两参数BS疲劳寿命分布的拟合检验以及环境因子的近似区间估计

两参数Birnbaum-Saunders(BS)疲劳寿命分布是概率物理方法中的一个重要的失效模型,它比常用的寿命分布,如威布尔分布、对数正态分布,更适合描述某些由疲劳引起失效的产品的寿命规律,其主要应用于对疲劳失效以及电子产品性能退化失效的分析研究.在全样本场合,利用徐晓岭等的研究中刻度参数的对数矩估计的性质,构造了两参数BS疲劳寿命分布拟合检验的检验统计量,并通过3个实例说明拟合检验方法的应用性.给出了两种求两参数BS疲劳寿命分布环境因子近似区间估计的新方法,通过Monte Carlo模拟与原有的方法进行了比较,发现利用对数正态近似的方法优势明显,并通过一个算例说明方法的应用性.     

对数伽玛分布变点模型的估计

对数伽玛分布尺度参数存在变点时的参数估计问题,给出了对数伽玛分布的单变点模型,分别就模型的极大似然估计和贝叶斯估计进行探讨,并用MATLAB软件进行数值模拟.结果表明,在共轭先验分布下单变点对数伽玛分布的贝叶斯估计是最优的.     

基于加速寿命试验的IGBT模块寿命预测和失效分析

针对IGBT可靠性分析与寿命预测问题,提出了一种利用加速寿命试验对IGBT模块使用寿命进行预测的新方法.论述了加速寿命试验的原理与方法,提出采用对数正态分布描述IGBT模块的寿命分布,以阿伦尼斯模型为基础,利用极大似然估计法对试验数据进行统计与分析,建立了IGBT模块的寿命预测模型,实现了对正常应力下模块寿命的科学估计,并对IGBT模块的失效机理进行了详细分析.结果表明,IGBT模块寿命服从对数正态分布,纠正了以往认为其服从Weibull分布的错误思想.随结温差和平均结温的增大,IGBT模块寿命逐渐减小,并且当模块到达寿命终点时,其最终失效形式为热失效.     

Birnbaum—Saunders疲劳寿命分布的参数估计

本文讨论了Ｂｉｒｎｂａｕｍ－Ｓａｕｎｄｅｒｓ疲劳寿命分布及其对数线性模型的参数估计问题，提出了一个新估计方法，并用实例说明新给估计方法的可行性。     

Birnbaum－Saunders疲劳寿命分布的参数估计

本文讨论了Ｂｉｒｎｂａｕｍ－Ｓａｕｎｄｅｒｓ疲劳寿命分布及其对数线性模型的参数估计问题，提出了一个新估计方法，并用实例说明新给估计方法的可行性。     

IIRCT下对数正态分布参数多变点的贝叶斯估计

通过添加缺损的寿命数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下对数正态分布多变点模型的完全数据似然函数.利用MCMC方法对各参数的满条件分布分别进行抽样,详细介绍了MCMC方法的实施步骤.随机模拟试验结果表明各参数贝叶斯估计的精度较高.     

零膨胀对数级数分布的参数估计

对数级数分布是一种常见的长尾分布,在取值为正整数的计数数据中有着广泛的应用。然而在实际中,某些计数数据含有大部分的0,因此本文将传统的对数级数分布推广至零膨胀对数级数分布,并讨论了该分布参数的矩估计、极大似然估计以及贝叶斯估计。同时通过蒙特卡洛方法产生模拟数据,并通过均方误差比较了这些估计方法的优劣,结果表明贝叶斯估计优于其他传统估计方法,且在小样本情况下优势更加明显。最后使用该模型对实际中的临床再入院次数进行了拟合分析。     

基于Weibull分布的变压器恒加试验可靠性统计分析

为实现高可靠度长寿命产品可靠性地快速评定,采用恒加试验方法,建立了逆幂律-Weibull统计模型;在逆幂律-Weibull统计模型中,假定试验应力各水平下Weibull分布型产品的失效机理保持不变,且尺度参数与试验应力间呈对数线性关系;利用最小二乘估计(LSE)法估计逆幂律-Weibull统计模型的未知参数,Weibull分布的形状参数和尺度参数;对某型变压器恒加试验数据的统计分析表明:逆幂律-Weibull统计模型具有可行性,获得了对数线性加速模型,某型变压器在正常电压水平25.8 KV下相应可靠性指标的最小二乘估计.     

混凝土抗压疲劳寿命概率分布及其置信度计算

基于混凝土的失效机理和统计理论 ,用最弱环模型分析了混凝土抗压疲劳寿命分布规律 ,并与正态模型进行了比较 .试验结果表明 ,三参数Weibull分布较正态分布和对数正态分布更适宜描述混凝土抗压疲劳寿命分布规律 .在三参数Weibull分布置信限研究基础上 ,对要求高可靠度、高置信度的疲劳寿命进行了计算     

基于支持向量机的机械零件剩余寿命区间估计

为提高机械零件剩余寿命估计精度,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的剩余寿命区间估计模型.简要介绍SVM的线性及非线性理论,分析SVM输入变量与输出变量间的统计关系,将机械零件性能退化指标和剩余寿命分别作为SVM输入变量及输出变量.假设输入变量与残差相互独立且残差分布类型已知,采用极大似然法估计残差的分布参数,在此基础上推导一定置信水平下SVM输出变量置信区间.将均方误差作为SVM预测误差的衡量指标,应用变步长网格搜索法确定SVM参数.通过实例说明所提模型能够准确对机械零件剩余寿命进行区间估计,具有较强的工程应用价值及通用性.