三模冗余结构下的多传感器融合系统可靠性建模分析

"本文主要探讨了多传感器融合系统的可靠性模型，作者为李军和刘君华，发表在2004年的《西安交通大学学报》上。研究中提出了一种基于三模冗余结构（TMR）的半马尔可夫过程模型，用于评估此类系统的硬件可靠性。该模型假设系统单元寿命服从负指数分布，修复时间服从广义任意分布，并通过引入补充变量转化为马尔可夫过程进行求解。分析和计算结果显示，新模型能够提供关于系统有效性和可靠性的关键指标，且在某些情况下，TMR冗余结构的多传感器融合系统的平均无故障时间（MTBF）比无冗余的单传感器系统高出两个数量级。这表明新模型能更准确地反映系统的实际工作状态，为多传感器融合系统的可靠性评估提供了坚实的理论基础。关键词包括多传感器融合系统、半马尔可夫过程、有效性及可靠性。" 这篇论文的研究焦点在于开发一个适用于多传感器融合系统的新型可靠性模型，特别是在硬件层面。传统的可靠性建模方法往往无法充分考虑系统的复杂动态特性，而新提出的半马尔可夫过程模型则弥补了这一不足。在该模型中，系统单元的寿命和修复时间被赋予了更为灵活的概率分布，即负指数分布和广义任意分布，这种分布考虑了修复时间随时间变化的可能性，使得模型更加贴近实际情况。 通过引入补充变量，这个半马尔可夫过程模型能够转换成一个可求解的马尔可夫过程。马尔可夫过程是一种统计模型，常用于描述系统状态随时间演变的无记忆性质，对于分析系统的可靠性非常有用。利用此模型，研究人员可以计算出系统的关键性能指标，如有效性、可靠性和平均无故障时间等。 论文中的数值分析和比较显示，新模型在某些场景下可以看作是传统模型的特例，而且TMR冗余结构显著提升了系统的可靠性。平均无故障时间的提升意味着系统在两次故障之间的运行时间大大增加，这对于那些要求高稳定性和连续工作的应用来说至关重要，如航空航天、自动化工业和军事领域等。 这项研究为多传感器融合系统的可靠性分析提供了一种新的工具，有助于设计者和工程师更好地理解和优化系统性能，确保其在各种复杂环境下的稳定运行。新模型的实用性和准确性为未来在实际工程中应用提供了理论支持，对于提高多传感器融合系统的整体性能具有重要意义。