一种仿真模型的可信度评估方法与流程

本技术涉及仿真模型验证。更具体地，本技术涉及一种仿真模型的可信度评估方法。

背景技术：

1、仿真模型的可信度评估是装备论证与试验鉴定过程中的关键环节，其评估结论直接影响仿真模型能否替代实物试验用于性能预测与方案比选。随着飞行器动态特性日趋复杂，仿真模型输出的时序数据往往跨越多个运行阶段，各阶段的状态量变化剧烈程度存在显著差异，这对仿真模型可信度评估方法的阶段适应性提出了更高要求。

2、公开号为cn121211953a的中国专利申请文件公开了一种仿真结果的准确性确定方法、装置、电子设备和存储介质，该方法获取待验证的仿真结果并从中提取目标产品的各个目标参数，根据各个目标参数构建多模态特征向量，将多模态特征向量输入至评估模型得到仿真结果对应的准确性参数。该方法通过多模态特征向量与评估模型的组合实现仿真结果准确性的整体判定。

3、然而，上述方法将仿真结果作为整体输入评估模型进行一次性判定，未区分仿真过程中各运行阶段动态特性的差异。当被仿真对象在不同阶段的状态量变化剧烈程度存在显著差异时，采用统一的评估标准将导致动态平稳阶段的偏差异常被掩盖，而动态剧烈阶段的正常波动被误判为失控，使得评估结论无法真实反映仿真模型在各阶段的实际表现，降低了可信度评估结论的区分能力与工程指导价值。

技术实现思路

1、本技术提供一种仿真模型的可信度评估方法，旨在解决上述现有技术中仿真模型可信度评估方法未区分各运行阶段动态特性差异而导致评估结论区分能力不足的技术问题。

2、本技术提供了一种仿真模型的可信度评估方法，所述评估方法包括：s101，获取仿真模型的输出时序数据与试验基准数据并对应作差，得到偏差序列；s102，根据所述输出时序数据计算各时刻的绝对变化率得到变化率序列，依据所述变化率序列的突变指标确定边界以划分所述偏差序列，形成各阶段的偏差子序列；s103，计算各阶段偏差子序列的阶段偏差均值、阶段偏差标准差以及阶段波动度；s104，对各阶段的阶段波动度求均值得到全程波动度均值，将各阶段的阶段波动度除以所述全程波动度均值并乘以预设的基准灵敏度系数，得到各阶段的阶段灵敏系数，结合对应阶段的所述阶段偏差均值和所述阶段偏差标准差构建对应阶段的阶段控制上限与阶段控制下限；s105，对比各阶段的偏差子序列与对应阶段的所述阶段控制上限及所述阶段控制下限得到对应阶段的阶段受控率，依据各阶段的阶段灵敏系数确定对应阶段的评估置信因子并与对应阶段的阶段受控率相乘，得到各阶段的调制后受控率，进而对各阶段的调制后受控率加权求和，输出全程可信度得分。

3、偏差序列经变化率突变检测被划分为各阶段的偏差子序列后，各阶段的阶段波动度比值决定了对应阶段的阶段灵敏系数，进而生成与该阶段偏差离散程度相适配的阶段控制上限与阶段控制下限。阶段灵敏系数同时参与评估置信因子的计算，对控制限宽松程度带来的受控率区分度下降进行定量补偿。该机制将判定标准的确定与判定结论的权重调节统一关联至同一参数，使全程可信度得分的计算在各阶段之间具备可比性，消除了因各阶段动态特性差异导致的评分偏倚。

4、进一步地，得到偏差序列之后，所述评估方法还包括：统计所述偏差序列的全程采样点数，响应于所述全程采样点数少于预设点数阈值，终止评估流程；响应于所述全程采样点数不小于所述预设点数阈值，触发根据所述输出时序数据计算各时刻的绝对变化率得到变化率序列的步骤。

5、进一步地，依据所述变化率序列的突变指标确定边界，包括：分别计算所述变化率序列的变化率均值与变化率标准差；将所述变化率序列中各时刻的绝对变化率减去所述变化率均值，将所得的差值除以所述变化率标准差，得到各时刻的突变指标。

6、进一步地，划分所述偏差序列，形成各阶段的偏差子序列，包括：将所述突变指标大于边界判定倍数的时刻标记为候选边界时刻；响应于存在多个候选边界时刻在时间轴上相邻且连续出现，将彼此相邻连续出现的候选边界时刻归为同一候选边界组，提取候选边界组中突变指标最大的候选边界时刻作为该候选边界组的最终阶段边界；按照各所述最终阶段边界对所述偏差序列进行切割，形成各阶段的偏差子序列。

7、进一步地，将所述突变指标大于边界判定倍数的时刻标记为候选边界时刻之后，所述评估方法还包括：获取被仿真对象的先验阶段数，统计所述最终阶段边界的当前边界数量；响应于所述当前边界数量大于所述先验阶段数与1的差值，以预设步长上调所述边界判定倍数，并返回执行将所述突变指标大于所述边界判定倍数的时刻标记为候选边界时刻的步骤；响应于所述当前边界数量不大于所述先验阶段数与1的差值，执行按照各所述最终阶段边界对所述偏差序列进行切割的步骤。

8、在候选边界数量超过先验阶段数约束时，以预设步长逐次上调边界判定倍数并重新执行检测，直至边界数量收敛至合理范围。该迭代机制使阶段划分结果与被仿真对象的实际阶段结构保持一致，防止因检测灵敏度过高而将同一阶段内的局部波动误切为独立阶段，保证了后续各阶段统计量计算和控制限构建的物理合理性。

9、进一步地，形成各阶段的偏差子序列之后，所述评估方法还包括：统计各阶段的所述偏差子序列的阶段采样点数；响应于任意阶段的所述阶段采样点数少于极小长度阈值，将该阶段对应的偏差子序列归并至相邻阶段中阶段采样点数最小的目标相邻阶段，并同步更新所述目标相邻阶段的偏差子序列。

10、进一步地，结合对应阶段的所述阶段偏差均值和所述阶段偏差标准差构建对应阶段的阶段控制上限与阶段控制下限，包括：依据预设的灵敏系数下限与预设的灵敏系数上限对各阶段的阶段灵敏系数进行数值截断，得到各阶段的截断灵敏系数；将所述对应阶段的阶段偏差标准差乘以所述对应阶段的截断灵敏系数，得到所述对应阶段的动态阶段容差；将所述对应阶段的阶段偏差均值加上所述动态阶段容差得到所述对应阶段的阶段控制上限，将所述对应阶段的阶段偏差均值减去所述动态阶段容差得到所述对应阶段的阶段控制下限。

11、对阶段灵敏系数施加灵敏系数下限与灵敏系数上限的截断约束后生成截断灵敏系数，再以截断灵敏系数与阶段偏差标准差的乘积构建动态阶段容差。下限截断避免了波动度极小阶段的控制限过度收窄而产生大量误判，上限截断避免了波动度极大阶段的控制限过度放宽而丧失异常捕捉能力，两侧截断共同约束了控制限宽度的合理范围。

12、进一步地，依据各阶段的阶段灵敏系数确定对应阶段的评估置信因子，包括：将对应阶段的所述阶段灵敏系数与所述基准灵敏度系数进行比较，获取数值最大者作为对应阶段的比较分母；将所述基准灵敏度系数除以对应阶段的所述比较分母，将得到的商值作为对应阶段的评估置信因子。

13、进一步地，对比各阶段的偏差子序列与对应阶段的所述阶段控制上限及所述阶段控制下限之前，所述评估方法还包括：获取对应阶段的极小测量精度；响应于对应阶段的所述阶段偏差标准差小于所述极小测量精度，且对应阶段的所述阶段偏差均值的绝对值小于所述极小测量精度，判定对应阶段触发微小偏差豁免状态；将触发所述微小偏差豁免状态的对应阶段的阶段受控率赋值为满分受控率，并免除对应阶段的对比步骤。

14、当某阶段的阶段偏差标准差与阶段偏差均值绝对值均低于极小测量精度时触发微小偏差豁免状态，直接赋予满分受控率并免除逐时刻对比。该机制识别出偏差量级已低于测量系统分辨能力的阶段，避免了对测量噪声层面的微小数值差异执行无意义的统计判定，减少了不必要的计算开销并消除了因测量精度限制导致的虚假失控标记。

15、进一步地，得到对应阶段的阶段受控率，包括：在对应阶段的偏差子序列中，将数值位于阶段控制上限与阶段控制下限之间、且连续大于阶段偏差均值或连续小于阶段偏差均值的时刻，记录为一个同侧连续序列，当遇到数值越限或数值切换至所述阶段偏差均值的另一侧时，当前同侧连续序列的统计终止；响应于任一同侧连续序列的时刻数量不小于趋势连串阈值，将该序列中的时刻标记为趋势失控点；将阶段采样点数减去越限时刻数并减去所述趋势失控点对应的时刻数，得到对应阶段的受控时刻数；将受控时刻数除以阶段采样点数，得到对应阶段的阶段受控率；其中，越限时刻数为偏差子序列中数值大于阶段控制上限或小于阶段控制下限的时刻数。

16、在越限判定的基础上叠加趋势连串检测，将连续分布于阶段偏差均值同一侧且同侧时刻数量不小于趋势连串阈值的时刻标记为趋势失控点并从受控时刻数中扣除。该机制捕捉了仿真模型渐变型系统偏差的失真模式，弥补了单点越限判定仅能识别突发性大幅偏差而遗漏缓慢漂移趋势的不足，使阶段受控率能够同时反映瞬时失控与趋势失控两类异常。

17、本技术具有以下技术效果：

18、本技术提供的仿真模型可信度评估方法，针对仿真模型输出时序数据与试验基准数据之间的偏差，依据输出状态量变化率的突变特征自适应划分动态阶段，对各阶段独立建立与其波动特性相匹配的差异化控制限，并引入评估置信因子对宽松控制限下的受控率进行补偿折减，最终以加权求和方式输出全程可信度得分。该方法使得可信度评估结论能够适应被仿真对象全程动态特性的非均匀性，避免了单一固定控制限在动态剧烈阶段产生大量误判或在动态平稳阶段掩盖偏差异常的问题，提高了可信度评估结论对仿真模型真实表现的区分能力。