一种状态观测与备件规模联合约束的任务可靠性优化方法

本发明提出了一种状态观测与备件规模联合约束的任务可靠性优化方法。该方法通过构建系统退化过程的动态贝叶斯推理模型，利用不完整的监测信号对系统真实健康状态进行概率推断，并将推断结果与当前可用备件资源状态相结合，制定最优的在线维护决策。包括步骤：一、连续时间马尔可夫任务状态演化模型构建；二、观测误差融合的后验状态概率实时更新；三、面向任务可靠性的分阶段动态决策。相比于现有方法，本发明不仅考虑了观测信息的不确定性，还引入了备件数量动态变化对维护策略的影响，有效提升了任务可靠性与风险控制能力。本发明可为航空航天、舰船、深海探测等关键任务装备的健康管理与可靠性保障提供关键技术支撑。