[发明专利]一种复杂系统可靠性评估方法及装置

说明书

本发明公开了一种复杂系统可靠性评估方法及装置。该方法包括：分别采用离差最大化加权方法和信息熵加权方法计算指标信息的动态权重，得到第一动态权重和第二动态权重；基于博弈论的思想对第一动态权重和二动态权重进行融合，得到最优权重；采用证据推理算法对最优权重和指标信息置信分布进行融合，得到每一时刻安全性状态的置信分布；基于Kriging思想对滑动窗口内的安全状态的权重进行自适应调整，得到调整后的安全状态权重；采用证据推理算法对安全性状态的置信分布和调整后的安全状态权重进行融合，得到整体的可靠性评估结果。本发明解决了状态信息权重如何更合理分配的问题，从而提高复杂系统可靠性评估的准确性。

技术领域

本发明涉及复杂系统可靠性评估技术领域，特别是涉及一种复杂系统可靠性评估方法及装置。

背景技术

在武器装备等复杂系统的大规模使用中，及时对其进行可靠性评估并采取一定的预防维修措施，对于切实保障复杂系统的运行安全性具有重要的意义。随着技术的不断进步和发展，系统也在日益朝着大型化、复杂化、智能化的方向发展，正是由于其迅速的发展，才更容易受到外界因素的影响。这类系统在受到外界环境、材料疲劳特性以及结构性能老化等因素的影响时，随着其使用，其部件的性能就会发生不可避免的持续性退化，随着系统部件性能的退化，最终会导致整个系统失效，而失效不可避免地就会带来大量的经济损失，甚至严重的还有可能造成安全事故的发生。因此为了减少经济损失以及避免事故的发生，对复杂系统在完全失效之前的可靠性评估就十分重要。

复杂系统的可靠性评估可以提高产品的质量和使用年限，可以提高市场的竞争力，可以满足现代生产的需要和人们生活的需求，还可以节约成本并获得巨大的经济效益。但是现如今针对传统的可靠性评估方法，大多采取离线的分析方式，但对于大多数的复杂系统来说，实时的反映系统的可靠性评估结果对系统的长期运行来说是大有裨益的。然而，要想建立一个复杂系统的精确的可靠性评估模型，在现实中是很难实现的。现有的复杂系统可靠性评估中，对于系统的安全性状态数据一般假设“历史状态”、“当前状态”和“未来状态”三个时刻同等重要，之后按照可靠性评估的准则对状态数据进行融合。但实际上系统的状态信息重要性不完全一致，因此这种处理方式会造成历史时刻权重过大的问题，而如何对三个时刻的权重进行自适应调整，并进一步进行可靠性评估的问题亟待解决。

发明内容

基于此，本发明的目的是提供一种复杂系统可靠性评估方法及装置，用以解决状态信息权重如何更合理分配的问题，从而提高复杂系统可靠性评估的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种复杂系统可靠性评估方法，包括：

获取影响复杂系统可靠性评估的指标信息；

分别采用离差最大化加权方法和信息熵加权方法计算所述指标信息的动态权重，得到第一动态权重和第二动态权重；

基于博弈论的思想对所述第一动态权重和所述二动态权重进行融合，得到最优权重；

将所述指标信息转化为置信分布的形式，得到指标信息置信分布；

采用证据推理算法对所述最优权重和所述指标信息置信分布进行融合，得到每一时刻安全性状态的置信分布；

采用滑动窗口技术确定滑动窗口内的安全状态的数量，并基于Kriging思想对所述滑动窗口内的安全状态的权重进行自适应调整，得到调整后的安全状态权重；

采用证据推理算法对所述安全性状态的置信分布和所述调整后的安全状态权重进行融合，得到复杂系统的可靠性评估结果。

可选地，采用离差最大化加权方法计算所述指标信息的动态权重的计算公式如下：