一种经济的计数型截尾序贯检验

对"高成本、破坏性"的成败型产品成功率的抽样检验,如导弹命中率,引信可靠度等的验收检验,如何减少试验成本是科技工作者与工程人员共同关心的重要问题.对关于平均试验次数最优的截尾序贯检验,研究发现其平均试验次数具有随样本量截尾值增大而减少的趋势.本文从工程实际应用角度出发,将试验成本分解为试验准备费用与试验测试费用,针对试验准备费用与试验测试费用的不同比值,提出了一种关于最佳样本量截尾值的经济的截尾序贯检验方案,从而能更好地节省抽样检验的试验成本.最后,以IEC1123中的截尾序贯试验方案为例,对本文所提方案的优良性进行了验证.     

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。     

指数分布下可靠性指标验证的截尾SPOT方法

针对传统指标检验方法进行验证决策所需样本量大的问题,提出一种序贯验后加权检验方法(se-quential posterior odd test,SPOT),给出系统寿命服从指数分布条件下,应用SPOT方法进行可靠性指标验证时决策阈值的计算模型及给定样本容量时的截尾SPOT方法。由于该方法充分利用了验前获得的关于总体分布未知参数的信息,因而减小了对现场试验子样的需求。最后给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

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。     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标的实时检测与跟踪,提出了一种基于粒子滤波,结合序贯概率比检验和固定样本长度似然比检验的递归检测前跟踪算法。粒子滤波用以解决跟踪中的非线性和非高斯问题;序贯概率比检验通过序贯累积多帧观测数据来提高信噪比,以最小时延检测到目标存在;固定样本长度似然比检验,通过选择合理的样本长度,保证持续检测到目标,且无延迟检测目标消失。仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能。     

Bayes序贯试验方法中风险的选择与计算

对Bayes序贯试验方法中弃真和采伪风险的计算进行论述,给出决策常数的计算公式。分别对经典风险、平均风险和Bayes风险的计算公式进行推导,给出了三者之间的递推计算关系。在给定Bayes风险条件下,对序贯验后加权检验和Bayes序贯概率比检验,推导了决策常数的计算公式。对现有Bayes方法应用中,两类风险选择所存在的问题进行分析,给出风险选择的准则和解决方案,并给出决策常数的准确计算公式。最后,给出一个示例,说明该方法的有效性。     

一种随机截尾恒加寿命试验的贝叶斯评估

针对传统计算方法的不足,讨论了一种贝叶斯加速失效模型族中应用最为广泛的Weibull恒定应力加速度寿命试验模型。针对寿命服从Weibull分布的产品,在参数的先验假设条件下,基于Gibbs抽样的马尔可夫链,运用蒙特.卡罗方法动态模拟出随机截尾恒加寿命试验中相关参数后验分布的马尔可夫链,给出随机截尾条件下模型参数的贝叶斯估计。利用BUGS软件包进行建模和仿真分析,证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。     

贝叶斯方法在代码转换器可靠性验证试验中的应用

针对高可靠性产品的可靠性验证试验时间长、费用高等特点,将贝叶斯方法引用到可靠性验证试验中。推导出服从指数分布的贝叶斯可靠性序贯试验方法。将贝叶斯方法与经典序贯试验方法进行比较,贝叶斯方法较大的减少了试验量和试验时间。在某型飞机代码转换器的国产化可靠性验证试验中应用该方法,实际应用结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析

利用贝叶斯网络对多状态系统进行可靠性分析时,各根节点不同状态的精确概率难以获得。因此提出了把模糊理论与贝叶斯网络方法相结合,将不同专家给出的根节点各状态发生概率的语言变量转化为三角模糊数,并经过均值化、解模糊和归一化得到不同状态的发生概率的精确值。将其代入多状态贝叶斯网络中,计算叶节点不同状态的发生概率,进而计算各根节点的后验概率及风险增加当量重要度。通过实例分析验证了该方法的可行性。应用该方法能够提高贝叶斯网络处理不确定性问题的能力,使其在解决多状态不确定性系统可靠性和安全性问题时发挥更大的作用。     

多响应三水平部分因子试验设计的建模与优化

针对多响应三水平部分因子试验,当筛选试验中候选变量个数大于试验样本数时,本文提出了一种考虑因子效应原则的建模与优化方法.首先,构建三水平对照试验,并结合二元变量指示器构建Bayesian Lasso模型;其次,根据因子效应原则,分三个阶段逐步更新二元变量指示器的先验信息,并利用变量指示器的后验概率来识别显著性变量,确定模型结构;然后,在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建多变量过程能力指数函数,并通过最大化该函数获得最佳的参数设计值;最后,实际案例的结果表明:本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应三水平部分因子试验的显著性变量,而且能够获得最佳的参数设计值.     

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。     

Bayesian sequential testing for exponential life system with reliability growth

A Bayesian sequential testing method is proposed to evaluate system reliability index with reliability growth during development.The method develops a reliability growth model of repairable systems for failure censored test,and figures out the approach to determine the prior distribution of the system failure rate by applying the reliability growth model to incorporate the multistage test data collected from system development.Furthermore,the procedure for the Bayesian sequential testing is derived for the failure rate of the exponential life system,which enables the decision to terminate or continue development test.Finally,a numerical example is given to illustrate the efficiency of the proposed model and procedure.     

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.     

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。     

高价值弹药可靠性综合评定方法研究

为解决高价值弹药可靠性鉴定中试验样本量大、成本高的问题, 提出了基于小子样变动统计思想的可靠性综合评定方法。考虑到弹药可靠性在研制阶段上呈现动态特性、环境上呈现差异特性和相似装备上呈现关联特性, 基于小子样变动统计思想建立了弹药可靠性综合评定模型; 针对多源历史样本的“异母体”问题, 以信息熵和条件熵理论对无历史样本下和有历史样本下可靠度的不确定性进行量化, 以不确定度减少比率作为该历史样本相较于现场样本的继承因子; 基于贝塔分布函数和继承因子构建了关于可靠度的混合先验分布, 由贝叶斯理论推导得到可靠度的验后分布, 从而实现对高价值弹药的高效可靠性评定。以某型弹药为应用对象, 验证了本文方法的有效性和合理性。     

基于动态建模方法的可靠性增长试验评定

运用动态建模方法对可靠性增长试验下可靠性参数的先验分布进行分析．在任务可靠度先验分布确定的基础上，结合产品的少量现场试验数据，利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析．首先给出了可靠性增长分析的动态模型，然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型．在此基础上，给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计．针对液体火箭发动机寿命分布为Weibull分布的特点，对Weibull寿命型系统的可靠性增长试验进行评定．通过一个实际例子说明了该方法的有效性．     

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。