導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息融合評估技術(shù)綜述

張生鵬，馬小兵，劉浩然，李宏民

導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息融合評估技術(shù)綜述

張生鵬1,2，馬小兵1，劉浩然3，李宏民1,2

（1.北京航空航天大學(xué) 可靠性與系統(tǒng)工程學(xué)院，北京 100191；2.航天科工防御技術(shù)研究試驗中心，北京 100854；3.北京理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100081）

面向綜合利用導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息的迫切需求，從導(dǎo)彈貯存壽命多源信息的來源、特點、融合模型等3方面進(jìn)行了綜述。分析了導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命信息的來源，介紹了自然貯存試驗信息、加速貯存試驗信息、貯存壽命設(shè)計信息的組成內(nèi)容及優(yōu)缺點。闡述了導(dǎo)彈貯存壽命多源信息的階段性、層次性和多源性的特點。對貯存壽命多源信息融合的功能模型、融合層次與算法模型，對加權(quán)平均法、貝葉斯融合法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、D-S證據(jù)理論等方面的應(yīng)用研究進(jìn)行了總結(jié)。隨后，提出了貯存壽命多源信息融合功能模型，涵蓋信息源、單元信息融合、系統(tǒng)信息融合、輔助支持系統(tǒng)等模塊。最后，針對當(dāng)前貯存壽命多源信息融合技術(shù)研究存在的問題，對未來研究方向進(jìn)行了展望。

導(dǎo)彈產(chǎn)品；貯存壽命；多源信息；融合評估；功能模型；融合層次；算法模型

現(xiàn)代高技術(shù)戰(zhàn)爭特點如戰(zhàn)爭的突發(fā)性、高強(qiáng)度和高效性，都要求導(dǎo)彈武器裝備必須保證和提高其戰(zhàn)備完好性、任務(wù)成功性。目前，在導(dǎo)彈各型號產(chǎn)品研制過程中，重點關(guān)注的一項戰(zhàn)技指標(biāo)就是產(chǎn)品貯存若干年后的可靠度。如何通過科學(xué)有效的方法驗證評估導(dǎo)彈產(chǎn)品的貯存壽命，為導(dǎo)彈定型、服役與延壽提供依據(jù)，是急需解決的關(guān)鍵技術(shù)[1]。

在導(dǎo)彈研制使用過程中，為驗證或評估導(dǎo)彈產(chǎn)品的貯存可靠性指標(biāo)，主要采取現(xiàn)場自然貯存試驗、實驗室加速貯存試驗和貯存失效物理分析等3種途徑[2]。美國和俄羅斯對此進(jìn)行了深入廣泛的技術(shù)方法研究和工程實踐[3]，處于世界領(lǐng)先地位。美國的做法是，從產(chǎn)品交付后就制定計劃，對現(xiàn)場自然貯存環(huán)境下的導(dǎo)彈相關(guān)壽命指標(biāo)進(jìn)行定期監(jiān)測，以評估產(chǎn)品的貯存壽命。這種方式試驗周期較長，但得到的結(jié)果可信度非常高。俄羅斯主要通過加速壽命試驗開展產(chǎn)品的壽命評估工作，加速試驗可以有效縮短試驗周期，但是由于導(dǎo)彈系統(tǒng)構(gòu)造極其復(fù)雜，故障模式和失效機(jī)理繁多，因此難以構(gòu)建準(zhǔn)確的加速壽命模型，其準(zhǔn)確性一直受到質(zhì)疑。

目前國內(nèi)雖然開展了大量的自然貯存試驗和加速貯存試驗，但是由于貯存數(shù)據(jù)具有總體數(shù)據(jù)量大、單個參數(shù)有限、變化規(guī)律各異的特點，數(shù)據(jù)缺乏、評估困難的問題仍然普遍存在。一方面，導(dǎo)彈貯存試驗樣本量少，測試數(shù)據(jù)有限，自然貯存試驗數(shù)據(jù)的積累時間較長，加速貯存試驗又存在一定的局限性，因此不能完全滿足導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命評估的高準(zhǔn)確率要求，特別是針對導(dǎo)彈系統(tǒng)級產(chǎn)品的貯存壽命試驗，由于經(jīng)費、環(huán)境條件等因素的限制，不可能開展大量的貯存壽命試驗和獲取大量的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，因此獲取的特征參量極為有限；另一方面，貯存數(shù)據(jù)存在“非理想數(shù)據(jù)”，導(dǎo)彈壽命周期長，全壽命數(shù)據(jù)多，但是經(jīng)常存在數(shù)據(jù)不完善，數(shù)據(jù)量不平衡等問題，對于典型控制系統(tǒng)產(chǎn)品（如慣導(dǎo)、平臺等），可進(jìn)行多次非破壞性測試，測試數(shù)據(jù)較多，而安全機(jī)構(gòu)與火工品等則只能進(jìn)行破壞性測試，整體上表現(xiàn)為數(shù)據(jù)很少，因此沒有一個可以刻畫不同參數(shù)的變化趨勢的統(tǒng)一模型。

實際上，在導(dǎo)彈裝備定、延壽工程中，導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命信息并不僅僅源于自然貯存試驗和加速貯存試驗的結(jié)果，在一定條件下還包括其他所有能夠反映該產(chǎn)品貯存期的相關(guān)信息，包括設(shè)計、試驗、使用等各個階段的貯存壽命信息，分系統(tǒng)級、單元級各個層次的貯存壽命信息，相似產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)、解剖分析信息、設(shè)計裕量信息、貯存壽命設(shè)計信息等。為了解決當(dāng)前貯存壽命評估工作中的難題，多源信息的融合利用問題越來越受到重視[4-5]。

本文分析了導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息的來源及特點，介紹了貯存壽命多源信息融合的功能模型、融合層次和算法模型，提出了貯存壽命多源信息融合模型及重點研究方向。

1 導(dǎo)彈貯存壽命多源信息的來源

貯存壽命信息是實施定、延壽工程的基礎(chǔ)，是進(jìn)行貯存期設(shè)計、試驗、管理的重要依據(jù)。導(dǎo)彈貯存壽命多源信息按照信息來源的不同可以分為3類：自然貯存試驗信息、加速貯存試驗信息和貯存壽命設(shè)計信息。各類貯存壽命信息源的組成如圖1所示，各類信息源特點比較見表1。

圖1 導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命信息來源及組成

表1 導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命信息內(nèi)容

2 貯存壽命多源信息的特點分析

導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命數(shù)據(jù)收集的工作量很大，獲取貯存壽命數(shù)據(jù)所需要的費用也較大，因此應(yīng)盡可能地利用數(shù)據(jù)，并從中提取盡可能多的信息。

為了全面了解和有效管理、利用貯存壽命信息，需要關(guān)注導(dǎo)彈貯存壽命多源信息的三維特點（見圖2）。

1）貯存壽命信息的階段性。產(chǎn)品壽命周期各階段的設(shè)計制造、試驗驗證及服役使用過程都是貯存壽命信息的產(chǎn)生源。以試驗驗證階段為例，貯存壽命數(shù)據(jù)來源包括加速貯存試驗及自然貯存試驗等，然而在型號工作中，人們往往僅使用單一的加速貯存試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行貯存壽命評估，這就導(dǎo)致貯存壽命評估的可信度較低。實際上，按照我國國情，往往是在導(dǎo)彈達(dá)到或即將達(dá)到設(shè)計貯存壽命時，才安排開展加速貯存試驗，導(dǎo)彈產(chǎn)品在開展加速貯存試驗之前，往往已經(jīng)有了相當(dāng)年限的自然貯存服役監(jiān)測數(shù)據(jù)。因此，有必要將自然貯存服役監(jiān)測數(shù)據(jù)和加速貯存試驗數(shù)據(jù)結(jié)合，綜合評估產(chǎn)品的貯存壽命。

2）貯存壽命信息的層次性。產(chǎn)品的不同結(jié)構(gòu)層次，包括單元、分系統(tǒng)和系統(tǒng)，均存在不同的貯存壽命信息。由于導(dǎo)彈系統(tǒng)造價昂貴，且貯存壽命試驗周期很長，開展系統(tǒng)級自然貯存和加速貯存壽命試驗通常需要大量的人力、物力和財力作為支撐，因此不能大量進(jìn)行試驗。與之相反，單元和分系統(tǒng)的貯存壽命試驗則要方便得多，通過充分開展單元和分系統(tǒng)的貯存壽命試驗，可以獲得大量有用的貯存試驗信息量。因此，當(dāng)貯存壽命評估的對象是大型復(fù)雜系統(tǒng)時，有必要對單元和分系統(tǒng)的貯存壽命信息加以利用，即將單元、分系統(tǒng)和系統(tǒng)的不同貯存壽命試驗信息相融合，以綜合評估系統(tǒng)的貯存壽命。

3）貯存壽命信息的多源性。除了研制、試驗和服役現(xiàn)場獲取的貯存壽命信息外，還有很多其他來源的信息需要充分加以利用，如相似產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)、解剖分析信息、設(shè)計裕量信息等，充分利用其中的有用信息，能夠減少試驗成本，同時提高評估結(jié)果的準(zhǔn)確率。例如，在導(dǎo)彈產(chǎn)品的外觀和功能設(shè)計過程中，新產(chǎn)品通常會借鑒已有產(chǎn)品或相似產(chǎn)品的參數(shù)特點，對外觀尺寸或功能參數(shù)作出部分調(diào)整。因此，相似產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)、設(shè)計信息等能夠粗略反映出新產(chǎn)品的壽命信息，在對導(dǎo)彈產(chǎn)品進(jìn)行貯存壽命評估時，應(yīng)綜合考慮這類信息。

3 貯存壽命多源信息融合模型

多源信息融合的概念和方法一開始主要應(yīng)用于軍事范圍內(nèi)[6]。21世紀(jì)以來，該方法逐漸從軍事領(lǐng)域向民用領(lǐng)域發(fā)展，信息的類型、來源、融合技術(shù)等得到更深層次的發(fā)展。模型是貯存壽命多源信息融合的核心問題，包括功能模型、融合層次和算法模型。

3.1 功能模型

功能模型展示了多源信息融合系統(tǒng)中各模塊的功能和相互作用關(guān)系等。現(xiàn)有功能模型包含2種類型：一種是針對處理對象的模型，例如JDL（Joint Directors of Laboratories）模型、瀑布模型和混合模型等；另一種是針對融合過程的模型，例如情報環(huán)模型和Boyd控制回路模型。其中，JDL模型[7]及其衍化版本[8]的地位非常重要，應(yīng)用范圍包括軍事和民用領(lǐng)域。2002年，Blasch等[9]在基本的JDL模型基礎(chǔ)上提出了JDL-User模型，如圖3所示。

圖3 JDL-User模型示意

3.2 融合層次

功能模型展示了融合模型各組成部分的關(guān)系，而融合層次從融合對象的角度出發(fā)，明確了信息融合在什么層次上進(jìn)行。通常來講，信息融合存在3個層次，分別是數(shù)據(jù)層、特征層、決策層[10]。

3.2.1 數(shù)據(jù)層融合

數(shù)據(jù)層融合首先將多個批次或多個產(chǎn)品在不同時刻的試驗數(shù)據(jù)直接融合，之后就是融合數(shù)據(jù)的特征提取，并判斷其貯存壽命屬性，最終輸出結(jié)果是單元貯存壽命參數(shù)的估計值或分布函數(shù)，具體流程如圖4所示。數(shù)據(jù)層信息融合常采用加權(quán)平均和聚類等方法，它直接對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此可以增大融合結(jié)果的可信度。然而，數(shù)據(jù)層融合也存在一些缺點，相比其他融合層，它需要承受較大的計算負(fù)擔(dān)，并且數(shù)據(jù)本身存在測量誤差等不確定性。

圖4 數(shù)據(jù)層融合流程

3.2.2 特征層融合

特征層融合的對象是特征量，包括從原始數(shù)據(jù)提取的特征向量和已有的貯存壽命特征量（例如底層折入的MTTF、失效率，以及利用試驗數(shù)據(jù)提取的貯存壽命等）。首先根據(jù)內(nèi)在關(guān)系將它們互相組合，其次融合這些組合，得到相應(yīng)的貯存壽命特征向量，最后做出基于聯(lián)合貯存壽命特征向量的屬性說明，具體流程如圖5所示。目前，特征層信息融合方法涵蓋了貝葉斯融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊理論等多種方法，其中貝葉斯融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用極為廣泛。其優(yōu)勢在于通過提取原始信息的特征，能夠降低計算負(fù)擔(dān)，并提高運算性能。

3.2.3 決策層融合

決策層融合是指對不同類型的多源信息分別進(jìn)行處理，生成針對同一產(chǎn)品的多個貯存壽命評估結(jié)果，隨后這些結(jié)果會被融合中心進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理，輸出一個關(guān)于該產(chǎn)品貯存壽命的綜合判斷結(jié)果，融合流程如圖6所示。決策層融合是對多個評估結(jié)果進(jìn)行融合，因此一些常見的不確定性理論，如D-S證據(jù)理論、模糊理論等，都可以作為決策層信息融合的方法，其中D-S證據(jù)理論是使用最廣泛的算法。

圖5 特征層融合流程

圖6 決策層融合流程

3.3 算法模型

算法模型是多源信息融合的數(shù)學(xué)邏輯，在實現(xiàn)貯存壽命信息融合評估的過程中，需要根據(jù)融合對象和評估環(huán)境的不同，使用不同的算法模型，用以指導(dǎo)相應(yīng)方法的使用和優(yōu)化組合。經(jīng)典的算法包括加權(quán)平均法、貝葉斯融合法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和D-S證據(jù)理論，不同融合算法的比較見表2。

表2 信息融合算法比較

Tab.2 Comparison of information fusion algorithms

3.3.1 加權(quán)平均法

如果是信息源的數(shù)量，則輸出結(jié)果應(yīng)滿足：

權(quán)重應(yīng)滿足：

圖7 加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合模型

Fig.7 Weighted average data fusion model

3.3.2 貝葉斯融合法

在特征層信息融合方法中，貝葉斯融合是最常見的一種方法[15-23]。貝葉斯融合考慮在已知多個貯存壽命先驗分布的條件下，利用貝葉斯公式計算貯存壽命的后驗分布，進(jìn)而對產(chǎn)品壽命做出合理評估。

設(shè)()為參數(shù)的先驗分布，(|)為似然函數(shù)，則后驗分布為：

由于多源信息的存在，相同參數(shù)常常對應(yīng)不同的分布。為了融合不同的分布，可以采用線性融合方法和幾何融合方法，其表達(dá)式分別為：

針對原始數(shù)據(jù)較為匱乏的情況，文獻(xiàn)[24-28]考慮了各類先驗分布，應(yīng)用貝葉斯融合方法得到綜合性的壽命評估結(jié)果。在國內(nèi)的研究中，文獻(xiàn)[29]探索出了一種將貝葉斯理論與仿真相結(jié)合的信息融合方法。文獻(xiàn)[30]研究了采用貝葉斯方法，通過加速貯存試驗及外場試驗信息進(jìn)行壽命推斷的問題。

3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量具有非線性映射能力的神經(jīng)元相互連接和相互作用而成的模型[31-34]。權(quán)系數(shù)將這些包含信息的神經(jīng)元進(jìn)行連接形成網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)本身具有高容錯性和魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，從而建立分類規(guī)則，這一過程最終導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)權(quán)系數(shù)具有不同取值。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用特殊的算法進(jìn)行離線或在線學(xué)習(xí)，以獲得特征信息，并建立不確定性推理機(jī)制。基于此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)特征融合和再學(xué)習(xí)。當(dāng)多個規(guī)則在邏輯推理過程中形成聯(lián)合規(guī)則時，就可以實現(xiàn)信息融合。

3.3.4 D-S證據(jù)理論

D-S證據(jù)理論是貝葉斯融合的進(jìn)一步發(fā)展[35-36]。貝葉斯融合法在處理不確定性時，需要先驗概率的輸入，而D-S證據(jù)理論可以有效地處理這種由先驗概率未知引起的不確定性[37]。因此，在缺乏信息或面臨似是而非情況時，D-S證據(jù)理論能夠更好地揭示信息的含義。

之后，通過均勻分配的思想得到的賭博概率：

利用上式就可以得到系統(tǒng)壽命的概率分布，進(jìn)而對產(chǎn)品壽命進(jìn)行評估決策。

目前，D-S證據(jù)理論常常被用來將各個決策根據(jù)一定的規(guī)則按照不確定度進(jìn)行組合，從而完成不確定推理。文獻(xiàn)[38]利用D-S證據(jù)理論的不確定度來處理輸入圖像質(zhì)量的變化，能夠有效融合多種生物特征模態(tài)。文獻(xiàn)[39]在剩余壽命預(yù)測期間的每次迭代中，更新Dempster-Shafer證據(jù)的基本概率分配，以此來組合預(yù)測結(jié)果，提高最終預(yù)測的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[40]運用D-S證據(jù)理論，將多個聚類方法進(jìn)行融合，以得出軸承的健康指數(shù)，并進(jìn)一步估計其剩余壽命。

在國內(nèi)，文獻(xiàn)[41]運用D-S證據(jù)理論將發(fā)動機(jī)各部件的自然貯存試驗、加速貯存試驗和專家綜合評價等主、客觀信息進(jìn)行了融合。文獻(xiàn)[42]提出了一種利用D-S證據(jù)理論預(yù)測電力設(shè)備壽命的方法。文獻(xiàn)[43]提出了一種結(jié)合D-S證據(jù)理論和貝葉斯理論的方法，用于航天設(shè)備的壽命預(yù)測。

目前在貯存壽命評估過程中已開展了部分貯存信息融合技術(shù)的研究工作，并且取得了一定學(xué)術(shù)成果，積累了有效的工程實踐經(jīng)驗。然而，當(dāng)前研究工作尚未形成一個完整的導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息融合評估體系，缺乏合理、可行的技術(shù)途徑，影響和制約了貯存壽命多源信息融合評估在型號中的應(yīng)用。

4 貯存壽命多源信息融合策略及模型構(gòu)建

針對導(dǎo)彈產(chǎn)品多源貯存壽命信息，以經(jīng)典信息融合功能模型為基礎(chǔ)，對功能模型的流程階段和處理環(huán)節(jié)進(jìn)行合理科學(xué)的改進(jìn)與完善，已成為當(dāng)前亟待研究的方向。本文提出了貯存壽命多源信息融合功能模型，如圖8所示。該功能模型與貯存可靠性“金字塔”評估模型[44]相協(xié)調(diào)，首先綜合利用現(xiàn)有的多種信息融合技術(shù)，融合各單元不同來源的貯存壽命信息，得到單元的貯存壽命評估結(jié)果；然后對各單元的貯存壽命進(jìn)行融合，形成對導(dǎo)彈系統(tǒng)貯存壽命的融合評估結(jié)果，能夠保證融合系統(tǒng)的高效與準(zhǔn)確。

貯存壽命多源信息融合功能模型主要包括信息源、單元信息融合、系統(tǒng)信息融合、輔助支持系統(tǒng)等幾個模塊：

圖8 貯存壽命多源信息融合評估功能模型

1）信息源模塊是貯存壽命評估的基礎(chǔ)和前提，需要全面收集與所研究產(chǎn)品相關(guān)的貯存壽命信息，包括貯存壽命信息、貯存環(huán)境條件信息、產(chǎn)品組成及特性信息等。

2）單元信息融合模塊包括單元特征層信息融合模塊和單元決策層信息融合模塊。單元特征層信息融合主要是針對導(dǎo)彈基礎(chǔ)產(chǎn)品（如器件、結(jié)構(gòu)件等），通過融合全壽命周期不同階段的貯存壽命信息，例如貯存狀態(tài)監(jiān)測/定期檢測數(shù)據(jù)與加速貯存試驗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)貯存壽命的高置信度評估。單元決策層信息融合對接受到的相似產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)、解剖分析信息、設(shè)計裕量信息等多源信息進(jìn)行融合，并輸出最終的結(jié)果。

3）系統(tǒng)信息融合模塊包括系統(tǒng)特征層信息融合模塊和系統(tǒng)決策層信息融合模塊。系統(tǒng)特征層信息融合對多源信息從單元到系統(tǒng)進(jìn)行逐層綜合。系統(tǒng)決策層信息融合通過構(gòu)建證據(jù)網(wǎng)絡(luò)（EN）模型，將各單元貯存性能的不確定性傳遞到整個系統(tǒng)中，并實現(xiàn)對系統(tǒng)貯存壽命的高準(zhǔn)確率評估。

4）輔助支持系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、人機(jī)交互、智能運維、備品備件管理等部分。

5 展望

多源信息融合技術(shù)的功能模型和一系列融合算法，能夠有效地解決導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命評估中的一些難題。然而，當(dāng)前貯存壽命多源信息融合技術(shù)研究仍然面臨許多未解決的問題和挑戰(zhàn)，后續(xù)需重點關(guān)注以下幾方面的研究工作。

1）單元多階段貯存壽命信息融合評估方法研究。在導(dǎo)彈產(chǎn)品全壽命周期的各個階段，都會產(chǎn)生與貯存壽命相關(guān)的信息，包括自然或加速貯存試驗信息以及服役期間的數(shù)據(jù)等。為了有效地處理這些貯存壽命信息，并擴(kuò)大信息處理的時間范圍，需要研究針對產(chǎn)品研制、試驗和服役等階段的貯存壽命信息進(jìn)行融合的方法，對歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行時間一致性處理，并采用適當(dāng)?shù)乃惴ǎ蕴岣咴u估精度。

2）單元多源貯存壽命信息融合評估方法研究。導(dǎo)彈產(chǎn)品的貯存壽命信息不僅僅源于加速貯存試驗和自然貯存試驗，還源于相似產(chǎn)品歷史貯存數(shù)據(jù)、設(shè)計裕量信息等貯存壽命設(shè)計信息。信息融合可以擴(kuò)大信息處理的空間范圍，針對相似產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)、解剖分析信息、設(shè)計裕量信息等多源信息融合問題，需要研究單元多源貯存壽命信息融合評估方法。采用信息融合技術(shù)中的多種方法，包括專家系統(tǒng)、模糊集理論和D-S證據(jù)理論等，以減少現(xiàn)場試驗量，并提高評定結(jié)果的準(zhǔn)確度。

3）系統(tǒng)級產(chǎn)品貯存壽命信息融合評估方法研究。在導(dǎo)彈單元、分系統(tǒng)、系統(tǒng)等不同層級上都存在著相關(guān)貯存壽命信息。通過綜合多層次信息得到的貯存壽命評估結(jié)果，其準(zhǔn)確度將比單一的分系統(tǒng)貯存壽命評估結(jié)果高很多。信息融合可以擴(kuò)大信息處理的層次范圍，針對單元-系統(tǒng)等多層次產(chǎn)品貯存壽命信息融合問題，需要研究基于競爭失效的系統(tǒng)貯存壽命融合評估及基于證據(jù)網(wǎng)絡(luò)（EN）的系統(tǒng)貯存壽命融合評估等相關(guān)技術(shù)和方法。

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A Review on Multi-source Information Fusion Evaluation Techniques for Missile Products Storage Life

ZHANG Sheng-peng1,2, MA Xiao-bing1, LIU Hao-ran3, LI Hong-min1,2

(1. School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China; 2. Aerospace Science and Technology Defense Technology Research and Experiment Center, Beijing 100854, China; 3. School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

In response to the urgent need to comprehensively utilize multi-source information of missile product storage life, the sources, characteristics, and fusion models of multi-source information of missile storage life have been reviewed. The sources of storage life information for missile products are analyzed, and the composition and advantages and disadvantages of natural storage test information, accelerated storage test information, and storage life design information are introduced. The characteristics of multi-stage, hierarchical, and multi-source information of missile storage life are elaborated. The functional model, fusion hierarchy, and algorithm model of multi-source information fusion for storage life have been studied, and the application research of weighted average method, Bayesian fusion method, neural network method, Dempster-Shafer envidence theory, etc. has been summarized. Subsequently, a storage life multi-source information fusion functional model was proposed, covering modules such as information source, unit information fusion, system information fusion, and auxiliary support system. Finally, in response to the existing problems in the current research on multi-source information fusion technology for storage life, future research directions are prospected.

missile products; storage life; multi-source information; fusion evaluation; functional model; fusion hierarchy; algorithm model

2023-09-14；

2023-10-08

TG760.89

A

1672-9242(2023)10-0039-08

10.7643/ issn.1672-9242.2023.10.005

2023-09-14；

2023-10-08

張生鵬, 馬小兵, 劉浩然, 等. 導(dǎo)彈產(chǎn)品貯存壽命多源信息融合評估技術(shù)綜述[J]. 裝備環(huán)境工程, 2023, 20(10): 39-46.

ZHANG Sheng-peng, MA Xiao-bing, LIU Hao-ran, et al. A Review on Multi-Source Information Fusion Evaluation Techniques for Missile Products Storage Life[J]. Equipment Environmental Engineering, 2023, 20(10): 39-46.

責(zé)任編輯：劉世忠