基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况．可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的．本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性，分析系统的可靠度与Copula函数间的关系，揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律．     

基于Copula函数的单部件可修系统的可靠性分析

基于Copula函数,对部件寿命和故障后修理时间存在相依关系的单部件可修系统的可靠性进行分析,得出系统的可靠度与(0,t]时间中系统的平均故障次数都与独立情形时相同,只有系统的瞬时可用度与其Copula有关.     

简单系统相依部件的可靠性

可靠性数学在研究系统的可靠性时,都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的本文应用连接函数Copula讨论了部件相依时的可靠性,计算了系统的可靠度.     

简单系统相依部件的可靠性

可靠性数学在研究系统的可靠性时,都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的.本文应用连接函数Copula讨论了部件相依时的可靠性,计算了系统的可靠度.     

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.     

相依部件混合系统的可靠性

在可靠性理论中,部件相互独立是相依的特殊情况.可靠性数学研究系统的可靠性时,都是在假设部件之间相互独立的条件下进行.本文应用联系函数讨论了部件相依时混合系统的可靠性及系统的可靠度与联系函数的关系.     

相依部件混合系统的可靠性

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况，可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行，本文应用联系函数讨论了部件相依时混合系统的可靠性及系统的可靠度与联系函数的关系。     

基于Copula函数对简单相依系统单调性的研究

在应用Copula函数来表示系统可靠度的基础上, 用判断函数单调性的方法通过判断可靠度函数的单调性去判断系统的单调性, 并通过这种方法对部件具有相依性的串联系统、并联系统以及并串、串并联系统的单调性进行判断, 得出这几种简单相依系统为单调系统的结论.     

高斯Copula的一点注记

Copula函数把边缘分布函数与联合分布函数联系起来,是研究变量间相依性的一种有效工具.而高斯分布在实际应用中占有重要的地位,本文主要研究高斯分布的极尾相依系数、极高斯Copula函数,推导出极值高斯Copula函数.     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

基于损伤等效原理的并联系统相关失效可靠性分析

在考虑零件寿命服从Weibull分布的条件下,针对两个零件的并联系统进行相关失效分析,提出了一种分析相关失效的等效损伤转换方法,并基于损伤等效转换原理及全概率公式对并联系统进行相关失效可靠性建模;应用Monte Carlo仿真验证所建立的模型的正确性.研究表明,这种基于损伤等效原理的并联系统可靠性模型能够很好地反映并联系统零件间的相关失效,并且能够满足损伤等效准则,优于等概率转换法所建立的模型;从而为零件寿命服从Weibull分布的并联系统可靠性分析提供了一种新的方法.     

具有相依性的加权n中取k系统的热分配问题

研究具有相依性的加权n中取k系统的热分配问题.假设工作元件的寿命具有随机排列递增的相依性,建立不同冗余分配策略下加权n中取k系统的可靠性大小关系.结果表明:将较好的冗余元件分配给权重较大、性能较差的工作元件,系统的可靠性能随机地提高.     

伽玛分布下n部件串联系统的可靠性等效因子

对于不可修系统,一般使用不同系统模型间可靠性特征的等效因子进行比较.目前所有文献研究的都是部件寿命服从指数分布时的情况,本文将等效因子的概念推广到常见的伽玛分布.主要讨论了可靠性等效因子的问题,给出了当部件寿命分布服从伽玛分布时,n个独立同分布部件串联系统的可靠性等效因子,仅以生存函数作为参考指标,主要给出了串联系统模型,并且给出原系统分别采用降低法、热储备法和冷储备法及改进系统的可靠性.     

组件正相依的单调关联系统可靠性下界的一个结果

讨论了组件正相依的单调关联系统的可靠性下界问题,基于一个改进的Ｂｏｎｆｅｒｏｎｉ不等式,得到了组件正相依的单调关联系统的一个可靠性下界。并给出了一个应用实例。     

复杂配电系统的可靠性评估

提出一种基于最小割集的故障模式分析方法，对复杂配电系统进行可靠性评估。该方法将网络中的元件按照不同馈线进行组合，形成等效元件，并把等效元件作为评估的最小元素，在评估中将元素对负荷点可靠性的影响分为直接割集和间接割集，进行故障模式和故障后果分析。分析中考虑了分支线保护、隔离开关、计划检修、备用电源的影响，以及有无备用变压器的配电网络实际运行情况。通过对IEEE RBTS系统2的可靠性计算，验证了该方法的有效性。、     

基于不确定理论的多部件竞争失效系统的可靠性评估

为了分析没有或仅有少量的历史故障数据的多部件竞争失效系统可靠性,同时考虑外界冲击对内部退化过程的影响,基于不确定理论分别建立串联竞争失效和并联竞争失效可靠性模型,并推导出相应的确信可靠度计算公式。通过一个微电子机械系统验证了模型的正确性和有效性。结果表明,外部冲击过程与内部磨损退化过程独立情形下的系统可靠度明显高于相依情形下的系统可靠度。     

基于系统等效的柴油机监控系统可靠性评估

为综合考虑硬件、软件故障对柴油机监控系统可靠性的影响,提出一种基于系统等效的监控系统可靠性评估方法.建立系统的功能结构图,运用Markov过程分析硬件子系统的可靠性,讨论软件子系统的可靠性.引入向量马氏过程(VMP)完成将硬件子系统等效为故障服从指数分布、维修服从未知分布的元件,分析由该元件与软件子系统所构成的硬/软件综合系统的可靠性.结果验证了硬件等效模型的正确性,得出该设备的软件子系统对监控系统可靠性影响较大,以及部件平均维修时间(MTTR)与平均无故障时间(MTBF)的比值与系统稳态可用度呈反相关的结论.     

基于故障树的系统可靠性估计不确定性分

针对系统可靠性优化问题,提出了系统可靠性估计不确定性的分析方法.通过定性分析,求出故障树的所有最小割集,把故障树模型转换成串并联结构模型;利用串并联系统可靠性估计方差分析方法求得系统可靠性估计方差,并把系统可靠性估计方差近似分解成组成单元可靠性估计方差的线性组合,找出对系统可靠性估计不确定性影响大的组成单元.通过鱼雷系统可靠性估计不确定性分析,证明对系统进行可靠性估计不确定性分析,有利于改善系统可靠性估计的准确性.     

Simulation Assessment of Reliability for k/N Redundancy System Considering Failure Correlativity of Components

The reliability assessment model of k /N system is built based on Copula function theory considering the failure correlativity existing among components,and then a simulation strategy is presented on the foundation of agent technique.The components and equipment entity model are designed according to the modeling technique above to describe the operation relationship during the mission phase,and then the simulation system for the assessment of product reliability is completed.And at last,an example is given with different material support programs.The research result has shown that the relevance existing in components has effect on the confirmation and optimization of maintenance strategy.