0.4, 0.6)
    2 R3:U(0.3, 0.5) R10:U(0.8, 1) R13:U(0.7, 0.9)
    3 R4:U(0.5, 0.6) R14:U(0.9, 1)
    4 R5:U(0.6, 0.8)
    5 R6:U(0.8, 0.9)
    6 R7:U(0.9, 1)
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    表  6  相关参数后验分布

    Table  6.   Posterior distribution of related parameters

    参数 均值 标准差 分位数
    2.5% 5% 50% 95% 97.5%
    K 15.485 3.790 9.339 10.033 15.091 22.294 24.108
    ε 0.876 0.046 0.770 0.791 0.881 0.944 0.952
    P(N(0, 2, 1)=1) 0.896 0.043 0.801 0.823 0.898 0.961 0.970
    P(N(0, 3, 1)=1) 0.886 0.046 0.782 0.804 0.890 0.955 0.964
    P(N(1, 0, 1)=1) 0.897 0.041 0.808 0.827 0.898 0.961 0.970
    P(N(0, 0, 0)=1) 0.876 0.036 0.799 0.814 0.878 0.931 0.941
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-11-19
  • 录用日期:  2018-02-02
  • 刊出日期:  2019-07-20

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