指数分布下可靠性指标验证的截尾SPOT方法

针对传统指标检验方法进行验证决策所需样本量大的问题,提出一种序贯验后加权检验方法(se-quential posterior odd test,SPOT),给出系统寿命服从指数分布条件下,应用SPOT方法进行可靠性指标验证时决策阈值的计算模型及给定样本容量时的截尾SPOT方法。由于该方法充分利用了验前获得的关于总体分布未知参数的信息,因而减小了对现场试验子样的需求。最后给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

含位置参数的广义Weibull分布及其置信限估计

通过引入位置参数,建立了能够同时描述浴盆曲线失效率和最大安全寿命的广义Weibull分布模型族,进而采用秩分布理论给出确定该寿命分布族置信限估计的参数化方法。具体分析了目前广泛应用的一种广义Weibull分布,导出该模型参数的置信区间估计与分布函数的置信上、下限曲线函数关系式。文中还进行了模拟验证与实例对比分析。     

Weibull分布对数线性加速模型的可靠性估计方法

针对Weibull分布产品的多应力加速试验,提出采用对数线性加速模型描述多个应力和产品寿命之间的定量关系,建立了Weibull分布对数线性加速试验的可靠性分析模型。鉴于似然函数的高度非线性和非单调特性,采用遗传算法得到了加速模型参数的极大似然估计,可以实现不同应力之间可靠性特性参数的相互转换。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

两参数Weibull分布环境因子的Bayes估计

基于天地试验环境下Weibull分布形状参数不变的条件,运用Bayes方法对两参数Weibull分布环境因子进行分析,以尺度参数后验密度的商密度作为环境因子的后验密度,给出了在形状参数已知和未知两种情况下,环境因子在平方损失下的Bayes估计。最后运用仿真实例与极大似然估计进行比较,结果表明Bayes估计优于极大似然估计。     

一种随机截尾恒加寿命试验的贝叶斯评估

针对传统计算方法的不足,讨论了一种贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull恒定应力加速度寿命试验模型。针对寿命服从Weibull分布的产品,在参数的先验假设条件下,基于Gibbs抽样的马尔可夫链,运用蒙特.卡罗方法动态模拟出随机截尾恒加寿命试验中相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计。利用BUGS软件包进行建模和仿真分析,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

威布尔型多不可修部件备件需求确定方法

针对Weibull型多不可修部件的备件需求确定问题, 提出一种基于Monte-Carlo模拟的方法, 能够较为方便地得到结果, 该方法同样也适用于其它几种分布类型备件量的确定. 在此基础上, 又研究了工程应用中利用指数方法确定Weibull型备件需求量的适应性问题. 从理论上证明了利用指数方法近似计算单部件的备件量具有保守性, 并通过实例计算表明指数方法确定多部件备件量也具有保守性. 简要分析了保守的程度与保障时间、 保障度、部件数量以及Weibull形状参数的关系. 最后给出指数方法的应用时机.     

一种搜索威布尔MLE形状参数的PSO联合方法

以两参数威布尔分布的极大似然估计(MLE)方法为背景,首次将粒子群优化(PSO)算法用于形状参数的MLE估计。在详细分析PSO方法特点和实现的基础上,将基于最小二乘估计(LSE)的线性回归方法和PSO相结合,实现了一种联合优化的方法。与此同时,评析了将LSE和PSO相结合后用于两参数威布尔分布的MLE寻优方法。仿真和实际运用表明,基于PSO的联合方法对威布尔分布的MLE形状参数的搜索具有良好的性质,其具体体现为搜索准确、稳定和快捷。     

融合外场使用和加速寿命数据的可靠性评估方法

针对寿命服从双参数Weibull分布且已在外场使用一段时间后的机电产品,进行单应力、定时转换的步进加速寿命试验,研究外场使用数据和加速寿命试验数据之间的融合评估问题。考虑到外场多应力环境与实验室单一应力环境之间的差异性,构建基于修正系数的分布参数计算模型;开展融合外场使用历程和加速寿命试验过程的统计分析,建立各应力下的累计分布函数关系;构建融合过程的极大似然函数,运用数值迭代法,求解未知参数估计;结合某型机电产品进行仿真方案设计,采用蒙特卡罗仿真方法产生样本数据,通过对比分析说明本文所提出的模型评估精度更高。     

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。     

威布尔型可修备件需求量的解析算法研究

针对寿命服从Weibull分布、维修时间服从指数分布的可修系统,首先根据“累积失效概率相等”原则,提出一种改进的指数确定方法,能够将Weibull分布等效成为指数分布,然后利用马尔可夫过程理论近似计算备件需求量。根据系统运行过程,设计了一种基于ExtendSim软件的仿真算法用来检验给定备件数量下的保障度,并以马尔可夫系统为例验证了该仿真算法的正确性。在此基础上,通过正交试验分析与设计,对两种指数算法的结果进行比较,结果表明改进算法能够有效降低原算法的保守性。     

电子功能部件环境适应性试验优化设计

针对高可靠性、长寿命的电子功能部件环境适应性评估问题,基于蒙特卡罗仿真方法,本文评估定数截尾步降应力实验方案并进行仿真优化设计。以服从威布尔分布的电子功能部件寿命模型为基础,以环境温度为主要应力参数,以提高实验效率和降低实验代价为目的,结合相关失效模型,建立实验方案优化度评估函数。优化度评估函数的建立使得环境适应性实验方案由定性分析转变为定量分析,且最优实验方案具备更高的时效性和精确度,相对于一般的经验方案而言,能够提升44.8%的优化度。     

基于MCMC稳态模拟的Weibull回归模型及其可靠性应用

讨论了贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull回归模型，提出针对寿命服从weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在失效率的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下参数在Weibuil回归模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用BUGS软件包进行建模分析的过程，证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。