基于后验分布的限制型故障样本量确定方法

摘要

针对现有测试性验证方案均选用最小样本量原则,在相同的双方风险及要求下会得到相同的样本量以及故障判据,而未考虑工程应用中不同装备系统具备不同结构和功能复杂度的问题,提出一种基于后验分布的限制型故障样本量确定方法。首先,根据装备系统结构划分构建层次Bayes网络测试性验证模型,融合各结构层次中蕴含的先验信息推导系统故障检测率的后验分布;其次,基于后验分布样本集,给出最小样本量原则下的样本量确定方法,再通过比例分层样本量分配方法,结合装备系统功能特性,给出限制型故障样本量确定方法;最后,通过实例进行分析。结果表明,该方法既能充分运用装备结构信息,较之经典验证方案以及传统Bayes方案,在相同指标约束下能有效降低样本量,又能考虑系统功能特性,保证了测试性验证结论的准确性和合理性。