[发明专利]基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法

说明书

本发明基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法，属于鱼雷可靠性应用研究技术领域；步骤为：1.通过灰色关联度筛选出可用的参考试验数据序列；2.对所有试验数据进行无量纲化预处理；3.建立目标试验数据和各个参考试验数据的非等间距灰色GM(1,1)模型；4.建立参考试验数据序列的融合模型；5.将参考试验数据序列融合后的模型与目标试验数据拟合模型进行融合；6.对融合后的最终模型进行评估检验。本发明通过两次融合构建模型，并且该模型可以根据其它相关信息对结果进行修正，从而使其模拟和预测精度得到很大的提升。

技术领域

本发明属于鱼雷可靠性应用研究技术领域，具体涉及一种基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法。

背景技术

可靠性评估是指根据产品的可靠性结构、寿命模型及试验信息，利用统计方法和手段，对产品可靠性的性能指标给出估计的过程。目前来看，大型复杂系统的可靠性评估方面存在很大的困难。而鱼雷作为一种需要长期贮存，一次使用的大型水下武器，其在执行战备任务前往往要经历长时间的装载过程。并且鱼雷在舰艇装载状态下是不可维修的，装载环境也相对于洞库贮存环境更加恶劣。因此可以说鱼雷装载的可靠性是衡量鱼雷作战质量水平的重要指标，是制定鱼雷的战备方案和维修保障策略的重要依据。鱼雷装载可靠性是指鱼雷在规定的舰艇装载条件下和规定的装载时间内，保持规定功能的能力，通常用概率进行度量。

由于鱼雷装载试验成本高和耗时长，装载的试验数据通常都是一些不完整和不确定的小子样数据。为了应对试验子样数少的问题，一些学者根据武器系统鉴定试验成功的范例，综合利用其它方面的可靠性信息对小子样系统进行可靠性评估。在小子样武器系统的可靠性评估中，运用信息融合的方法运用的十分广泛，但在武器可靠性评估的信息融合领域通常使用的是Bayes方法，该方法对先验信息的要求比较高。对于鱼雷系统而言，对装载可靠性有参考价值的试验信息的获取也往往是不完整或不确定的。目前，在参考信息评估这一方面主要是通过建立鱼雷装载可靠度和工作可靠度的关系进行评估的。在《鱼雷装载可靠性理论与方法》(西安：西北工业大学出版社，2015，216-222)这本书中也给出了两种建立二者关系的方法。但这两种方法：灰色模型和模糊模型。模糊模型主要是考虑了装载可靠度的模糊性，适用于大样本量建模；灰色模型主要考虑系统内部信息的不明确性，适用于小样本量建模，但其拟合精度容易受到外部干扰。针对上诉评估方法的不足，本发明将不再局限于一种参考信息，通过扩大信息源的方法对鱼雷装载可靠度进行更加精确的拟合预测。

灰色系统理论在这种“贫信息、不确定性”的问题上显示出了独特优势—不需要知道原始数据的分布信息，不受原始数据的统计约束。灰色系统理论是通过对部分已知信息的生成和发展，试图正确的掌握系统的发展规律，进而定量地对系统的未来状态进行预测。因此，灰色模型十分适用于鱼雷装载可靠性试验数据少的特点，可以用来扩大鱼雷装载可靠性试验数据来源，从而制定出一种适合鱼雷装载可靠性的评估方法。

发明内容

要解决的技术问题：

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法，通过构建多源信息灰色融合模型，解决了现有鱼雷装载可靠性评估中存在中试验数据不足的问题。

本发明的技术方案是：一种基于多源信息灰色融合模型的鱼雷装载可靠性评估方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤1：通过灰色关联度筛选出参考试验数据序列；

步骤2：对所有试验数据进行无量纲化预处理；

步骤3：建立目标试验数据和各个参考试验数据的非等间距灰色GM(1,1)模型，表达式如下：

式中，Δt₀为平均时间间隔，x⁽⁰⁾(i)为等间距序列，t为时间，a、b为系数；