成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

指数寿命系统可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下指数寿命系统失效率的动态Bayes评估方法.该方法依据产品研制过程中不同阶段的试验数据,利用AMSAA模型对系统失效率的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品失效率进行预测,并由最大熵方法给出产品失效率验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品失效率做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样指数寿命产品的可靠性试验评估问题.     

基于可靠性增长的变总体可靠性试验鉴定方法

针对产品研制过程中存在多阶段的试验数据和产品性能参数呈现可靠性增长的特点, 提出了一种变总体可靠性试验鉴定方法. 该方法依据产品研制过程中不同总体的试验数据, 利用可靠性增长模型, 给出变总体试验信息似然比的定义和判决准则, 进而给出变总体可靠性试验鉴定方法. 通过实例对比分析, 该方法可较好地解决小子样产品可靠性指标的假设检验问题.     

基于可靠性增长的可靠性鉴定试验方案

针对现行可靠性鉴定试验标准GJB-899A中提供的试验鉴定方案存在试验时间过长或试验风险过大,且当前可靠性鉴定试验设计大多只依赖于产品自身的寿命数据,而对产品研制过程中的可靠性增长数据利用较少的问题,以寿命服从指数分布的产品为研究对象,基于美军陆军装备分析中心提出的可靠性增长模型AMSAA模型对产品研制阶段的可靠性增长过程进行建模。再利用Bayes方法基于产品可靠性增长过程的试验数据来获取产品寿命分布,计算产品可靠性鉴定试验方案的生产方风险和使用方风险,进而推导得到满足风险要求的产品可靠性鉴定试验方案。通过实例分析以及与GJB899A所提出的试验方案对比,验证了所提方法的可行性与先进性。     

基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法

针对产品可靠性增长试验过程中试验样本量少这一特点,提出一种基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法。利用顺序Dirichlet分布的统计特性,对产品可靠性增长试验过程中的专家信息进行规范化描述,并在Bayes试验鉴定框架下作为验前信息给出其验前分布的确定方法,以及产品可靠性增长过程中各试验阶段产品可靠性的评估方法。通过综合考虑产品各试验阶段的历史信息,主观信息和客观信息等多种信息形式,解决了小样本情况下产品可靠性增长试验性能指标的评估问题。     

基于动态建模方法的可靠性增长试验评定

运用动态建模方法对可靠性增长试验下可靠性参数的先验分布进行分析．在任务可靠度先验分布确定的基础上，结合产品的少量现场试验数据，利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析．首先给出了可靠性增长分析的动态模型，然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型．在此基础上，给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计．针对液体火箭发动机寿命分布为Weibull分布的特点，对Weibull寿命型系统的可靠性增长试验进行评定．通过一个实际例子说明了该方法的有效性．     

基于抽样净益的成败型产品Bayes鉴定试验方案

为了对成败型产品进行可靠性鉴定，采用Bayes方法，建立可靠性鉴定问题的Bayes决策模型，并以抽样净益最大为准则制定出产品鉴定试验方案。从经济上考虑，所得到的鉴定试验方案比概率风险型方案更加合理。     

产品可靠性新型顺序约束及评估算法改进

在产品研制过程中,通常经过多个阶段试验及改进才能达到最后定型要求,产品研制的每个阶段均产生有大量可靠性信息。利用产品可靠性增长规律,对传统的顺序约束条件进行改进,给出了一种新型顺序约束关系,该新型顺序约束关系更为准确地反映了产品可靠性增长规律。基于新型顺序约束关系给出了一种新的顺序约束Bayes评估方法,并通过Bayes评估方法进行合理改进,有效降低了Bayes估计的计算复杂性。最后,通过模拟仿真实例分析,说明提出的改进方法计算简单,与传统的顺序约束Bayes评估方法相比,得到的产品在各阶段可靠性评估结果具有较高精度,能够简单高效地运用于工程实际问题。     

基于Dirichlet 先验分布的Bayes 二项可靠性增长方法

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.     

Poisson过程的可靠性增长模型(Ⅰ)——定数截尾试验的情况

基于定数截尾试验数据,本文用经典方法和Bayes方法,考虑了失效时间遵从Poisson过程的可修系统的可靠性增长问题,得到了各研制试验阶段参数的约束极大似然估计和最末阶段参数的经典限和Bayes限.     

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。     

基于Weibull-Bayes协同物流网络资源规划进度偏差应急控制

协同物流网络资源规划进度偏差应急控制具有小样本、无先验信息的特点,采用多样本偏差数据统计方法或传统先验信息分析方法均无法解决其偏差出现概率分布构造与可靠性评估问题.为此,提出了Weibull-Bayes进度偏差应急控制模型,利用考虑信息差异的Bayes方法构造各阶段偏差出现概率的验前分布,利用挣值分析指数估计Weibull分布的形状参数.最后,算例分析结果表明该模型方法对应急控制资源规划进度偏差是有效的.     

融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法

针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专家先验知识以正态分布形式融入单调性约束的贝叶斯网络参数学习过程,进一步提高了小样本集条件下贝叶斯网络参数学习的精度和稳定性。在小样本集条件下进行仿真实验,结果表明,与其他3种主要方法相比,所提方法平均(Kullback-Leibler, KL)散度大幅降低,运行时间高于其余3种方法。综合考虑学习精度和运行时间,所提方法优于其他3种方法。将所提方法应用于燃气轮机健康状态评估,评估结果与实际状态一致,验证了方法的有效性。     

现场可靠性数据的变点分析

针对产品寿命分布规律在使用过程中的变点问题,提出了产品寿命分布变点检验和估计的Bayes方法。根据产品现场使用先验信息的结构特点,提出了变点先验分布的确定方法,并给出了变点Bayes估计的计算方法。利用所得到的变点估计可制定产品的最佳维修策略以及产品报废期。数值模拟表明Bayes方法具有较好的稳健性,适用于现场可靠性数据的变点分析。     

无失效数据条件下装备贮存可靠性分析

为解决装备贮存可靠度评估问题,对寿命分布为平均失效率递增类分布(increasing failure rates on the average, IFRA)的装备的贮存可靠性进行分析。首先,针对装备检测过程中可能出现的无失效数据情况,确定了失效概率的先验分布并给出了Bayes估计。然后用加权最小二乘法给出了寿命分布的参数估计,进而得到了装备贮存可靠度的估计和表达式。最后结合实例进行计算,说明了方法的稳定性和可行性,为工程上评估装备贮存可靠度提供借鉴。     

含增长单元串并联系统可靠性评定的Bayes方法

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解 综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,并给出实例进行说明     

基于贝叶斯网络的动量轮可靠性建模与评估

卫星动量轮具有小子样、长寿命特点,无法进行大样本寿命试验评估可靠性水平,但是可以获得大量的专家经验、地面调试数据等验前信息,因而提出了一种基于贝叶斯网络的动量轮可靠性建模与评估方法.首先,采用贝叶斯网络学习算法,融合各种验前信息,建立动量轮可靠性模型;在此基础上,利用贝叶斯网络推理方法,评估动量轮可靠性,分析动量轮故障;最后通过实例分析表明方法的有效性.