Poisson过程的可靠性增长模型(Ⅱ)——定时截尾试验的情况

基于定时截尾试验数据,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。     

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.     

基于伪寿命分布的退化数据可靠性评估方法

提出一种利用加速退化数据对产品进行可靠性评估与寿命预测的建模与参数估计方法。首先,针对加速退化数据的特点,建立了加速条件下特征参数退化曲线的连续时间函数模型。进而,结合工程中常用加速模型,建立了加速退化模型参数估计的整体似然函数,并基于Fisher信息阵采用整体推断的极大似然法给出整体模型参数的区间估计。该方法能够有效利用不同加速应力水平下产品退化数据的横向信息,并综合连续时间函数模型对产品退化曲线拟合性强的优点,可提高产品可靠性评估与寿命预测的精度。以某电子产品为例进行了应用实例分析。     

屏蔽数据下软件可靠性的极大似然估计

屏蔽数据是指引起系统失效的真实原因不得而知,即失效原因可能是系统组件的某个子集。一般地,屏蔽数据下非齐次泊松过程 (non-homogeneous Poisson process, NHPP)类软件可靠性叠加模型中参数的极大似然估计比较复杂,因为叠加模型不能分解成几个简单的NHPP模型。本文主要研究基于屏蔽数据下叠加模型中参数的极大似然估计,评估软件系统的可靠性。最后通过一组模拟数据,说明极大似然估计效果良好。     

加工中心故障分布规律及其研究方法

数控机床的平均故障间隔时间是一项重要的可靠性指标,然而作为该指标计算理论基础的故障分布规律却未得到充分研究.基于Ⅰ型截尾似然函数理论,结合加工中心试验数据,对加工中心故障间隔时间进行了威布尔分布模型的拟合,然后用Hollander-Proschan方法进行了拟合优度检验.最后证明该加工中心故障间隔时间服从威布尔分布.对这类有替换定时截尾数据,用截尾似然函数理论进行拟合,并且用Hollander-Proschan方法进行拟合优度检验,是非常有效的.     

非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙.基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界.实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多.     

不同环境应力下可靠性增长单调模型的数据分析

以加速寿命方程作为应力模型,解决利用不同环境应力下可靠性增长试验数据,求试验结束时设备可靠度的置信下限问题.并以逆幂率模型为例,给出了模型参数的极大似然估计,进而求出可靠度的置信下限.模拟研究结果表明,上述方法效果良好.     

竞争失效场合相似产品可靠性的综合评估

对小样本情形下的联合Ⅱ型截尾寿命试验进行综合分析.针对产品可能存在多种失效模式问题,建立试验数据服从独立指数分布的竞争失效模型.基于极大似然估计,利用条件矩母函数导出参数的精确分布,据此构造参数的精确置信区间.并采用Bootstrap方法给出参数的区间估计.最后,通过Monte-Carlo仿真比较估计的优良性,利用数值算例验证了本文方法的有效性和可行性.     

基于屏蔽数据多重定数截尾下系统部件的可靠性估计

利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广义熵损失下,得到了部件参数和可靠度函数的Bayes估计。最后通过数值仿真研究屏蔽水平和截尾因子对估计精度的影响,并对各种估计进行了比较。     

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。     

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。     

基于时序模型的加速退化数据可靠性评估

提出利用加速退化数据对高可靠长寿命产品进行可靠性评估与寿命预测的新方法.从时间序列的角度出发,研究了退化轨迹的一般建模方法;进而结合加速模型,利用整体推断方法给出了模型参数的极大似然估计.并以对数正态分布和Weibull分布为例,利用信仰推断方法给出了可靠度置信区间.通过有效利用加速退化试验各状态下的试验信息,结合时序模型对退化轨迹曲线自拟合性强的优点,提高了产品可靠性评估与寿命预测的稳健性,为基于产品加速退化数据进行可靠性评估提供了一条新的技术途径.最后通过实例验证了该方法的有效性.     

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．     

基于冲击理论的性能可靠性评估研究

性能退化产品的可靠性通常可以通过性能指标值来反映,而性能指标的退化机理常常可以利用冲击理论进行解释。本文在一定假设下,针对性能退化产品,建立了基于冲击理论的产品性能退化模型,提出了将性能退化模型预测与产品寿命分布拟合相结合的可靠性评估方法,即使用极大似然估计对产品性能退化模型参数进行估计,利用性能退化模型预测拟合产品的寿命分布来评估产品的可靠度。最后,通过实例比较,验证了本方法的可行性和有效性。     

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.     

基于信息熵和Bayes理论的高可靠性产品可靠性评估

产品的可靠性是其通用质量特性的重要指标,研究产品的可靠性评估方法至关重要.当产品只收集到寿命试验数据时,现有的基于极大似然估计和最小二乘估计的可靠性评估方法应用较为广泛,但在适用性上存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一个基于信息熵函数和Bayes理论的产品可靠性评估方法.通过理论分析可知本文提出方法的适用性比现有方法更广,且结合仿真实验,可验证利用本文提出方法评估高可靠性产品的可靠性时,评估结果的精度也优于现有方法.最后,通过加工中心设备的算例分析,说明了本文提出方法的具体应用.     

基于混合Gamma分布的机载产品可靠性建模

针对研制生产阶段的可靠性试验和评价方法并不能准确推断出复杂机载产品在真实服役环境下的可靠性，而且单一寿命分布模型如指数、正态、威布尔等也不能准确反映机载产品在复杂环境下的故障特征的问题，通过舰载机机群在服役过程中产生的故障数据，利用有限混合Gamma分布可以逼近任意概率分布的特性，根据不同样本容量分别构建了以均方误差和皮尔逊统计量为优化目标的优化模型。采用自适应权重粒子群优化算法对混合分支数和分布参数进行优化，从而获得产品的可靠性模型。研究结果可较好地表征产品故障的统计特征，为系统的可靠性评估、预防性维修周期优化等提供决策依据。