基于混合不确定性信息处理的复杂分层系统健康评估

The health assessment problems of critical application systems in equipments are investigated, in consideration of the complexity of system functions, hierarchy of structural relationship and changeability of operation environments, by means of uncertainty quantification models and approaches, with the aim of non-probabilistic uncertainty measurements and non-probabilistic modeling under both aleatory uncertainty and epistemic uncertainty. Referring to inaccurate and incomplete information, as well as excessive calculation in the process of non-probabilistic assessment, this project investigates an assessment framework of high-efficiency surrogate model, along with an efficient information-fusion algorithm, with the result of quantitative inference under a specific confidence. Afterwards, such methodologies as hierarchical model description and from-bottom-to-top uncertainty propagation for complex key systems are presented, on the basis of analytic hierarchy process. Moreover, based on the aforementioned work, this project particularly provides an application of a typical key system under hybrid uncertainty, with the properties of hierarchical structure and insufficient information. Those efforts are devoted to a comprehensive health assessment, applying multiplex information fusion with multi-source, multi-level and heterogeneous data sets, which is feasible and effective for equipments design and improves of health assessment technologies.

以装备中的复杂分层系统健康评估为应用背景，考虑装备功能的复杂性、结构关系的层次性和应用环境的可变性，结合不确定性量化模型和测度论，研究同时计及随机和认知不确定性的非概率度量方法和健康评估非概率模型。同时，针对不确定性综合处理过程中信息不完备和计算量过大的问题，研究兼顾精度与效率的高精度代理模型和融合多源信息的高效算法，进行一定预测置信度下的定量推断。继而，基于层次分析思想，研究复杂分层系统层次模型的描述方法、不确定性在层次模型中从底层向顶层传播的处理方法。然后，以混合不确定性表征、处理和传播方法为基础，选取同时具有混合不确定性和分层特点的典型复杂分层系统进行实例验证，最终建立一套可以综合处理混合不确定性、能够融合包括多源、多层和异构不确定性信息在内的多元信息，且具有较高适应性的健康评估方法，为提高装备的健康评估水平提供支撑。

针对装备功能的复杂性、结构关系的层次性和应用环境的可变性，本项目以复杂分层系统健康评估为研究背景，主要研究内容为：（1）同时计及随机不确定性和认知不确定性的综合表征与传播处理方法；（2）不确定性量化中的高精度代理模型和高效算法；（3）复杂分层要害系统中的不确定性传播方法；（4）基于混合不确定性处理的复杂分层要害系统健康评估方法及算例验证。通过对现有的不确定性量化理论与健康评估方法进行详细分析，建立不确定性综合表征与传播处理方法，开展不确定性分析方法、证据理论、非精确概率论、信息融合等相关理论的研究。对复杂分层系统中存在的不确定性来源、性质进行分析，建立合理的模型描述不确定性、多源信息建模和定量化方法以及信息冲突下的信息融合方法。针对多源信息存在冲突问题，提出解决冲突的一般模型和算法、传播机制和耦合算法以及多层系统的灵敏度分析方法。对复杂分层系统中所包含的不确定性因素的不确定程度进行定量估计，对影响健康评估的不确定性量建立高精度代理模型。该项目在国家自然科学基金委的资助下取得了一系列研究成果，其中SCI论文14篇、EI论文6篇，授权发明专利2件、申请发明专利4件，软件著作权1件，主办国际学术会议5次，应邀做大会报告5次。项目最终形成了可以综合处理混合不确定性、能够融合包括多源、多层和异构不确定性信息在内的多元信息，且具有较高适应性的健康评估方法，为提高我国复杂装备系统的健康评估水平提供理论支撑。