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.     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme, AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz, MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval, CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。     

基于竞争失效模式的数控机床可靠性建模

数控机床是复杂的机电一体化系统,其故障不仅包括由于机械磨损造成的性能退化失效,还包括电子器件等引起的突发性失效,数控机床故障是退化失效和突发失效竞争的结果. 故本文假设突发失效和退化失效相互独立并且都服从Weibull分布,综合考虑突发失效和性能退化之间的相关性和竞争关系进行数控机床可靠性建模研究. 采用最小二乘估计法估计模型参数,运用D检验法进行参数拟和性检验;得出了一种基于竞争失效模式分析的可靠性评估模型. 最后,以15台某系列数控机床60个故障数据对该方法进行验证,说明了该方法的有效性和可行性.     

一种多重Weibull回归模型在竞争失效分析中的应用

基于传统竞争失效分析中对截尾数据(包括寿命数据截尾及失效机理信息的删失)、以及环境因子伴随变量的研究不足,提出贝叶斯生存分析理论中一种多重Weibull回归模型;在该模型中假设各失效机理条件下的产品寿命均服从某种Weibull分布,利用该模型能够较为灵活地拟合竞争失效分析中存在数据截尾的情形;针对高维数值积分的不便,讨论了基于Gibbs抽样的MCMC方法,提出通过运用该方法动态模拟出多重Weibull回归模型中相关参数后验分布的马尔可夫链;并通过对模型结构的输入输出分析,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计;利用BUGS软件包进行实例分析的结果,证明了该模型在竞争失效分析中的直观性与有效性。     

基于未确知集的软件可靠性模型选择研究

针对目前普遍存在的软件可靠性模型应用不一致性问题,提出一种基于未确知集的软件可靠性模型选择方法.本文首先对未确知集合进行阐述,并介绍了软件可靠性模型选择的一般方法,然后将未确知集软件可靠性模型选择方法应用于一组失效数据,为该组失效数据选择一个适应性较好的软件可靠性模型,最后给出结论.     

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。     

无失效数据下计算装置贮存寿命评估方法

针对信息化弹药部组件贮存寿命难以评估的问题,提出了一种融合自然贮存试验数据与加速试验无失效数据的部组件贮存寿命评估方法。首先,根据部组件的自然贮存试验数据,通过保序回归解决数据中的倒挂问题,采用极小卡方估计法和拟合优度检验初步确定部组件的寿命分布函数。接着,通过最优置信限法,估计加速应力水平下的模型参数,并计算加速应力水平与常规应力水平间的加速因子,将加速试验中的无失效数据折算为常规应力水平下的定时截尾数据,单独依据该数据重新评估模型参数。而后,融合折算数据和原始自然贮存数据,再次评估部组件的贮存可靠性,综合对比评估结果确定其分布函数。最后,以某计算装置为例,综合对比分析自然贮存试验数据、加速试验无失效数据和融合贮存试验数据的评估结果,确定了该计算装置的寿命分布函数和给定可靠度下的贮存寿命,证明了该方法的有效性,可以做工程应用推广。     

相似产品步进应力加速寿命试验的统计分析

本文将单组样本的步进应力加速寿命试验(SSALT)拓展到双样本情形.基于累积失效模型(CEM),对两组指数产品的联合Ⅱ型截尾数据进行综合分析.首先,计算未知参数的极大似然估计(MLE),并利用矩母函数(MGF)建立其条件概率分布.然后,采用两种方法,基于概率分布的精确分析方法和参数的Bootstrap方法,构建参数的置信区间(CIs).以覆盖率作为评价标准,对两种方法的区间估计效果进行分析.最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性.     

创新的动态人口死亡率预测及其应用

本文结合Bootstrap方法与Lee-Carter模型对我国人口死亡率进行拟合与预测,较好地解决了传统模型的不足.首先利用最小二乘法、加权最小二乘法和极大似然法三种参数估计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计.然后通过对残差的分布性质进行分析发现加权最小二乘法有较好的拟合效果.再考虑到传统的Lee-Carter模型在预测未来死亡率区间时仅考虑了时间参数的变动区间,因此利用残差Bootstrap方法估计了所有参数的置信区间,并对模型参数的稳健性进行检验.最后在充分考虑所有参数变动性的基础上,给出了死亡率预测均值及死亡率预测值的置信区间,结果表明,所计算的死亡率预测值的置信区间具有更好的预测效果.     

串并联系统可靠性置信下限的近似解

对于已知部件失效分布和试验数据的并-串联系统,本文应用经典法和Bayes法分别给出了其可靠性置信下限值,其结果彼此接近。     

An Additive-Multiplicative Cox-Aalen Subdistribution Hazard Model for Competing Risks Data

This paper proposes a flexible additive-multiplicative Cox-Aalen hazard model which allows time-varying covariate effects for the subdistribution in a competing risks study. Weighted estimating equation approaches under an covariates-dependent adjusted weight by fitting the Cox proportional hazard model for the censoring distribution are established for inference on the model parametric and nonparametric components. In addition, large number properties are presented and the finite sample behavior of the proposed estimators is evaluated through simulation studies, estimators from the proposed method perform satisfactorily on reduction of the bias. The authors apply our model to a competing risks data set from a tamoxifen trail for breast cancer study.     

仿真输出中位置参数的区间估计方法比较

概述和比较了仿真输出分析中对位置参数进行置信区间估计的方法 ,分析了这些方法的适用条件及传统方法的局限性 .探讨了当经典方法所依赖的有关总体分布的假定不成立时进行区间估计的选择方法 ,并通过仿真实验进行了验证 .仿真实验结果表明 ,该方法在大多数情形中能给出有效的置信区间 ,而且仿真精度较传统方法有明显提高 .     

逐步增加I型混合截尾试验下B-S部件的可靠性分析

在逐步增加I型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization, EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将B-S分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加I型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的B-S分布在逐步增加I型混合截尾试验方案中,EM算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形I和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。     

混合自回归滑动平均模型———MARMA

提出一类新的用于非线性时间序列建模的混合自回归滑动平均模型(Mixture autoregressive movingaverage model简记MARMA).该模型条件分布富于变化的特点使得它能够描述非对称、多峰、以及条件异方差等非Gauss特征.研究得到了MARMA模型的平稳性条件和自相关函数.利用BIC(Bayes informationcriterion)准则来选择模型.运用EM(expectation maximization)算法估计模型的参数.将MARMA模型应用于一组金融数据,并和其它模型做比较.结果表明MARMA模型能够更准确地描述该数据的特征.     

异方差混合双自回归模型-HMDAR

研究了异方差混合双自回归模型(Heteroscedastic mixture double-autoregressive model,HMDAR)。给出了HMDAR模型的平稳性条件。利用ECM(Expectation conditional maximization)算法估计模型的参数,运用BIC(Bayes information criterion)准则选择模型.HMDAR模型分布形式的灵活性使得它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模。将该模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果。特别是对于波动较大的序列,HMDAR模型能比其它模型更好的捕捉到数据序列的特征。     

Extended research on software hybrid testing combining reliability and directed testing

The software reliability testing has many disadvantages in practice,such as high complexity of constructing operational profiles and poor fault detection efficiency.Oppositely,the directed testing with a high fault detection rate is incapable of estimating reliability quantificationally.To solve this problem,a hybrid testing combining reliability and directed testing as well as a reliability model based on the order statistic(OS) model were presented by Mitchell.An extended research on Mitchell’s work is proposed.Firstly,the most proper distribution of the fault’s failure rate which tends to be lognormal is suggested,and a detailed form of the OS model based on lognormal and the corresponding parameter estimation method are proposed,respectively.Secondly,an implementing framework for the hybrid testing is proposed.Finally,the hybrid testing and the OS model are applied on a real website system.The experimental results indicate:the hybrid testing has more efficient fault detection power and lower testing cost than the reliability testing;compared with three traditional software reliability growth models,the OS model has a best or pretty estimation or prediction power for each data set;and for the failure data set collected from hybrid testing,the OS model also achieves an acceptable estimation result.     

可靠性参数的M-Bayes可信限

提出了可靠性参数的一个新估计方法--M-Bayes可信限估计法,对寿命服从指数分布的产品,在无失效数据情形,给出了失效率的M-Bayes可信限的定义、估计及其性质.结合某型发动机的实际问题进行了计算,计算结果表明失效率的M-Bayes可信上限"优于"经典置信上限,可靠度的M-Bayes可信下限"优于"经典置信下限.通过例子可以看出提出的方法便于应用.