基于信息融合的复杂系统健康管理预测与决策方法研究

Our country is facing critical period of positive economic and social transformation, national defense construction and upgrading. Complex systems are playing an increasingly important role in the current economic and social environment. It is both theoretical importance and practical significance to carry out study of prognostics and decision-making for complex systems health management. Information is the basis of scientific prediction and decision-making. Through the summary and analysis of the relevant research status, the project intends to conduct the following research: (1) Achieve effective information for prediction and decision support based on information fusion theory and methods. Solve the prognostic information selection and decision-level information fusion issues, and build the information fusion process for complex systems Prognostics and Health Management. (2) Design integrated prognostic framework, establish the prognostic index system with scientific qualitative and quantitative prognostics sharing the same information structure. Implement comparative study from the methods’ characteristics, and other aspects as suitability with the objective systems, establish prognostic selection model. (3) Overcome limitations for static decision which only rely on experience distribution or established indicators, establish the information fusion and integrated prognostics-based dynamic health management decision-making process with the dynamic changes in the environment of complex systems. The project is expected to achieve some substantial results through the study of these three aspects, and to provide theory and methods basis for the construction of information fusion-based prognostics and decision-making models for complex systems.

我国正值经济社会转型、国防建设与国力提升的关键时期，复杂系统在当前经济社会中发挥了愈发重要的作用。开展复杂系统健康管理的预测与决策理论与方法研究具有重要的理论价值和实际意义，而信息是科学预测与决策的基础。通过对相关研究现状的总结与评析，本项目拟进行如下研究：（1）基于信息融合理论和方法，达成对预测与决策的有效信息支持，研究预测信息选取与决策级信息融合问题，构建复杂系统预测与健康管理的信息融合过程。（2）设计综合预测框架，科学确立定性与定量预测共享信息结构的预测指标体系。并从方法特点、与系统相适性等方面对预测模型进行比较研究，建立预测选择模型。（3）克服仅依靠经验分布和既定指标进行静态决策的局限，建立在复杂系统动态变化环境下，基于信息融合与综合预测的健康管理动态决策过程。项目预期通过对以上三个方面的研究取得一些实质性结果，为构建有效的基于信息融合的复杂系统预测与决策模型提供理论和方法基础。

在国民经济各行业中，尤其是金融、通信、建筑、交通、装备制造等重要领域，各类复杂系统业支撑着体系运转和产业发展，且通常都耗资巨大，影响面广，发生运行事故或管理决策失误容易造成重大经济损失甚至危及人员生命。复杂系统在不断提高综合性能的同时，随之增加的复杂性与不确定性也带来了经济性、安全性、可靠性等问题，复杂系统健康管理在此背景下应运而生。.项目既定研究计划是探讨基于信息融合的复杂系统健康管理预测与决策方法。具体研究要点包括：（1）面向复杂系统健康管理预测与决策的信息融合过程研究。（2）基于信息融合的复杂系统健康管理综合预测框架研究。（3）基于信息融合与综合预测的复杂系统健康管理动态决策研究。项目基本按项目计划书的有关进度和内容执行。在项目的开展过程中，发现系统性能评估及诊断决策均是复杂系统健康管理体系中预测与维修决策的关键前提步骤，项目组对基于信息融合的复杂系统诊断决策的理论与方法也进行了重点研究。因此，对项目研究内容涉及的复杂系统健康管理由单纯的预测与决策方法扩展到了全面研究评估、诊断、预测和决策的完整体系。.历时三年的项目研究期，共发表了 5 篇 SCI 检索期刊论文，3 篇 EI 检索会议论文，共计发表学术论文 8 篇；更进一步地，在研究期内完成了相关英文学术专著 1 部并由 Elsevier 出版社出版。这些研究结果覆盖了计划研究的内容并有所扩展，达到了预定的研究目标。.我国正值经济社会转型与综合国力进一步提升的关键时期。项目全面研究了复杂系统综合健康工程与管理技术体系并发展其方法，对于保障复杂系统工作效能与可靠性，减少和避免因系统问题导致的重大损失并增进复杂系统管理科学化与运行维护水平具有重要的理论价值和实际意义。理论上，能够推动预测与健康管理理论的发展，拓宽预测与决策理论的研究领域。同时也可以为实际复杂系统健康管理问题的解决提供思路，也为企业、研究机构等组织中系统管理和决策者的科学决策提供参考。