研制阶段的成败型产品可靠性Bayes评估

研究了研制阶段的成败型产品可靠性的Bayes评估问题。针对当前可靠性评估方法中,经典统计方法无法利用历史信息,而传统Bayes方法又存在对历史信息与现场信息不加区分的缺陷,提出了研制阶段成败型产品可靠性评估模型。模型使用混合验前分布,并用历史样本与现场样本的拟合优度来确定混合分布中的继承因子,这样合理性就很容易得到解释。     

Weibull分布产品恒加应力缺失数据下的Bayes可靠性评估

在加速寿命试验过程中,由于试验设备、观测手段或其他方面的困难可能会造成某些试验数据丢失或未观测到.为解决Weibull分布产品在恒加应力试验中出现的小子样缺失数据情形下的可靠性评估问题,提出了可以综合利用多源信息的Bayes可靠性评估方法.首先通过概率元方法得到缺失数据的似然函数,同时根据似然函数中各未知参数的物理含义确定其验前分布类型,再利用第二类极大似然估计原理得到验前分布中超参数的估计.最后通过仿真实例说明了该评估方法在小子样缺失数据情形下的有效性.     

先验信息可信度在成败型试验中的应用

本文针对成败型试验评估中验前信息“淹没”现场信息的问题,提出了先验信息的使用由先验可信度的大小来决定的方法,研究了验前信息对Bayes估计和检验的影响.以导弹命中率的估计和检验为例,说明了当考虑验前信息可信度时,现场信息能避免被大量先验信息所淹没,能得到更合理的结论.为利用验前信息进行参数估计和检验提供了理论依据.     

Weibull分布下的系统可靠性评估方法研究

在Weibull分布的定时截尾样本中,对可靠性、可靠寿命和失效率这3种参数的验前分布及形状参数的验前信息进行了分析。论述了结合熵损失函数来求得系统可靠度及寿命的Bayes点估计和置信下限,为大型系统的可靠性评估提供了一种重要的理论依据。     

小样本条件下行波管可靠性评估方法的研究

 行波管的可靠性对许多军用装备整机系统的正常运行十分重要。但其结构复杂、价格昂贵,如何在小样本条件下提高其可靠性评估的精度是我们目前面临的问题。在此情况下,利用专家经验、历史数据等先验信息来提高其可靠性评估的精度是一个行之有效的途径。本文基于模糊隶属函数给出了一种创建行波管可靠性模糊先验分布的方法,并在此基础上利用Bayes方法实现了行波管先验与试验信息的有效融合。对某卫星用行波管进行可靠性评估的实例表明,采用正态型模糊先验分布的行波管可靠性Bayes评估可以在小样本数和试验结尾程度很高的情况下显著提高可靠性评估的精度,同时Bayes估计可随试验样本信息的增加不断得到修正;而模糊先验分布的带宽可用于调节先验信息在后验分布中所占的比重。     

基于可信度的Bayes融合方法在可靠性评估中的应用

在工程实践中,验前信息往往具有多源性的特点.如何把各类先验信息融合成为现场试验的验前信息就成为一个不可回避的问题.本文针对指数寿命型产品,在考虑其失效率的验前信息可信度时,给出其失效率的Bayes估计方法.通过具体实例说明考虑验前信息可信度时Bayes估计有明显改善.     

不完全先验信息条件下的可靠性评估

小子样产品可靠性的Bayes评估中通常需要用到主观经验信息,如可靠度均值或可信区间等,这些信息属于不完全先验信息,利用这些信息通常无法确定可靠性分布函数。基于Bayes理论,以贝塔分布作为先验分布类型,利用最大熵原理将不完全信息转化为完全型先验信息,得到产品可靠性的先验分布,再结合观测数据,利用Bayes公式得到产品可靠性后验分布。从仿真算例可以看出,给出的方法能够有效地处理不完全先验信息,提高产品可靠性评估的效率。     

大型电子系统可靠性分析及评估方法研究

针对目前大型电子系统任务可靠性评估中,试验样本需求量大,试验费用高、评估时间长,以及评估指标高的特点,提出融合多源验前信息的小样本大型系统Bayes评估法解决这一问题的途径.该方法综合考虑各种因素对大型系统可靠性评估的影响,当试验样本较小时仍能做出准确的估计,最后以某型大型电子系统任务可靠性评估为例,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于小样本Bayes理论的可靠性评估方法

针对产品由于研制中造价昂贵、试验费用高无法投入大量试验样品出现的小样本问题,提出了充分融合各种验前信息,研究了常见验前信息分布、验前信息的获取方法、验前信息的可信度确定,将Bayes方法技术运用于性能退化轨迹模型的建模过程中,有效地解决了产品性能退化模型建模不精确的问题。     

混合验前分布下的小子样装备维修性验证方法

针对具有多源验前信息的小子样装备维修性指标验证问题,当多源验前信息来自不同总体时,提出了一种混合验前分布下的小子样装备维修性验证方法.结合Bootstrap法,确定了各验前信息的验前分布,改进了基于质量因子的可信度加权融合方法,定义了均值可信度权重因子和样本量可信度权重因子,权重计算结果更加科学合理,推导给出了混合验前分布下的Bayes序贯概率比方法.结合某装甲装备维修性验证试验,对MTTR进行验证,结果表明:所提方法能有效验证装备维修性指标是否符合设计要求.     

小子样不可修武器装备的Bayes可靠性增长分析

现有的可靠性增长模型大多是针对可修系统建立的,而现实中大多存在的是不可修产品,即产品投入可靠性增长试验出现故障后,很难修复如新再次投入试验.针对武器装备小子样、不可修的特点,提出了Bayes可靠性增长分析方法.首先利用多台产品异步增长理论得到各阶段试验数据的似然函数,然后构造了增长模型参数的Gamma-均匀验前分布并给出了模型参数估计的ML-II方法,通过Bayes统计推断对装备研制全过程的可靠性增长规律进行分析,最后通过仿真示例说明了该方法在工程上的应用.     

可靠性评估中利用先验信息的一种新思路

Bayes分析的一般程序是先验分布 数据=后验分布.提出一种新的Bayes分析程序:先基于数据诱导出参数的置信分布,而将参数的原先验分布等效成某种类型数据;然后将置信分布作为参数的"先验分布",而将先验信息的等效数据作为"试验数据";最后采用通常的Bayes方法进行可靠性评估.该新思路主要用于多参数寿命分布的可靠性评估.它克服了多参数模型下确定先验分布的困难及计算上的困难.仿真结果表明该方法具有较高的精度,且计算简单,可以应用于实际.     

A Bayesian Reliability Assessment of Complex Systems for Binomial Sampling

This paper presents a reliability assessment procedure that systematically combines complete system binomial test data with lower level binomial test data obtained from either partial system or component tests. The procedure uses beta prior distributions of all reliabilities, Bayes theorem, and probability moments. The result is a posterior distribution of system reliability that can be used to determine Bayes point and interval estimates. The beta prior distributions evolve from data on predecessor systems similar to the system in question and engineering knowledge about what the various test-alternatives measure.     

Reliability of modified designs: a Bayes analysis of an acceleratedtest of electronic assemblies

Accelerated tests on two similar assemblies suggest that their lifetimes are in excess of 30000 h. A Bayes approach to reliability estimation using life test data from the two assemblies and those from an earlier evaluation of a third assembly, similar to the two under study, is described. The Bayes approach permitted a reduction in the number of test samples, compared to the earlier evaluation. The reliability of the two new assemblies was comparable to or better than that of the older one     

A Comparison of Three Methods for Calculating Lower Confidence Limits on System Reliability Using Binomial Component Data

The Maximus, bootstrap, and Bayes methods can be useful in calculating lower s-confidence limits on system reliability using binomial component test data. The bootstrap and Bayes methods use Monte Carlo simulation, while the Maximus method is closed-form. The Bayes method is based on noninformative component prior distributions. The three methods are compared by means of Monte Carlo simulation using 20 simple through moderately complex examples. The simulation was generally restricted to the region of high reliability components. Sample coverages and average interval lengths are both used as performance measures. In addition to insights regarding the adequacy and desirability of each method, the comparison reveals the following regions of superior performance: 1. The Maximus method is generally superior for: a) moderate to large series systems of reliable components with small quantities of test data per component, and b) small series systems of repeated components. 2. The bootstrap method is generally superior for highly reliable and redundant systems. 3. The Bayes method is generally superior for: a) moderate to large series systems of reliable components with moderate to large numbers of component tests, and b) small series systems of reliable non-repeated components.     

靶场通信系统可靠性验收试验评定方法

按照经典方法,靶场通信系统可靠性验收试验需要相当长的时间,实现起来难度较大。详述了如何采用Bayes序贯截尾检验方法,在充分利用可信的验前信息条件下,进行通信系统可靠性评定,重点给出了求解验前等效失效数、验前等效试验时间和验前概率的方法,并选定Bayes序贯截尾检验方案进行可靠性判决。Bayes序贯截尾检验方法可大大缩短现场试验时间,对工程实践有一定的指导意义并具有一定的推广价值。     

序贯Bayes概率比检验在雷达可靠性试验中的应用

依据经典概率统计原理设计试验方案进行舰炮雷达靶场可靠性试验,试验统计分析需要较大样本量,实施难度大。利用Bayes序贯概率比检验,可以有效解决这一问题。本文从经典概率统计可靠性检验入手,详细介绍基于Bayes序贯概率比检验理论的可靠性检验原理及方案,并结合某型雷达试验实例进行分析,介绍其在雷达可靠性试验中的应用。     

序贯Bayes概率比检验在雷达可靠性试验中的应用

依据经典概率统计原理设计试验方案进行舰炮雷达靶场可靠性试验，试验统计分析需要较大样本量，实施难度大。利用Bayes序贯概率比检验，可以有效解决这一问题。本文从经典概率统计可靠性检验入手，详细介绍基于Bayes序贯概率比检验理论的可靠性检验原理及方案，并结合某型雷达试验实例进行分析，介绍其在雷达可靠性试验中的应用。