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。     

无失效数据条件下装备贮存可靠性分析

为解决装备贮存可靠度评估问题,对寿命分布为平均失效率递增类分布(increasing failure rates on the average, IFRA)的装备的贮存可靠性进行分析。首先,针对装备检测过程中可能出现的无失效数据情况,确定了失效概率的先验分布并给出了Bayes估计。然后用加权最小二乘法给出了寿命分布的参数估计,进而得到了装备贮存可靠度的估计和表达式。最后结合实例进行计算,说明了方法的稳定性和可行性,为工程上评估装备贮存可靠度提供借鉴。     

基于无失效数据失效率的船舶寿命估计

假设船舶寿命服从指数分布,在失效率的先验密度的核为时,提出了船舶寿命无失效数据失效率的Bayes估计和多层Bayes估计.并在此基础上提出了Ⅰ型和Ⅱ型船的可靠度的估计,最后对估计结果进行了分析.     

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。     

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.     

基于能执行任务率的导弹武器装备贮存寿命综合评估方法

总结分析了导弹武器装备在贮存使用过程中采取的定期更换、设置备件、整修等技术准备措施及其对贮存寿命的影响.针对工程上常用的两种贮存寿命评估观点存在的缺陷,基于弹上仪器设备的贮存可靠性和贮存使用过程中采取的技术准备措施,提出了一种以能执行任务率为判据的导弹贮存寿命综合评估方法,以及相应的整修时机、整修内容确定方法和备件设置方法,算例表明该方法是实用有效的.     

贮存可用度约束下的可修系统寿命评估与优化

针对长期贮存复杂可修系统的特点,提出一种以可用度为约束的系统贮存寿命评估方法。该贮存系统由三类部件串联构成:第一类部件为高可靠产品,具有给定故障时间分布且不进行检测;第二类部件为等时定检维修产品,且修复如新;第三类部件为定期预防性更换产品,更换周期与检测周期相同。在分析上述三类部件瞬态贮存可用度变化规律基础上,推导了此类系统的平均贮存可用度,并以其作为约束条件,建立了该类系统贮存寿命的评估与优化模型,给出了满足系统寿命最大化的检测与更换策略。     

无失效数据时电器产品可靠性的估计

对于比较贵重、寿命很长及检查项目较多的航空、航天电器产品 ,在进行可靠性试验时 ,通常会出现无失效数据 ,应用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。提出采用不定时检查的方法对其进行可靠性试验 ,并应用Bayes理论对试验中可能出现无失效数据时的可靠性特征量进行了估计。     

电子设备寿命试验数据的灰色预测方法

灰色GM(1,1)模型中的背景值构造法是影响模型适应性和精度的关键因素.将所构造的背景值公式引入GM(1,1)模型,并用该模型预测电子设备寿命试验数据,目的是缩短寿命试验时间.计算结果表明,所构造的背景值公式有助于提高GM(1,1)模型的预测精度,为有效缩短电子设备寿命试验时间提供了一种值得探讨的方法.     

加速退化试验与加速寿命试验相结合的产品可靠性评估

提出加速退化试验与加速寿命试验相结合的对高可靠长寿命产品进行快速可靠性评估与寿命预测的新方法. 在建立合适退化轨迹模型的基础上,推出产品各应力下的失效分布函数. 根据这些分布函数利用数值仿真方法产生各应力下的伪失效寿命数据,利用加速寿命试验中的寿命试验数据的处理方法进行处理,然后外推出产品在正常应力下的失效分布函数. 该方法可以避免加速退化模型的分析和建模过程,在评估结果具有一定精度的情况下减少了研究工作量. 最后的实例计算表明了本文方法的有效性.     

弹上设备加速寿命试验中加速因子估计方法

长寿命、高可靠弹上设备产品的加速寿命试验存在小样本、失效机理复杂的问题,难以通过传统的统计方法对其加速因子进行估计,为此本文基于特征寿命的概念,充分继承弹上设备产品各组成部件的可靠性预计方法以及阿伦尼斯(Arrhenius)加速试验模型,采用由底层数据向上层结构综合的思想,提出一种整机受试产品的加速因子估计方法,并推导给出受试产品的贮存寿命综合预计模型。以弹上某型气压高度表产品为例,完成具体的贮存寿命加速试验方案设计与分析,并给出故障判定及处理准则,以此验证本文方法的工程适用性。     

威布尔产品加速寿命试验的可靠性分析

利用似然理论对加速寿命试验的多个样本失效数据进行综合分析。在定数截尾场合下,建立威布尔寿命型产品的步进应力加速寿命试验模型,利用Newton Raphson方法求解似然方程,得到寿命参数的极大似然估计。针对迭代公式初始值敏感问题,结合部件寿命信息给出一种精度更高的初始值确定方法,并利用Bootstrap方法构造加速寿命试验参数的置信区间。最后,以固体钽电解电容器为例,利用随机模拟方法验证提出理论的正确性和有效性。     

基于成败型数据及分组数据指数寿命型元件失效率经典精确最优置信限

设Ａ是一个指数寿命型元件，设其寿命服从参数为λ的指数分布，λ＞０，λ未知．本文研究基于该元件的一次性检测数据及分组数据，用样本点排序法计算元件失效率λ的经典精确最优置信上限，并证明了所得置信上限的最优性．     

Inference for constant-stress accelerated life test with Type-I progressively hybrid censored data from Burr-Xll distribution

This paper proposes a simple constant-stress accel- erated life test （ALT） model from Burr type XII distribution when the data are Type-I progressively hybrid censored. The maximum likelihood estimation （MLE） of the parameters is obtained through the numerical method for solving the likelihood equations. Approxi- mate confidence interval （CI）, based on normal approximation to the asymptotic distribution of MLE and percentile bootstrap Cl is derived. Finally, a numerical example is introduced and then a Monte Carlo simulation study is carried out to illustrate the pro- posed method.     

基于时间序列数据扩增和BLSTM的滚动轴承剩余寿命预测方法

针对滚动轴承全寿命周期监测数据不足导致剩余寿命预测精度不高的问题,提出一种基于时间序列数据扩增和双向长短时记忆(bidirectional long-short term memory, BLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,采集训练用滚动轴承全寿命周期振动加速度和测试轴承振动加速度数据。其次,对采集得到的原始数据预处理后提取健康因子,将训练用数据和测试数据分别构成参考数据集和目标数据集。然后,以参考数据集为基础,利用动态时间规整算法扩增目标数据集数据。最后,使用数据扩增后的测试数据训练BLSTM网络,利用训练好的BLSTM网络预测滚动轴承性能退化趋势和剩余寿命。实验结果表明,基于动态时间规整算法的数据扩增模型能够根据已有全寿命周期数据,扩增性能退化过程相似的滚动轴承运行数据,利用扩增数据训练BLSTM网络,能够有效提高性能退化趋势预测能力,进而提高剩余寿命预测精度。     

数据处理的多源信息评价方法研究

在计算数据融合系统输出参数的估计精度之前,必须对跟踪系统各个通道的测量精度进行相应的评估和鉴定。为此,建立了数据处理结果的多源信息互评价方法,该方法通过不同测量通道、不同测量性质、不同测量时段的多个信息源的组合运用,客观地对数据处理过程的合理性和跟踪系统所有测元的质量情况进行评价。为测元数据的有效运用提供了前提条件,同时也为轨道参数估计的精度计算奠定了基础。     

动态联盟中多方案伙伴挑选问题的软计算算法

描述了虚拟企业动态联盟中，含有多个子项目的活动网络伙伴问题，以满足伙伴方案满意度下的最小化竞标花费与拖期惩罚之和为目标，并为之建立0－1整数规划模型，同时进行了方案有效性过滤，减小了解空间，量化了模糊决策，设计了嵌入模糊决策规则的遗传算法（软计算方法），使得算法具有比普通遗传算法更好好的寻优能力，在大规模问题求解上，该算法具有比分枝定界法更快的速度，结果表明了模型和算法的有效性和应用潜力。     

基于Copula函数和M-K检验的时空数据异常识别方法

针对时空数据异常识别精度不足的问题,从时间维度和空间维度融合思想出发,构建了一个时空数据异常识别框架.基于该框架,在分布未知情况下,采用阿基米德Copula函数推导了不同空间位置属性数据之间的差异概率.与此同时,建立了以高值点数为核心的空间数据转化方法,形成了空间秩序列,确定了用于假设检验的期望和方差.最后,以窗口大小、范围半径为模型参数,通过M-K检验给出了异常数据的识别方法.实验表明,该方法能够进一步提高时空数据异常检测精度,具有更强的识别能力.