基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

基于后验风险确定故障样本量的Bayes方法

论文摘要

针对目前测试性故障样本量的确定方法过于粗糙和试验样本量过大的问题,提出了合理运用信息熵方法对装备系统各单元的测试性先验信息进行信息融合,得到装备系统级测试性试验数据。在此基础上得到测试性指标的先验分布,并进一步通过Bayes后验风险准则确定故障样本量及试验方案。以某型电动舵机系统各模块的试验数据为例,以故障检测率为测试性指标,经过分析和计算,发现运用所提方法得到的故障样本量相比传统方法明显减少,从而减少了试验成本,同时得到的测试性指标相对误差较小,保证了可信度。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 测试性先验信息分析与处理
  •   1.1 测试性试验数据分布特性
  •   1.2 基于信息熵方法的试验数据融合
  • 2 基于双方后验风险确定故障样本量
  • 3 案例分析
  •   3.1 基于实物先验信息确定故障样本量
  •   3.2 基于虚实结合先验信息确定故障样本量
  •   3.3 基于虚拟先验信息确定故障样本量
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周奎,孙世岩,严平

    关键词: 故障样本量,测试性试验,后验风险,先验信息,方法

    来源: 系统工程与电子技术 2019年07期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 武器工业与军事技术

    单位: 海军工程大学兵器工程学院,中国人民解放军92101部队

    分类号: TJ06

    页码: 1672-1676

    总页数: 5

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