一种双时间尺度函数Wiener过程性能退化模型

为通过性能退化数据评估产品的可靠性,基于广义Wiener过程提出了一种双时间尺度函数模型以描述产品退化过程。采用极大似然估计(MLE)法求解模型参数,推导了其寿命分布(FTD),进而进行可靠度分析和寿命评估。对模型进行了Monte Carlo模拟验证和实例应用,并将目前常用的混合效应Wiener过程模型作为参考方法进行了对比分析。结果表明:根据90%可靠度曲线的定义,该方法较参考方法的结果更为合理、准确。进一步的寿命评估结果表明,该方法与参考方法的平均寿命相差232.9h,90%可靠寿命结果相差109.4h,且参考方法计算结果偏于危险。      

橡胶密封性能多元双方差回归分析方法

建立了橡胶密封材料压缩永久变形的加速老化模型及其多元双方差回归分析方法,给出了密封性能的回归方程及其高置信水平、高可靠度的单侧置信上限曲线,并建立了可靠贮存寿命、贮存可靠度的计算方法.橡胶密封性能的多元双方差回归模型包含与时间有关的过程自变量和与温度有关的状态自变量,可以将不同温度下的加速老化试验数据作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻压缩永久变形间的纵向信息,具有信息量大、精度高且计算简单的特点.      

自适应增量 Kalman 滤波方法

提出自适应增量Kalman滤波(AIKF)的概念和定义,建立自适应增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤.传统自适应Kalman滤波(AKF)方法能够对事先未知的系统噪声和量测噪声的统计量进行有效的估计.但是,传统自适应Kalman滤波方法也无法对由于环境因素(如深空探测)的影响、测量设备的不稳定性等原因产生的未知时变测量系统误差进行补偿和校正,从而产生较大的滤波误差,甚至导致发散.提出的自适应增量Kalman滤波方法不但能够对系统噪声和量测噪声的统计量进行估计,而且还能成功消除这种测量系统误差,有效地提高滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

高温合金松弛过程回归分析方法

基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样.      

导弹命中精度整体推断方法

提出一种导弹命中精度小子样评定方法,该方法通过导弹仿真结果与靶场试验数据有机结合,能够将多种不同发射条件下的脱靶量试验数据作为一个整体进行统计推断,给出脱靶量均值、方差和落入概率的整体估计和置信区间估计.与传统方法相比,导弹命中精度整体推断方法具有信息量大,精度高的特点,解决了一种发射条件下只有一个脱靶量试验数据时导弹射击准确度、射击密集度和落入概率评定的难题,可以给出检验点以及整个杀伤区域内的命中概率,为导弹鉴定及其作战效能评估提供科学依据.      

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。      

卫星推力器可靠性评估和寿命预测

提出一种卫星推力器无失效数据可靠性分析方法,该方法能够在高置信水平下给出卫星推力器可靠度和使用寿命的置信下限。同时还建立了卫星推力器强检验和弱检验方法,前者适用于对首次采用的卫星推力器的验收,而后者适用于对已长期使用的卫星推力器的例行的批抽样检验。文中对卫星推力器寿命遵循Weibull分布和对数正态分布的情况分别进行了详细讨论。      

相关系数平稳序列的估计与识别

本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。      

截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。      

置信检验理论

本文提出了母体特征值置信分布的概念,建立了置信检验理论,该理论包括强检验、弱检验和弱强检验三种检验方法,分别满足了不同工程检验的需求。与假设检验相比,置信检验依据的是"大概率原则",而显著性假设检验依据的是"小概率原则",因此,置信检验能够以高概率确认工程中所关心的"条件"是否成立(如产品合格与否),能够对产品质量进行高精度的检验和控制,克服了显著性假设检验仅仅是一种拒绝检验,当接受一个假设时也只是意味着不拒绝该假设的缺点。置信检验不但能够大大提高工程检验精度,而且更加便于工程应用。