威布尔分布无失效数据的Bayes可靠性分析

在Weibull分布场合下,通过对分布函数进行变换,利用凹凸性方法获得了各检测时刻失效概率之间的关系,进而从实际应用的角度出发,利用先验信息得到了各时刻失效概率的Bayes估计.通过建立参数回归模型,获得了产品可靠性指标的估计.最后通过对实例进行计算,验证了方法的稳定性.     

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.     

利用先验信息修正经典限的可靠性评估方法

讨论可靠性评估中利用先验信息的问题 .在参数先验分布容易确定的场合 ,可利用先验信息对参数的经典估计进行修正 (即给出 Bayes估计 ) ,再基于该估计用经典的 WCF方法给出系统可靠度的置信下限 .该方法具有很好的精度 ,并克服了纯 Bayes方法受先验偏差影响较大的缺点 .文章对上述进行了补充 ,讨论了指数定时截尾数据情形下利用先验信息的可靠性评定问题 .给出了一种融合先验信息和试验数据的参数估计 ,该估计的特点是具有独立和的形式 ,基于该估计用 WCF法比基于通常的 Bayes估计简单 .另外 ,对参数先验分布难以确定的多参数寿命分布模型 (如 Weibull分布 ,本文在仅知其可靠度先验分布或可靠度先验一阶、二阶矩及可靠度的某先验分位点的条件下 (事实上工程专家较易给出上述可靠度的有关先验信息 ) ,将 Bayes,Fiducial及经典统计方法相结合 ,用可靠度的先验信息直接对可靠度的经典限作修正以获得融合了先验信息及试验数据的置信下限 ,模拟表明该种处理具有很好的精度 ,适合工程应用.     

基于Monte Carlo法与GA算法的复杂系统可靠度求解

复杂系统可靠性问题是可靠性工程中丞待解决的问题。提出了基于可靠性框图的复杂系统蒙特.卡罗仿真方法,给出了各种基本可靠性模型系统与其组成单元的失效时间关系,解决了含有旁联模型的复杂系统仿真问题。以可靠性仿真数据为寿命样本,待估计参数的置信区间为编码空间,以经验分布与所求分布误差倒数为适应度函数,建立了基于遗传算法的寿命分布参数点估计模型,求得了复杂系统可靠度函数。最后以两个实例表明该方法比传统方法具有更高的精度。     

二项式分布场合加速退化零失效可靠性验证试验

对于长寿命高可靠产品,采用零失效可靠性验证试验需要大量的时间或者样本。为了缩短试验时间,建立了一种在二项式分布场合下基于性能退化数据的加速退化零失效可靠性验证试验方法。首先从加速退化模型和测量数据估计样品在规定时间内的退化量及其方差,然后在使用方风险和可用试验样本量的约束下,对试验费用进行优化,得到了最优的试验方案,并给出了单个样品停止试验的判定规则。最后通过一个实例证实了该方法能有效地缩短试验时间。灵敏度分析表明,在规定时间内退化量的预估值对试验方案的优化结果影响较大。     

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。     

多信息源条件下战损部件恢复能力评估方法

在进行战时装备战损部件恢复能力评估时,针对收集得到的部件抢修样本信息与实际战场情况不相符的问题,以战场环境和抢修分队维修保障条件为依据,分别建立了样本信息筛选模型和样本抢修时间向实际抢修时间折合的内积模型。采用随机加权法将样本信息转换为参数分布,提出支持度与最大熵相结合的信息源权重确定方法,将相似部件和部件历史信息进行融合,得出部件在对应战场条件下的恢复能力评估结果。算例分析表明,该评估方法可对多种复杂战场条件下的部件恢复能力进行评估,提出的多源融合方法较传统估计方法评估结果更加准确,具有很强的实用性。     

屏蔽数据下BurrXⅡ三部件串联系统的可靠性估计

在系统失效原因被屏蔽的情形下,讨论三部件串联系统中BurrXⅡ部件的可靠性估计问题。在一般屏蔽情形下,利用迭代法和系统简化法求解极大似然方程组,得到部件参数近似的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE）;在完全屏蔽情形下,直接求解方程组得到参数精确的极大似然估计。同时利用贝叶斯方法分别在平方损失、LINEX损失以及熵损失下推导出部件参数和可靠性指标的贝叶斯估计。最后通过数值仿真说明极大似然估计和贝叶斯估计效果良好,并对二者进行了比较。     

单测控站测控任务可靠性仿真的高效方法

Markov模型及其直接仿真法在评价单测控站条件下的测控任务可靠性时都存在计算 复杂性的问题. 将强制法与失效偏倚法相结合, 用于测控任务可靠性的仿真. 在出现初始状态的情况下使用强制法将下一状态的发生时间限制在任务时间内, 在其它非吸收状态下使用失效偏倚法提高失效转移发生的概率, 并通过似然比将结合强制法与失效偏倚法得到 的仿真样本还原为测控任务不可靠度的无偏估计量. 证明了结合强制法和失效偏倚法的方差相对直接仿真有量级上的缩减, 能保证仿真结果相对误差的有界性. 通过实例验证了结合强制法与失效偏倚法的正确性与高效性, 能有效地解决单测控站条件下测控任务的可靠性仿真.     

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。     

小样本时电器产品可靠性特征量的估计

随着航空、航天电器产品可靠性的提高 ,其可靠性试验一般采用定时截尾寿命试验 ,如产品的可靠性很高 ,则可能会出现发生故障的样品个数较少 ,即出现了小样本数据的情况 ,若采用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。针对这种情况引入了平均寿命的修正极大似然估计公式。研究结果表明 ,修正后的平均寿命估计量的相对误差比极大似然估计法的相对误差有了明显减小 ,且截尾程度越高 ,修正效果越明显     

应用战备转级检测数据分析鱼雷贮存可靠性

为研究鱼雷服役期间贮存可靠性的分析计算问题,根据鱼雷历次战备转级检测数据,运用等分故障时间内插法,估计各故障发生时间,分别绘制战备转级检测时序图、实转完好与故障状态时序图以及定转完好与故障状态时序图,从而计算鱼雷在不同服役年限的贮存可用度、贮存故障率与贮存可靠度,得出鱼雷贮存质量变化规律。实例计算表明,应用战备转级检测数据能够在工程上满足服役期间鱼雷贮存可靠性的分析计算需要。     

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。     

A General Theory of Estimation of Variance-Covariance Components

ＡＧｅｎｅｒａｌＴｈｅｏｒｙｏｆＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＶａｒｉａｎｃｅＣｏｖａｒｉａｎｃｅＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓＭＡＣｈａｏｑｕｎＬＩＱｉｎｇｇｕｏＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＢｕｓｉｎｅｓＳｃｈｏｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕｎａｎ４１...     

威布尔部件的经验贝叶斯评估

在逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下, 讨论了威布尔部件可靠性指标的估计及性质. 基于Linex损失函数, 给出了威布尔部件寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的一致最小方差无偏估计、贝叶斯估计及经验贝叶斯估计, 并证明了经验贝叶斯估计的渐进最优性. 最后运用Monte-Carlo方法对各种估计 的均方误差进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度高.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

Unbiased condition of the dispersion effects estimator in unreplicated two-level factorial experiments

This article presents a general form of the estimator for identifying dispersion effects from unreplicated two-level factorial experiments, and shows that the widely used estimators such as the BH, MH, and AMH estimators are all special cases of the proposed one, designated as the G estimator. The unbiased condition of the G estimator is proved, and a lower bound of variance of the G estimator is provided. A simulation based on a realistic design illustrates the variation of the variance and MSE (mean square error) of the G estimator on different coefficients. This estimator may be more flexible and has better performance than other methods such as the BH and MH estimators by appropriately selecting the coefficients.     

ZDPS-2卫星可靠性试验评估方法

皮纳卫星具有研制周期短、采用商用货架式器件的特点,无法完整沿用传统大卫星通过底层元器件或部组件搭建系统可靠性模型计算整星可靠性的方法。针对上述问题,提出了基于试验数据的皮纳卫星可靠性评估体系。通过对机理不同的硬件和软件故障分别建模的方法,实现了ZDPS-2卫星的可靠性评估。对卫星的硬件故障数,基于顺序约束模型和贝叶斯参数估计方法进行拟合,并考虑了不同试验环境对卫星工作环境的等效因子。ZDPS-2卫星硬件可靠性水平估计为3月末0.85。对卫星的软件故障采用加入变点的非齐次泊松过程模型拟合,并选择Logistic模型作为测试覆盖率模型。ZDPS-2卫星软件故障拟合结果,平均无故障时间为217 h。ZDPS 2卫星试验结果证实,可靠性满足增长试验设计的要求和任务需求。     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.