基于成败型元件试验数据和系统试验数据的串联系统可靠性的置信下限

本文根据成败型元件和系统两者的试验数据来估计串联系统可靠性的置信下限。首先根据元件和系统两者的试验数据,求出系统可靠性的极大似然估计,然后按L-M(Lindstrom-Madden)法给出系统可靠性置信下限的近似值,并提供了数字例子。     

成败型元件串并联系统及并串联系统可靠性置信下限近似解的讨论

本文讨论由相互独立的成败型元件组成的串并联系统及并串联系统可靠性置信下限的近似解。本文利用系统诸元件的试验数据,在一、二阶矩拟合的原则下将其折合为原系统的伪试验数及伪成功数,然后利用单个成败型元件的可靠性的经典精确置信下限作为原系统可靠性置信下限的近似值。本文推导了伪试验数N及伪成功数S的计算公式,并给出了计算实例。     

基于随机截尾数据的指数型元件串联系统可靠性的置信限

基于元件的随机定时截尾寿命试验数据 ,给出了指数型元件串联系统可靠性的经典精确置信下限 ,给出了数字例 .     

基于随机截尾数据的指数型元件串联系统可靠性的置信限

基于元件的随机定时截尾寿命试验数据,给出了指数型元件串联系统可靠性的经典精确置信下限,给出了数字例。     

双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

基于双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahanandi给出的广义置信区间的概念,建立了可靠寿命的广义置信下限,并从理论上证明了我们给出的广义置信下限是精确的,即基于广义置信下限的区间估计的覆盖率等于要求的置信水平.广义置信下限需要通过数值方法得到,但是计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过对基于广义置信下限的置信区间与Engelhardt-Bain近似置信区间覆盖率的模拟比较,发现广义置信下限更令人满意.     

双参数指数分布型元件并联系统的可靠性的广义置信下限

本文对于两个独立双参数指数分布元件组成的并联系统,基于两个元件的定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,建立了可靠性的广义置信下限,并从理论上研究了广义置信下限的频率性质.广义置信下限可以通过数值方法得到,计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过与Bootstrap置信下限的模拟研究,发现广义置信下限的覆盖率更令人满意.     

虚拟系统法

本文基于虚拟系统的想法,讨论了设立系统可靠性的置信下限的方法,称为虚拟系统法.该方法克服了Lindstrom和Madden方法的保守性.本文提供的方法的优点是,它具有水平相合性,渐近有效性以及计算的简便.     

可修复系统任务可靠度的置信界限

§1.前言近些年来,对可修复系统的统计分析的文章逐渐增多,尤其 Ascher(1968)的一系列文章中所提出的“坏如旧”的新概念以来,逐渐得到了人们的注意,对非平稳 Poisson 过程以及 Weibull 过程的统计推断的文章也逐渐增多.本文所讨论的问题是,对可修复系统任务可靠度如何给出相应的置信下限.本文仅利用观察时间内系统的失效次数,通过非平稳 Poisson 过程模型来得到系统可靠度和任务可靠度的置信下限,以利用子系统数据得到系统可靠度和任务可靠度的置信下限.     

串联系统可靠性虚拟系统法置信下限的小样本性质

本文讨论了具有r个成败型元件串联系统可靠性的置信下限问题。研究了虚拟系统法置信下限的小样本性质,证明了,在通常情况下虚拟系统法置信下限要大于常见的L-M法置信下限.更一般地,本文证明了在成败型试验中,当成功数与试验数之比保持不变时,试验次数的增加将直接缩小成功率置信区间的长度。     

K型区间删失数据下参数的置信限

基于K型区间删失数据,利用样本空间排序法给出参数优良的置信下限和计算置信下限的递推公式.     

左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差.     

对数正态或正态寿命型元件及系统的贮存可靠性的近似置信下限

本文给出了基于一次性检测数据的对数正态或正态寿命型元件及系统的贮存可靠性的近似置信下限的方法，并对得到的近似置信限的精度作了讨论，结果表明精度符合要求。本文还给出了数字例子。     

噪声实验室供气系统的可靠性分析

文章研究了噪声实验室供气系统的可靠性问题,根据供气系统的工程设计框图绘制了可靠性框图．进而得到了供气系统的可靠性表达式．根据可靠性的评估方法,结合模拟试验的数据得到了供气系统可靠性评估的定量结果．通过时评估结果的分析,给出了改进噪声实验室供气系统的工程设计从而提高其可靠性的方法．     

基于L-M方法的液压油源系统的可靠性分析

本文结合液压伺服系统的工程实际,运用了L-M方法,对恒压油源系统进行可靠性分析与建模,并给出了系统可靠度的定量评估结果,最后利用该模型对试验模拟数据进行分析,这对工程设计具有重要的指导作用。     

Interval statistic based reliability analysis method on small sample hot test of satellite thruster

As one of the most important components of satellites, the thruster must maintain high reliability, but the assessment is difficult when lacking test failure data. When conducting hot test of the satellite thruster, we encountered the problem of reliability assessment on type-I censored data with only one failure, which is common for small sample tests. This paper proposes a novel interval statistic based reliability analysis method, which can fulfill the life information from the failure time to the censored time ignored by conventional methods, and improve the assessment accuracy. In this paper, a life distribution model is established by proper failure mechanism analysis and prior test information exploitation. As thrust chamber burning-through has been considered as the main failure mode, life test of the chamber coating was conducted under different thermal conditions to obtain the model parameter. Based on the interval statistic theory, a detailed derivation is illustrated. Then, reliability assessment and life prediction for the satellite thruster in both transfer orbit phase and synchronous orbit phase have been achieved, and the results show that our method performs very well, which provides an important way for dealing with test data with only one failure.     

通用系统模糊可靠度计算模型

对系统组成单元的含义作了新的定义,建立了单元模糊可靠度及其置信区间的估计模型;建立了常见通用系统的模糊可靠度估计模型;通过对单元模糊可靠度的直接估计,利用所建立的估计模型可以快速方便地预测出系统的模糊可靠度.实例分析给出了估计模型的使用方法,并显示了模型的有效性.     

第三讲:Weibull分布和对数正态分布情形的可靠性评定

对于产品寿命服从Weibull分布或对数正态分布的情形,针对几种不同类型的数据(例如随机截尾,定数截尾情形出现的数据),分别给出了可靠性参数(可靠度、可靠寿命)的点估计或置信下限。特别是在定时截尾出现零失效情形,给出了可靠性参数的置信下限的计算公式。     

基于检测数据的指数型元件贮存可靠性的置信限

为了评估元件或产品在贮存期间的可靠性，我们要对元件进行检测．一般地，在ti时刻检测ni个元件，设每次检测的正确率为ri，（ri已知，ri＞1／2）．检测结果成功的元件数为si（i＝1，k）．本文将基于此类数据，给出一种方法，来确定元件的贮存可靠性的置信下限，并给出了数字例．