利用相似产品信息的电子产品可靠性Bayes综合评估

 在电子产品试验的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史样本数据来确定先验分布。但在工程实际中,历史样本和样本实际上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有显著的影响。为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断。该方法不仅充分利用了相似产品的信息,而且突出了产品的独有特性。     

Weibull分布串并联系统的Bayes可靠性评估

基于工程实践中的可靠性验前信息,给出了Weibull分布下Bayes可靠性分析方法。进而针对Weibull分布的串并联系统,由单元的验后矩导出准确的系统可靠性验前矩,并在此基础上,运用最大熵准则给出了系统可靠性验前分布的估计。最后根据试验数据得出系统的验后分布,并用该分布对系统可靠性进行了评估。     

基于成败试验的导弹贮存可靠性Bayes分析模型

针对传统导弹贮存可靠性分析方法的缺点, 提出了一种Bayes分析模型.这种模型以狄氏分布为先验分布, 综合利用了历史信息和专家信息, 结合导弹检测时间段的成败试验数据, 给出了各检测时间段可靠性的联合后验分布, 然后利用Gibbs抽样算法进行后验推断, 得到了各阶段可靠性的Bayes估计和区间估计.此外, 基于当前试验数据, 利用这种模型以预测未来导弹贮存可靠性.算例表明这种Bayes模型参数含义清楚, 利于工程应用.      

Weibull分布串并联系统的Bayes可靠性评估

基于工程实践中的可靠性验前信息，给出了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布下Ｂａｙｅｓ可靠性分析方法。进而针对Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的串并联系统，由单元的验后矩导出准确的系统可靠性验前矩，并在此基础上，运用最大熵准则给出了系统可靠性验前分布的估计。最后根据试验数据得出系统的验后分布，并用该分布对系统可靠性进行了评估。     

基于信息融合的系统可靠性优化试验设计模型

分析了现今可靠性试验设计的不足,考虑两类风险(弃真风险、采伪风险)建立了基于信息融合的可靠性优化试验设计模型(ORTIF, optimization reliability test design modeling based on information fusion).分析了可靠性试验设计的需求、约束条件,基于子系统和系统验前分布是Beta分布,提出了可靠性系统中子系统层与系统层之间的信息融合技术.根据验后风险准则,给出弃真和采伪风险的定义.基于Matlab软件给出了最优试验方案数值计算的求解步骤.最后以液态火箭发动机为例,求解出满足约束条件的最优试验方案为(9,5,10,6,1),对应的最小试验费用为3326.9,并得出权值方案对试验方案的确定影响较大的结论.      

专家信息提取在装备可靠性评定中的应用

专家信息是装备可靠性评定中验前信息的重要来源，将专家信息的提取流程划分为描述、收集、转化和融合四个步骤，并给出了前三步的具体步骤。以某装备可靠度为例，详细介绍了包括问卷设计、调查结果分析和专家信息向验前分布转化的专家信息提取过程，并提出了装备可靠性评定中专家信息提取应注意的问题。     

多阶段含延缓纠正可靠性增长的MS-NHPP模型及其Bayes分析

针对复杂航空机电系统的多阶段含延缓纠正可靠性增长试验,提出了多阶段非齐次泊松过程(MS-NHPP)模型及其Bayes分析方法。该模型将多个阶段试验看做多个非齐次泊松过程(NHPP),它们具有相同的时间起点和不同的强度函数参数,并满足序化约束关系。对该模型采用Bayes方法进行分析,以Dirichlet分布作为验前分布,并在验后计算中采用基于Metropolis-Hastings准则的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法获得各阶段可靠性参数的验后期望、方差与置信限。实例分析表明,该方法可以有效融合多阶段可靠性增长试验数据以及专家经验和历史信息,尤其适用于小样本情况,参数估计值满足序化约束关系,可靠性增长评估结果更为可信。     

Bayes方法应用中验前信息可信度的影响分析

Bayes方法已在航空航天类装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。但现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息或验前分布可信性影响的分析较少。给出了验前可信度的定义与计算方法,建立了验前可信度的影响分析模型,给出了基于验前可信度要求的验后置信区间计算方法。以装备精度分析为例,给出了验前可信度影响的分析结果。     

论加速可靠性增长试验 (Ⅶ )步进应力试验方案的统计分析

对幂律-线性化模型步进应力加速可靠性增长试验方案，给出了模型参数，加速系数及MTBF的极大似然估计，极大后验估计，Bayes估计及其计算方法，对这些方案给出了Monte Carlo模拟方法，并用数值例说明了这些方法。     

评估导弹命中精度的一种工程实用方法

提供了一种工程适用的用贝叶斯方法评估导弹命中精度完整的数学模型。利用导弹飞行试验前制导器件误差标定的信息和飞行试验误差分离的信息，综合确定导弹落点偏差验前信息。最后给出了对某型导弹评估的算例，结果表明：本文方法既保证了验前信息的准确性和可靠性，又保证了用贝叶斯方法评估导弹命中精度的精确性和可靠性。     

小子样武器装备可靠性评定过程中专家信息的规范化描述

在对航空航天领域可靠性工程中专家信息的特征进行分析的基础上, 分别对模糊描述、概率描述法、专家打分法、主观语言描述方式的专家信息规范化进行了研究, 并对基于专家信息的验前分布确定过程进行了分析.建立了专家信息规范化的广义验前信息描述、基于不确定性加权验前信息描述、最大熵法验前信息描述的验前分布确定模型.论文的研究对于小子样条件下运用Bayes方法分析系统可靠性时, 基于专家信息的验前分布确定具有重要的工程指导意义.      

可靠性增长下的Bayes序贯检验方法

针对可靠性增长下的序贯检验分析问题,提出了一种变总体Bayes序贯检验方法.该方法依据产品研制过程中产生的多状态试验数据,利用离散AMSAA(Army Material Systems Analysis Activity)可靠性增长模型对产品可靠性的变化规律进行描述,给出了变总体试验数据似然函数的表达式,并对变总体Bayes序贯检验的后验概率比和决策阈值进行了定义,进而构建了可靠性增长下的Bayes序贯检验模型.研究结果表明,提出的方法有效地解决了具有可靠性增长的可靠性指标的假设检验问题.      

飞机整体驱动发电机可靠性与维修策略探究

针对飞机整体驱动发电机可靠性分析手段缺乏、故障样本小且维修策略相对保守的问题,提出了以历史故障数据为驱动的贝叶斯和马尔可夫链融合的可靠性分析方法。首先,利用蒙特卡洛方法对故障数据预处理以增大样本空间,并通过最大信息熵法求解飞机整体驱动发电机的先验分布;其次,利用马尔可夫链方法对复杂后验分布进行解算;最后,以可靠性为中心给出飞机IDG的维修建议。经过数值仿真软件计算后得IDG的累计失效函数参数估计误差分别为0.121 3和0.001 3,误差较小。仿真结果表明,提出的可靠性分析方法适用于小样本空间的飞机IDG可靠性分析,并根据结果给出了维修建议。     

基于贝叶斯网络的分层系统可靠性分析

由于分层系统的系统结构复杂,且系统不同层次可靠性信息具有不均衡性的特点,使得分层系统的可靠性建模较为困难.考虑二态情况,通过引入贝叶斯网络描述分层系统元素间的失效关系,并考虑了系统元素间级联失效问题,结合贝叶斯多源信息融合方法,以贝叶斯网络模型为基础整合了系统各层元素的可靠性信息,构成了一种较为通用的二态分层系统可靠性分析方法.算例结果表明:该方法在贝叶斯网络模型计算过程中能够融合系统各层元素可靠性信息并有效处理级联失效问题,提高了系统可靠性后验均值估计的准确性,减小了系统可靠性结论的后验方差.      

基于混合验前分布的制导精度评定方法

如何合理有效地利用验前信息是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评定,提出了一种根据验前数据构造验前分布的方法,并结合验前信息可信度给出了一种混合验前分布。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前信息“淹没”现场信息的情况,而验前信息可信度则通过验后边缘分布得到。通过对验后估计均方差(MSE)的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。     

基于混合Beta分布的火箭弹射座椅可靠性评估

建立了一种综合利用子系统试验数据和现场整机试验数据的火箭弹射座椅Bayes可靠性评估方法。该方法通过卡方拟合优度检验确定继承因子,建立混合Beta分布后,基于后验分布评估座椅可靠性。采用该方法对某火箭弹射座椅可靠性进行了评估,在置信水平0.90情况下其可靠度达到了0.924。结果表明,在相同的现场试验情况下,评估结果比经典统计方法更合理。     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（I）

对于正态分布参数的检验,包括期望μ与方差σ2,是航空航天装备可靠性与精度分析工程中比较关心的问题。尤其是对方差的检验,是装备试验与评价分析的一项非常重要的内容。论文基于验后概率和“小概率事件原理”,对复杂假设条件下,σ2的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了BSVT模型,设计了临界值的求解算法,并对“强制”截尾条件下的假设检验判决准则进行了论述。最后,结合实例对BSVT的求解与应用进行了说明。     

基于贝叶斯可靠性的设计优化在弹翼蒙皮设计中的应用

针对设计优化中存在的偶然不确定性和认知不确定性,采用贝叶斯理论,利用验前信息,进行可靠性分析,提出了基于贝叶斯可靠性的设计优化方法,并将其应用到弹翼蒙皮设计中。在仿真中,计算了两种不确定性下的可靠度分布,优化结果达到了可靠性要求,并且计算简单,易于工程实现。     

成败型产品基于验后概率的Bayes序贯检验技术

分析了基于损失的Bayes检验方法和基于风险的SPOT(sequential posterior odd test)方法存在的不足.对装备试验与评价中成败型产品的Bayes序贯检验,在给定的两类风险要求下,建立了基于验后概率的Bayes序贯检验模型(PBSTM),给出了模型的求解算法和实际验后风险的计算公式. 最后结合装备可靠性分析案例,进行了示例分析,从数据上证明了PBSTM模型优越性和有效性.研究结果表明:PBSTM模型从理论上保证了序贯检验的结论同时满足小概率事件原理和两类风险要求,避免了现有假设检验方法存在的不足.      

动态分布参数验前分布的稳健性分析

讨论了动态分布参数的验前建模问题,并由此运用边缘分布给出验前分布的ML-Ⅱ估计;对于不同的验前分布所引起的验后稳健性问题作了初步分析。