指数型产品多阶段可靠性增长的Bayes模型

基于D-S证据理论融合验前信息,建立了一种适用于小子样复杂系统多阶段可靠性增长分析的Bayes模型。选择Gamma分布作为失效率的先验分布,通过多源可靠性信息融合,将专家经验转换成概率分布, 利用D-S证据理论融合多个专家信息,确定了先验分布参数,结合产品研制阶段试验数据,根据Bayes统计推断理论,给出了失效率、平均故障间隔时间（MTBF）和可靠度的Bayes点估计和置信下限。以兆瓦级直驱式风力发电机研制试验验证了该模型的有效性。     

多源异构数据贝叶斯统计融合可靠性评估模型

为解决小子样高可靠性长寿命产品的可靠性评估,提高可靠性评估的精准度,采用贝叶斯方法构建多个信息源数据融合的贝叶斯可靠性评估模型.首先,该模型选择一组数据作为另一信息源的最初先验信息,根据贝叶斯估计融合得到后验密度,并将其作为下一信息源的先验分布;通过依次迭代,得到多源异构数据的联合后验密度和可靠性指标数据,进而完成相应...     

基于模糊FMECA的地铁车门可靠性分析

利用传统的FMECA方法对地铁车门进行可靠性分析,会因为评价因素多且故障描述语言及评判指标的不确定性和模糊性,难以得出精确有效的分析结果。利用模糊综合评判方法对传统FMECA方法进行改进,形成模糊FMECA方法。将模糊FMECA方法应用于地铁车门系统三个部件的可靠性分析中,根据危害度评判结果得出车门部件各故障模式的危害等级排序,从而找出车门系统的可靠性改进和维修的重点。分析结果与实际情况吻合,验证了该方法的有效性,说明模糊FMECA方法对提高车门系统可靠性有重要价值。     

基于多源信息融合及贝叶斯网络的小子样可靠性评估

针对故障树布尔逻辑难以描述事件之间的关系,在实际应用中可靠性数据获取不足的问题,提出一种新的基于多源信息融合方法和贝叶斯网络的小子样多态系统可靠性评估方法。以贝叶斯网络为基础,将ML-Ⅱ多源信息融合法应用于节点的可靠度确定中。同时,为避免不可用数据的影响,提出t检测对验前数据和样本数据进行相容性检验,解决了小子样系统中根节点可靠度难以确定的问题,提高了预测精度。基于铸造起重机主起升机构可靠性评估对提出的方法进行验证,结果表明所提出的方法能够很好地应用于铸造起重机起升机构的可靠性评估,可为提高起升机构可靠性提供支持和参考。     

基于模糊理论与层次贝叶斯方法的涡轮盘疲劳可靠性分析

航空发动机涡轮盘的可靠性数据来源通常是多源的,并且各数据信息来源的可信性也不同,给涡轮盘可靠性分析带来严峻挑战.为了解决这一问题,本文首先采用层次贝叶斯方法对涡轮盘的观测数据和其他多源先验信息进行融合;其次对不同来源的涡轮盘可靠性数据进行贝叶斯推理,获得各自的后验分布;最后利用模糊理论对多源信息的后验分布展开分析,形成联合模糊理论与层次贝叶斯方法的涡轮盘疲劳可靠性分析方法.将提出的方法应用到某航空发动机涡轮盘的疲劳可靠性分析实例中,验证其有效性.     

模糊FMECA方法在液压系统可靠性分析中的应用

现代工程机械的主要工作装置大多采用液压控制技术实现,因此液压系统的可靠性往往对整机的可靠性产生很大的影响,而液压系统可靠性具有模糊性。首先概述了FMECA方法及其不足,用模糊综合评判方法对FMECA方法进行了改进,形成模糊FMECA方法,并将模糊FMECA方法应用于液压系统可靠性分析。结果表明,模糊FMECA方法行之有效,可为提高系统的可靠性提供有价值的帮助。     

基于Compertz模型的鱼雷可靠性增长Bayes分析

Bayes理论是分析研究具有小子样特点鱼雷可靠性的有效方法,文中针对改进型Compertz增长模型,提出Bayes可靠性增长分析的基本方法。该方法将可靠性增长的试验数据作为产品可靠性的先验信息,再结合少量的现场试验样本,运用Bayes方法即可对现场试验后的产品可靠性进行评定。最后以鱼雷武器动力推进系统为例进行分析,仿真结果验证该方法的有效性,为可靠性增长评定提供一种新的分析方法。     

基于多源信息的复杂装备测试性评估

针对目前复杂装备测试性评估中的小子样问题,在对经典评估方法和传统Bayes评估方法进行分析的基础上,提出了一种基于多源信息融合的测试性评估方法。该方法综合考虑了多源信息的可靠度和可信度,较为合理地解决了多源信息对复杂装备测试性水平反映的可靠程度问题,以及融合求解后验分布时,因多源信息和现场试验信息的异总体特性而导致的小子样现场试验信息被淹没的问题。以某型火控系统测试性评估为例进行了研究,并与经典评估方法、传统Bayes评估方法进行了比较。结果表明,基于多源信息融合的测试性评估方法所得到的结果更为合理,在处理现场试验信息为小子样的问题时,更具优势。     

基于竞争威布尔模型的加工中心可靠性评估

为了实现故障数据按故障机制的分类,使用竞争威布尔模型对加工中心可靠性进行评估,通过故障特征属性和故障信息序列概念的定义,以故障信息序列表示故障,利用模糊聚类的方法对故障信息序列按故障机制相似性进行分类;利用自助法和基于灰色预测的改进自助法实现小子样评估中威布尔模型的参数估计;通过实例验证了该模型和方法的可用性。     

基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的复杂系统故障诊断方法

针对复杂系统故障树模型构建困难且模型冗余节点多、计算复杂的问题,提出一种基于多源信息融合故障树与模糊Petri网的故障诊断方法。该方法先将多源信息进行标准化处理,从处理后的信息中提取维修元数据,同时利用数据挖掘方法得到故障关联项集。通过维修元数据、故障关联项集和系统结构关系的映射、融合,更加全面、准确地构建复杂系统故障树模型。采用模糊Petri网对多源信息融合故障树模型进行简化和改进,并利用基于模糊Petri网的动态故障推理方法和基于关联矩阵的最小割集求解方法建立复杂系统故障诊断方法,提高了故障的诊断速度与推理效率。以汽车发动机故障诊断过程为例,证明了所提方法的合理性和有效性。     

基于Bayes变动统计理论的测试性综合评估模型及其稳健性分析

在测试性综合评估研究中,故障检测率(Fault detection rate,FDR)/故障隔离率(Fault isolation rate,FIR)评估结论置信度低是一个非常重要的问题,而导致其评估结论置信度低的主要原因是故障检测/隔离数据为"小子样"数据,为解决该问题,建立在Bayes变动统计理论基础上的模型和方法是非常有效的。利用丰富的可更换单元测试性信息、专家经验等先验信息,确定先验分布参数,实现了将先验信息转化为多元Dirichlet先验分布。在此基础上,基于Bayes变动统计理论研究并建立FDR/FIR综合评估模型,保证"小子样、异总体"阶段性增长试验数据和"小子样"外场使用数据能被有效地融合,并采用仿真方法对模型的稳健性进行分析。结果表明该FDR/FIR综合评估模型和方法,能在小样本数据情况下,有效提高评估结论置信度,缩短装备定型周期,为装备测试性综合评估研究提供重要的理论依据和方法。     

小子样复杂产品可靠性试验评定专家信息融合方法

运用Bayes方法进行小子样复杂产品可靠性试验评定时,先验分布的获取与表示是一个关键问题。研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法,对基于AHP方法的先验分布权重因子的确定及评价判断矩阵的一致性检验等问题进行了分析。以某水中兵器导航系统为例,运用专家信息,在获得评价判断矩阵的基础上,对多源先验信息的融合进行了仿真验证。     

基于贝叶斯信息融合的制造执行系统可靠性增长分析

以企业制造执行系统(MES)工程为背景,以复杂系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕制造执行系统的任务可靠性及其目标值和系统可靠性增长试验进行分析。针对MES功能复杂和试验数据不易获得等特点,根据试验信息以及工程咨询专家的经验,利用基于共轭型先验分布的贝叶斯信息融合方法,对MES各功能模块可靠度进行评估。利用模糊先验信息下的可靠性增长分析方法,对MES功能模块失效率的Bayes点估计值进行研究,解决了复杂系统在故障原因不易确定等条件下对复杂系统及其功能模块进行可靠性增长试验的问题。     

主泵可靠性综合分析方法研究

为解决小子样、高可靠性设备如主泵在研发过程中的可靠性分析问题,先从故障模式的角度建立了主泵的可靠性模型,得到了提升主泵可靠性的准则;然后利用FRACAS方法综合了FMEA分析、可靠性模型、可靠性增长技术,形成了可靠性综合分析方法。该方法可对主泵的故障数据进行处理并反馈给其他可靠性分析方法,使研究人员更加高效、准确地执行可靠性分析工作,提高主泵的可靠性水平。     

基于改进FMECA的雪深监测系统可靠性分析

雪深监测系统作为高速铁路防灾监控系统的重要组成部分,其可靠性直接影响监测系统对高速铁路雪情的监测。首先引入模糊理论和VIKOR法对传统的FMECA分析法进行改进,然后用改进后的FMECA法对雪深监测系统进行可靠性分析,最后根据雪深监测系统各故障模式危害性的VIKOR值,找出系统的薄弱环节,为提高雪深监测系统可靠性和日常维修提供技术支持。     

8AS—170制冷压缩机运动系统的FMECA的研究

本文以8AS-170活塞式制冷压缩枧的运动系统为例,进行了故障模式、效应及危害度分析(FMECA)的研究,对故障严重程度、故障发生频繁程度以及故障检测难易程度,采用五级评定方法,对其定量计算采用模糊综合评判方法,对压缩机运动系统就人身安全、功能下降、维修费用和生产受损四个方面进行了综合评判。查明了压缩机运动系统需要优先解决或防止发生的各种故障模式,为提高压缩机的使用可靠性提供了理论依据,本文编制了计算机辅助的FMECA人机对话程序,缩短了进行FMECA所用的时间,为FMECA在机械系统中普及具有一定的意义。     

基于证据理论多源多特征融合的柱塞泵故障诊断方法

提出了1种基于证据理论多源多特征融合的故障诊断方法,构建了柱塞泵的故障特征向量,分析了单源多特征融合故障诊断,利用证据理论融合多个单源诊断结果,进行了多源故障诊断.对液压泵进行了试验.试验结果表明:多源数据较单源数据,更具有冗余互补性,能提高诊断的可靠性和准确性.该诊断方法是可行而有效的.     

基于贝叶斯评估的航空发动机涡轮盘疲劳寿命可靠性研究

为了在数据缺乏的状况下研究航空发动机GH4133涡轮盘材料失效问题,利用贝叶斯先验分布融合涡轮盘材料的疲劳失效信息,求得后验分布,绘制该涡轮盘的低周疲劳寿命失效曲线、疲劳寿命可靠度曲线,计算该涡轮盘的平均寿命以及可靠度P=99.87%下的可靠寿命。结果表明,针对涡轮盘小子样的问题,采用贝叶斯先验分布将涡轮盘材料的疲劳寿命信息融入到涡轮盘小子样可靠性分析中,可以扩展分析数据的信息,提高分析的准确度。     

基于FMECA和模糊综合评判的飞机起动电磁阀安全性评估

故障模式、影响与危害性分析（FMECA）技术所涉及的概念存在很多模糊性,难以得出精确定量的评判结果,将其与模糊综合评判方法相结合可以一定程度上弥补其缺陷。以飞机部件安全评估为例,选择起动电磁阀为研究对象,应用FMECA技术制作调查表收喜信息,采用模糊综合评判方法对收集的信息进行分析,结果表明起动电磁阀的安全性很高。应用FMECA技术结合模糊综合评列方法,可以使飞机部件的安全评估结果更加合理可信。     

基于模糊危害性矩阵FMECA的闸阀可靠性分析方法

核电厂反应堆截止闸阀具有批量小、造价高、维修检测成本大、试验仿真难度高的特点,在产品设计阶段常采用故障模式影响及危害性分析(Failure Modes,Effect and Criticality Analysis,FMECA)的方法对其可靠性进行评价.在传统FMECA方法的基础上,结合闸阀产品特点,提出了一种基于模糊危害性矩阵的FMECA方法,改良了传统FMECA难以衡量分析人员主观不确定性的问题.针对一款在研的反应堆截止闸阀,对提出的方法进行了验证.与传统FMECA方法相比,文中提出的方法克服了危害性矩阵分析存在的缺陷,提高了分析结果可信度与合理性,为闸阀产品可靠性工作提供了理论支撑与实践验证.