18、导弹武器可靠性建模与预测及粒子滤波算法研究

导弹武器可靠性建模与预测及粒子滤波算法研究

导弹武器可靠性建模与预测

导弹武器作为战略工具，其可靠性和可用性与国家安全密切相关。导弹武器组成复杂，包含众多电子设备，其中惯性导航系统最为重要且脆弱，受外部环境影响，其性能常出现退化。统计显示，70%的导弹武器故障分布与惯性导航系统密切相关。因此，对该系统的性能退化进行建模和预测至关重要。

由于导弹武器的可靠性常随陀螺漂移增加而降低，所以可将其可靠性作为衡量导弹武器性能的关键指标。通过对近年来75枚导弹的数据进行统计分析，得到了某型导弹在测试期间的可靠性变化规律曲线。鉴于进行此类测试耗时且成本高，有必要对导弹的可靠性变化过程进行建模和预测。

可靠性数据参考点

对于与安全密切相关的设备，研究人员不仅关注其可靠性的具体数值，还关注该数值背后所反映的设备可靠性水平。通常，可使用“非常高”“高”“平均”“低”“非常低”等语义变量来评估可靠性等级。为简化研究，将可靠性水平分为“高”（F1）、“平均”（F2）和“低”（F3）三类，定义状态识别框架F = {Fj, j = 1, 2, 3} = {High, Average, Low}。
通过基于规则的信息转换技术，在该框架下评估所有与可靠性相关的因素。根据可靠性数据的特点，采用类似方法确定数据转换的等效规则，参考点如下表所示：
| 语义 | 高（F1） | 平均（F2） | 低（F3） |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 值 | 1.0 | 0.8 | 0.65 |

例如，图中第35个可靠性值为0.9412，根据上述参考点，使用基于规则的转换技术可将其转换为S(y(35)) = {(