[发明专利]非独立概率条件下复杂多态卫星系统的可靠性分析方法有效
申请号: | 201910861776.5 | 申请日: | 2019-09-12 |
公开(公告)号: | CN110633524B | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 姚雯;周炜恩;朱效洲;王象;刘勇 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
主分类号: | G06F30/15 | 分类号: | G06F30/15;G06F30/27;G06N7/00;G06F111/08;G06F119/02 |
代理公司: | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人: | 张文;苗丽娟 |
地址: | 100071*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 独立 概率 条件下 复杂 卫星 系统 可靠性分析 方法 | ||
1.一种非独立概率条件下复杂多态卫星系统的可靠性分析方法,其特征在于,所述可靠性分析方法包括如下步骤:
1)基于复杂多态卫星系统的结构逻辑关系,构建相应的多态贝叶斯网络模型,所述多态贝叶斯网络模型中只有一个叶节点,所述叶节点的父节点的父节点均为根节点,所述叶节点的父节点间不存在有向弧,所述多态贝叶斯网络模型中的所有根节点间不存在有向弧;
2)基于所述多态贝叶斯网络模型,构建所述多态贝叶斯网络模型中所有多态节点相对应的节点概率表,并通过多态压缩算法对所述节点概率表进行压缩处理;
3)基于所述多态贝叶斯网络模型和所述节点概率表,将所述多态贝叶斯网络模型中符合要求的多态节点及其父节点划分为一个块,通过关联节点等价处理算法,将每个块等价为所述叶节点的一个多态父节点,以使所述多态贝叶斯网络模型转换为具有一个所述叶节点和多个相互独立的父节点的结构形式;
4)基于等价后的所述多态贝叶斯网络模型,通过所述多态压缩算法、中间变量构建规则、多态查询节点联合概率推理算法和非独立多态推理算法获得所述多态贝叶斯网络模型中的多态节点在查询节点集合和证据集合下的条件概率分布,基于获取的条件概率分布对所述复杂多态卫星系统进行系统的可靠性分析;
所述多态贝叶斯网络模型中的每一个节点对应所述复杂多态卫星系统中的一个组件、一个分系统或一个系统;
其中,所述步骤3中的将所述多态贝叶斯网络模型中符合要求的多态节点及其父节点划分为一个块,包括:
若在所述多态贝叶斯网络模型中,存在β个节点同时满足条件1和条件2,β≥2,则将β个节点与其父节点划分为一个块;
条件1:β个节点中的任意一个节点至少有一个父节点;
条件2:对于任意一个节点β个节点中至少存在一个节点与节点有至少一个相同的父节点;
其中,所述中间变量构建规则包括独立中间变量构建规则和非独立中间变量构建规则,所述独立中间变量构建规则中的独立中间变量和所述非独立中间变量构建规则中的非独立中间变量均采用变量消元法进行推理计算;
以父节点相互独立的多态贝叶斯网络模型中的多态节点Ch为例,假设查询节点集合为Q,且Q={C1,C2},且中间变量为λi+1=Pr(Ch|C1,C2,…,Ci),所述独立中间变量的推理计算过程如式18所示;
C1,C2,…,Cn表示多态节点Ch的多态父节点,Pr(C4),…,Pr(Cn)分别表示多态节点Ch的多态父节点的边缘概率分布,λi表示中间变量,i=3,4,…,n;
其中,假设ρ个多态节点{Dl|l=1,2,…,ρ}中有η个查询节点和个非查询节点所述多态查询节点联合概率推理算法包括:
31)利用式32计算ρ个多态节点的联合概率分布,确定ρ个多态节点的联合概率分布表并将ρ个多态节点的联合概率分布表按照从左到右依次为查询节点和非查询节点排列;
Pr(D1,D2,…,Dρ)=Ψ(Dl,Pr(Dl)|l=1,2,…,ρ) (32)
32)利用多态压缩算法压缩ρ个多态节点的联合概率分布表的列,获取压缩后的列及其run伴随词典和phrase伴随词典;
33)基于变量消元法,从右到左依次消除ρ个多态节点的联合概率分布表中的非查询节点,以获取η个查询节点的联合概率分布
Ψ(Dl,Pr(Dl)|l=1,2,…,ρ)表示ρ个多态节点的关系函数,Pr(Dl)表示多态节点Dl的边缘概率分布;
其中,假设:所述多态贝叶斯网络模型中具有一个多态节点S、个独立的多态父节点和α个块,查询节点集合为Q,证据集合为E;所述非独立多态推理算法用于计算多态节点S在查询节点集合Q和证据集合E下的条件概率分布,所述非独立多态推理算法包括:
41)通过关联节点等价处理算法对所述多态贝叶斯网络模型中的块进行等价处理,并计算块中多态子节点的联合概率分布;
42)基于给定的证据集合E提供的信息,判定所述多态贝叶斯网络模型中独立的多态父节点是否属于证据集合E,若是,更新对应的独立的多态父节点的概率分布;
43)根据给定的查询节点集合Q分类进行不确定性推理以获取多态节点S在查询节点集合Q和证据集合E下的条件概率分布;
其中,独立的多态父节点表示所述多态贝叶斯网络模型中叶节点的父节点且父节点为根节点。
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