基于混合威布尔分布的水稻插秧机的可靠性分析及剩余寿命预测

为了更准确描述水稻插秧机的失效规律,提高可靠性分析的准确性,对水稻插秧机的故障数据进行分析,采用两参数混合威布尔分布对水稻插秧机进行建模。以残差平方和最小为优化目标,建立参数估计优化模型,利用改进粒子群算法对其进行求解,然后采用K-S检验法对模型进行检验,对比单一威布尔模型、混合威布尔模型与水稻插秧机失效数据之间的拟合程度,得出使用两参数混合威布尔模型评估水稻插秧机可靠性的合理性,在此模型的基础上计算得到水稻插秧机的平均无故障工作时间为161.75 h,中位寿命为147.14 h,特征寿命为191.31 h,且在可靠度为0.6时,预防性维修周期为115.19 h,最后在混合威布尔分布模型的基础上计算出剩余寿命-可靠度的关系,可定量分析插秧机在一定使用时间下的剩余寿命,从而进行预测性维护。

基于小波域威布尔分布模型的电机滚动轴承故障诊断分析

阐述小波域威布尔分布模型的原理,探讨基于小波域威布尔分布模型的电机滚动轴承故障诊断方法,包括数据采集和预处理、小波变换和威布尔分布模型的应用、故障特征提取和诊断准确性评估。

基于威布尔分布的智能电表时钟电池可靠性分析

作为智能电表的关键部件,时钟电池的质量直接影响到智能电表运行的可靠性与稳定性。基于目前大量智能电表由于时钟电池欠压导致故障的现状,介绍了一种基于威布尔分布的智能电表时钟电池可靠性分析方法,通过现场运行的智能电表的历史数据按批次建立时钟电池的可靠度模型,并根据可靠度函数与坐标轴之间围成的面积量化评价智能电表时钟电池质量。该方法可实现大批量分析智能电表时钟电池可靠性,有利于提高智能电表状态监测水平,预警批次智能电表异常与故障,降低电网运维成本。

基于多维赋权威布尔分布的智能电表可靠性评价方法

智能电表作为电力系统中的关键组成部分,用于测量和监控电能消耗,其可靠性是确保电力系统正常运行和供电质量的重要指标.该文提出一种基于多维赋权威布尔(Weibull)分布的智能电表可靠性评价方法,结合多维赋权分析得到各个影响因素的权重和威布尔分布模型拟合故障率,构建电表的可靠性函数,实现对智能电表可靠性的准确度评价.首先,提出多维赋权分析方法,将电表的多个关键指标进行权重赋值,以反映不同指标对可靠性的重要程度;通过专家调查和层次分析法(AHP)建立权重体系,为后续的可靠性评价提供依据.其次,引入威布尔分布模型计算智能电表的故障率和使用寿命,通过拟合电表数据与威布尔分布模型得到智能电表的可靠性函数.最后,使用不同的参数分布分析模型对智能电表的可靠性进行评估,并根据Anderson-Darling调整值选择最佳拟合分布.实验结果表明,基于多维赋权威布尔分布的方法能够更准确地评估智能电表的可靠性,且相比其他算法具有更好的预测性能和稳定性.

基于人工蜂鸟算法与三参数威布尔分布的机械密封可靠性评估

为了对机械密封件进行快速准确的可靠性评估,采用三参数威布尔(Weibull)分布对机械密封故障数据进行建模,将机械密封可靠性评估问题转化为约束优化问题,提出基于人工蜂鸟算法(Artificial Hummingbird Algorithm,AHA)的可靠性评估方法,并通过数值模拟和实例分析比较了极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)法、改进哈里斯鹰优化(Improved Harris Hawks Optimization,IHHO)算法和AHA在求解Weibull分布参数估计问题中的计算精度及运行效率。结果表明,基于AHA进行参数估计具有收敛速度快和计算精度高的优点,较MLE和IHHO算法寻优时间缩短且精度提高,从而为机械密封的可靠性评估提供了一种新的高效方法。

基于威布尔分布的风功率密度计算方法比较

[目的]风功率密度是风资源评估重要参数之一,准确地计算风功率密度有赖于风频威布尔分布拟合的准确性,对它进行正确地分析和评估有助于降低投资风险和提高投资决策的可靠性。针对目前风资源评估缺少威布尔分布拟合准确性方面的研究,文章旨通过研究比较那种威布尔分布拟合具有较高的精度,从而提高风资源评估的准确性。[方法]对目前国内外采用的5种威布尔模拟风频分布的方法进行研究,引入决定系数来确定威布尔模拟的准确度,比较威布尔函数计算风功率密度与实测数据计算风功率密度绝对误差和相对误差大小。[结果]结果表明:能量因子法EPF和最大似然法MLE模拟出来的威布尔拟合决定系数高于其他方法,包括经验法(EPJ和EPL)和最小二乘法(LLSA)。用这两种方法所得的参数计算风功率密度,与实测数据计算所得的风功率密度相比较,其绝对误差和相对误差也小于其他3种方法。[结论]研究结果可为风资源评估时选择何种威布尔方法计算风功率密度提供参考依据,客观地反应风电场风资源情况,提高风资源评估的准确性。

三参数威布尔分布的参数估计及置信限计算方法

针对三参数威布尔分布参数估计及置信限计算精度较低问题,提出了相关-回归法的参数估计及置信限计算方法。所提方法充分利用了相关系数法(简称“傅氏法”)对三参数威布尔分布参数估计的便捷性,以及非线性回归法的优良估计效果,将傅氏法和非线性回归法二者优势相结合。为验证其有效性,将相关-回归法应用于某合金强度值数据三参数威布尔分布的参数估计及置信限计算,并将不同样本量情况下的计算结果与傅氏法、极大似然估计与经验公式相结合的方法(简称“MMPDS法”)进行比较。结果表明,相关-回归法具有较高的参数估计和置信限计算精度,当样本量小于100时优势更为显著,能够准确计算威布尔分布的参数及置信限。

零膨胀威布尔分布的客观贝叶斯分析

为了及时发现金融保险账户被盗的风险,该文构建了零膨胀威布尔分布模型,通过客观贝叶斯分析推导出参数的Jeffreys先验和reference先验,并设计出相应的抽样机制.设置不同的样本容量和参数真值,对参数估计进行数值仿真,实现了较好的估计效果.

基于量子计算和威布尔分布的混合CHIO算法求解JSP问题

针对冠状病毒群免疫优化算法(coronavirus herd immunity optimizer,CHIO)在解决优化问题时存在易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度差等问题,文章提出一种量子混合CHIO算法(quantum hybrid coronavirus herd immunity optimizer,QCHIO)。首先,引入量子计算的思想,通过量子相关性实现全局搜索和快速收敛的目标,能够有效避免算法陷入局部最优解的问题。其次,采用威布尔分布算子的大步长和小步长来增加算法的多样性,使算法能够更好地探索搜索空间,增强了算法的全局开发能力。此外,还引入β-登山算子通过搜索当前最优解的邻域,尝试找到更优的解,从而增加了算法的搜索宽度,改善了解的质量。多邻域搜索则通过搜索全局最优解的多个邻域来增加了算法的收敛精度。为验证其性能,将QCHIO应用到10种标准算例中与其他几种改进算法进行了对比分析,并通过显著性检验证明了QCHIO的优越性。最后将QCHIO应用到某发动机生产调度实例上,进一步证明了QCHIO的可行性和优越性。

基于威布尔分布的棒磨机维护时间预测研究

为了解决矿山企业选矿厂棒磨机维护时间间隔完全依赖人工经验的问题,进行了棒磨机磨矿参数研究,提出了一种基于威布尔分布的棒磨机维护时间预测新方法。该方法首先全面收集棒磨机的维护时间数据,利用图形法验证数据与模型的适配性;再分别采用矩估计、最小二乘估计、极大似然估计3种方法计算威布尔参数,经对比发现,极大似然估计所得参数β=2.443 0、η=40.843最契合原始数据;最后使用K-S检验模型的可靠性予以验证,最终依据可靠度与故障间隔时间众数确定棒磨机的维护时间为33 d。试验结果表明,该方法能够切实有效地预测棒磨机的维护时间,可为矿山企业规划维护策略和管理棒磨机提供重要参考。

基于遗传算法的汽车底盘件疲劳寿命威布尔分布参数估计

为进一步探讨威布尔分布在汽车产品机械构件可靠性寿命评估过程中的应用情况,进行了基于遗传算法原理、威布尔分布参数确定方法和威布尔分布参数估计的研究。利用三参数威布尔分布参数估计遗传算法模型,得出基准舒适寿命的不可靠度,继而确定汽车底盘件疲劳寿命的威布尔分布三参数。研究表明,遗传算法应用于汽车底盘件疲劳寿命威布尔分布参数估计过程中,实用性较为明显,对汽车产品参数估计较为直接且简单有效。

基于威布尔分布的微小流体连接器抗杂质可靠性分析

为了研究微小流体连接器抗杂质方面的可靠性,文章提出一种基于二参数威布尔分布模型的分析方法。以一具体案例为对象,统计了连接器因杂质污染失效的时间及对应寿命,通过二参数威布尔分布函数拟合,得到连接器威布尔模型形状特征参数β为3.245,表明在杂质污染的影响下,流体连接器表现出快速磨损和加速失效的形状特征。为提升连接器可靠性,提出了外部过滤和内部隔离的措施,并进行了可靠性测试,测试结果表明,上述措施可显著提升微小流体连接器抗杂质方面的可靠性。

双参数威布尔分布的变频一体机绝缘检测

针对当前变频一体机绝缘检测工作效率低下、误差较大的问题,提出了在停机工况下使用直流高压泄漏电流法检测绝缘电阻,在运行工况下用双参数威布尔分布模型进行绝缘寿命预测的方法,基于这两种方法设计变频一体机绝缘实时检测系统,实现了对变频一体机绝缘系统的实时检测;采用最小二乘法提高了模型的精度;在硬件方面,选用STM32F103ZET7芯片作为控制核心,对各配置模块进行了选型设计,提高了系统的性能;在软件方面通过编程实现了绝缘检测与寿命预测信号的采集与处理,显示与输出。经实验证明,该系统能够实现实时检测变频一体机绝缘系统,满足了高性能、低功耗的要求,提高了数据的精确性和可靠性,提升了工作效率,保障了变频一体机的安全运行。

基于威布尔分布的原油长输管道腐蚀风险定量分析

管道腐蚀问题已经成为影响我国原油输配安全的重要影响因素,管道内检测是进行腐蚀泄漏风险预防的重要方法之一,但测量结果可靠性较低,一般腐蚀缺陷最大深度的可靠度仅为80%。为获得更高可靠度的腐蚀缺陷深度预测结果,需对检测数据进行进一步分析。以某原油长输管道为例,利用威布尔统计方法对各管段内腐蚀和外腐蚀的内检测数据进行统计建模,并采用3σ法则,提出了可利用内检测数据统计模型中0.999概率所对应的腐蚀缺陷深度值合理预测某一管段腐蚀缺陷极限深度的方法,通过该方法预测的腐蚀缺陷极限深度值可满足安全性要求,同时又可避免预测结果过于保守。利用3σ法则还能实现各管段腐蚀异常点位的精确识别。实践表明所提方法具有足够的可靠性,可为长输管道的安全风险管理提供理论支撑。

加速寿命试验三参数威布尔分布的极小变异-极大似然估计

目的 在加速试验中,对寿命服从三参数威布尔分布的产品进行可靠性评估与寿命预测,解决形状参数小于1时传统方法难以计算的问题。方法 利用三参数威布尔分布与指数分布之间的转换关系,以变异系数误差最小为优化目标,在确定最优位置参数估计值的基础上,应用拟极大似然方法估计分布模型中的其余参数,建立极小变异–极大似然估计(MV-MLE)。根据加速寿命试验中失效机理不变的原则,在失效机理等同条件下,将该方法推广至多应力水平下的可靠寿命评估。结果 在单一应力与多应力水平下,通过仿真模拟验证了所提方法的有效性。与传统方法相比,在小样本条件下,所提方法可提高形状参数(机理等同性参数)估计精度40%以上。结论 所提方法对于三参数威布尔分布的参数估计和寿命评估具有较高精度,能够有效克服传统方法的不足,在加速寿命试验评估中具有良好的应用效果。

基于小波域威布尔分布模型的电机滚动轴承故障诊断

电机轴承的运行状态是否正常,通常可以通过分析电机的滚动轴承的振动信号得到诊断结果.因此,分析和研究电机轴承振动信号是滚动轴承研究的热点.首先对电机滚动轴承振动信号进行降噪等预处理,并对预处理的振动信号进行小波分解,再对小波分解系数进行单支重构,得到不同尺度下的单支重构信号;接着对单支重构信号分别建立威布尔分布模型,并验证模型的恰当性,然后求取单支重构信号的威布尔分布模型的尺度参数和形态参数;最后将模型的尺度参数和形态参数输入SVM模式识别器进行故障诊断和模式识别,识别结果表明其参数能较好地表征电机轴承的运行状态.实验结果证明所提方法能较好地诊断电机轴承的故障.

基于最小二乘迭代威布尔分布的三参数估计

威布尔分布因其数学处理的便利性和适应性而被广泛用于描述产品寿命,引入了位置参数的三参数威布尔分布是研究机械零部件可靠性最适合的模型之一,尤其适用于长寿命、高可靠性的产品。三参数威布尔分布的参数估计一直是关注的焦点,本文中提出了一种基于最小二乘的迭代方法对其进行参数估计,将初始位置参数设置为0,使用最小二乘法得到初始形状参数和尺度参数,将其代入位置参数的无偏估计得到新的位置参数,进行多次迭代,在此过程中形状参数和尺度参数逐渐变小,位置参数逐渐变大,最终获得稳定的形状参数、尺度参数和位置参数,即为最终的参数估计值,并计算可靠度为99%的寿命。通过蒙特卡洛(Monte Carlo)仿真证明此方法是收敛的,并在不同的威布尔模型、不同中小样本量(样本量为10、15、20、25和30)下,使用偏差(Bias)和均方差根(RMSE)两个指标与相关系数法进行对比,此方法估计的3个参数及可靠度为99%的寿命更加准确。通过两个实例分析,表明该方法具有可行性和有效性,估计结果与相关系数法相比更加保守,更适于工程应用。

基于拉普拉斯趋势检验和威布尔分布的MRI设备使用可靠性分析

为提高磁共振成像设备(Magnetic Resonance Imaging,MRI)的临床应用质量水平,通过医疗设备信息管理系统和大型医疗设备监管预警平台采集并整理4台MRI设备近5年的300条故障数据,经过帕累托分析法(Pareto analysis method)判断出每台设备故障发生频率最高的子系统,使用拉普拉斯趋势检验分析每台设备的可靠性变化趋势,然后选择非齐次泊松过程-威布尔过程模型拟合出可靠性评估模型,进而得到平均无故障时间。结果表明,计算机与控制系统和射频系统是故障频发的子系统,C型号MRI设备的拉普拉斯趋势检验统计量为1.327,平均无故障工作时间为13.51天,需要临床工程师重点关注。以上结果可以指导临床工程师进行个性化的预防性维护,提高MRI设备临床应用可靠性、降低故障率、节约维修成本,从而实现对MRI设备的精细化管理。

混合指数威布尔分布的参数估计

应用ECM算法,研究了混合指数威布尔分布在完全数据场合下的参数估计问题,并模拟说明ECM算法来估计混合指数威布尔分布是一种容易实现又非常有效的方法.

基于威布尔分布的经济性与高可靠度智能电表维修周期预估算法

智能电表的可靠性寿命预估对设计的极端重要性,将为智能电表的维修工作带来显著便利。基于智能电表运行时间数据分析,建立二参数威布尔分布模型,确定二参数威布尔分布的参数。计算得到相应的分布函数和可靠度函数,确定在可靠度为90%时的预防性维修周期和最小维修费用对应的预防性维修周期。运行实践和实际算例表明,所提出的智能电表预防性维修周期预估方法,可以为优化批次电能表的检定及轮换周期提供决策依据,大幅度节省运维成本。