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广义概率分布能够更加准确地描述性能退化数据的特性,降低奇异点和概率分布选择错误时带来的影响,为此,文中引入Ⅱ型广义logistic分布(Ⅱ-GLD)进行退化可靠性评估.通过加入位置参数和尺度参数对时变退化量建模,根据各时刻分布的分位数和对应试验数据之间的均方误差建立目标函数,结合粒子群优化(PSO)算法实现对目标函数中多个参数的同时估计.运用所提方法对实例进行退化可靠性评估、验证和对比,结果表明:该模型计算得到的退化数据均值和标准差与实际值的相对误差在8%以内,不同失效阈值下的可靠性评估结果与试验数据吻合良好;对比分析表明,与正态分布和威布尔分布相比,Ⅱ-GLD能够有效挖掘退化数据的尾部特性,真实反映产品的初期退化. 相似文献
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