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PH分布的n中取k系统可靠性模型研究

本文以n中取k系统为研究对象,采用Phase-type(PH)分布代替指数分布等典型分布,假设部件在工作状态、储备状态和维修状态停留时间均为连续时间PH分布;建立了一种描述能力更强的系统可靠性解析模型,利用矩阵解析方法获得了系统稳态概率,推导出系统稳态可用度、工作时间、平均故障间隔时间和维修台故障件到达率的解析表达式;并通过算例验证了模型的正确性和适用性,演示了给定n值后,k值变化对系统可靠性规律的影响.     

Weibull分布环境因子的统计分析

利用有关统计量近似服从正态分布的性质 ,证明了Weibull分布场合环境因子基于参数的最好线性无偏估计的点估计是有偏估计。导出了基于定数截尾样本Weibull分布环境因子的近似无偏估计和近似置信区间。利用模拟方法研究了所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度。模拟结果显示 ,所给的近似无偏估计和近似区间估计的精度是相当好的     

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。     

随机条件久期模型的贴近度新息构建方法

针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.     

ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法

ACPH(Acyclic continuous phase type)分布类在[0,+∞)上的全体连续概率分布函数类中稠密,是具有通用性的概率分布类.提出采用EM(Expectation maximization)算法解决ACPH分布的数据拟合问题,给出了ACPH分布数据拟合的封闭形式EM算法,并通过6个拟合实例验证了该方法的有效性.     

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.     

航空发动机组合维修策略的备件需求规律

以单台航空发动机系统在定时维修和失效更换相结合的维修策略下的备件需求规律为研究对象,假设航空发动机中的部件寿命服从一般分布,利用Phase-Type(PH)分布的稠密性将一般分布表示为PH分布形式;然后通过仿真获取整个发动机系统的备件更换时间序列;在仿真结果基础上,利用EM算法将单台发动机的备件需求点过程拟合为马尔可夫到达过程(Markovian arrival proccss,MAP),并根据MAP性质确定了多台相同发动机组成的系统的备件需求规律;最后通过一个示例说明了本文方法的有效性.文中通过仿真获取样本数据,再采用拟合算法确定需求规律的研究思路具有很好的通用性,对他人的研究工作有一定借鉴作用.     

随机截断下基于多个混合分布样本的非参数推断

设有K族(K≥2)i.i.d.(独立同分布)随机变量{Xij,j=1,2,…,ni},i=1,2,…,K,分别来自于分布Gi(x)=(1-iα)F1(x)+iαF2(x),其中iα∈[0,1].每族随机变量同时被另一列i.i.d.随机变量Yij,j=1,2,…,ni截断.本文分别用经验分布和Kaplan-meier估计构造了分布F1,F2的估计,并证明了估计量的性质.最后用数值例子对两种方法作了比较,验证了Kaplan-meier估计的精确有效性.     

基于L Wigner分布的多径ESM信号估计

针对电子支援测量(electronic support measurement, ESM)信号存在多径干扰,从而影响信号特征提取以及雷达辐射源识别的问题,提出了一种基于L Wigner分布的多径信号估计方法。首先分析了多径ESM信号模型和时频域匹配滤波算法,接着研究了L Wigner分布对于多分量高阶频率调制信号的分辨性能,根据自身项和交叉项的不同特点,提出采用L Wigner分布对多径信号进行估计。该方法计算简单,保证了估计结果具有较高的分辨性能。仿真实验结果证明了方法的正确性和有效性。     

城市轨道交通车站到达客流时间间隔分布拟合

采用7个常用分布和“通用性与解析性较好”的相位分布 （phase-type distribution，PH） 稠密子集混合埃尔朗分布 （hyper-Erlang distribution，HErD） 对多个车站的出入口到达客流时间间隔的统计分布进行拟合，得出HErD 的拟合效果最佳，并给出了各种分布的适用性. 然后抽取出HErD的拟合参数分析其变化规律，结果惊奇地发现： 该分布的参数只与变异系数有关，当变异系数小于1 时，该分布由一个指数分布 （exponential distribution，ED） 和一个4阶埃尔朗分布 （Erlang distribution，ErD） 混合而成，其中ED 的混合比例与变异系数的平方成Power函数关系： 当变异系数大于1 时，该分布由两个ED混合而成，其中一个的混合比例与变异系数的平方成S函数关系. 由此，HErD 的参数被简化成两个尺度参数. 最后给出了通过易于获取的高峰客流量和超高峰系数确定这两个参数的实用方法.     

微分建模法及其在疲劳可靠性研究中的应用

很多工程问题可用微分方程描述,由此导出了微分建模方法.该方法的实质是直接用微分方程来描述客观物理现象,同时通过微分近似公式来直接辩识微分方程的系数.该方法用于三参数威布尔分布的参数估计和疲劳性能S N曲线拟合、低周疲劳特性曲线拟合、疲劳裂纹扩展a-N曲线拟合等问题,取得了较好的效果,为疲劳可靠性研究提供了新工具,对工程中建模和数据分析问题也有相当参考价值.     

DSFT的建立及故障概率空间分布的确定

为利用工矿企业生产过程中已有的长期监测得到的元件故障数据,提出适合于处理这些数据的离散型空间故障树(DSFT).在DSFT基础上提出了确定元件故障概率空间分布的方法,即因素投影拟合法和基于神经网络(ANN)的方法.给出了这两种方法的具体实现过程,考虑了工作时间t和工作温度c对于元件故障的影响,研究了范围c:0~40℃,t:0~50天内的元件故障概率空间分布.并将这两种方法和CSFT得到的元件故障概率空间分布进行了对比分析.比较分析证明:使用DSFT的ANN预测法所得结果要比使用DSFT的因素投影拟合法更为接近CSFT的相对真实结果.在只有监测数据而不清楚系统结构的情况下这两种方法均适用,但ANN法更精确.     

基于高斯混合模型的光纤罗经误差概率分布建模

针对船用光纤罗经误差的概率分布不完全符合高斯分布的情况, 提出了一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)的光纤罗经误差概率分布函数(probability distribution function, PDF)建模方法。该方法使用多个高斯分布的线性叠加来拟合光纤罗经误差的概率分布, 并结合一种鲁棒性的期望最大化(expectation maximization, EM)算法来估计GMM中的参数。仿真分析和实测数据验证, 相比于使用单一的高斯分布, 基于所提方法建立的光纤罗经误差概率分布更加符合该导航设备误差的实际概率分布。     

基于 Johnson 分布体系的随机振动环境测量数据归纳

为了解决现有随机振动环境测量数据归纳方法不能处理非正态分布数据的难题,提出了利用John-son分布体系转换非正态分布数据进行处理的数据归纳方法。此方法基于Johnson分布体系理论,对Johnson分布选择准则中百分位点z值的确定进行了讨论,并给出了优化z值的选择流程,从而获得合适的Johnson分布转换非正态分布数据,并进一步确定出非正态分布情形一定概率下的随机振动环境测量数据上限。工程实例验证了该方法的有效性和实用性。     

拟合中国股票市场收益的统计分布

对中国沪深股市收益的统计分布特征和市场风险规律进行了定量比较研究.分别采用稳定分布、渐近帕累托分布和截断列维分布拟合中国股票市场收益统计分布,实证研究发现中国股市收益分布的中间部分适合用稳定分布描述,分布的尾部适合用尾部指数大于2的渐近帕累托分布描述,即是具有尖峰厚尾特征的有限方差不对称分布.揭示出中国股市中高收益事件比低收益事件发生的更为频繁,深圳市场比上海市场的投资风险要高.所得结论有益于对价格波动性建模、资产定价、金融风险管理等领域的深入研究.     

BRDF的遗传算法和遗传模拟退火算法建模及比较

结合遗传算法和模拟退火算法,构造出具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法。根据空间目标表面的多组多角度双向反射分布函数（bidirectional reflectance distribution function, BRDF）实验数据和统计模型,获得样片BRDF五参数模型参数值及2D、3D的BRDF分布。比较基本遗传算法和遗传模拟退火算法在迭代次数、计算时间、参数值及精度等之间的差异并分析其原因。遗传模拟退火算法更适用于BRDF的统计建模。     

基于PH分布的温储备可修系统可靠性模型

针对以往研究利用指数分布等典型分布导致系统可靠性建模约束条件过于严格的问题,以包含n个单元的温储备可修系统为研究对象,考虑系统具有单一维修台,采用可近似拟合任意分布的Phase-type(PH)分布构建了一种描述能力更强的系统可靠性模型,假设工作单元、备用单元寿命和维修时间分别服从不同的PH分布,得出了系统稳态可用度、系统平均连续工作时间、维修台故障单元到达率等一系列可靠性参数的解析表达式。最后,通过算例分析验证了该方法的正确性和适用性。