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1.
针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。  相似文献   
2.
针对装备寿命服从指数分布的情形,以失效率参数作为随机变量构建估计模型。考虑失效率的先验分布为 Gamma分布,在失效率的超参数均服从一定的均匀分布时,提出了失效率的多层 Bayes和期望 Bayes(ExpectedBayes,E-Bayes)估计方法,建立了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计模型;结合某型装备发动机的无失效储存数据,计算了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计值,推导了可靠度的多层 Bayes和 E-Bayes估计值。通过比较分析,可靠度的 2种估计结果都是稳健的,而后者略小于前者,且后者的极差比前者减小 81.4%。结果表明,采用 EBayes估计更易于计算,得到的结果更为准确稳健,且更适用于工程应用实际。  相似文献   
3.
针对直接使用无失效数据对装备进行可靠性分析而产生的“冒进”问题,通过引入失效信息对数据进行综合处理,从而对可靠性参数进行合理的估计。以寿命服从指数分布的某型导弹液压电机为例,在其失效率的先验分布为Gamma分布且超参数均服从均匀分布时,证明了失效率在无失效数据时的期望Bayes(E-Bayes)估计法,提出了改进型的截尾试验时间的确定方法,通过引进失效信息,推导了失效率的综合E-Bayes估计法,并给出了可靠度的综合估计法。结合液压电机无失效数据实例,计算得到失效率和可靠度的综合E-Bayes估计,与现有的方法相比,二者的极差分别减小了22.33%和38.02%,说明了所提方法的合理性与可用性。   相似文献   
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