马 涛，鞠成玉

（中国飞行试验研究院，西安 710089）

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

马 涛，鞠成玉

（中国飞行试验研究院，西安 710089）

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题，提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术，并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则，利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强，可作为高可靠性产品测试性评估的依据。

测试性，贝叶斯理论，数据融合

0 引言

装备的测试性作为武器装备的一种设计特性，具有与可靠性，维修性，安全性，保障性同等重要的位置，是构成武器装备质量特性的重要组成部分［1］，通过良好的测试性设计，可以提高装备战备完好性，任务成功性和安全性，减少维修人力及其他保障资源，降低寿命周期费用。测试性指标的评估在航空装备的研发中也具有总要意义，对于发现产品的测试性设计缺陷并提供设计改进和优化措施，达到提高产品故障诊断能力的目的具有重要意义［2-3］。

20世纪70年代以后，国外广泛开展了BIT测试性方面的研究，发表了大量的研究报告，如1985年，美国国防部颁发了 MIL-STD-2165［4］《电子系统级设备的测试性大纲》，大纲规定了电子系统和设备各研制阶段应实施的测试性验证的要求及实施方法。目前，国外测试性逐步向综合诊断和故障预测和健康管理方向转变，例如，美国在航空电子系统计划达到的基本目标是［8］：在系统运行过程中，利用BIT和重构技术，对功能组件和外场可更换模块实现100%的故障检测和隔离；……