一种基于多观测序列的无人驾驶矿车可靠性评估方法

本发明公开了一种基于多观测序列的无人驾驶矿车可靠性评估方法，包括通过分级方式对无人矿车可靠性状态进行划分，得到若干个可靠性等级；基于多观测序列，选取无人矿车的参数作为可靠性指标评估可靠性状态；对获取的实测数据进行重采样，并根据优化聚类参数对重采样数据进行量化分级；以重采样数据所属类编号作为观测值，得到可靠性观测矩阵；构建多观测序列模型，模型参数初始化后，进行训练；再根据多观测样本序列来训练，得到多观测序列HMM模型；根据得到的多观测序列HMM模型，对无人驾驶矿车可靠性评估，并输出结果。本发明通过对各类子系统进行HMM建模，并求解失效概率。通过可靠性等级分类，实现对无人矿车系统可靠性的有效评估。