Планирование выборочного статистического контроля элементов космических средств при проведении эксплуатационных испытаний


Авторы

Осипов Н. А.*, Мусиенко А. С.**

Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского, 197198, г. Санкт-Петербург, ул. Ждановская, д. 13

*e-mail: bayes@mail.ru
**e-mail: vka@mil.ru

Аннотация

Рассматривается применение методов проверки статистических гипотез для уменьшения объема выборочного контроля при проведении контрольных испытаний элементов космических средств и получения более достоверного решения о годности партии. Основным преимуществом предлагаемого подхода является возможность учета результатов предыдущих испытаний изделий-аналогов, подобных изделий и изделий, имеющие подобные составные части. Приводится реализация данного подхода при проведении выборочного контроля, предлагается методика обработки статистических данных на основе проверки статистических гипотез о свойствах распределения вероятностей, лежащего в основе наблюдаемых явлений.

Ключевые слова:

контрольные испытания, планы выборочного контроля, риск потребителя, статистическая гипотеза, статистический тест

Список источников

  1. Дорожко И.В., Мусиенко А.С. Модель мониторинга технического состояния сложных технических устройств с применением искусственного интеллекта // Труды МАИ. 2024. № 137. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=181885

  2. Дорожко И.В., Мусиенко А.С., Сундиев Д.С. Имитационная модель, связывающая показатели надежности с показателями тестового и функционального контроля технических систем // Труды МАИ. 2023. № 130. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=174618. DOI: 10.34759/trd-2023-130-19
  3. Барановский А.М., Мусиенко А.С. Динамические диагностические модели и метод обеспечения устойчивости контроля технического состояния бортовых систем управления летательных аппаратов // Труды МАИ. 2024. № 139. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=183468
  4. Осипов Н.А., Мусиенко А.С., Меркушев О.А. Сокращение объема тестовой выборки элементов космических средств при проведении контрольных испытаний // Труды МАИ. 2023. № 132. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=176857
  5. Осипов Н.А., Мусиенко А.С. Повышение обоснованности выборочного контроля бортовой системы при эксплуатации космических средств // Труды МАИ. 2024. № 136. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=180675
  6. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. - М.: Наука, 2082. – 432 с.
  7. Кохендерфер М., Уилер Т., Рэй К. Алгоритмы принятия решений. – М.: ДМК Пресс, 2023. – 684 с.
  8. Флегонтов А.В., Вилков В.Б., Черных А.К. Моделирование задач принятия решений при нечетких исходных данных. – СПб.: Лань, 2020. – 332 с.
  9. Соловьев В.А., Любинский В.Е., Жук Е.И. Текущее состояние и перспективы развития системы управления полетами космических аппаратов // Пилотируемые полеты в космос. 2012. № 2 (4). С. 44 – 51.
  10. Сторожев С.А., Хижняков Ю.Н. Новый метод адаптации регулятора состояний с применением нечеткой логики // Труды МАИ. 2021. № 118. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=158255. DOI: 10.34759/trd-2021-118-16
  11. Осипов Н.А., Дорожко И.В. Методика диагностирования автоматизированных систем управления сложными объектами с использованием априорной информации // Известия вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56, № 1. С. 18–26.
  12. Дорожко И.В. и др. Модель оценки вероятности безотказной работы сложных технических комплексов на основе динамических байесовских сетей // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2019. № 669. С. 216– 223.
  13. Дорожко И.В. и др. Прогнозирование технического состояния сложных технических систем с помощью метода Берга и байесовских сетей // Труды МАИ. 2020. № 113. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=118181. DOI: 10.34759/trd-2020-113-14
  14. Дорожко И.В., Горохов Г.М., Кириллов И.А. Методический подход к разработке системы поддержки принятия решений оператора автоматизированной системы управления технологическими процессами на основе динамических байесовских сетей // Труды МАИ. 2022. № 125. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=168195. DOI: 10.34759/trd-2022-125-23
  15. Дорожко И.В., Иванов О.А. Модель системы поддержки принятия решений для диагностирования бортовых систем космического аппарата на основе байесовских сетей // Труды МАИ. 2021. № 118. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=158259. DOI: 10.34759/trd-2021-118-19
  16. Гусеница Я.Н., Дорожко И.В., Кочанов И.А., Петухов А.Б. Научно-методический подход к оцениванию готовности сложных технических комплексов с учетом метрологического обеспечения // Труды МАИ. 2018. № 98. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=90383
  17. Привалов А.Е. и др. Имитационная модель оценивания коэффициента готовности сложных технических систем с учетом характеристик процесса диагностирования // Труды МАИ. 2018. № 103. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=101526
  18. Ляшевский А.В., Астанков А.М., Суворов А.Н., Головчинская Н.В. Методика прогнозирования остаточного ресурса технологического оборудования на основании наблюдаемого параметра потока отказов // Авиакосмическое приборостроение. 2025. № 2. DOI: 10.25791/aviakosmos.2.2025.1463
  19. Тарасов А.Г., Мусиенко А.С. Алгоритм функционирования агентов обнаружения и локализации отказов бортовой системы // Авиакосмическое приборостроение. 2024. № 8. DOI: 10.25791/aviakosmos.8.2024.1426
  20. Лупашко М.Н., Степанов И.В., Тимофеев В.В. Методика определения периодичности использования запасных элементов вычислительной системы военного назначения // Труды Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского. 2021. № 678. С. 310–315.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2025

 Вход