考虑模型选择的退化数据分析方法

对于高可靠长寿命产品,利用产品的退化数据进行可靠性评估的一种常用方法是基于退化量分布的方法。这种方法需要假设产品各检测时刻退化量分布服从相同的分布形式,这在实际中往往不能满足。本文提出的方法充分利用各检测时刻退化数据的信息,利用模型选择的方法获得产品在各检测时刻的退化量分布,在不依赖分布参数的退化轨迹前提下,通过分布拟合估计产品寿命分布参数进行可靠性评估。最后通过实例分析,验证了本方法的灵活性和有效性。     

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。     

基于冲击理论的性能可靠性评估研究

性能退化产品的可靠性通常可以通过性能指标值来反映,而性能指标的退化机理常常可以利用冲击理论进行解释。本文在一定假设下,针对性能退化产品,建立了基于冲击理论的产品性能退化模型,提出了将性能退化模型预测与产品寿命分布拟合相结合的可靠性评估方法,即使用极大似然估计对产品性能退化模型参数进行估计,利用性能退化模型预测拟合产品的寿命分布来评估产品的可靠度。最后,通过实例比较,验证了本方法的可行性和有效性。     

基于时序模型的加速退化数据可靠性评估

提出利用加速退化数据对高可靠长寿命产品进行可靠性评估与寿命预测的新方法.从时间序列的角度出发,研究了退化轨迹的一般建模方法;进而结合加速模型,利用整体推断方法给出了模型参数的极大似然估计.并以对数正态分布和Weibull分布为例,利用信仰推断方法给出了可靠度置信区间.通过有效利用加速退化试验各状态下的试验信息,结合时序模型对退化轨迹曲线自拟合性强的优点,提高了产品可靠性评估与寿命预测的稳健性,为基于产品加速退化数据进行可靠性评估提供了一条新的技术途径.最后通过实例验证了该方法的有效性.     

航天长寿命产品可靠性建模与评估的Bayes信息融合方法

针对航天长寿命产品在研制、生产、试验和使用过程中, 存在大量的性能退化数据和少量寿命数据的特点, 给出了融合性能退化数据和寿命数据获取其寿命分布的一种Bayes方法, 以及利用其性能退化参数来进行可靠性评估的方法. 首先, 根据Fisher信息量确定维纳过程漂移参数和扩散参数的无信息验前分布; 然后, 利用性能退化数据结合其性能退化的独立高斯增量特点, 获取参数的第一次验后分布, 利用寿命数据结合其寿命的逆高斯分布获取参数的第二次验后分布; 最后, 利用漂移参数和扩散参数的验后分布, 对产品进行了可靠性评估. 本文模型充分利用了性能数据和寿命数据, 在很大程度上提高了评估的精度.     

基于退化数据的可靠性评估方法探讨

一般对退化数据的分析是基于建立退化轨道模型进行的,但这些方法对于退化轨道未知的产品的可靠性评估效果较差。提出了不假定退化轨道模型的评估方法,利用试验得到产品的退化信息,进而获得产品在各检测时刻的可靠度,并用具有保证参数的分布族对寿命变量分布进行假设,通过分布拟合获得参数的估计值进行可靠性评估。给出实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于多元退化数据的可靠性分析方法

针对具有多个退化特征量的产品,提出了基于多元退化数据的一般可靠性分析方法和处理步骤.首先通过相关分析对退化特征量进行筛选,利用退化特征量分布与寿命分布的关系估计产品在各检测时刻的可靠度,最后通过产品寿命分布拟合进行可靠性评估.由于不依赖退化轨迹的假设,该方法具有较好的适用性,而对退化特征量的相关性分析使计算更加容易,并为产品检测指标的简化提供参考.最后给出仿真例子验证了该方法的可行性和有效性.     

加速退化试验与加速寿命试验相结合的产品可靠性评估

提出加速退化试验与加速寿命试验相结合的对高可靠长寿命产品进行快速可靠性评估与寿命预测的新方法. 在建立合适退化轨迹模型的基础上,推出产品各应力下的失效分布函数. 根据这些分布函数利用数值仿真方法产生各应力下的伪失效寿命数据,利用加速寿命试验中的寿命试验数据的处理方法进行处理,然后外推出产品在正常应力下的失效分布函数. 该方法可以避免加速退化模型的分析和建模过程,在评估结果具有一定精度的情况下减少了研究工作量. 最后的实例计算表明了本文方法的有效性.     

无失效数据下弹上机电产品加速贮存寿命评估方法

针对现有加速贮存寿命评估方法难以有效应对无失效数据、两参数Weibull模型拟合高可靠、长寿命机电产品寿命分布精度不高的问题，提出了基于E-Bayes理论和三参数Weibull寿命分布模型的弹上机电产品加速贮存寿命评估方法。对两参数Weibull在拟合高可靠、长寿命机电产品寿命分布时存在的的精度不足问题进行了论述，给出了三参数Weibull下的弹上机电产品寿命分布模型。在阿伦尼乌斯模型、Nelson累积失效假定等基础上，建立了单次步进应力加速贮存寿命试验数据向多次常温应力定时截尾试验数据的等效折算方法，并引入E-Bayes理论实现了对定时截尾试验无失效数据下失效概率的有效求解。针对复杂等效折算公式中的Weibull参数估计问题，设计了粒子群优化算法实现对参数的高精度求解，并给出了基于蒙特卡罗法的贮存寿命置信下限评估方法，从而实现对弹上机电产品的高效贮存寿命评估。以某型弹上惯性测量单元为应用对象，验证了所提方法的有效性和合理性。     

基于伪寿命分布的退化数据可靠性评估方法

提出一种利用加速退化数据对产品进行可靠性评估与寿命预测的建模与参数估计方法。首先,针对加速退化数据的特点,建立了加速条件下特征参数退化曲线的连续时间函数模型。进而,结合工程中常用加速模型,建立了加速退化模型参数估计的整体似然函数,并基于Fisher信息阵采用整体推断的极大似然法给出整体模型参数的区间估计。该方法能够有效利用不同加速应力水平下产品退化数据的横向信息,并综合连续时间函数模型对产品退化曲线拟合性强的优点,可提高产品可靠性评估与寿命预测的精度。以某电子产品为例进行了应用实例分析。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性，提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先，采用加速寿命试验(accelerated life test，ALT)技术，建立广义Eyring-Weibull可靠性模型，假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同，且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次，给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation，MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵，构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后，通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

多阶段可校正系统退化建模与可靠性评估

退化数据在小子样、高可靠、长寿命产品可靠性评估中的作用日益突显。针对工程实践中多阶段可校正电子装备可靠性评估难题,综合考虑任务的多阶段性和校正行为影响,建立了基于Wiener过程的性能退化模型,采用贝叶斯方法得到退化模型中漂移参数的后验分布估计,构建了光滑函数解决系统校正行为导致的函数不连续性问题,在此基础上根据首次到达时的概率分布提出了多阶段可校正系统的可靠性评估方法,给出相关数值算例,验证了模型、方法和分析结果的正确性和实用性。     

长寿命卫星活动部件Bayes-Weibull可靠性评估方法

长寿命卫星活动部件可靠性评估具有小样本、无失效数据的特点,采用大样本寿命数据统计方法或通常的无失效数据分析方法难以解决寿命分布建模与可靠性评估问题.针对Weibull寿命型卫星活动部件,提出了一种有效的Bayes可靠性评估方法.综合利用相似型号活动部件数据估计Weibull分布形状参数,利用相似因子和参数Bootstrap方法构造Bayes验前分布.实例分析表明,该方法具有较高的精度,可以解决小样本无失效条件下,长寿命卫星活动部件可靠性评估的困难问题.     

具有漂移特征的退化可靠性评估方法研究

针对具有参数漂移特征的产品， 首先采用随机扩散理论描述其参数漂移规律， 并建立了参数漂移模型. 在此基础上， 提出了基于参数漂移特征的退化补充样本容量的确定方法， 建立了基于退化观测数据和补充样本数据的产品退化可靠性评估模型. 最后， 通过对某传感器电压数据进行处理， 说明了该方法得到的可靠性估计结果具有较好的精度和稳健性， 与工程实际相符.     

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支.     

基于无失效数据的加权E-Bayes可靠性评估方法

针对无失效数据情况下产品的可靠性评估问题,提出加权最小二乘法结合期望Bayes（expected Bayesian, E-Bayes)可靠性评估方法与模型。根据工程经验,构造出产品失效概率的先验分布;运用Bayes理论与方法,给出产品失效概率的E Bayes估计;在威布尔分布场合下,采用加权最小二乘法来拟合产品寿命分布参数,给出产品可靠性指标的点估计和区间估计;结合算例分析,探讨模型的稳健性与方法的优越性,表明该方法具有较好的工程应用价值。     

双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型

为了有效快速评估高可靠性长寿命产品在正常应力条件下的可靠性,提出了一种双应力恒加试验Weibull分布型产品置信可靠性评估模型。首先,采用加速寿命试验(accelerated life test,ALT)技术,建立广义Eyring-Weibull可靠性模型,假定试验各应力水平组合下Weibull分布的形状参数相同,且尺度参数与各应力水平组合间呈对数线性关系。其次,给出了Weibull分布定时截尾双应力恒加试验的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)方法、与似然函数相关的Fisher信息矩阵以及模型参数的渐近协方差矩阵,构造了模型参数和一些可靠性指标的渐近置信区间。最后,通过仿真算例证明了所提方法的可行性。     

小子样条件下幂律退化模型的加速因子分析

结合长寿命、高可靠性产品加速寿命试验的特点,在失效机理不变的条件下,提出了幂律退化模型加速因子的概念。推导了加速寿命试验条件下幂律退化模型参数的极大似然估计。并利用Bayes方法,结合额定应力环境下的小子样数据和加速因子的先验分布,推导出加速因子后验分布。在此基础上,给出了小子样条件下可靠性的一、二阶矩的估计公式,进而运用矩等效方法得到可靠性的验后分布,结合实例说明了方法的有效性。     

加速应力下基于退化量分布的可靠性评估方法

基于退化量分布的方法是一种被广泛应用的可靠性评估方法,然而对此方法在加速退化试验中研究并不充分。为避免依据经验或主观判断建立可靠性模型容易造成评估结果不准确的问题,以退化量分成正态分布的情况为例研究了加速应力下的可靠性评估方法。其主要特点是利用加速因子不变原则推导出模型参数随加速应力的变化规律,从而建立可靠性模型。研究结论表明所提的评估方法克服了以往方法容易造成评估结果不准确的问题。     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.