AANA误差下非参数回归函数积分权核估计的相合性

【目的】在误差为AANA序列的条件下,对Gassor和Müller提出的一类非参数回归函数积分权核估计进行研究。【方法】利用截尾方法和AANA序列的指数不等式进行研究。【结果】得到了非参数回归函数积分权核估计的P阶矩相合性、强相合性和完全相合性,通过数值模拟来验证结果的有效性。【结论】该结果推广和拓展了已有的相关结论。     

无失效数据的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与定时截尾时刻之间的信息常被忽略.本文利用EM算法来处理这一情形.先用已知数据来估计出未观察到的潜在数据,进而得出可靠性指标的估计.并将EM算法与极大似然估计及修正极大似然估计进行了比较,可以明显看出EM方法优于后两者.最后将EM算法推广到无失效数据情形下,得出无失效数据下的指数分布平均寿命的一个估计.     

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

为了对指数分布场合无失效数据的失效率进行估计，在先验分布为截尾Gamma分布时，利用平均剩余寿命和极大似然思想提出了两种引进失效数据的方法，给出了失效率的综合多层Bayes估计，并且结合实际数据进行了计算，计算结果显示此种方法是可行的．     

广义逐次截尾数据下逆高斯分布参数的贝叶斯估计

针对可靠性应用研究中常需要确定寿命分布参数的问题,讨论了在广义逐次截尾数据下具有位置参数和尺度参数的逆高斯分布(inverse Gaussian,IG)的贝叶斯估计问题,给出了两参数的后验密度核。利用逆变换方法,产生遵从后验密度核的随机数,进而研究了估计未知参数的Gibbs抽样策略。Monte-Carlo模拟结果表明:基于广义逐次截尾数据的贝叶斯估计精度接近完全数据下贝叶斯估计。用一个实际例子进一步说明提出方法的可行性。     

基于小样本试验的大型回转支承剩余寿命预测

提出一种基于小样本的大型回转支承剩余寿命预测方法,首先基于改进的威布尔分布理论建立回转支承剩余寿命预测的可靠性模型,然后基于赫兹理论分析回转支承滚道载荷分布规律,并结合Archard磨损理论和逆幂率加速寿命模型提出通过小样本试验估计预测模型参数的方法,最后用QNA-730-22内齿式回转支承进行验证。研究结果表明:该方法能够通过一次全寿命试验建立起多个疲劳载荷下多个滚道样本准确的寿命模型,相对于NREL设计指南和ISO281的疲劳寿命计算方法,该方法更接近真实试验数据,并且相对传统可靠性建模方法能节省大量的时间和费用,为企业制定及时的主动维护策略提供参考。     

在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计改进

将威布尔分布数据转化为均匀分布数据，利用平均剩余寿命构造样本矩，得到在定数截尾样本下三参数威布尔分布的矩估计方程。     

广义指数分布场合下简单步进应力加速寿命试验的最优设计

对加速寿命试验进行最优设计,不仅可以使产品的各种可靠性指标获得更准确的估计,而且也能够节省试验的时间和费用.针对简单步进应力加速寿命试验,以在正常应力水平下给定时间可靠性估计的渐进方差最小为标准,提出了定时截尾场合下,广义指数分布函数步进应力加速寿命试验的优化设计模型,并通过理论推导,得到了相应的优化设计方案.     

Weibull分布的渐进区间型截尾数据的参数估计

不完全统计数据的分析是当前估计问题中重要的研究对象之一,特别是关于区间型截尾数据的寿命分析。针对一类源于Weibull总体的渐进区间型截尾数据提出一种新的迭代算法。算例仿真结果表明：此类数据应用最大似然估计法所得结果不可靠,而应用文中提出的迭代算法,能有效地估计总体参数。该算法收敛速度快,可靠性高。     

不完全数据情形下指数分布参数的极大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

有替换定数截尾寿命试验中可靠性的经验Bayes估计

在分析产品的可靠性时,常常需要进行寿命试验。而这些产品的寿命大多是服从指数分布,且由于产品寿命较长,在对产品作可靠性评估试验时,为了节约时间和费用,人们通常采取截尾法。本文给出了有替换定数截尾寿命试验下指数分布可靠性的经验Bayes估计。     

关于定时截尾寿命试验中的极小极大法

各种类型的截尾寿命试验在缩短试验时间方面起着有效的作用,在“可靠性”的研究中越来越受到重视。对于截尾试验得到的数据,如何用来估计产品的失效率r(t)与可靠性函数R(t)?这是一个重要问题。众所周知,当产品的寿命分布函数的类型已知,只是所含的若干个参数未知时,常用最大似然估计法去估这些未知参数,然后再求出失效率及可靠性函数。对于非参数情形,怎么办?在定时截尾试验中,在失效率r(t)是增函数的假定下,[1]中介绍了一种估计r(t)及R(t)的方法(见本文§1),我们称之为极小极大法。这种方法是[2]中关于完全寿命时处理方法的自然推广。本文的任务是证明,在失效率r(t)是增函数的假定下,极小极大法得到的估计r(t)、R(t)是r(t)与R(t)的强相合估计(精确叙述见后)。这个结果是[2]里关于完全寿命试验下同类结果的推广。我们所使用的方法与[2]中的不同,而与[3]中的相似。当然,本文的内容稍作变化就可推广到r(t)是减函数的情形,从略。     

有替换定数截尾寿命试验中可靠性的经验Bayes估计

在分析产品的可靠性时,常常需要进行寿命试验。而这些产品的寿命大多是服从指数分布,且由于产品寿命较长,在对产品作可靠性评估试验时,为了节约时间和费用,人们通常采取截尾法。本文给出了有替换定数截尾寿命试验下指数分布可靠性的经验Bayes估计。     

不完全数据情形下指数分布参数的最大似然估计

处理生存分析观测数据使用的参数估计方法有很多,极大似然估计法是最常见的一种估计方法。当寿命分布为指数分布时,本文给出了定时截尾数据、定数截尾数据情形的极大似然估计,以及随机右删失下参数极大似然估计的一般表达式。此外,论文还提出了分组数据场合参数极大似然估计的图解求法。     

船用异步电动机可靠性数据的统计分析

电动机的寿命主要取决于它的绝缘结构和轴承的可靠性，本文利用定数截尾试验获得的数据，分析推断出船用异步电动机平均寿命，并通过Ｗ检验验证其寿命估计的正确性。     

基于EM算法的不完全疲劳寿命数据可靠性分析

针对随机截尾寿命数据模型的参数估计,提出基于EM算法的通用算法,并以疲劳寿命计算中所常用的二参数威布尔分布模型为例,给出基于EM算法的寿命数据拟合通用方法。另外对于服从复杂分布模型的数据,则采用与蒙特卡洛法相结合的EM算法。最后通过计算模拟的不完全疲劳寿命数据,验证了EM算法对于随机截尾寿命数据模型参数估计的有效性。     

Burr Ⅻ部件相依屏蔽数据系统的可靠性分析

考虑相依串联屏蔽数据系统的可靠性分析问题. 首先, 在部件寿命服从Burr Ⅻ 分布的情形下, 通过引入Copula函数建立部件寿命变量之间的相依结构, 以及相依串联屏蔽数据系统的可靠性模型, 并推导出串联系统的一些概率结果; 其次, 基于逐步Ⅱ型截尾的系统失效数据, 得到模型参数的极大似然估计, 并基于渐近正态性理论和bootstrap抽样算法, 构造模型参数的渐近置信区间及偏差校正的百分位bootstrap置信区间; 最后, 进行仿真模拟和真实数据分析, 结果表明, 该模型方法对相依屏蔽数据系统的可靠性分析可行且有效.     

绝缘材料截尾寿命试验数据统计分析的可行性探讨

通过实例和Monte-Carlo方法比较绝缘材料的截尾寿命试验数据和完全寿命试验数据作统计分析的结果，探讨像绝缘材料这样的高可靠电机产品在寿命试验或加速寿命试验下用截尾试验数据作统计分析的可行性。     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.     

基于定数截尾样本的高档数控机床可靠性评估

在对某一高档数控机床进行可靠性评估时,当得到的数据为不完全的定数截尾样本,最好的建模方法就是威布尔分布,通过参数估计中的最好线性无偏估计得到威布尔模型的两参数值.并根据可靠性指标,失效率函数和平均无故障时间来对模型进行可靠性评估,从而得到该机床正处于偶然失效期,且该机床发生故障的频率稍高.     

基于稀疏优化的智能电表误差估计方法

【目的】利用改进动态线损和稀疏优化方法研究智能电表运行误差估计。【方法】首先,考虑电表误差的稀疏性,加入稀疏正则项,对动态线损模型进行改进,提高误差估计的精准度;进一步地,利用交替方向乘子法改进设计迭代算法,交替求解改进动态线损模型,获取智能电表误差估计结果。【结果】利用Matlab和实际数据进行数值仿真实验,验证所提方法的有效性。【结论】通过分析线损率与计量误差估计的耦合关系,提高了误差估计的精度。与动态线损模型对比,本文所提方法的检测准确率更优。