Burr-XII分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-II截尾模型下, 假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布, 当Burr-XII分布中两个形状参数均未知时, 分别在q-对称损失函数和LINEX损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计, 并给出了参数估计的容许性证明. 最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

成败型系统变总体下的Bayes可靠性试验鉴定方法

提出了一种成败型系统变总体下的Bayes可靠性试验鉴定方法.该方法依据产品研制过程中不同阶段的试验数据,建立了产品可靠性的动态参数模型,以此描述产品可靠性的变化趋势,并对正样阶段的产品可靠性进行预测,利用最大熵法给出了产品可靠性的验前分布,最后结合产品少量的现场试验数据,对正样阶段的产品可靠性做出了Bayes统计决策.通过算例对比分析,该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验鉴定问题.     

基于Dirichlet 先验分布的Bayes 二项可靠性增长方法

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.     

A statistical inference for generalized Rayleigh model under Type-Ⅱ progressive censoring with binomial removals

This paper considers the parameters and reliability characteristics estimation problem of the generalized Rayleigh distribution under progressively Type-Ⅱ censoring with random removals,that is,the number of units removed at each failure time follows the binomial distribution.The maximum likelihood estimation and the Bayesian estimation are derived.In the meanwhile,through a great quantity of Monte Carlo simulation experiments we have studied different hyperparameters as well as symmetric and asymmetric loss functions in the Bayesian estimation procedure.A real industrial case is presented to justify and illustrate the proposed methods.We also investigate the expected experimentation time and discuss the influence of the parameters on the termination point to complete the censoring test.     

成败型试验的Bayes序贯网图检验法

Bayes序贯检验法和序贯网图检验法分别从先验信息利用和对检验问题拆分的角度对序贯检验法进行了有效的改进。融合二者的优点,针对成功率检验问题,提出了一种Bayes序贯网图检验法,对该方法中先验信息的利用以及插入点的选择等都进行了详细的讨论。同时也给出了相应截尾方案及比较计算实例,并通过Monte Carlo方法计算了平均样本量。实验结果表明,该方法对序贯网图法的改进是全方位的,不仅可以降低二类风险,而且所需的截尾样本量和平均试验量也更少。     

正态分布未知参数的联合序贯验后加权检验方法

在进行抽样试验时,采用传统的假设检验方法进行决策所需的样本容量通常是比较大的,而充分利用在进行抽样试验之前所能获得的关于总体分布未知参数的验前信息,在Bayes理论的基础上,采用序贯验后加权检验方法可以有效地减小试验所需的样本容量。对正态分布总体的均值与方差参数均未知时的联合序贯验后加权检验方法进行了深入分析,给出了在抽样试验之前确定假设检验问题所需样本容量和决策阈值的计算方法,并结合雷达探测距离的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,验证了该方法在减小样本容量及提高试验效费比方面的有效性。     

二项式分布场合加速退化零失效可靠性验证试验

对于长寿命高可靠产品,采用零失效可靠性验证试验需要大量的时间或者样本。为了缩短试验时间,建立了一种在二项式分布场合下基于性能退化数据的加速退化零失效可靠性验证试验方法。首先从加速退化模型和测量数据估计样品在规定时间内的退化量及其方差,然后在使用方风险和可用试验样本量的约束下,对试验费用进行优化,得到了最优的试验方案,并给出了单个样品停止试验的判定规则。最后通过一个实例证实了该方法能有效地缩短试验时间。灵敏度分析表明,在规定时间内退化量的预估值对试验方案的优化结果影响较大。     

基于Bayes序贯检验的长周期系统动态试验方法

提出了一套基于正态分布贝叶斯序贯检验的试验设计方法,为长周期、多指标系统的小子样动态试验次数的确定提供了理论依据。该方法以待检系统的单次抽样检验合格概率为统计观测值,从假设多次抽样后的该观测值序列服从正态分布开始分析,应用正态分布贝叶斯序贯验后加权检验理论对多指标系统的序贯抽样检验过程进行设计,给出了验前信息处理、贝叶斯序贯试验及序贯截尾方案设计、序贯截尾风险增量上界计算、以及系统各指标综合合格概率估算的具体实现方法。系统仿真实验的结果表明,该方法是可行的。     

雷达装备试验小子样评估方法研究

密切结合实际试验背景,对在雷达装备试验中应用Bayes理论以减少试验子样数目的方法进行了讨论。以正态总体分布均值参数为例对序贯验后加权检验方法进行了深入的研究。结合雷达探测距离试验的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,初步确定应用Bayes方法有可能减少目前沿用的试验方法所确定的子样数目,从而提高试验的效费比。     

基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法

针对产品可靠性增长试验过程中试验样本量少这一特点,提出一种基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法。利用顺序Dirichlet分布的统计特性,对产品可靠性增长试验过程中的专家信息进行规范化描述,并在Bayes试验鉴定框架下作为验前信息给出其验前分布的确定方法,以及产品可靠性增长过程中各试验阶段产品可靠性的评估方法。通过综合考虑产品各试验阶段的历史信息,主观信息和客观信息等多种信息形式,解决了小样本情况下产品可靠性增长试验性能指标的评估问题。     

串联系统精确置信下限计算和奇点消除

本文通过对廖炯生提出的ＩＵＭＶＥ法的变差系数公式进行校正,重新对二部件串联系统的可靠性置信下限进行了计算,不仅消除掉大部分非正常点,而且也使计算结果更加合理,但仍存在着９个非正常点。我们利用系统的等价试验信息来消除非正常点,获得了令人满意的结果。     

继电器MTBF可靠性验证试验的Bayes方案

本文研究了应用Ｂａｙｅｓ理论制定航天、航空继电器产品的可靠性验证试验方案,并对经典方法和Ｂａｙｅｓ方法制定的ＭＴＢＦ验证试验方案进行了比较。结果表明：基于Ｂａｙｅｓ理论的ＭＴＢＦ可靠性验证试验方案所需样本较小,试验时间较短,可较大地降低试验成本     

二项分布Bayes鉴定试验次数的选择与分析

讨论了二项分布的可靠性Bayes鉴定试验方案问题。在试验样本量一定的条件下,充分利用验前信息弥补现场试验信息的不足,从平均后验风险角度制定了成败型系统可靠性鉴定试验的Bayes方案。密切结合工程试验,从生产和使用双方的实际风险的角度,研究分析了Bayes可靠性鉴定试验与评估的联系与差异。最后,与传统的鉴定试验方案进行了分析比较,明确了Bayes方法的使用范围,对于工程试验方案的选择具有实际的指导意义。     

基于Bayes的量度继电器成功率可靠性验证试验

提出了量度继电器的可靠性指标体系,研究了用Ｂａｙｅｓ理论设计航天、航空用量度继电器产品的成功率验证试验方案。并与经典方法设计的成功率验证试验方案进行了比较。在特定的先验信息下,Ｂａｙｅｓ方案所需样本容量较小。     

投资项目风险模拟分析中样本量的决定方法

介绍了蒙特卡罗模拟应用中两种判断模拟样本量的方法——绝对偏差方法和相对偏差方法.结合一个风险投资项目的事例,通过大最模拟计算,对模拟样本量的判断方法进行了验证,将双样本方法、多阶段方法与基本的单样本方法的结果果进行了比较,并且分析了置信区间与置信度的参数改变对所需模拟样本量的影响.     

成败型系统可靠性增长的动态Bayes评定方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下成败型系统可靠性的动态评估方法.该方法依据产品研制过程中不同研制阶段的试验数据,利用离散AMSAA可靠性增长模型对产品可靠性的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品可靠性进行预测,并由最大熵方法给出产品可靠性验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品可靠性做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样产品的可靠性试验评估问题.     

Introducing System Identification Strategy into Model Predictive Control

As system identification theory and model predictive control are belonged to two different research fields separately, so one gap exists between these two subjects. To alleviate this gap between them, one new idea proposed in this paper is to introduce system identification theory into model predictive control. As the most important element in model predictive control is the prediction of the output value for a nonlinear system, then the problem of deriving the prediction of the output value can be achieved by system identification theory. More specifically, a Bayesian approach is applied for the nonparametric estimation by modeling the prediction as realizations of zero mean random fields.Through comparing this kind of prediction corresponding to this Bayesian approach and the former direct weight optimization identification for nonlinear system, the authors see that if the unknown weights are chosen appropriately, these two approaches are equivalent to each other. Based on the obtained prediction of the output value, the authors substitute this prediction of the output value into one cost function of model predictive control, and then a quadratic programming problem with inequality constraints is formulated. When to solve this quadratic programming problem, a detailed process about how to derive its dual form is given. As the dual problem has a simple constraint set, it is amenable to the use of the common Gauss-Seidel algorithm, whose convergence can be shown easily.Finally, one simulation example confirms the proposed theoretical results.     

确定测试性验证试验方案的贝叶斯方法

现有的测试性验证试验方案在一定的风险约束下都需要较大的故障样本量。针对这一问题,以故障检测率(fault detection rate, FDR)为验证指标,提出利用研制阶段试验数据和专家信息制定测试性验证试验方案的贝叶斯方法。该方法首先利用研制阶段试验数据建立了产品的FDR增长模型,以此描述FDR在研制阶段的变化趋势,然后利用专家信息确定模型中的超参数,进而得到FDR的验前分布,最后依据贝叶斯最大后验风险准则制定了新的测试性验证试验方案。通过实例的对比分析表明,与经典试验方案相比,新方案样本量减少效果明显,在样本量保持不变的条件下双方风险大大降低。     

删失试验寿命的贝叶斯生存极值回归模型

针对删失寿命试验数据缺少随机变量尾部分布和常规删失数据分析对长寿命区高可靠度估计不准确的问题,构建了一个结构元件寿命分布的贝叶斯生存极值回归模型。运用MCMC方法与Gibbs抽样获得参数后验分布的基本原理,借助数据仿真说明了利用WinBUGS软件包进行建模分析的过程,证明了该模型在删失试验中的直观性和有效性。研究结果表明:利用Gibbs抽样进行模拟分析,能很方便地得到模型参数的相关估计。     

基于实物期权的并购企业价值评估模型与应用

针对企业并购过程中被收购公司价值评估难题,引入实物期权理论,分析被收购企业的现有业务价值与战略协同价值。给出战略收购行为中现有业务价值的Black-Sholes期权定价模型和战略协同价值的模糊二项式期权定价模型。通过应用实例对模型进行验证,模型运算结果基本符合企业实际状况,有助于企业战略并购决策的科学性。