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時間:2011-02-10 16:00來源:藍天飛行翻譯 作者:admin
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"的二元函數(shù),根據(jù)極值的必要條件,有)"和)。將式(* +, +-)分別對 和 "
求偏導,并令偏導數(shù)為 ,我們得到如下兩個方程 (%& )0 1.(" % /(%& )0 +."( %  (%& )0 1.(( % /(%& )0
."" % +/’"’"+/’(’(
(* +, +"2) (%&’")(."( + .(()(" +")(%&’()3(.(" + ."")"(* +, +",)
式(* +, +"2)和(* +, +",)兩方程聯(lián)立可求得 和 "。這里,方程(* +, +"2)是僅含未知數(shù) 的方程,可用牛頓迭代法求解出滿足精度要求的近似解 ,再代入式(* +, +",)求出 "。(四)紐曼—皮爾遜方法
如前所述,要正確地估計錯誤診斷的代價往往是十分困難的,為此往往采用使某種診斷錯誤概率降低到是小的原則,確定臨界值 ?紤]到漏檢與謊報相比,危險和代價較大,所以,采有將謊報的概率保持在允許限度內(nèi),使漏檢概率降至最低。從圖 *
+, +"可看出,降低漏檢概率,需將 左移,這將會增大謊報概率,因此,我們可按下式確定臨界值 ,即 " % / (%&’")0 34(* +, +"5)式中, 4為給定的謊報概率的允許限度。按式(* +, +"5)確定臨界值 的方法稱為紐曼—皮爾遜方法。
4的先取按下式
4 3 6(

(* +, +"*)
式中, 6稱為安全系數(shù),取決于診斷工具的分辨能力、缺陷的危險性和經(jīng)濟上的考慮等等。如果缺陷引起的后果有限,可取 6 3" 78;如果缺陷的危險性很大,取 63 8 7"。對于極少發(fā)生( ( 9:")但危險性十分大的缺陷, 6值還可以取大些。
由式(* +, +"5)確定臨界值 ,可用牛頓迭代法求其近似實根。令 ;;;;;;;;; "( )3 " % / (%&’")0 +4 3" +<[( + &’")]+4(* +, +"-)式中, <( & ’")3 % + /(%&’")0,即機件正常條件下含鐵量的分布函數(shù)。 "(=)3 +"(%&’")(8 +, +">)
( ? +")+ "[( ?+")
(?)3 "[=( ? +")](* +, +()
•"-•
 
"為第 次牛頓迭代的計算%、.)。
( )( "、
例如, (&’(%) %
*+( +,)) 、(&’()) %
*+( +%))) 、.% "/0,1 "/%時,若選) ) ) )
初值 ("") )%(% 2)) )%(, 2%))-/ ,,則只需經(jīng)過 ,次迭代就得到業(yè)確到小數(shù)
點后兩位的近似解 (",) 3/ 44[ ""
(4) 3/ 450,(,) 3/ 44)]。
二、貝葉斯診斷方法
貝葉斯診斷方法是在貝葉斯公式基礎上發(fā)展起來的一種統(tǒng)計診斷方法。這種方法具有簡單易行、效果好的優(yōu)點,但是所需的預備信息量大,如果積累的統(tǒng)計資料足夠,這種方法不失為可靠而有效的方法。
假定機器或系統(tǒng)在運行過程中可能處于, %個( (%,(),., (6)狀態(tài)之一,在這些可能的狀態(tài)中只有一個狀態(tài)是正常的狀態(tài),其余的狀態(tài)下機器均存在有這種或那種缺陷。在實踐中,一般我們假設狀態(tài) (( -7)是互相排斥的,
與 (7即機器或系統(tǒng)在檢測時只可能處于一種狀態(tài),不能同時處于幾種狀態(tài)。如果機器可能同時處于多種狀態(tài),那么,除了要考慮單獨的狀態(tài) (%,(),., (8之外,還應考慮這些狀態(tài)的組合 (82% (% *(),..
機器處于狀態(tài) (的先驗概率是由積累的統(tǒng)計資料確定的,例如,在檢測了 9臺機器后,統(tǒng)計有 9臺機器處于狀態(tài) (,那么
.( () 99
6
并且有 ’.(()%
 %
我們進一步考慮,當機器處于某個狀態(tài) (時,可能具有特征 :7,并且出現(xiàn)特征 :的條件概率為 .( :7 ;(),這一組條件概率 .(:7 ;(%)、.( :7 ;())、., .(:7 ;(6)也是從實際檢測機器的運行狀況中得到的,例如,當檢測 9臺處于狀態(tài) (的機器之后,統(tǒng)計其中有 97臺機器具有特征 :7,則 <(:7 ;() 97 ;9這樣,機器處于狀態(tài) (并且具有特征 :7的復合概率為 .((:).(() .(•.:( 7):7 ;()
同理 .((:7).(:7)•.(( ;:7)其中條件概率 .(( ;:7)的意義是“通過檢測,發(fā)現(xiàn)機器或系統(tǒng)具有特征 :7的條件下,機器或系統(tǒng)處于狀態(tài) (的概率”,在上二式中解條件概率 .((7 ;:),我們有: •%""0•
 

("%)&(") (•( %)% ’" )
在上式中概率 ()是在所有機器中,不論這些機器的狀態(tài)如何,出現(xiàn)特征 %的概率。如果在總數(shù) (臺的機器中,檢測其中的 (%臺機器具有特征 %,則
( %)& ((%
但這里的概率 (%)不需要專門通過統(tǒng)計得到。事實上通過全部 (")和 (% ’" )值,即可求出 ( %)值:
(%)& ’( "*)•(% ’" *)
)*&+
這是因為特征 %總是伴隨著一個狀態(tài),而且只有一個狀態(tài) "出現(xiàn)的緣故。
這樣,我們可以得到貝葉斯公式:
( " ’%)&( ")•(% ’" )(, -. -/+)
)*&+("*)•(% ’" *)
貝葉斯公式回答了這樣一個問題:當機器或系統(tǒng)實際上具有特征 %時,它由先驗概率 ( ")表述了后驗概率 ( " ’%)。
一般來說,通過檢測所得到的機器特征,往往是定量的,例如溫度、壓力等參數(shù);有時還可能是連續(xù)變量,而我們這里的特征只能是定性的描述。為了解決此矛盾,應該把所檢測的參數(shù)劃分為區(qū)間,例如排氣溫度高于 .01和低于 .0+2兩個區(qū)間,當機器的實際排氣溫度高于 .01時,我們說機器出現(xiàn)特征 %;而當機器的實際排氣溫度低于 .01時,則認為機器無此特征 %。
現(xiàn)在考慮用特征集 &(+,/,., 3)檢測機器狀態(tài)的情況。在多數(shù)實際情況下,特別是當特征數(shù)目很多的時候,特征之間往往是相互獨立的,即使有的特征之間存在某些相關的聯(lián)系,仍可把它們當作相互獨立的特征來考慮。這時:
 
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本文鏈接地址:飛機檢測與維修實用手冊 3(75)

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