[发明专利]一种基于不完整状态监测数据学习的系统可靠性模型构建与评估方法在审
| 申请号： | 201911034278.X | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110798350A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 任羿;李志峰;孙博;杨德真;冯强;王自力 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26;G06N7/00 |
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| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于系统、分系统和单元的不完整状态监测数据学习系统可靠性模型，并对系统进行可靠性进行评估的方法。该方法在状态监测数据存在缺失的情况下也可以利用缺失数据建立系统的贝叶斯网络模型，并对多状态系统的可靠性进行评估。其步骤如下：1根据系统的设计原理、单元的工作模式以及收集的数据的特性，划分状态空间。2对收集的数据进行预处理，将数据以表的形式存储并作为后续算法的输入。3系统可靠性模型的结构和参数学习过程，利用不完整的数据学习单元间、单元与分系统、系统之间的可靠性关系。4基于上述的可靠性模型，考虑需求约束，评估多状态系统的可靠性水平。 | ||
| 搜索关键词： | 可靠性模型 多状态 评估 贝叶斯网络模型 预处理 状态监测数据 可靠性水平 系统可靠性 参数学习 工作模式 监测数据 建立系统 缺失数据 数据学习 完整状态 需求约束 学习系统 状态空间 单元间 算法 存储 | ||
【主权项】：
1.一种基于系统、分系统和单元不完整状态监测数据学习系统可靠性模型，并对系统进行可靠性进行评估的方法，其特征在于，包括以下实现步骤：/nA、根据系统的设计原理、单元的工作模式和传感器监测的指标特性，划分系统和单元的状态空间，将单元和系统的状态分别用离散值进行表示。/nB、单元和系统的状态监测数据预处理。/nC、系统可靠性模型的结构和参数学习。利用步骤B中处理后的数据作为输入，采用SEM算法建立单元间、单元与分系统、系统间的可靠性关系。/nD、利用步骤C中得到的可靠性模型，评估系统的可靠性水平。其可靠性用如下公式表示：/nR(t)＝P(S(t)≥w(t))/nS(t)表示系统当前时刻所处的状态；w(t)表示当前时刻任务对系统的性能需求，这里同样将连续的性能指标与离散的状态值进行映射，从而可与系统的状态进行比较，因此不再在符号上区分性能指标与状态值。/n由学习到的可靠性模型，可得到如下的系统状态及单元状态的联合概率分布：/nP(S，X
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