基于蒙特卡洛仿真的隐蔽功能系统两水平不完美检测策略优化方法及系统

本发明涉及维修保障，尤其涉及一种基于蒙特卡洛仿真的隐蔽功能系统两水平不完美检测策略优化方法及系统。

背景技术：

1、隐蔽功能系统广泛应用于航空航天防护装置、工业机组以及在线监测设备等安全关键场景。这类系统在运行过程中可能持续发生性能退化，由正常状态逐渐进入缺陷状态，并进一步发展为失效状态。由于其缺陷状态和失效状态通常无法自主显现，需要通过周期性检测才能识别系统当前运行状态。与此同时，系统运行过程中还可能受到外部环境随机冲击的影响，当随机冲击达到一定程度时，会引起系统突发失效。因此，隐蔽功能系统在检测时刻所处的实际状态不仅受到自身退化过程影响，还受到随机冲击作用，使系统状态演化过程具有较强的不确定性。

2、现有技术通常通过周期性检测获取系统状态，并根据检测结果实施相应的预防性维修或修复性维修。但是，受检测设备精度、检测环境以及人工操作等因素影响，实际检测过程中通常存在误检和漏检现象，检测结果与系统真实状态之间并非完全一致。例如，正常状态可能被误判为缺陷状态，缺陷状态可能被误判为正常状态或失效状态，失效状态也可能被误判为缺陷状态。采用单一检测水平时，通常需要在检测成本与检测精度之间进行折中；采用不同检测水平虽然能够根据系统状态配置不同的检测精度，但不同真实状态、不同检测结果以及相应误检情况之间的关系更加复杂。

3、在系统退化和随机冲击共同存在的情况下，同一检测时刻下的系统状态可能由不同状态演化过程形成。系统失效既可能由逐步退化导致，也可能由随机冲击导致，还可能由退化失效与随机冲击共同作用形成。不同状态演化路径在不完美检测条件下又可能产生不同检测结果，并进一步对应不同的系统更新方式。因此，如果仅根据检测结果直接进行维修决策，或者分别考虑系统退化、随机冲击和检测误差，难以完整描述状态演化路径、检测结果以及更新行为之间的对应关系，进而影响不同更新情形发生概率、维修成本以及更新周期的确定准确性。

4、此外，周期检测的检测时间间隔会影响系统状态被发现的时机、检测次数、检测成本以及失效状态未被及时发现所产生的停机成本。检测时间间隔较短时，检测次数增加，相应检测成本增大；检测时间间隔较长时，又可能延长缺陷状态或失效状态未被发现的持续时间，增加系统失效相关成本。因此，在同时存在系统退化、随机冲击以及不完美检测的情况下，如何根据不同状态演化路径及其检测结果确定相应更新情形的发生概率、维修成本和更新周期，并据此合理确定周期检测的检测时间间隔，仍是隐蔽功能系统检测维修策略优化中需要解决的问题。

技术实现思路

1、为此，本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中难以在隐蔽功能系统退化、随机冲击及两水平不完美检测共同作用下准确表征状态演化路径、检测结果与更新行为之间的关联关系，进而难以基于不同更新情形对应的维修成本和更新周期合理确定检测时间间隔的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于蒙特卡洛仿真的隐蔽功能系统两水平不完美检测策略优化方法，包括：

3、获取隐蔽功能系统的退化参数、随机冲击参数、两水平不完美检测参数和维修参数，将周期检测的检测时间间隔确定为决策变量，确定所述检测时间间隔的候选值集合；

4、针对所述候选值集合中的各候选值，根据所述候选值确定对应的检测时刻和检测区间；根据所述退化参数建立所述隐蔽功能系统的退化过程，根据所述随机冲击参数建立所述隐蔽功能系统的随机冲击过程；根据所述退化过程确定各检测时刻对应的退化状态，根据所述随机冲击过程确定各检测区间内导致突发失效的随机冲击发生情况；根据所述退化状态和所述随机冲击发生情况确定各检测时刻对应的状态演化路径及各所述状态演化路径的发生概率；

5、根据所述两水平不完美检测参数确定各所述状态演化路径对应的检测结果及各所述检测结果的发生概率，根据各所述检测结果确定对应的更新类型；

6、根据各所述状态演化路径的发生概率和各所述检测结果的发生概率确定各所述更新类型的发生概率，根据各所述更新类型的发生概率和所述维修参数确定各所述更新类型对应的期望维修成本和期望更新周期，根据各所述期望维修成本和各所述期望更新周期构建维修成本率模型；

7、基于所述维修成本率模型对所述候选值集合中的各候选值进行蒙特卡洛仿真，得到各候选值对应的期望维修成本率，将最小期望维修成本率对应的候选值确定为最优检测时间间隔，得到所述隐蔽功能系统的两水平不完美检测策略。

8、在本发明的一个实施例中，根据所述退化状态和所述随机冲击发生情况确定各检测时刻对应的状态演化路径及各所述状态演化路径的发生概率的方法为：

9、将所述候选值集合中的任一候选值记为，第次检测对应的检测时刻为；

10、在时刻的退化状态为正常状态且未发生导致突发失效的随机冲击时，确定对应的状态演化路径为正常状态演化路径；

11、在时刻的退化状态为缺陷状态且未发生导致突发失效的随机冲击时，确定对应的状态演化路径为缺陷状态演化路径；

12、在时刻的退化状态为失效状态且未发生导致突发失效的随机冲击时，确定对应的状态演化路径为软失效状态演化路径；

13、在时刻的退化状态为正常状态或缺陷状态，且检测区间内至少发生一次导致突发失效的随机冲击时，确定对应的状态演化路径为硬失效状态演化路径；

14、在时刻的退化状态为软失效状态，且检测区间内至少发生一次导致突发失效的随机冲击时，确定对应的状态演化路径为软失效和硬失效共同发生的复合失效状态演化路径；

15、根据各所述状态演化路径对应的退化状态在所述退化过程中的发生情况以及对应的随机冲击发生情况，确定各所述状态演化路径的发生概率。

16、在本发明的一个实施例中，根据所述两水平不完美检测参数确定各所述状态演化路径对应的检测结果及各所述检测结果的发生概率的方法为：

17、所述两水平不完美检测参数包括低水平检测精度、高水平检测精度和缺陷状态误检概率参数，其中，；

18、根据所述低水平检测精度，将正常状态对应的检测结果确定为正常状态或缺陷状态，其中，正常状态被检测为正常状态的概率为，正常状态被检测为缺陷状态的概率为；

19、根据所述高水平检测精度和所述缺陷状态误检概率参数，将缺陷状态对应的检测结果确定为正常状态、缺陷状态或失效状态，其中，缺陷状态被检测为正常状态的概率为，缺陷状态被检测为缺陷状态的概率为，缺陷状态被检测为失效状态的概率为；

20、根据所述高水平检测精度，将失效状态对应的检测结果确定为缺陷状态或失效状态，其中，失效状态被检测为缺陷状态的概率为，失效状态被检测为失效状态的概率为；

21、根据各所述状态演化路径对应的状态、所述两水平不完美检测参数以及对应检测时刻之前的检测结果发生情况，确定各所述状态演化路径对应的各检测结果的发生概率。

22、在本发明的一个实施例中，根据各所述检测结果确定对应的更新类型的方法为：

23、设检测次数为；

24、在第次检测时检测结果为正常状态时，将对应的更新类型确定为基于年龄的预防性更换；

25、在第次检测时检测结果为缺陷状态时，将对应的更新类型确定为基于缺陷的预防性更换；

26、在第次检测时检测结果为失效状态时，将对应的更新类型确定为基于失效的修复性更换，其中，。

27、在本发明的一个实施例中，根据各所述状态演化路径的发生概率和各所述检测结果的发生概率确定各所述更新类型的发生概率，根据各所述更新类型的发生概率和所述维修参数确定各所述更新类型对应的期望维修成本和期望更新周期的方法为：

28、根据各所述状态演化路径对应的检测结果，将各所述状态演化路径的发生概率和对应的所述检测结果的发生概率按照所述更新类型进行组合，分别得到基于年龄的预防性更换、基于缺陷的预防性更换和基于失效的修复性更换的发生概率；

29、根据各所述更新类型的发生概率、对应的检测次数和检测水平，从所述维修参数中确定各所述更新类型对应的检测成本和更换成本；对于发生失效的状态演化路径，根据失效发生至检测出失效之间的时间确定对应的停机成本，根据所述检测成本、所述更换成本和所述停机成本确定各所述更新类型对应的期望维修成本；

30、设检测次数为，将在第次检测时进行所述基于年龄的预防性更换对应的期望更新周期确定为，将在第次检测时进行所述基于缺陷的预防性更换和所述基于失效的修复性更换对应的期望更新周期确定为，其中，。

31、在本发明的一个实施例中，根据各所述期望维修成本和各所述期望更新周期构建维修成本率模型的方法为：

32、将所述基于年龄的预防性更换、所述基于缺陷的预防性更换和所述基于失效的修复性更换对应的期望维修成本分别记为、和，对应的期望更新周期分别为、和；

33、根据各更新类型对应的期望维修成本与期望更新周期的比值，构建所述维修成本率模型：

34、，

35、其中，表示期望维修成本率，表示检测时间间隔，表示预设检测次数，表示发生基于缺陷的预防性更换或基于失效的修复性更换时对应的检测次数。

36、在本发明的一个实施例中，根据所述退化参数建立所述隐蔽功能系统的退化过程，根据所述随机冲击参数建立所述隐蔽功能系统的随机冲击过程的方法为：

37、根据所述退化参数确定所述隐蔽功能系统处于正常阶段和缺陷阶段的持续时间分布，根据所述正常阶段和所述缺陷阶段的持续时间分布，建立所述隐蔽功能系统由正常状态进入缺陷状态、由缺陷状态进入失效状态的退化过程；

38、根据所述随机冲击参数确定随机冲击的到达规律、冲击力分布和冲击失效阈值，根据所述随机冲击的到达规律和所述冲击力分布建立所述随机冲击过程，将冲击力大于所述冲击失效阈值的随机冲击确定为导致突发失效的随机冲击。

39、在本发明的一个实施例中，根据所述退化过程确定各检测时刻对应的退化状态，根据所述随机冲击过程确定各检测区间内导致突发失效的随机冲击发生情况的方法为：

40、根据所述退化过程中正常阶段和缺陷阶段的持续时间与各检测时刻的对应关系，确定各检测时刻对应的退化状态为正常状态、缺陷状态或失效状态；

41、根据所述随机冲击过程中各检测区间内的随机冲击到达情况以及各随机冲击的冲击力与冲击失效阈值的比较结果，确定各检测区间内是否发生导致突发失效的随机冲击。

42、在本发明的一个实施例中，基于所述维修成本率模型对所述候选值集合中的各候选值进行蒙特卡洛仿真，得到各候选值对应的期望维修成本率的方法为：

43、对所述维修成本率模型中的参数进行赋值；

44、分别选取所述候选值集合中的各候选值作为所述检测时间间隔，根据各所述候选值对应的检测时刻和检测区间进行蒙特卡洛仿真，确定各所述候选值对应的状态演化路径、检测结果和更新类型，根据各所述更新类型对应的期望维修成本和期望更新周期，利用所述维修成本率模型计算各所述候选值对应的期望维修成本率。

45、基于同一发明构思，本发明还提供了一种基于蒙特卡洛仿真的隐蔽功能系统两水平不完美检测策略优化系统，包括：

46、参数确定模块，用于获取隐蔽功能系统的退化参数、随机冲击参数、两水平不完美检测参数和维修参数，将周期检测的检测时间间隔确定为决策变量，确定所述检测时间间隔的候选值集合；

47、状态演化路径确定模块，用于针对所述候选值集合中的各候选值，根据所述候选值确定对应的检测时刻和检测区间；根据所述退化参数建立所述隐蔽功能系统的退化过程，根据所述随机冲击参数建立所述隐蔽功能系统的随机冲击过程；根据所述退化过程确定各检测时刻对应的退化状态，根据所述随机冲击过程确定各检测区间内导致突发失效的随机冲击发生情况；根据所述退化状态和所述随机冲击发生情况确定各检测时刻对应的状态演化路径及各所述状态演化路径的发生概率；

48、检测更新确定模块，用于根据所述两水平不完美检测参数确定各所述状态演化路径对应的检测结果及各所述检测结果的发生概率，根据各所述检测结果确定对应的更新类型；

49、维修成本率构建模块，根据各所述状态演化路径的发生概率和各所述检测结果的发生概率确定各所述更新类型的发生概率，根据各所述更新类型的发生概率和所述维修参数确定各所述更新类型对应的期望维修成本和期望更新周期，根据各所述期望维修成本和各所述期望更新周期构建维修成本率模型；

50、检测策略优化模块，用于基于所述维修成本率模型对所述候选值集合中的各候选值进行蒙特卡洛仿真，得到各候选值对应的期望维修成本率，将最小期望维修成本率对应的候选值确定为最优检测时间间隔，得到所述隐蔽功能系统的两水平不完美检测策略。

51、本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

52、本发明同时考虑隐蔽功能系统的退化过程和随机冲击过程，根据不同检测时刻的退化状态及随机冲击发生情况确定对应的状态演化路径，并结合两水平不完美检测参数确定不同状态演化路径对应的检测结果及其发生概率，从而将系统真实状态、随机冲击影响及检测误差统一纳入检测维修策略的分析过程，使不同更新情形的确定更加完整。

53、在此基础上，本发明根据各更新类型的发生概率以及相应的维修参数，确定期望维修成本和期望更新周期并构建维修成本率模型，通过蒙特卡洛仿真计算不同检测时间间隔对应的期望维修成本率，将期望维修成本率最小时对应的检测时间间隔确定为最优检测时间间隔，从而在综合考虑检测成本、更换成本及失效相关成本的情况下优化两水平不完美检测策略，提高隐蔽功能系统检测维修决策的合理性。