基于贝叶斯概率评估的设备可靠性分析方法研究

可靠性模型的建立对设备可靠性评估分析具有重要意义。复杂系统的设备故障数据体量大,故障分析过程复杂且工作量大,可靠性随机模型难以确定。为提升评估效率,快速确定可靠性模型,采用Bayes概率评估方法对设备的故障时间进行了模型检验,利用蒙特卡罗抽样,以及概率分布表达不确定性的贝叶斯推断框架的优势,构建了随机模型校验方法。依托Open BUGS软件工具,主要通过计算各模型的贝叶斯P值和贝叶斯信息准则（BIC）来检验出最佳的随机模型、求解模型并快速计算该设备的实时可靠度。通过应用实例分析了某系列设备延续性设备的随机模型特性,归类了延续性设备的随机模型和寿命分布参数取值范围,在后续的系列设备可靠性分析中可优先采用该随机模型,提高设备可靠性分析的效率和准确性。