可忽略部分维修时间且工作时间服从PH分布的单部件可修系统的可靠性

考虑了一个单部件可修系统,部件的工作时间为phase type分布,修理时间为指数分布,建立了原马尔可夫可修系统模型。在该模型的基础上,如果系统的维修时间不超过给定的非负常数τ,则这段维修时间可以被忽略,认为系统在这段时间内仍处于工作状态,如果系统的维修时间超过了给定的非负常数τ,则这段维修时间不能被忽略,认为系统在这段时间内处于故障状态,从而建立了可忽略部分维修时间的系统模型,并运用聚合随机过程理论,分别推导出两个系统模型的几个可靠性指标。最后用一个数值算例对所得结论进行了模拟实现。     

修理设备和开关不完全可靠的温贮备可修系统的可靠性

最近,KUO和KE[Reliability Engineering and System Safety. 2016, 145: 74-82, 参考文献[11]在假定部件故障后的修理时间以及修理设备故障后的修理时间均为一般分布的情形下,运用补充变量技术分别推导出三种可修系统模型的稳态可用度。然而作者并没有研究系统的瞬时可用度,本文在文献[11]的基础上,运用补充变量法推导出文献[11]中模型一的瞬时可用度的表达式。最后,用一个数值算例对所得结果进行了模拟实现。     

样本峰度的最大值

设X=（x1…,xn）（x1，…，xn不全相等）是来自某总体容量为n的简单样本。本文证明了样本峰度kn（X）的最大值为n-2＋1/n-1。该结论支持了作者关于峰度统计意义的观点：峰度是衡量总体数据离群度的特征量。     

不完全数据参数估计的α-EM算法

利用α-EM算法给出了一种不完全数据参数估计的新方法,与GEM等传统的EM算法相比,α-EM算法有更快的收敛速度,但作为补偿形式会复杂一点。     

修理工有多重休假的退化系统的可靠性

研究了具有一个修理工的退化可修系统,修理工具有多重休假,即如果系统是正常运行的,那么修理工就去休假,休假时间是随机变量;如果系统出现了故障,而这时修理工在休假,那么系统必须等待修理,直到修理工从休假返回。通过运用补充变量法与Laplace变换,求得了系统的可靠度、可用度、故障频度以及修理工工作的概率等可靠性指标。     

基于不确定理论的多部件竞争失效系统的可靠性评估

为了分析没有或仅有少量的历史故障数据的多部件竞争失效系统可靠性,同时考虑外界冲击对内部退化过程的影响,基于不确定理论分别建立串联竞争失效和并联竞争失效可靠性模型,并推导出相应的确信可靠度计算公式。通过一个微电子机械系统验证了模型的正确性和有效性。结果表明,外部冲击过程与内部磨损退化过程独立情形下的系统可靠度明显高于相依情形下的系统可靠度。     

完全数据下Weibull分布参数的极大似然估计

在完全数据条件下对Weibull分布,分别使用Newton-Raphson算法、CM算法及修正的CM算法进行完全数据Weibull分布参数的极大似然估计计算,并且在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.从模拟结果来分析这三种算法在处理Weibull分布参数的极大似然估计的优良性.     

双Poisson风险模型的破产概率

对保险费收取次数和每一张保单收取保险费均为随机变量的风险模型进行了研究,讨论盈余的性质,并给出关于调节系数所满足的方程,进而得到破产概率的一般表达式以及它的一个上界。