基于不确定理论的退化数据分析方法

作为可靠性领域传统的数学工具,概率论难以解决现代可靠性工程面临的难题。本文以不确定理论在退化数据分析中的应用为切入点,阐述了不确定理论的基本公理、运算法则与不确定统计方法,给出了基于确信可靠性理论的可靠性建模思路,提出了不确定失效阈值情形下的退化数据分析与可靠性建模方法。利用时变不确定正态分布建立产品的退化方程,根据专家知识建立失效阈值的不确定分布进而构建裕量方程,最终根据度量方程推导出产品可靠性模型。使用不确定统计中的极大似然估计法与假设检验法解决参数估计与模型验证问题。案例分析说明如果不考虑失效阈值的不确定性,会造成可靠性评估结果较大偏差。研究表明不确定理论适合处理退化数据分析中的不确定性难题,具有广阔的应用前景。     

基于确信可靠性理论的蠕变寿命模型应用研究

蠕变持久寿命的评估一直受到理论与工程领域的研究和关注,基于确信可靠性理论这一可靠性领域的新理论所提出的可靠性的三个科学原理建立了蠕变寿命的确信可靠度模型,并使用不确定理论表征参数的不确定性.通过案例研究分析了模型参数的不确定性,并将所得结果与基于失效时间数据的概率分布建模进行了对比.分析认为,基于确信可靠性理论的蠕变寿...     

基于多元退化数据的可靠性分析方法

针对具有多个退化特征量的产品,提出了基于多元退化数据的一般可靠性分析方法和处理步骤.首先通过相关分析对退化特征量进行筛选,利用退化特征量分布与寿命分布的关系估计产品在各检测时刻的可靠度,最后通过产品寿命分布拟合进行可靠性评估.由于不依赖退化轨迹的假设,该方法具有较好的适用性,而对退化特征量的相关性分析使计算更加容易,并为产品检测指标的简化提供参考.最后给出仿真例子验证了该方法的可行性和有效性.     

基于技术成熟度的确信可靠性分配方法

可靠性分配是在产品设计阶段完成, 以保证系统指标满足要求的一项重要工程活动。现有基于概率测度的可靠性分配方法分配至单元的指标无法在小样本条件下进行验证。为此, 提出一种以不确定随机系统为对象、以确信可靠度为核心的可靠性分配方法。该方法以技术成熟度为工具, 实现系统的单元的类别的划分和可靠性机会成本函数的构造, 进而提出系统确信可靠度优化分配模型及其求解算法, 实现了最小成本下系统可靠性指标的合理分配。以船舶双燃料供气系统为例, 开展了确信可靠性分配工作, 验证了方法的有效性。     

基于Poisson-Normal过程性能退化模型的可靠性分析

对于高可靠长寿命产品,基于性能退化数据分析产品可靠性是一种行之有效的技术途径。由于有时无法用确定的物理/化学过程定量描述性能退化过程,借助随机过程方法建立退化模型是有效的技术途径。提出了基于Poisson-Normal过程的性能退化模型,给出了参数估计算法和可靠性估计的计算公式,结合实例说明了方法的有效性。     

深度不确定环境下的系统仿真方法研究

复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性”.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究方向之一.对此,本文首先梳理了相关领域关于不确定性、深度不确定性的理解及认知变迁,提出深度不确定环境下系统仿真的关键特征约束,并分类阐述了现有主流不确定仿真范式的核心思想与实现路径;在此基础上,提出一种数据与模型混合驱动的动态探索性仿真范式,并在交通仿真领域进行方法实例应用,结果表明新方法能够有效提升仿真计算系统对真实系统复杂不确定变化的适应能力.     

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。     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.     

基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知, 方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题, 提出了一种基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机决策方法.根据直觉模糊数的记分函数和前景理论得到各指标下不同方案的MYCIN 不确定因子, 运用灰色关联方法确定各指标的信度; 推导出多证据下不确定因子的融合方法, 并证明了其满足交换律和结合律, 通过该融合方法确定最优方案.最后, 算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。     

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。     

非精确性测量数据的不确定度评定

基于证据理论,针对测量中的非精确性数据提出了一种不确定度评定方法。该方法首先计算非精确性数据的不确定性,包括不具体性和随机性,建立了不确定性与不确定度的关系公式,利用关系公式和不确定性计算不确定度。该评定方法同时适用于精确性和非精确性测量数据,是传统香农熵评定方法的广义形式,给出实例验证了其有效性。     

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。     

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。     

证据理论与贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法

针对可靠性分析中存在的认知不确定性问题,将证据理论引入到贝叶斯网络。给出了存在认知不确定性时故障树向贝叶斯网络的转换方法,以及基于信任测度和似然测度求解顶事件发生概率的方法。研究了三种重要度的求解方法,同时提出了一个重要概念--认知重要度,给出了其实际意义和计算方法。最后,运用所提出方法对某导弹发动机进行了可靠性分析,结果表明,该方法增强了贝叶斯网络处理不确定性信息的能力,简单有效且可以得到更丰富的信息。     

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.