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小子样变总体下的Bayes测试性验证方法

汤巍  景博  黄以锋  
【摘要】:现有测试性验证试验方案一般都需要较大的故障样本量,利用装备研制阶段的测试性数据则可能有效解决这一问题。但研制阶段的测试性数据和现场试验数据一样属于"小子样"且具有"变总体"特点,为此提出一种基于Bayes理论的测试性验证方法。首先根据装备研制各阶段积累的测试性试验信息构建装备测试性参数故障检测/隔离率(fault detection rate/fault isolation rate,FDR/FIR)的动态增长模型,用以揭示装备测试性水平的动态变化规律,并对其测试性指标进行预测。然后根据最大熵原理计算系统FDR/FIR的先验分布。最后结合少量现场试验数据,根据Bayes最大验后风险准则制定装备测试性验证方案,对装备测试性指标进行验证。通过实例对比分析表明,该方法有效融合了研制阶段数据与现场试验数据,能在小样本的情况下提高验证结论的置信度,降低评估风险。

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