位置-反度参数模型的可靠性分析

对位置一尺度参数模型，借助失效概率的E-Bayes估计，给出了位置参数、尺度参数的最小二乘估计和加权最小二乘估计，从而可以得到寿命服从位置一尺度参数模型产品可靠度的估计。最后，结合某型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。     

可靠度的一种新估计方法

本文推广了参数估计中的Bayes估计方法,提出了产品可靠度的一种新估计方法--E Bayes估计法,给出了产品可靠度的E Bayes估计的定义,并给出了产品可靠度的E Bayes估计.为了便于比较,还给出了产品可靠度的多层Bayes估计.最后,结合实际问题进行了计算和分析,结果表明本文提出的E Bayes估计法可行且便于应用.     

炸药无失效数据的Bayes估计

基于炸药无失效数据,采用Bayes估计分析该炸药的可靠性,给出了失效率的新Bayes估计以及失效率和可靠度的综合新Bayes估计。最后结合该炸药实际失效数据进行计算,得到了该炸药的可靠度,所得结果经点估计检验表明:采用Bayes估计分析炸药的可靠性简单、易行,便于维护与检测人员使用。     

基于多源信息的发动机无故障数据可靠性评估

针对弹用发动机无故障数据可靠性评估问题,提出基于多源信息的可靠性评估方法;综合应用修正极大似然估计和Bayes估计方法,给出信息源权值的计算公式和可靠性评估步骤,最后给出应用实例.计算结果表明,多源信息融合方法计算简单,评估结果合理,具有一定工程应用价值.     

某型导弹无失效数据的处理方法

基于某型导弹失效数据的特点,提出了一种新的处理方法--综合新Bayes法.给出了失效率的新Bayes估计以及失效率和可靠度的综合新Bayes估计.最后,结合某型导弹实际失效数据进行了计算和分析,结果表明该方法简单、有效,便于导弹维护人员使用.     

小样本条件下基于预报估计的系统可靠性评定

性能退化分析是解决失效数据少,甚至没有失效数据条件下可靠性推断问题的有效途径,但是性能退化数据依然存在小样本问题。对小样本条件下基于预报估计的系统可靠性评定模型进行了研究,首先利用退化轨道曲线拟合得到产品失效时间的预报估计,然后利用Bayes方法[1,2]完成系统的可靠性推断,最后给出一个实例说明该方法的有效性。     

定时截尾试验中故障数为零装备的平均无故障间隔时间评估方法研究

随着武器装备设计和工艺水平不断提高,在定时截尾可靠性试验中,出现零个关联故障的概率也在逐渐地提高,统计学家对无失效情况进行了很多研究,这些方法理论性较强,侧重于在无失效情况下的数学推导和理论证明,实际实施难度大。本文依据GJB899可靠性定时截尾试验设计方法,基于小概率原理推导出无故障情况下平均无故障间隔时间(MTBF)的验证值确定方法,给出了估计值计算方案,并对各方案的工程背景进行了详细阐述,该估计方法计算简单,具备很强的操作性和工程应用价值,有效地弥补了依据GJB899中公式无法确定MTBF验证值的不足。随着武器装备设计和工艺水平不断提高,在定时截尾可靠性试验中,出现零个关联故障的概率也在逐渐地提高,统计学家对无失效情况进行了很多研究,这些方法理论性较强,侧重于在无失效情况下的数学推导和理论证明,实际实施难度大。本文依据GJB899可靠性定时截尾试验设计方法,基于小概率原理推导出无故障情况下平均无故障间隔时间(MTBF)的验证值确定方法,给出了估计值计算方案,并对各方案的工程背景进行了详细阐述,该估计方法计算简单,具备很强的操作性和工程应用价值,有效地弥补了依据GJB899中公式无法确定MTBF验证值的不足。     

某弹射弹零失效数据Bayes可靠性估计

利用弹射弹单元试验数据和全弹鉴定试验数据，应用多层Bayes可靠性评估方法对某弹射弹的可靠性进行了估计，评估结果为该弹射弹的可靠性达到了0．996。结果表明，采用该方法是有效的，比GJB376中规定的计数法要极大地降低全弹试验量。     

Bayes递推估计法在导弹落点精度和密集度评估中的应用

针对小样本情形下用传统方法估计精度难以得到满意结果的情况,提出了用递推Bayes估计法来估计落点精度和密集度的方法,将先验信息和后验信息相对化.给出了递推Bayes估计的递推表达式.最后经仿真比较,证明了此种方法相对于矩估计法有更高的精度.     

左截尾双参数指数分布的可靠性评估（I）

对左截尾双参数指数分布，给出了其分布参数(位置参数μ，尺度参数θ)、可靠性测度(失效率λ，平均失效前时间(MTTF)M，可靠寿命tR，可靠度R(t))的UMVUE、Bayes估计与经典精确限和Bayes精确可信限，还给出了MTTF高精度的经典近似限。最后用数值例说明了这些方法。     

基于样本最大概率失败数的火工品可靠度估计

基于最大概率失败数,给出了成败型产品可靠度的一种新估计方法,该方法比极大似然估计的结果要保守。由此出发,构造了火工品可靠度的置信下限估计方法。与国军标中的计数法比较,该估计方法对高置信度高可靠性要求的火工品评估,可适当降低样本量,能满足工程需要。     

基于多层自助最大熵法的可靠性评估

在小样本无任何先验信息的条件下,提出多层自助最大熵评估模型分析机械产品寿命可靠性。用自助法对当前无失效数据样本进行再抽样,获得足够的样本数据。基于最大熵法,改变抽样个数得到不同的拉格朗日乘子。再次运用自助法对拉格朗日乘子的小样本数据进行再抽样,基于最大熵法获得拉格朗日乘子的区间估计。对每个拉格朗日乘子的上下限进行排列组合,得到多个概率密度函数和可靠性函数,运用最小不确定性原理得到可靠性函数的区间估计。试验研究表明,多层自助最大熵评估模型可以有效地解决概率分布已知或未知的小样本无失效数据的可靠性评估问题。     

弹道导弹最大射程评定的Bayes方法

为了解决Bayes方法对导弹武器最大射程进行评估时先验信息的来源不确定且可信度不高的问题,对弹道导弹推力偏差进行了分析.在考虑影响导弹射击精度主要误差源的基础上,利用干扰弹道仿真产生了导弹最大射程.在考虑先验信息可信度的情况下,对导弹武器的最大射程进行了评估,提高了Bayes估计的可信度.仿真结果表明,该方法用于先验信息样本容量较大或先验信息可靠性较低的情况,可增强Bayes评估的稳健性.     

一种新的无失效数据可靠性评估方法研究

为对高可靠性的电子与机电类产品进行可靠性评估,在无失效数据情况下,提出一种将失效信息引进置信限分析中的修正单侧置信限评估法。通过不同截尾时间对应的产品无失效数据,采用Bayes参数估计得到产品失效率,并根据所提出的方法将时间系数进行等效替换,得到产品可靠度与平均故障间隔时间。以某型机器人步进电机的无失效数据为例,将该方法与其他单侧置信限方法的计算结果进行对比分析,结果表明：在置信水平为0.99条件下,产品平均故障间隔时间为37 080 h,小于其他置信限方法的计算结果;当任务时间达到1 000 h时,采用新方法得到的产品可靠度估计值为0.973. 实例分析验证了新方法在无失效数据产品可靠性评估中的有效性,且可防止产品可靠度与平均故障间隔时间估计结果冒进现象的发生。     

考虑测量误差的步进加速退化试验建模与剩余寿命估计

步进应力加速退化试验已发展成高可靠、长寿命产品可靠性评估与剩余寿命估计的主要试验方法。为研究测量误差在基于步进应力加速退化试验方法剩余寿命估计中的影响,建立了基于Wiener过程的考虑个体差异和测量误差的退化模型。将Wiener过程的漂移系数随机化描述个体差异,在首达时间意义下得到了寿命分布的概率密度函数。基于极大似然估计法对模型中引入的未知参数进行估计。采用蒙特卡洛方法对激光器的性能退化进行了仿真研究。研究结果表明,考虑测量误差的退化模型的模型拟合性和剩余寿命估计精度都优于不考虑测量误差的方法,可以提高可靠性估计的精度与剩余寿命预测的准确性。     

基于灰自助和未确知有理数的小样本试验数据估计

针对小样本试验数据的参数估计问题,提出了一种基于灰自助和未确知有理数的新方法。使用灰自助方法对小样本试验数据进行自助再抽样,通过灰色模型GM(1,1)挖掘生成较多的样本数据;构建虚拟样本的未确知有理数表达模型,提出了未确知有理数阶数的优化算法;分别建立了基于未确知有理数的小样本试验数据点估计和区间估计模型,并提出了相应的估计置信度模型;对某型装备干扰功率测试数据进行了参数估计。示例结果表明所提方法合理可行,不涉及原始数据的概率分布特征,能在较高的可靠度下解决小样本数据的参数估计问题。