CN112528418A - 一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统 - Google Patents

一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统 Download PDF

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CN112528418A CN202011511536.1A CN202011511536A CN112528418A CN 112528418 A CN112528418 A CN 112528418A CN 202011511536 A CN202011511536 A CN 202011511536A CN 112528418 A CN112528418 A CN 112528418A
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Abstract

本发明涉及一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，属于仿真评估技术领域，解决了现有技术无法准确评估半实物仿真试验效果的问题。该系统包括：仿真数据获取模块，用于接收同一试验条件下多次半实物仿真试验所有不确定性输出变量的仿真数据；单变量不确定度解算模块，用于根据上述仿真数据，构建每个输出变量的数据分布概率包络，进而确定其随机不确定度和概率不确定度；综合不确定度解算模块，用于根据上述随机不确定度和概率不确定度构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量，确定上述向量中每个元素的权重系数，加权平均获得综合不确定性度量值；评估结果判断模块，用于根据该综合不确定性度量值判断半实物仿真试验结果是否可信。

Description

一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统
技术领域
本发明涉及仿真评估技术领域，尤其涉及一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统。
背景技术
半实物仿真试验过程中，由于仿真转台、目标模拟器、负载模拟器、面阵、高度表模拟器等仿真设备均存在误差，影响整个仿真试验的精度，进而影响仿真结果的置信度。
目前，现有技术中，无基准数据条件下半实物仿真试验的不确定性通常采用标准差来进行度量，但标准差对样本量比较敏感，且有量纲，不同样本量给出的不确定性度量结果存在很大不同，不便判断具体多大为差、多小为佳。
针对无基准数据条件下半实物仿真试验的不确定性度量问题，缺少一种可定量化描述半实物仿真试验关键性能参数的综合不确定性度量指标，该指标应无量纲，且能给出一个统一的系统级的不确定性度量结果。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，用以解决现有技术无法无法准确评估半实物仿真试验效果的问题。
一方面，本发明实施例提供了一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，包括：
仿真数据获取模块，用于接收同一试验条件下多次半实物仿真试验中所有不确定性输出变量的仿真数据，发送至单变量不确定度解算模块；
单变量不确定度解算模块，用于根据获取的上述仿真数据，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络，进而确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度，发送至综合不确定度解算模块；
综合不确定度解算模块，用于对接收到的每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度分别进行去量纲化，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量；以及，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵，进而确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数；并根据上述综合不确定度向量，以及综合不确定度向量中每个元素的权重系数，加权平均获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值，发送至评估结果判断模块；
评估结果判断模块，用于根据接收到的综合不确定性度量值是否在预设阈值范围内，判断半实物仿真试验结果是否可信，如果在所述预设阈值范围内，判定可信，否则，不可信；并且，将所述是否可信的判断结果输出。
上述技术方案的有益效果如下：通过综合不确定性度量值，可定量化描述半实物仿真试验结果是否可信。该综合不确定性度量值指标无量纲，且进行了归一化，且能给出一个统一的系统级的不确定性度量结果，可用于改进目前的半实物仿真试验。
基于上述方法的进一步改进，所述半实物仿真试验为飞行器半实物仿真试验；
所述不确定性输出变量的仿真数据包括落点偏差、姿态、攻角、侧滑角、位置、速度数据中的至少一种。
上述进一步改进方案的有益效果是：可定位影响半实物仿真试验不确定性度量的主要因素。
进一步，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络：
通过下面公式，获得每个不确定性输出变量x的仿真数据的样本均值
Figure BDA0002846544380000031
Figure BDA0002846544380000032
A＝{a1,a2,…,aM}
式中，M为不确定性输出变量x的仿真数据个数，A为仿真数据的样本集合；
将所述仿真数据从小到大进行排列，获得区间集合B
B＝{B1,B2,…,BM-1}
＝{[a(1),a(2)],[a(2),a(3)],…,[a(M-1),a(M)]}
式中，a(1)为仿真数据中的最小值，a(M)为仿真数据中的最大值；
通过下面公式，获得区间集合B中每个子区间Bj(j＝1,2,…,M-1)到
Figure BDA0002846544380000033
的欧氏距离
Figure BDA0002846544380000034
Figure BDA0002846544380000035
将上述
Figure BDA0002846544380000036
归一化，根据归一化结果θj通过下面公式获得Bj的信任概率m(Bj)
Figure BDA0002846544380000037
其中
Figure BDA0002846544380000038
ξj＝1-θj
根据上述区间集合B与信任概率m(Bj)进行数据拟合，获得该不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)；
通过下面公式确定所述概率包络的上界
Figure BDA0002846544380000041
下界g(x)
Figure BDA0002846544380000042
重复上述步骤，依次构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络。
上述进一步改进方案的有益效果是：能够客观地获取所有不确定性输出变量的数据分布概率包络。
进一步，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度：
根据每个不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)，通过下面公式依次确定该不确定性输出变量的随机不确定度
Figure BDA0002846544380000043
概率不确定度
Figure BDA0002846544380000044
Figure BDA0002846544380000045
Figure BDA0002846544380000046
式中，gk(x)为第k个不确定性输出变量x的数据分布概率包络，
Figure BDA0002846544380000047
为所述概率包络的上界，g k(x)为所述概率包络的下界，k＝1 … r，r为不确定性输出变量的个数。
上述进一步改进方案的有益效果是：从面积的角度，获取每个不确定性输出变量的随机不确定度和认知不确定性度量结果(概率不确定度)。
进一步，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量：
通过下面公式，对每个不确定性输出变量的随机不确定度
Figure BDA0002846544380000051
概率不确定度
Figure BDA0002846544380000052
进行去量纲化
Figure BDA0002846544380000053
根据去量纲后的每个不确定性输出变量的无量纲随机不确定度
Figure BDA0002846544380000054
无量纲概率不确定度
Figure BDA0002846544380000055
通过下面公式建立半实物仿真试验的随机不确定性度量矩阵ua以及认知不确定性度量矩阵ue
Figure BDA0002846544380000056
Figure BDA0002846544380000057
根据上述ua、ue，通过下面公式获得整个半实物仿真试验的综合不确定度向量u
Figure BDA0002846544380000058
上述进一步改进方案的有益效果是：限定了一种基于面积不确定性度量的归一化方法，为系统不确定性度量结果的综合提供了可能，可帮助操作者了解系统最大不确定度的来源，锁定具体的不确定性输出变量。
进一步，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵：
确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数；
通过下面公式建立相关系数矩阵ρ
Figure BDA0002846544380000061
式中，|ρi,j|表示第i个不确定性输出变量与第j个不确定性输出变量的相关系数。
上述进一步改进方案的有益效果是：有效衡量了不确定性输出变量的相关关系，明确了影响系统不确定性度量的主要因素，为系统中各不确定性输出变量的权重确定奠定了基础。
进一步，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数：
获取数据量均为M的各不确定性输出变量的仿真数据；
对于所有不确定性输出变量中的任意两个变量，将其各自的仿真数据A1、A2从小到大排列，获得该A1、A2对应的元素秩次向量S1、S2
Figure BDA0002846544380000062
Figure BDA0002846544380000063
A1＝{a1,a2,…,aM}
A2＝{b1,b2,…,bM}
式中，
Figure BDA0002846544380000064
表示A1中第i个元素从小到大排列的次序，
Figure BDA0002846544380000065
表示A2中第i个元素从小到大排列的次序；
判断S1、S2二者是否相等，如果二者不相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure BDA0002846544380000066
Figure BDA0002846544380000067
其中
Figure BDA0002846544380000071
如果二者相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure BDA0002846544380000072
Figure BDA0002846544380000073
其中
Figure BDA0002846544380000074
式中，
Figure BDA0002846544380000075
为A1从小到大排列的第i次序中相同元素的数量，
Figure BDA0002846544380000076
为A2从小到大排列的第i次序中相同元素的数量；
重复上述步骤，依次获得所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数。
上述进一步改进方案的有益效果是：限定了一种变量之间相关系数的有效计算方法，为变量之间权重的计算奠定了基础。
进一步，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数：
根据相关系数矩阵ρ，通过下面公式获得不相关矩阵θ
Figure BDA0002846544380000077
式中，1为r×r维的全1矩阵；
将不相关矩阵θ的所有列进行合并，获得不相关系数行向量λ＝[λ1 λ2 … λr]
Figure BDA0002846544380000081
通过下面公式对上述不相关系数行向量进行归一化，获得综合不确定度向量中每个元素的权重系数
Figure BDA0002846544380000085
Figure BDA0002846544380000082
式中，r为不确定性输出变量的个数。
上述进一步改进方案的有益效果是：限定了一种基于数据相关关系的数据权重确认方法，为系统综合不确定性度量值计算奠定了基础。
进一步，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值：
通过下面公式中的加权平均方法，获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值
Figure BDA0002846544380000083
Figure BDA0002846544380000084
上述进一步改进方案的有益效果是：限定了一种基于数据相关关系的系统综合不确定性度量方法，客观地衡量了半实物仿真试验整体系统不确定性。
进一步，该无基准条件下半实物仿真试验的评估系统还包括：
修正方案生成模块，用于在所述半实物仿真试验结果不可信时，将半实物仿真试验的综合不确定度向量中所有元素进行排序，搜索最大元素对应的不确定性输出变量；以及，确定导致该不确定性输出变量不确定度偏大的半实物仿真试验条件推送至用户，用于推荐用户修正所述半实物仿真试验条件，再次获取所有不确定性输出变量的仿真数据，直到判定半实物仿真试验结果可信为止；
上述修正方案生成模块的输入端与所述评估结果判断模块的输出端连接。
上述进一步改进方案的有益效果是：提供了一种提升系统可信度(综合不确定性度量值)的方法，有助于用户获得满足实际需求、可信的仿真结果。
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实施例1无基准条件下半实物仿真试验的评估系统结构示意图。
图2为本发明实施例2不确定性输出变量x的数据分布概率包络g(x)示意图；
图3为本发明实施例2概率包络的上下界示意图；
图4为本发明实施例2gk(x)的0.5分位点对应的响应量。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
实施例1
本发明的一个具体实施例，公开了一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，如图1所示，包括依次连接的仿真数据获取模块、单变量不确定度解算模块、综合不确定度解算模块、评估结果判断模块。
仿真数据获取模块，用于接收同一试验条件下多次半实物仿真试验中所有不确定性输出变量的仿真数据，发送至单变量不确定度解算模块。
单变量不确定度解算模块，用于根据获取的上述仿真数据，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络，进而确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度，发送至综合不确定度解算模块。
综合不确定度解算模块，用于对接收到的每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度分别进行去量纲化，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量；以及，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵，进而确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数；并根据上述综合不确定度向量，以及综合不确定度向量中每个元素的权重系数，加权平均获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值，发送至评估结果判断模块。
评估结果判断模块，用于根据接收到的综合不确定性度量值是否在预设阈值范围内，判断半实物仿真试验结果是否可信，如果在所述预设阈值范围内，判定可信，否则，不可信；并且，将所述是否可信的判断结果输出。
实施时，可根据上述综合不确定性度量值判定仿真结果是否可信，如果不可信，调整半实物仿真试验的仿真条件或者仿真模型，利用上述评估系统再次进行评估，直到综合不确定性度量值在预设阈值范围内，判定可信为止。通过上述方法，可以修正目前的半实物仿真试验。
与现有技术相比，本实施例提供的方法通过综合不确定性度量值，可定量化描述半实物仿真试验结构是否可信，该综合不确定性度量值指标无量纲，且进行了归一化，且能给出一个统一的系统级的不确定性度量结果。
实施例2
在实施例1的基础上进行优化，所述半实物仿真试验为飞行器半实物仿真试验。所述评估系统用于飞行器半实物仿真试验，或者其他类型的半实物仿真试验。
对于飞行器半实物仿真试验，不确定性输出变量包括落点偏差、姿态、攻角和侧滑角、位置、速度等中的至少一种。
具体的，落点偏差是半实物仿真试验得到的飞行器落点位置与目标位置之间的偏差。飞行器姿态包括俯仰角、偏航角、滚转角等；飞行器位置包括高度、侧向、纵向位置。为了计算简便，可以取每次半实物仿真试验落点处的飞行器姿态、飞行器位置。
所述不确定性输出变量的仿真数据包括落点偏差、姿态、攻角、侧滑角、位置、速度数据中的至少一种。
通过同一设定试验条件下多次半实物仿真试验获得所有不确定性输出变量的仿真数据。所述仿真数据都是通过半实物仿真试验直接获得。
优选地，影响半实物仿真试验效果的不确定性输出变量为自然环境因素、仿真设备以及仿真模型等自身的不确定性。为衡量半实物仿真试验系统的不确定性，可以采用正交/均匀等试验设计方法，设计仿真试验，获得不确定性输出变量的仿真数据。
优选地，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络：
S11.通过下面公式，获得每个不确定性输出变量x的仿真数据的样本均值
Figure BDA0002846544380000121
Figure BDA0002846544380000122
A＝{a1,a2,…,aM}
式中，M为不确定性输出变量x的仿真数据个数，也是试验次数，A为仿真数据的样本集合。
S12.将所述仿真数据{a1,a2,…,aM}从小到大进行排列，获得区间集合B
Figure BDA0002846544380000123
式中，a(1)为仿真数据中的最小值，a(M)为仿真数据中的最大值。
S13.通过下面公式，获得区间集合B中每个子区间Bj(j＝1,2,…,M-1)到
Figure BDA0002846544380000124
的欧氏距离
Figure BDA0002846544380000125
Figure BDA0002846544380000126
S14.将上述
Figure BDA0002846544380000127
归一化，根据归一化结果θj通过下面公式获得Bj的信任概率m(Bj)
Figure BDA0002846544380000128
其中
Figure BDA0002846544380000129
ξj＝1-θj
S15.根据上述区间集合B与信任概率m(Bj)进行数据拟合，获得该不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)。
可选地，可采用最佳逼近法进行数据拟合，数据点为(a(j)，m(Bj))，如图2所示，使得任何不确定性输出变量x均落在该包络里，横坐标为不确定性输出变量x范围，纵坐标为信任概率m(Bj)。也可采用最小二乘法进行数据拟合，本领域技术人员能够理解。
S16.通过下面公式确定所述概率包络的上界
Figure BDA0002846544380000131
下界g(x)
Figure BDA0002846544380000132
S17.重复上述步骤，依次构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络。
优选地，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度：
S18.根据每个不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)，通过下面公式获得该不确定性输出变量的随机不确定度
Figure BDA0002846544380000133
概率不确定度(认知不确定性)
Figure BDA0002846544380000134
Figure BDA0002846544380000135
Figure BDA0002846544380000136
式中，gk(x)为第k个不确定性输出变量x的数据分布概率包络，
Figure BDA0002846544380000137
为上界，g k(x)为下界，k＝1 … r，r为不确定性输出变量的个数。
当不确定性输出变量的随机不确定性较小时，gk(x)的分散性会减小，面积度量指标
Figure BDA0002846544380000138
也随之减小；当不确定性输出变量无随机不确定性时，gk(x)退化为一条竖线(定值)，此时面积度量指标
Figure BDA0002846544380000141
反之，随着不确定性输出变量的随机不确定性增大，积分区域也将增大，导致面积度量指标
Figure BDA0002846544380000142
也随之增大。因此，
Figure BDA0002846544380000143
可以较好地反映不确定性输出变量(响应量)的随机不确定性。
优选地，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量：
S21.通过下面公式，对每个不确定性输出变量的随机不确定度
Figure BDA0002846544380000144
概率不确定度
Figure BDA0002846544380000145
进行去量纲化
Figure BDA0002846544380000146
式中，Pk为gk(x)的0.5分位点对应的响应量(对正态分布为均值μk)与坐标轴围成的矩形面积，如图4所示。
当gk(x)为正态分布时，
Figure BDA0002846544380000147
的取值范围为[0,1]。对于响应量的累积概率分布非正态的情况，分析起来会复杂很多，但通常来说，由于对不确定性度量指标进行无量纲化的目的是为了便于不同响应量间能够统一运算，因此并不要求无量纲化后的指标
Figure BDA0002846544380000148
严格包含于[0,1]之间，而是只要能够消除不同量纲的差异即可。
S22.根据去量纲后的所有不确定性输出变量的无量纲随机不确定度
Figure BDA0002846544380000149
无量纲概率不确定度
Figure BDA00028465443800001410
通过下面公式建立半实物仿真试验的随机不确定性度量矩阵ua，以及认知不确定性度量矩阵ue
Figure BDA00028465443800001411
Figure BDA0002846544380000151
式中，r为不确定性输出变量的个数。
S23.根据上述半实物仿真试验的随机不确定性矩阵ua以及认知不确定性度量矩阵ue，通过下面公式获得整个半实物仿真试验的综合不确定度向量u
Figure BDA0002846544380000152
综合不确定度向量包括随机不确定度(上角标为a)和认知不确定度(上角标为e)两项，每一个不确定性输出变量的不确定度也都包括这两项，综合不确定度向量是半实物仿真试验所有不确定性输出变量的不确定度的综合。
对于r个响应量，为了得到统一的度量指标，需要对r个不确定性度量值进行加权平均。通过相关系数确定不同响应量对系统不确定性贡献程度的权重。若所有响应量完全不相关，则权重相同，直接对r个响应量的不确定性度量值求平均即可；否则，相关程度越高的响应量，分配的权重越低。
优选地，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵：
S24.确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数；
S25.通过下面公式建立相关系数矩阵ρ
Figure BDA0002846544380000153
式中，|ρi,j|表示第i个不确定性输出变量与第j个不确定性输出变量的相关系数。
优选地，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数：
S241.获取数据量均为M的各不确定性输出变量的仿真数据。
S242.对于所有不确定性输出变量中的任意两个变量，将其各自的仿真数据A1、A2从小到大排列，获得该A1、A2对应的元素秩次向量S1、S2
Figure BDA0002846544380000161
Figure BDA0002846544380000162
A1＝{a1,a2,…,aM}
A2＝{b1,b2,…,bM} (11)
式中，
Figure BDA0002846544380000163
表示A1中第i个元素从小到大排列的次序，
Figure BDA0002846544380000164
表示A2中第i个元素从小到大排列的次序。
S243.判断S1、S2二者是否相等，如果二者不相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure BDA0002846544380000165
Figure BDA0002846544380000166
其中
Figure BDA0002846544380000167
如果二者相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure BDA0002846544380000168
Figure BDA0002846544380000169
其中
Figure BDA0002846544380000171
式中，
Figure BDA0002846544380000172
为A1从小到大排列的第i次序中相同元素的数量，
Figure BDA0002846544380000173
为A2从小到大排列的第i次序中相同元素的数量。
例如，假设A1＝{2.5,2.8,2.8,2.8,3.5,3.5,3.8}，则
Figure BDA0002846544380000174
相关系数
Figure BDA0002846544380000175
的值介于–1与+1之间，即
Figure BDA0002846544380000176
其性质如下：
当
Figure BDA0002846544380000177
时，表示两变量正相关，即当A1的值增大(减小)时A2的值也增大(减小)。
Figure BDA0002846544380000178
时，表示两变量为负相关，即当A1的值增大(减小)时A2的值减小(增大)。
当
Figure BDA0002846544380000179
时，表示两变量为完全相关。
当
Figure BDA00028465443800001710
时，表示两变量间无相关关系。
当
Figure BDA00028465443800001711
时，表示两变量存在一定程度的相关性，且|ρA,B|越接近1，两变量间线性关系越密切；
Figure BDA00028465443800001712
越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。
S244.重复上述步骤，依次获得所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数。
优选地，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数：
S26.根据相关系数矩阵ρ，通过下面公式获得不相关矩阵θ
Figure BDA00028465443800001713
式中，1为r×r维的全1矩阵；
S27.将不相关矩阵θ的所有列进行合并，获得不相关系数行向量
Figure BDA0002846544380000181
Figure BDA0002846544380000182
S28.通过下面公式对上述不相关系数行向量进行归一化，获得综合不确定度向量中每个元素的权重系数
Figure BDA0002846544380000183
Figure BDA0002846544380000184
式中，r为不确定性输出变量的个数。
优选地，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值：
S29.通过下面公式中的加权平均方法，获得的半实物仿真试验的综合不确定性度量值
Figure BDA0002846544380000185
Figure BDA0002846544380000186
操作者既可以知道半实物仿真试验系统总的不确定性水平(综合不确定性度量值)，也可以通过随机、认知不确定性的值掌握不确定性的来源。
优选地，评估系统还包括修正方案生成模块：
修正方案生成模块，用于在所述半实物仿真试验结果不可信时，将半实物仿真试验的综合不确定度向量中所有元素进行排序，搜索最大元素对应的不确定性输出变量；以及，确定导致该不确定性输出变量不确定度偏大的半实物仿真试验条件推送至用户，用于推荐用户修正所述半实物仿真试验条件，再次获取所有不确定性输出变量的仿真数据，直到判定半实物仿真试验结果可信为止。
修正方案生成模块的输入端与评估结果判断模块输出端连接。
示例性地，如果最大元素对应的不确定性输出变量是落点偏差，通过飞行器的机理分析，确定导致落点偏差偏大的飞行器半实物仿真条件主要是探测装置的角速度误差模型不准确，可改进角速度误差模型，再次试验，直到判定飞行器半实物仿真结果可信为止。
判定不可信后，修正半实物仿真试验条件，直到可信为止。基于各数据的不确定性度量结果大小排序，确定影响系统不确定性主要不确定性输出(不确定性输出变量)，据此提出基于不确定性关键环节的系统可信度提升方案。
在确定影响不确定性的主要不确定性输出基础上，通过获取该环节模型对应实物的试验数据，采用近似建模等方法对该环节的误差等模型进行修正，减少该环节的不确定性，提升该环节模型的可信度，从而提升系统的可信度。
与实施例1方法相比，本实施例提供的综合不确定性度量值是一种基于面积的数据不确定性度量方法，并给出了各输出变量的归一化方法，从而支持得到系统的不确定性度量，解决现有系统中各种不确定性度量方法归一结果含义不一致的问题。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，包括：
仿真数据获取模块，用于接收同一试验条件下多次半实物仿真试验中所有不确定性输出变量的仿真数据；
单变量不确定度解算模块，用于根据获取的所述仿真数据，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络，进而确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度；
综合不确定度解算模块，用于对每个不确定性输出变量的所述随机不确定度和概率不确定度分别进行去量纲化，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量；以及，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵，进而确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数；并根据上述综合不确定度向量，以及综合不确定度向量中每个元素的权重系数，加权平均获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值；
评估结果判断模块，用于根据所述综合不确定性度量值是否在预设阈值范围内，判断半实物仿真试验结果是否可信。
2.根据权利要求1所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述半实物仿真试验为飞行器半实物仿真试验；
所述不确定性输出变量的仿真数据包括落点偏差、姿态、攻角、侧滑角、位置、速度数据中的至少一种。
3.根据权利要求1或2所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络：
通过下面公式，获得每个不确定性输出变量x的仿真数据的样本均值
Figure FDA0002846544370000011
Figure FDA0002846544370000012
A＝{a1,a2,…,aM}
式中，M为不确定性输出变量x的仿真数据个数，A为仿真数据的样本集合；
将所述仿真数据从小到大进行排列，获得区间集合B
B＝{B1,B2,…,BM-1}
＝{[a(1),a(2)],[a(2),a(3)],…,[a(M-1),a(M)]}
式中，a(1)为仿真数据中的最小值，a(M)为仿真数据中的最大值；
通过下面公式，获得区间集合B中每个子区间Bj(j＝1,2,…,M-1)到
Figure FDA0002846544370000021
的欧氏距离
Figure FDA0002846544370000022
Figure FDA0002846544370000023
将上述
Figure FDA0002846544370000024
归一化，根据归一化结果θj通过下面公式获得Bj的信任概率m(Bj)
Figure FDA0002846544370000025
其中
Figure FDA0002846544370000026
ξj＝1-θj
根据上述区间集合B与信任概率m(Bj)进行数据拟合，获得该不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)；
通过下面公式确定所述概率包络的上界
Figure FDA0002846544370000027
下界g(x)
Figure FDA0002846544370000028
重复上述步骤，依次构建每个不确定性输出变量的数据分布概率包络。
4.根据权利要求3所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述单变量不确定度解算模块执行如下程序，确定每个不确定性输出变量的随机不确定度和概率不确定度：
根据每个不确定性输出变量的数据分布概率包络g(x)，通过下面公式依次确定该不确定性输出变量的随机不确定度
Figure FDA0002846544370000031
概率不确定度
Figure FDA0002846544370000032
Figure FDA0002846544370000033
Figure FDA0002846544370000034
式中，gk(x)为第k个不确定性输出变量x的数据分布概率包络，
Figure FDA0002846544370000035
为所述概率包络的上界，g k(x)为所述概率包络的下界，k＝1…r，r为不确定性输出变量的个数。
5.根据权利要求4所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，构建整个半实物仿真试验的综合不确定度向量：
通过下面公式，对每个不确定性输出变量的随机不确定度
Figure FDA0002846544370000036
概率不确定度
Figure FDA0002846544370000037
进行去量纲化
Figure FDA0002846544370000038
根据去量纲后的每个不确定性输出变量的无量纲随机不确定度
Figure FDA0002846544370000039
无量纲概率不确定度
Figure FDA00028465443700000310
通过下面公式建立半实物仿真试验的随机不确定性度量矩阵ua以及认知不确定性度量矩阵ue
Figure FDA0002846544370000041
Figure FDA0002846544370000042
根据上述ua、ue，通过下面公式获得整个半实物仿真试验的综合不确定度向量u
Figure FDA0002846544370000043
6.根据权利要求5所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，建立所有不确定性输出变量的相关系数矩阵：
确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数；
通过下面公式建立相关系数矩阵ρ
Figure FDA0002846544370000044
式中，|ρi,j|表示第i个不确定性输出变量与第j个不确定性输出变量的相关系数。
7.根据权利要求6所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数：
获取数据量均为M的各不确定性输出变量的仿真数据；
对于所有不确定性输出变量中的任意两个变量，将其各自的仿真数据A1、A2从小到大排列，获得该A1、A2对应的元素秩次向量S1、S2
Figure FDA0002846544370000045
Figure FDA0002846544370000046
A1＝{a1,a2,…,aM}
A2＝{b1,b2,…,bM}
式中，
Figure FDA0002846544370000051
表示A1中第i个元素从小到大排列的次序，
Figure FDA0002846544370000052
表示A2中第i个元素从小到大排列的次序；
判断S1、S2二者是否相等，如果二者不相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure FDA0002846544370000053
Figure FDA0002846544370000054
其中
Figure FDA0002846544370000055
如果二者相等，通过下面公式确定所述两个变量的相关系数
Figure FDA0002846544370000056
Figure FDA0002846544370000057
其中
Figure FDA0002846544370000058
式中，
Figure FDA0002846544370000059
为A1从小到大排列的第i次序中相同元素的数量，
Figure FDA00028465443700000510
为A2从小到大排列的第i次序中相同元素的数量；
重复上述步骤，依次获得所有不确定性输出变量中任意两个变量的相关系数。
8.根据权利要求7所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，确定上述综合不确定度向量中每个元素的权重系数：
根据相关系数矩阵ρ，通过下面公式获得不相关矩阵θ
Figure FDA0002846544370000061
式中，1为r×r维的全1矩阵；
将不相关矩阵θ的所有列进行合并，获得不相关系数行向量λ＝[λ1 λ2…λr]
Figure FDA0002846544370000062
通过下面公式对上述不相关系数行向量进行归一化，获得综合不确定度向量中每个元素的权重系数
Figure FDA0002846544370000063
Figure FDA0002846544370000064
式中，r为不确定性输出变量的个数。
9.根据权利要求8所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，所述综合不确定度解算模块执行如下程序，获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值：
通过下面公式中的加权平均方法，获得半实物仿真试验的综合不确定性度量值
Figure FDA0002846544370000065
Figure FDA0002846544370000066
10.根据权利要求1-2、4-9之一所述的无基准条件下半实物仿真试验的评估系统，其特征在于，还包括：
修正方案生成模块，用于在所述半实物仿真试验结果不可信时，将半实物仿真试验的综合不确定度向量中所有元素进行排序，搜索最大元素对应的不确定性输出变量；以及，确定导致该不确定性输出变量不确定度偏大的半实物仿真试验条件推送至用户，用于推荐用户修正所述半实物仿真试验条件，再次获取所有不确定性输出变量的仿真数据，直到判定半实物仿真试验结果可信为止。
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