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公开(公告)号：CN101710368A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910242987.7
申请日：2009-12-21
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于多源退化数据的贝叶斯可靠性综合评估方法，包括以下几个步骤：步骤一、多源退化数据的搜集；步骤二、建立退化统计模型并确定可靠度函数；步骤三、退化数据预处理；步骤四、先验分布、后验分布的确定及融合；步骤五、评估产品的可靠性；本发明提出了退化统计模型的建立方法，通过对产品性能退化模型进行变换处理，对退化数据的形式进行转化，将并不服从概率分布的退化数据经此服从了某种概率分布，从而使通常处理寿命数据的贝叶斯方法能够处理退化数据，实现了基于退化数据的贝叶斯统计评估，因此也就将贝叶斯方法引入了加速退化试验的评估方法之中，扩展了加速退化试验的评估方法。
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公开(公告)号：CN116842683A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310462903.0
申请日：2023-04-26
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/2135 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及无人机集群技术领域，具体公开一种无人机集群贮存可用度模型不确定性评估方法，定量描述无人机集群贮存期状态建模环节中产生的不确定性问题，为无人机集群贮存可用度模型的发展提供更加准确的数据和分析方法。该方法从模型自身不确定性出发，梳理集群可用度评估中存在的模型信度问题。一方面提出模型不确定性评估指标体系以及对应指标的定量计算和综合方法，另一方面基于函数映射思想，将模型不确定性定量评价结果与可用度预测结果进行综合，从而为最终的无人机集群贮存期可用度评估结果提供更加科学的结果参考。
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公开(公告)号：CN113360276B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110405457.0
申请日：2021-04-15
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开了一种基于健康状态的无人机系统任务规划方法及系统。该方法包括：获取无人机系统要执行的所有任务；根据要执行的所有任务确定任务执行次序集合；所述任务次序集合包括执行所有任务的全部次序；计算所述无人机系统按照所述任务次序集合执行完所有任务的健康损失值；选择健康损失值最小时对应的任务执行次序，为最优任务执行次序，完成任务规划。本发明根据无人机健康状态和任务跟进判断，优化任务顺序使得任务分配更合理准确，进而提高无人机可靠顺利完成任务的概率。且求解得到任务执行顺序的最优方案，使得无人机在任务完成时的健康状态最佳。使无人机在执行任务后健康状态损失最少意味着任务成本和维修成本降低。
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公开(公告)号：CN114415733A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210321810.1
申请日：2022-03-30
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明涉及一种用于节省通信带宽的无人机集群编队飞行方法，包括：基于自组网链路的无人机集群中每一架无人机Fi内预先集成有用于编队飞行中的长机处理策略信息和长短报文的计算机控制程序，当无人机Fi接收到其他无人机Fj共享的长短报文，则查看自身标识与长短报文中的长机标识相同，在相同时长机处理策略信息更新自身级别信息并共享长报文；长报文为具有位置信息且作为长机共享的报文信息，短报文为作为僚机的无人机共享的不具有位置信息的报文信息。本发明的方法中无人机能够灵活切换长机，按需发送位置，动态使用带宽，避免了无效数据的共享，有效解决了现有技术中组网通信链路稳定性差且通信带宽被占用的技术问题。
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公开(公告)号：CN108764551B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810486939.1
申请日：2018-05-21
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于系统级寿命信息的成组维修决策方法，为了解决目前利用部件级信息进行成组维修决策时忽略系统级可靠性的问题。首先，利用各个部件的退化数据进行部件级寿命预测及系统级寿命预测，得到系统可靠度评估函数；其次，利用部件级寿命预测信息计算各部件预防性维修时间；然后，利用系统任务剖面和部件最佳预防性维修时间进行分组，并计算相关费用；最后，利用多目标优化中的多属性价值理论，以费用和系统可靠度为目标，得到系统级成组维修最优策略。本发明在考虑成组维修费用同时，可以结合考虑系统级寿命预测信息，保证系统的高可靠性和任务成功性。本发明适用于结构复杂且要求高可靠性的产品的成组维修决策。
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公开(公告)号：CN113625697B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111078829.X
申请日：2021-09-15
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本申请公开了考虑任务能力变化的无人机集群可靠性评估方法和系统，本方法包括：构建集群网络，构建点‑链‑网任务能力匹配；根据任务时间组成待拟合样本，得到拟合优度检验表；得到可靠性变化函数；生成可靠性变化曲线，得到可靠性分析结果。本系统包括顺次连接的集群单元、遍历单元、拟合单元、可靠性函数单元、可靠性分析单元；集群单元用于对无人机群建立集群网络，遍历单元用于对无人机群进行任务遍历搜索；拟合单元用于生成拟合优度检验表；可靠性函数单元用于生成可靠性变化函数；可靠性分析单元用于生成可靠性变化曲线，得到可靠性分析结果。本申请使得集群可靠性评估更加合理与全面，也更加贴近集群应用实际情况。
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公开(公告)号：CN110489898B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910787419.9
申请日：2019-08-26
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于混合认知的动态多层级系统建模与状态预测方法，包括以下几个步骤：步骤一、利用故障树与静态贝叶斯网络方法进行系统分析；步骤二、混合认知方法对动态多层级系统分析，构建静态贝叶斯网络B＝(B1，θ)；步骤三、静态贝叶斯网络拓展为动态贝叶斯网络形成系统状态预测模型；步骤四、动态多层级系统健康状态的推理评估与预测；本发明提出了混合认知系统分析方法，可以解决故障树与静态贝叶斯网络方法对动态多层级系统认知不完全的问题，在混合认知基础上建立的静态贝叶斯网络模型对系统状态预测准确度更高；本发明建立的系统状态预测模型，能够利用基层级组件数据对系统整体的状态进行推理评估与预测，掌握系统状态变化趋势。
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公开(公告)号：CN112487716A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011353440.7
申请日：2020-11-27
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及一种蜂群无人机平均故障间隔时间的确定方法及系统。所述方法，包括：确定蜂群无人机的控制参数集合中各控制参数服从的数学分布；根据各所述数学分布将所述控制参数集合划分为多个参数因素组；根据多个所述参数因素组进行析因实验，确定各所述参数因素组中所有控制参数的边际效应值；根据所述参数因素组中所有控制参数的边际效应值和对应参数因素组的数学分布计算对应参数因素组的平均故障间隔时间。本发明通过析因实验对蜂群无人机的参数进行敏感性分析，使用有限的试验次数来对实验涉及的所有响应因素进行分析，得到所有因素对实验目标的影响水平，从因素的显著性角度，精确地确定蜂群无人机的平均故障间隔时间取值。
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公开(公告)号：CN106202725B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201610544423.9
申请日：2016-07-12
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N7/00 , G06F111/04 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的成败型产品可靠性试验设计和决策方法，包括以下几个步骤：步骤一、获取多源数据参数的修正因子；步骤二、建立试验评价模型；步骤三、试验的费用权衡；步骤四、试验方案及规划决策；本发明能够综合利用成败型产品的多源数据信息，并以此为依据制定合理的试验方案；由于能够扩充样本量，使得设计得到的试验方案能够以相对低廉的代价，取得预期的效果。
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公开(公告)号：CN111813086A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010682056.5
申请日：2020-07-15
申请人： 北京航空航天大学云南创新研究院
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本申请公开了一种基于模型的无人系统自主性评估方法，包括以下步骤：步骤S100：预审自主性评估资料是否达到评估要求，对于达到评估要求的评估资料中不同量纲的指标进行归一化处理；步骤S200：基于层次分析法将评估资料中各指标划分为一级指标和二级指标，之后分别对一级指标和二级指标配置指标权重；步骤S300：构建如下式的无人系统自主性评估的闭环模型；步骤S400：根据模型得出综合得分。该方法能实现综合考虑实际应用中不同工况下无人系统的共性问题和个性问题，同时克服了自主技术实现难题，提高了无人系统自主性评估的科学性和实用性。
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