截尾数据下Weibull模型的参数估计

寿命试验是可靠性试验中的基本项目之一 .用截尾试验数据对各种寿命分布中的参数进行估计是可靠性领域中的重要问题 .本文研究了在定数截尾试验和定时截尾试验的寿命数据下 ,Weibull分布中的特征寿命参数α及形状参数β的极大似然估计     

截尾数据下 Weibull模型的参数估计

寿命试验是可靠性试验中的基本项目之一.用截尾试验数据对各种寿命分布中的参数进行估计是可靠性领域中的重要问题.本文研究了在定数截尾试验和定时截尾试验的寿命数据下,Weibull分布中的特征寿命参数α及形状参数β的极大似然估计.     

基于极大似然估计的数控系统故障分布模型

威布尔分布被广泛用于可靠性工程和寿命数据的分析中。针对两参数威布尔分布,建立基于极大似然法的参数估计模型,采用二阶收敛Newton-Raphson迭代法求解威布尔分布的尺寸参数和形状参数。迭代求解过程中,利用Matlab图形,初步选取似然函数曲线在零值点附近的区域作为初始值的区间,并根据Newton-Raphson迭代法收敛的充分条件进一步确定迭代初值的选取范围。通过matlab绘制迭代趋势三维图,证明与迭代计算结果相符。通过比较,证实本参数估计模型和Newton-Raphson迭代求解法更加精确有效。     

基于韦布尔分布的无失效数据参数估计的高压电缆寿命评估

为评估某市高压电力电缆寿命,采用Weibull分布模型研究该市高压电缆寿命分布.根据该市高压电缆无失效数据的特点,提出一种修正的极大似然函数法,得到Weibull分布模型的参数,以及电缆寿命分布曲线.结果表明该市的高压电缆大约运行14a后开始出现老化失效,在34a左右进入老化期,该市电缆最长寿命约为110a.这种修正的极大似然函数法为无失效数据的情况提供了一种新的参数估计思路.     

基于改进EM算法的多重威布尔可靠性建模

以两参数威布尔分布为多重威布尔混合模型的基函数,建立了以极大似然函数为目标的参数估计优化模型,并改进了求解优化模型的EM算法。改进EM算法中提出贝叶斯随机分类方法,用于初始化算法中的待估计参数。采用径向基函数插值法求解EM算法极大化步中的超越方程组,并通过实际算例对比分析了改进EM算法与传统算法的准确性。给出了用改进EM算法求解多重威布尔混合模型参数的具体算例,分析了多重威布尔混合模型的逼近性能。针对国内同期出厂的10台某型号冲压机床,通过现场跟踪获取其初期故障样本数据,运用多重威布尔混合模型研究可靠性数据分布规律,并研究了KS检验统计量Dmax与威布尔混合模型重数N之间的关系。应用案例表明,4重混合威布尔模型更能准确地反映冲压机床早期可靠性的实际分布规律。     

三参数Weibull分布参数的估计

主要给出了三参数Weibull分布参数极大似然法估计的一种方法，首先用矩阵法确定样本的均值、标准差和偏差系数；再利用现成的数表[1]粗略地进行分布参数的点估计，然后以这些点估计值作为迭代初始点，用牛顿法进行迭代计算求解由三参数Weibull分布确定的似然方程，最终求得分布参数的估计值，实例表明，结果是令人满意的。     

逐次定数截尾数据下ZZ分布的参数估计

对于设计寿命之前很少失效,设计寿命之后失效比例大幅增加的一类存储产品,其寿命变量用ZZ分布来描述较为合适.基于逐次定数截尾样本,首先利用泰勒展式将似然函数中的非线性部分转化为线性表达,使似然方程可解,进而得到参数的近似极大似然估计.其次,运用最佳线性无偏估计法,给出了参数无偏估计的一般解析表达式,同时针对两种特殊逐次定...     

相依屏蔽数据下双参数指数部件的可靠性分析

当串联系统含有屏蔽数据且屏蔽概率与失效部件相关时,讨论系统中双参数指数部件的可靠性估计问题。在定数截尾场合下,通过给定的屏蔽概率比,推导出双参数指数部件参数和可靠性指标的极大似然估计。鉴于极大似然估计法在完全屏蔽情形下的局限性,利用贝叶斯方法,在平方损失函数下推导出部件参数和可靠性指标的贝叶斯估计。最后利用随机模拟方法对估计结果进行验证,分析不同屏蔽概率比对极大似然估计精度的影响,并在无信息先验和共轭先验分布情形下,比较了贝叶斯估计的效果。     

生长曲线模型中最小二乘估计与极大似然估计的近似等价性

在生长曲线模型中,参数矩阵的最小二乘估计为响应变量的线性函数,而极大似然估计为响应变量的非线性函数,所以极大似然估计的统计推断比较复杂.为了使它的统计推断简单点,一些学者考虑了极大似然估计与最小二乘估计的等价性.不幸的是极大似然估计与最小二乘估计的完全等价性不易满足.因此考虑它们的近似等价性,即考虑它们基于欧式范数标准下的模长之比.如果比值在任意给定的允许误差之内,就认为极大似然估计近似等价于最小二乘估计,从而简化极大似然估计的统计推断.     

威布尔分布产品参数估计极大似然优化方法

航空、航天、机械等领域的许多产品寿命服从威布尔分布，威布尔分布参数估计的极大似然方法是通用方法，可适用于完全样本、截尾样本。在最小二乘法参数估计基础上，提出了寿命服从威布尔分布产品的分布参数估计和分布参数区间估计的极大似然优化方法；解决了实数范围内快速搜索求解参数估计极大似然超越方程问题。所提出的优化方法，可进行威布尔分布参数和分布参数区间的快速估计，既可用于完全样本，又可用于定数截尾样本或定时截尾样本。     

基于Gamma过程的加速退化试验多目标优化设计

为得到加速退化试验优化设计中兼顾多个优化目标的相对最优试验配置,提出一种恒定应力加速退化试验多目标优化设计方法.基于Gamma过程建立了加速退化模型,通过极大似然估计方法求解未知参数.综合考虑模型拟合精度及寿命估计精度构建了多目标优化模型,通过NSGA-Ⅱ对模型进行求解,建立兼顾多个优化目标的Pareto前沿集.以单目...     

基于指数分布数据的可靠性变点分析

重点研究了可靠性数据在变点前后服从不同参数的指数分布产品的寿命分布,建立了产品故障分布的模型,并且给出了极大似然法和Bayes法的估计方法,数值模拟比较了2种方法的结果.结果表明,这2种方法是可行且有效的.     

删失数据极大似然估计的大偏差上界

本文主要研究随机删失模型中参数的极大似然估计的大偏差上界,本文中不要求极大似然估计唯一存在.利用函数的连续模和Holder不等式等,给出了极大似然估计的大偏差上界和下紧的速率函数.     

流量数据误差对水文模拟不确定性分析的影响

基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L2,并与广泛使用的似然函数纳希效率系数L1进行对比,分析讨论了流量数据误差对流量模拟不确定性估计结果的影响.通过淮滨...     

基于PSO算法和SVR模型的加工中心可靠性模型参数估计

针对加工中心可靠性模型,提出了一种基于支持向量回归模型的参数估计方法,并利用改进的局部最优粒子群优化算法对支持向量回归模型的参数进行优化,以提高其对可靠性模型参数的估计精度。与标准的局部最优粒子群优化算法比较,改进的局部最优粒子群优化算法引入了变异操作和自适应调节惯性因子,提高了算法的全局最优解搜索能力。将提出的方法与最小二乘法、最大似然估计法、局部最优粒子群优化算法优化的支持向量回归模型和遗传算法优化的支持向量回归模型进行了对比试验。试验结果表明:该方法的参数估计精度高于最小二乘法、最大似然估计法、局部最优粒子群优化算法优化的支持向量回归模型和遗传算法优化的支持向量回归模型。最后,将该方法用于估计实际加工中心可靠性模型的参数,得出了相应的平均故障间隔时间的评估数值。     

极值分布在无失效数据下的修正极大似然估计

给出了修正似然函数重要参数的Bayes估计 ,并给出在无失效数据下极值分布参数的修正极大似然估计。     

对数正态分布参数的最大似然估计

对数正态分布是工程、医学、生物学中常见的分布之一。讨论分组数据情况下,对数正态分布参数的最大似然估计,给出了分布函数似然方程组解的唯一性的一种证明方法。     

极值分布在无失效数据下的修正极大似然估计

给出了修正似然函数重要参数的Ｂayes估计,并给出在无失效数据下极值分布参数的修正极大似然估计。     

齿轮可靠性试验数据分布优化估计

基于优化理论的原理和特点,结合可靠性试验数据分布的估计方法－－回归分析法和极大似然函数法,提出了一种新的分布参数优化估计方法,通过一组具体的试验数据,论述了威布尔分布和混合威布尔分布的分布参数的优化估计过程,应用表明,这种方法简单实用,求得的分布参数估计值更加精确合理。     

纵向数据单指标模型的广义经验似然统计推断

基于广义估计方程和二次推断函数方法,提出了纠偏的广义经验似然方法对纵向数据单指标模型进行统计推断,获得了模型中指标参数分量的极大经验似然估计和纠偏的广义经验对数似然比统计量.证明了相关估计量在一定条件下具有渐近正态性,且纠偏的广义经验对数似然比统计量依分布收敛于χ2分布,利用所得结果,可以构造未知参数的置信域及相关的假设检验.