线性回归模型的紧致最小二乘估计及参数分离

本文提出一种能克服线性回归模型系数矩阵病态的“紧致最小二乘法”。在此基础上,进一步用部分验前知识对该有偏估计作了参数分离,从而得到全部待估参数的无偏估计。对无线电干涉仪的系统误差作仿真计算表明:效果良好,优于主成分估计。     

动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性

动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。     

疲劳寿命的威布尔概率分布回归检验与参数估计

根据威布尔随机变量与其分布函数在威布尔概率纸上呈线性关系这一特征，经过对随机变量的变换，利用线性回归分析的相关系数检验随机变量是否服从威布尔分布，同时还可以确定威布尔概率分布参数的最优估计结果。     

独立指数分布期望参数的Γ极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Γ极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法,因而更切合实际.以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Γ极小极大估计做了讨论.本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Γ极小极大估计,同时讨论了两种特殊情况,即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Γ极小极大估计.     

独立指数分布期望参数的Г极小极大估计

在参数的部分先验信息已知的条件下所获得的Г极小极大估计是一种介于有确定的先验分布函数的Bayes估计和无先验信息的极小极大估计之间的估计方法，因而更切合实际。以往的研究对二项分布参数的线性组合及负二项分布的参数在某些限制条件下的Г极小极大估计做了讨论。本文给出了独立指数分布的期望参数在一般的先验矩限制下的Г极小极大估计，同时讨论了两种特殊情况，即给出了在仅有先验二阶矩限制下的以及有确定的先验一阶矩和二阶矩限制下的指数分布的期望参数的Г极小极大估计。     

一种频域插值变化迭代频率估计方法

针对现有频率估计算法存在的复杂度高、频率估计能力弱、估计结果均方差大等缺点,在固定迭代AM（Aboutanios—Mulgrew）无偏频率估计算法基础上,提出一种频域插值变化迭代频率估计算法,推导了不同迭代参数实现无偏估计的充分条件,证明了有偏估计时本算法的收敛性和偏离度,通过设置不同迭代参数,可以实现无偏或有偏估计。仿真分析表明：当具有较高信噪比时,在整个频率估计范围内,该方法均方误差接近CRLB（Cramer-RaoLowerBound,克拉美一罗下限）;当FFT（FastFourierTransform,快速傅里叶变换）粗估计残余频率接近0．5时,该方法的均方误差优于CRLB,为CRLB的96％。     

威布尔分布三参数置信限估计及分布类型检验

给出威布尔三参数点估计的计算公式。根据线性回归显著性分析原理导出了威布尔分布检验判别式。研究威布尔三参数分布规律后 ,推出了确定各参数置信限的数学表达式     

威布尔分布多元回归分析方法

提出威布尔分布多元回归分析方法,建立回归参数的最佳无偏整体估计及其协方差公式,给出威布尔分布、极值分布和正态分布的百分位值(如可靠寿命和安全强度)的置信限估计。传统的多元回归分析只适用于正态分布和完全数据的情况,而本文则将其推广到威布尔分布、极值分布和截尾数据的情况。与传统的成组试验和最佳线性无偏估计方法相比,本文方法可以将不同条件的试验数据作为一个整体进行统计推断,能够全面开发利用不同条件下试验数据之间的横向信息,在试样数相同的情况下,具有更高的估计精度,而在精度相同的条件下,则可以节省大量试样。      

通用EIFS分布确定方法改进研究

基于概率断裂力学的基本假设和原理,提出一种改进的通用EIFS分布确定方法。新方法用小裂纹扩展曲线计算多种参考裂纹尺寸水平下的TTCI值,并对其进行极大似然估计。然后利用约束最小二乘法确定不同应力下的裂纹扩展参数和通用EIFS分布上限。在此基础上,根据分布参数的通用性条件确定通用EIFS分布参数。与改进前的方法相比,新方法充分利用分布函数和裂纹扩展提供的信息,提高参数估计的合理性和可靠性。对某零件的原始疲劳质量分析证明改进方法是可行的,便于工程应用。     

区间数据整体估计方法

提出了一种区间数据整体估计方法, 给出整体分布参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵, 得到了正态分布、Weibull分布等位置-尺度分布族区间数据百分位值和百分率的置信限估计.该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断, 将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的区间数据的情况.      

基于贝叶斯理论的激光陀螺可靠性评估

激光陀螺是一种由多种元器件组成的高可靠性、长寿命的光电器件,在可靠性评估中,可以依据最小薄弱环节定理,基于传统寿命试验,建立激光威布尔分布可靠性模型;但是由于其高可靠性的特点,在可靠性寿命试验中常常得不到失效数据,应用传统的参数评估方法不能对威布尔分布中的未知参数进行估计.贝叶斯原理得到各个时刻的失效概率,进而建立参数的线性回归模型对威布尔模型中的未知参数进行估计,从而得出激光陀螺的可靠性指标,最后对此种方法进行了验证.该方法中贝叶斯估计结合经验信息大大减小了试验样本数,且克服了传统可靠性评估方法依赖失效数据的缺点,在工程应用上具有很高的价值,结果表明了该方法的有效性.     

基于Gompertz模型的液体火箭发动机可靠性增长分析

运用Gompertz模型和线性回归方法对液体火箭发动机批次试验中的可靠性增长因子进行分析,对新产品的可靠性分布函数进行预测。结合产品的少量现场试验数据,利用Bayes方法对系统的可靠性增长试验结果进行分析。文中首先给出了可靠性增长因子分析的模型,然后运用历次阶段试验中的可靠性增长数据建立动态参数的递推估计模型,在此基础上,运用随机变量函数的分布,给出各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计。最后给出实例进行说明。      

小波分析在外测数据滤波中的应用研究

为提高弹道估计精度,提出了一种基于小波分析的滤波方法,滤除外测数据中AR（自回归）模型的随机误差。分析讨论了滤波过程中的几个关键问题,提出了利用基于偏自相关系数截尾检验的方法来确定分解层数,然后采用GCV（广义交叉确认）准则来确定均方差意义下最优阈值的方法。本文提出的外测数据滤波方法计算简单,不需要估计噪声的方差。仿真结果表明,该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。     

Duane模型的导数最小二乘估计

 针对传统最小二乘估计仅仅考虑回归模型曲线本身的试验样本,不能同时对曲线动态变化规律进行描述、未能充分利用模型与数据信息的问题,依据在一次观测中待定参数的取值应使得随机样本与模型各阶导函数在概率尺度下具有最小距离的原理,通过构造模型曲线导数意义下的损失函数,提出了一种能够综合利用模型与试验数据导数信息的导数最小乘方估计方法,推广了传统最小二乘估计的模型条件与使用范围。并结合复杂可修产品可靠性增长的Duane模型给出了参数的一般导数最小二乘估计与最佳导数最小二乘估计式,证明了模型参数的导数最小二乘估计较传统最小二乘估计具有更好的统计性质。为实际中确定模型曲线,进行工程预测提供了一条新的技术途径。     

基于贝叶斯方法与稳健理论的滚动轴承摩擦力矩不确定度建立方法

基于贝叶斯方法与稳健化理论,提出一种未知分布时间序列不确定度的建立方法。该方法以中位数估计与Huber M估计融合方法分析时间序列数据的稳健性,构建贝叶斯先验分布,并与实验数据建立贝叶斯后验分布,创建以贝叶斯后验分布建立时间序列数据的不确定度。在显著性水平为0～0.1,通过对滚动轴承摩擦力矩分析,中位数估计与Huber M估计相融合方法确定了滚动轴承摩擦力矩稳健数据的边界值、显著性水平,构建了贝叶斯先验分布。以贝叶斯后验分布构建滚动轴承摩擦力矩不确定度。与经典统计学得到的不确定度比较,在相同置信水平下,该方法缩短了评估区间,提高了评估精度0～50%。该融合方法以稳健数据构建先验分布,提供一种贝叶斯方法先验分布建立方法;采用中位数估计与Huber M估计融合方法确定了数据显著性水平和边界值的确定,减小置信水平与稳健数据边界值主观确定的误差;为未知分布时间序列的不确定度建立提供了一种理论。     

可靠性灵敏度分析的一种新方法

基于极限状态函数矩估计的失效概率计算,提出一种新的可靠性灵敏度分析方法。推导极限状态函数的矩对基本变量分布参数的偏导数,并进而利用失效概率与极限状态方程矩的关系,推导失效概率对基本变量分布参数的偏导数,从而得到可靠性灵敏度。与改进一次二阶矩可靠性灵敏度分析方法相比,所提方法不用求极限状态方程的设计点,因而不需用到极限状态函数对基本变量的梯度函数,适用于隐式极限状态方程的可靠性灵敏度分析,算例结果也充分显示所提方法的合理性和精度。     

基于最优样条节点的导弹主动段弹道估计方法

拟合导弹主动段弹道并估计其弹道参数是天基红外系统(SBIRS)的重要任务之一。首先采用三次样条函数对导弹主动段弹道进行描述,并建立主动段弹道的运动模型和测量模型;其次采用最大似然估计方法将导弹弹道估计问题转化为非线性最小二乘准则下的样条系数和样条节点分布最优估计问题;最后利用投影定理将样条系数估计和样条节点分布估计分离开来,并通过迭代逼近给出了最优样条节点数的确定方法。仿真实验结果表明,所提方法不仅对主动段弹道的拟合精度高,而且还减少了待估参数的数目,简化了求解过程,可在无先验信息条件下较好地解决导弹主动段弹道的估计问题。     

自然指数分布族之下的Bayes—经验Bayes估计与检测及其在飞行器试验结果分析中的应用

本文论述自然指数分布族场合下的参数估计与检验问题。文中运用经验Bayes方法,引入关于指数分布族为正交的函数列,先确定参数的验前分布,然后给出参数的Bayes估计。特别是对非共轭验前分布,可以获得逼近解。本文研究了参数检测的经验Bayes序贯验后加权检验方法,最后讨论了在飞行器试验结果分析中的应用。     

利用雷达数据事后确定机动式再入目标的弹道

本文研究出一种利用雷达跟踪数据事后分析确定机动式再入目标的气动参数的技术。本技术使用了加权最小二乘序贯估计器,该估计器在各批处理数据中依次步进移动。观测值为来自分布在落点附近精密跟踪雷达的角度和距离数据。用六维估计器(三维位置和三维速度)来估计再入目标自由飞行段的状态。本文还导出了两种再入估计器:第一个是七维估计器,包括六维自由飞行参数加上一个弹道系数,用来估计弹道再入段的状态,第二个是九维机动再入目标估计器,一旦有机动发生就用这种估计器。研究出一种基于测量残差监视的算法,可以自适应地从六态估计器转换成七态估计器,再到九态估计器。进行了一系列数值仿真,检验了这种技术及其编程。利用蒙特卡罗仿真验证了估计器的协方差矩阵的精度。     

某型装备轴承件无失效时的可靠性参数估计

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。