李志强 汪新 陈宇奇 顾钧元

摘 要： 随着集机、电、液等技术于一体的复杂系统朝着高可靠性、长寿命、高成本等方向发展，在可靠性定时截尾试验中经常出现小样本失效数据，甚至无失效数据情况。在阐述整机级、系统级复杂装备具有可靠性数据多源、数据信息不确定、连续性执行任务等特点的基础上，分别从先验信息、数据扩充和多源信息融合3个方面综述了小样本失效数据可靠性评估的研究现状，概括分析现有研究存在的不足，展望了今后复杂装备可靠性评估的发展趋势和研究重点，提出了应用贝叶斯网络表征复杂装备不确定性量化过程的新思路，开展了基于可靠性评估的集群装备选择性维修优化研究。

关键词：小样本;可靠性评估;不确定性;贝叶斯网络;选择性维修

中图分类号： TJ760.6+23; TB114.3  文献标识码： A 文章编号：1673-5048（2021）03-0083-08

0 引  言

高端武器装备的可靠性水平是衡量综合国力、凸显国际竞争力的关键因素，因此，《中国制造2025》强调大力提高国防装备质量、可靠性和寿命，增强国防装备的实战能力。

由于集机、电、液等技术于一体的航天飞机、大型舰船、运载火箭等复杂系统具有高可靠性、长寿命、高成本等特点，在可靠性定时截尾试验中经常出现小样本失效数据，甚至无失效数据情况，以致基于大数定理的经典可靠性评估方法难以适用[1-4]。虽然在复杂装备的研制过程中进行了各种可靠性试验以确保系统的可靠性水平，但是，大型武器装备具有典型的订单式生产特点，即品种少、数量少，研制阶段可用于试航、试飞等试验任务的装备总量屈指可数。……