恒定应力加速寿命试验的非参数统计分析

研究了恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)的非参数统计方法，给出了恒加试验的矩估计和最小二乘估计，并研究了它们的优良性。     

威布尔分布场合下恒定应力加速寿命试验的Bayes方法

§1.引言 对高可靠、长寿命的产品人们常用恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验)的方法来估计其平均寿命及其它各项可靠性指标。常用的统计分析方法见[1],[2]还对这些方法的精度作了比较。但[1]介绍的统计分析方法没有考虑到参数有顺序约束这个条件。以威布尔分布场合的恒加试验为例,设取m个加速应力水平S_1、S_2、…、S_m,S_(m+1)为正常使用应力水平,它们满足:     

低压电机快速试验的统计分析

§1.引言低压电机是量大面广的重要电工产品,随着低压电机寿命的提高,评价其可靠性水平已无法采用常规寿命试验方法,因而采用恒定应力加速寿命试验(恒加试验)方法。有些国家还为此制定了标准,如美国有IEEE-117-1974标准,我国有JB/DQ3205-86标准,国际电工委员会还有IEC,SC2J(CO)5标准草案。按照这些标准,试验时间仍然是不短的。譬如一种低压电机寿命达35000小时,而按恒加试验方法也需近二年时间。这样长的时间不仅耗费大,而且对开发新产品是很不利的。因此寻求快速试验方法是近年来国内外低压电机界所关心的课     

指数分布场合下步进应力加速寿命试验的统计分析

一、引言与引理 步进应力加速寿命试验是将一定数量的产品在一组逐步升高的应力水平下进行寿命试验,每步试验停留一段时间,使得有一定数量的产品失效,下一步试验是对剩下的产品进行,如此进行下去,直到最高应力水平下的寿命试验中有一定数量的产品失效为止。与恒定应力加速寿命试验相比,步进应力加速寿命试验(以后简称步加试验)更能缩短试验时间,减少试验样品。因此步加试验在实际使用中也是一种重要的试验方法。对步加试验的试验数据如何进行统计分析是实际中必须解决的一个问题。     

恒定应力加速寿命试验中无失效数据的处理

1.问题的提出:一种KP500A/1600 V平板型普通晶闸管的寿命服从Weibull分布,为获得此种产品在正常温度s_0=85℃下的各种可靠性指标。特选温度作为加速应力,在三个不同温度下按排一次恒定温度加速寿命试验(简称恒加试验)。试验情况和试验结果如表1所示。值得注意的是,该恒加试验在低温度s_1=125℃下出现无失效现象。这给数据处理带来了困难。本文试图用定时截尾寿命试验的方法[2]去处理s_2和s_3下的有失效数据,而用Bayes方法去处理s_1下的无失效数据。最后用恒加试验方法[1]进行综合,获得初步结果。     

指数分布场合下双应力步加试验的设计

本文利用指数分布场合下双应力无交互作用时定时步进应力加速寿命试验~(简称步加试验) 的非退化试验设计与退化试验设计的关系,将双应力试验设计转化成单应力试验设计, 在``使得工作应力下产品对数分位寿命的极大似然估计的渐近方差最小'的最优准则下, 给出双应力无交互作用时定时步加试验的设计方法, 同时证明该设计也是D-最优的.     

步进应力加速寿命试验方法初探

加速寿命试验就是在不改变元器件失效机理的前提下,提高可能引起元器件失效的那些应力促使元器件加速失效,从而可以在较短的时间内测出失效率,找出寿命与温度或电压的关系(加速系数)再用外推法来预计实际使用条件下的失效率,以达到加速估计元器件的可靠性的目的。加速寿命试验按照施加应力方式的不同分为恒定应力加速寿命试验,步进应力加速寿命试验,序进应力加速寿命试验三种类型.其中恒定应力加速寿命试验方法更为成熟已形     

Weibull分布场合序进应力加速寿命试验的统计分析及其软件包

本文给出了Weibull分布场合序进应力加速寿命试验数据的一种新的统计分析方法及其软件包的特点和使用方法．     

CE模型下Weibull分布序加试验的Bayes分析

序进应力加速寿命试验是一种最为有效而经济的寿命试验方法,随着其理论的日趋成熟,在实践中开始得到应用和推广．本文给出了逆幂律模型下Weilbull分布定时和定数场合序进应力加速寿命试验的一种Bayes统计分析,并利用Gibbs抽样方法解决了分布的形状参数取为连续先验时各参数的Bayes估计．这种先验意义更明确,实例表明这是一种非常有效的方法．     

变应力寿命试验的统计分析

本文利用 S-N-P 曲线和累积损伤原理,给出了变应力下产品的寿命分布,此分布不仅与应力水平有关,而且与各应力水平的次序有直接关系.在此分布的基础上,给出了变应力寿命试验的统计分析方法.这种方法不仅适用于疲劳试验,而且还可用于单项可变动应力寿命试验和加速寿命试验,以及各种应力组合的可变应力的寿命试验和加速寿命试验.为利用可变动组合应力的加速寿命试验,估计正常可变应力下的寿命特征提供了一种解决的方法.     

混合加速寿命试验模型及其统计分析

本文结合序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验提出了一种混合加速寿命试验,讨论了这种加速寿命试验的模型及其在寿命分布为指数分布和对数正态分布时的参数估计,导出了参数的最大的似然估计。     

基于维纳过程步进应力加速退化试验的客观贝叶斯分析

高可靠性产品在加速寿命试验中其失效数据经常比较少,利用步进应力加速退化试验来评估产品寿命分布是一种非常好的方法.本文基于维纳过程的步进应力加速退化试验模型利用客观贝叶斯方法获得了其模型参数的无信息先验(Jefferys先验和Reference先验).并证明了对应的后验分布都是正常的.对于Jefferys先验和Reference先验下的后验提出相应的Gibbs抽样算法.最后,我们模拟对比了客观贝叶斯估计、贝叶斯估计和极大似然估计,模拟结果揭示了客观贝叶斯方法的优良性.     

Weibull分布下多组序进应力加速寿命试验的统计分析

给出了多组序进应力加速寿命试验下指数分布的极大似然估计的存在和唯一的一个充要条件;模拟比较了一组与二组序进应力加速寿命试验下有关参数估计的差异:对Weibull分布给出了有关参数的联合置信域.     

步进应力加速寿命试验数据处理及其应用

对于高可靠、长寿命产品,由于寿命试验需化费很长时间,一般采用加大应力的加速寿命试验方法,以加快产品失效,在较短时间内,估计出产品在正常工作应力下的可靠性指标. 加速寿命试验有恒定应力,步进应力,序进应力三种类型.对于恒定应力加速寿命试验的数据分析已有较成熟的方法,且已制订成标准,被广泛采用.但恒定应力加速寿命试验,试验时间离散性较大.在高应力下,试验能较快结束;在仍应力下,往往试验了很长时间,仍得不到足够数据从而给分析带来困难.采用步进应力加速寿命试验,更能缩短试验时间,减少试验样品,在较短时间内获得产品的可靠性寿命…     

加速寿命试验Bayes估计算法的改进

本文就指数分布场合恒定应力加速寿命试验及Weibull分布场合序进应力加速寿命试验中参数的Bayes估计的显式表示提出了一种有效的改进算法,从而达到了减少计算误差和节省计算时间及内存资源的目的。     

幂函数模型下恒加寿命试验的非参数贝叶斯分析

线性加速模型常用于恒定应力加速寿命试验的统计分析,这与实际不完全相符.本文建立幂函数加速模型,给出了不同恒定加速应力水平间寿命分位数的关系,利用最小二乘法估计了加速模型的参数及特征标系数向量,从而实现不同应力水平间寿命数据的相互转换.采用Dirichlet过程先验,分别在完全数据情形和截尾数据情形下,得到可靠度函数的后验分布与非参数贝叶斯估计,并证明了后验估计的一致性.最后,通过一个金属氧化物半导体电容寿命实例说明了所建模型的效果.     

指数分布场合下竞争失效产品加速寿命试验的Bayes估计

在指数分布场合下，本文给出了竞争失效产品加速寿命试验（恒加试验，步加试验）一种新的Bayes估计，这种估计方法能充分利用产品各失效机理在正常应力水平下的先验信息．最后利用Monte－Carlo方法对这种估计作了模拟比较．     

TFR模型序加试验下WEIBULL分布产品寿命的统计分析

本文针对损伤效率(TFR)模型,首次提出将步加试验推广至序加试验,给出了两参数Weibull分布参数的极大似然估计.     

考虑区间删失数据的I-最优加速寿命试验方案

为了避免经典方法中Fisher信息矩阵的繁琐计算,并考虑两个或更多应力因子对加速寿命试验的影响,提出了基于区间删失数据的I最优加速寿命试验方案并进行了相应的灵敏度分析.将产品的正常使用条件考虑为一个应力水平组合的区域,I最优准则使得在这个区域上产品寿命的平均预测方差最小.假定失效时间分布服从Cox比例风险模型(Proportional Hazard Model),继而对区间删失数据使用广义线性模型(Generalized Linear Model)方法以得到I最优准则下的加速寿命试验方案,最后从模型参数、检测区间数、样本量、试验时间等角度进行了试验方案的灵敏度分析,验证了试验方案的稳健性,并讨论了如何利用这些因素来降低试验敏感性.     

极值Ⅰ型分析步加应力寿命试验统计分布

本文在极值 型分布场合 ,非除形状参数与加速应力无关的限制 ,进行步加应力寿命试验统计分析 ,给出了正常应力水平寿命分布的参数及变异系数估计 .