基于屏蔽数据的部件可靠性指标的贝叶斯估计

基于屏蔽数据,在单元的屏蔽与失效不独立的情形下,研究系统中Burr XII部件可靠性指标的估计问题。在三种不同的损失函数下,推算出部件寿命参数及可靠性指标的贝叶斯估计。最后利用随机模拟对两种估计方法进行比较分析,并讨论屏蔽概率和屏蔽水平对估计结果的影响。     

屏蔽系统寿命数据的统计分析综述(英文)

系统竞争失效数据在工程应用中广泛存在.屏蔽数据作为它的一种特殊数据形式在工程中有着重要的作用.本文首先介绍了屏蔽数据的形式及其与常规竞争失效数据的区别,然后对串联系统或并联系统,阐述了两种分析屏蔽数据的方法(极大似然法和贝叶斯方法),最后用这两种方法分析了一个实际例子.     

考虑动态相依性的可靠性系统随机Copula模型及其参数估计

动态变化是现代复杂工程系统的典型特征,动态相依系统可靠性理论能更好地揭示系统在工作阶段复杂的状态的性能,动态相依系统成为可靠性研究领域的热点和难点。本文基于随机Copula模型研究了可靠性系统在动态相依下的可靠性,介绍了随机Copula模型,基于极大似然理论的参数估计方法,给出了基于随机Copula模型的串联与并联系统在动态相依下的可靠度计算方法,并对独立系统、静态相依系统及动态相依系统的可靠度进行了比较分析,最后给出了数值算例。仿真算例的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

屏蔽数据下指数分布两部件串联系统多变点模型的贝叶斯估计

通过引入潜在变量得到了截尾情形屏蔽数据下指数分布两部件串联系统交点模型较简单的似然函数.利用Gibbs抽样与Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法对各参数进行了抽样.基于Gibbs样本对参数进行估计.随机模拟的结果表明估计的精度较高.     

相依删失情形下加速失效模型的广义M估计

在生存分析中,加速失效模型(AFT模型)是研究失效时问与协变量之间关系的一类重要模型.在AFT模型框架下,通过在广义M估计的目标函数中使用广义Kaplan-Meier权,本文提出了含相依删失数据的AFT模型回归系数及刻度参数的加权广义M估计.渐近性质方面,得到了广义M估计的相合性和渐近正态性;关于估计量的有限样本性质,通过模拟研究验证了该估计量在有限样本情形下效果良好.     

相依数据下一般函数核估计的一致收敛速度

不论数据是独立的还是相依的,在非参数和半参数模型中,都涉及到对未知均值函数或者对某函数的未知条件期望的估计.本文针对这一问题,在比较弱的条件下,给出在数据是α-混合相依时一般函数的条件数学期望的估计,并讨论了它的一致收敛速度.     

具有有限次休假的n部件串联系统可靠性分析

本文采用补充变量法,讨论了修理工带有有限次休假的n部件串联可修系统的可靠性.得到了系统的可用度、失效频度、等待修理的概率和平均更新时间等主要可靠性指标,并给出了模型的特例及系统的效益分析.     

相关性失效下的零部件重要度统计评价

重要度评价在可靠性工程中有着举足轻重的地位,是产品可靠性设计的基础.分别研究了在相依部件系统中的部件可靠性重要度与结构重要度.采用多维Copula函数拟合多部件之间的相依结构,从各类型重要度的刻画角度,经过一系列的数学处理,建立相应的相关性失效下零部件重要度评价模型.对于复杂且实用的k/n(G)系统,运用可靠度计算与结构函数表征之间的等效映射来对相关性失效下的三类重要度评价进行建模.     

平方损失下屏蔽数据并联系统的经验贝叶斯分析

在部件寿命服从逆威布尔分布时,研究了屏蔽数据两部件并联系统的可靠性分析问题.基于截尾样本,将经典统计方法和贝叶斯理论相结合,推导出模型参数及系统可靠性指标的经验贝叶斯估计,最后给出数值模拟.     

FTA-GERT网络的构建及其在可靠性增长中的应用

针对FTA(故障树模型)和GERT(图示评审技术)的特点,构建FTA-GERT网络模型,用于描述故障转移状态并可计算网络中的各种概率分布数字特征.考虑复杂装备系统级试验和组件级试验的特点,将该模型运用于可靠性增长评估中,构建可靠性增长FTA-GERT网络模型,将组件级试验数据信息融合后进行系统级可靠性增长评估.通过一个算例说明该模型在可靠性增长中的应用,将组件级试验数据传递为系统级数据.最后,在只知组件级累积失效数据的情况下,传递得到系统级累积失效数据表,并运用Duane模型对该系统进行了可靠性增长的分析,证明所建模型的高效性和实用性.     

可靠度的M-Bayes可信限

在可靠性试验中,有时会出现无失效数据,特别是在高可靠性、小样本试验中更容易产生无失效数据.本文提出了无失效数据情形,产品可靠度的一种新的参数估计方法-"M-Bayes可信限法",给出了产品可靠度的M-Bayes可信限的定义和M-Bayes可信下限的估计公式,并给出了M-Bayes可信下限估计的性质.最后,给出了数值算例,通过例子可以看出,本文提出的方法可行且便于应用.     

信息右删失数据下比例风险模型的估计问题（英文）

在生存分析中,对右删失数据问题的研究常假设删失时间与失效时间相互独立.然而研究者经常要面对非独立删失的问题,即删失时间与失效时间可能相互关联并彼此影响,尤其表现在临床试验中.如果不考虑这种相关性,便无法得到生存函数的有效估计.针对这种相依结构已有很多处理方法,其中连接函数因结构简单而尤为受到关注.本文主要对信息右删失数据下比例风险模型的相关估计问题进行了研究.利用阿基米德连接函数对删失时间和失效时间的联合分布函数进行假定,在连接函数参数的可识别条件下,得到了连接函数的参数、比例风险模型参数以及基准累积风险函数的极大似然估计,并通过模拟计算的方法验证了估计方法的可行性以及估计量的有效性.     

供应链网络可靠性的多层Bayes估计模型

对供应链网络可靠性进行界定和分析,以节点企业间的协同为基础,得到可靠度计算模型,以此为依据采集实证样本无失效运行的数据.根据供应链网络可靠性统计特性,建立一种多层Bayes估计方法,应用于样本可靠性评估中.在估计失效率的基础上,对供应链网络可靠度进行估计,对仿真结果进行分析,显示多层Bayes估计方法应用效果较好,精确度高,反映了参数不确定性对供应链网络可靠性的影响,能够较好地解决依据无失效数据判定供应链网络可靠性水平的问题.     

考虑失效相关性的长寿命系统可靠性置信限综合评估模型

根据高长寿命产品的试验数据特征,采用退化轨迹拟合、两点分布和区间估计思想,分位数置信限-失效阈值干涉、可靠度预估响应模拟,分别给出了小样本和大样本试样下的零部件可靠性置信限评估方法。运用Copula理论拟合零部件失效间的动态相关性,从而对应性地建立了系统级可靠性置信限综合评估模型。该模型改善了独立性系统可靠性置信限评估方法预估结果过于保守的情形。算例验证了该类模型的可行性和有效性。     

定数截尾数据缺失场合下冷贮备串联系统可靠性指标的经验Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了冷贮备串联系统的可靠性指标评估问题.将经典估计方法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes点估计和区间估计.最后利用随机模拟例子说明了方法的正确性和可行性.     

利用隐蔽的系统寿命数据估计元件的可靠性

考虑由一个成败型元件和一个指数寿命型元件组成的串联系统。本文利用隐蔽的系统一次性检测数据估计元件的可靠性，给出元件可靠性的极大似然估计和区门估计，给出了算例。     

基于测试数据的装备贮存可靠性评估

针对无失效数据情形下装备贮存可靠性估计问题,提出了一种利用性能测试数据进行估计的方法.首先利用测试数据估计装备在不同测试时的失效概率,然后利用配分布曲线法估计装备贮存寿命分布函数中的未知参数.由于方法充分利用了装备性能测试数据中所隐含的可靠性变化趋势,使其估计结果具有一定的可信性.     

Weibull小样本失效数据的贝叶斯可靠性分析

随着高性能复杂系统日益向“高质量、长寿命、小子样”等方向发展,在可靠性试验中经常出现小样本失效数据,传统的基于大样本的产品可靠性评估已不能满足试验要求.在两参数Weibull分布模型的基础上,对原始小样本数据采用灰色估计进行两参数估计,再利用蒙特卡洛方法进行随机抽样并将抽样结果纳入贝叶斯先验信息,通过贝叶斯公式得到后验分布,最终计算得到产品可靠度、失效概率、失效率等结果.最后经实例验证了该方法的有效性.     

无失效数据情形可靠性参数的估计和调整

本文在无失效取样情形下,提出了产品可靠性参数的一种估计和调整的方法———加权多层Bayes估计法.在无失效数据情形下失效率的多层Bayes估计和引进失效信息后失效率的多层Bayes估计的基础上,对可靠性参数进行了估计和调整———给出了失效率和可靠度的加权多层Bayes估计.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明本文提出的方法可行且便于应用.     

相依数据下一般函数核估计的强一致收敛速度

在很多统计回归模型中,都涉及到对未知均值函数或者对某已知函数的未知条件数学期望的估计.本文针对这一问题,给出在数据是α-混合相依时一般函数的条件数学期望的核估计,并讨论它的强一致收敛速度.