Weibull分布下绕线联轴器双应力加速寿命试验研究

针对绕线联轴器具有较长的工作寿命,其可靠性很难快速评定的问题,采用恒加试验方法,进行了绕线联轴器双应力加速寿命试验及其失效寿命数据的统计分析;在加速寿命试验中,通过对绕线联轴器的失效机理进行分析,确定了加速应力及加速模型,采用Escobar-Meeker(E-M)法确定了加速寿命试验的条件矩阵;失效寿命数据的统计分析中,假设绕线联轴器的寿命服从威布尔分布,利用威布尔概率纸检验和巴特利特检验相结合的方式对绕线联轴器的寿命分布进行检验;利用极大似然估计法(MLE)和最佳线性无偏估计法(BLUE)确定分布模型的形状参数和特征寿命,并对参数估计方法进行了分析比较;对绕线联轴器双应力恒加试验数据的统计分析表明:绕线联轴器的寿命可用双应力逆幂律-Weibull精确描述,获得了加速应力-寿命模型,某型绕线联轴器在正常转速水平1000 r/min,正常扭矩水平0.6 Nm下可靠性指标的最佳线性无偏估计。

最佳无偏整体估计方法

提出一种最佳无偏整体估计方法 ,给出整体参数的估计量及其协方差公式 ,建立正态分布、Weibull分布和极值分布等位置—尺度分布族的点估计与区间估计。传统的回归分析只适用于正态分布和完全数据 ,最佳无偏整体估计方法则将回归分析推广到工程中常见的位置—尺度分布族和截尾数据的情况。该方法可以将不同条件 (状态 )下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 ,使其可利用的信息量远远大于只能分别在各自条件下对试验数据进行处理的传统最佳线性无偏估计方法。最佳无偏整体估计方法对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析 ,传统最佳线性无偏估计方法则要求在一种条件下有较多的失效数据 ,因此前者具有小样本性质 ;并且前者的参数估计量是所有条件下顺序统计量的线性函数 ,后者的参数估计量只是一种条件下顺序统计量的线性函数 ,所以前者的参数估计量具有更好的正态分布特性。大量MonteCarlo模拟和工程应用表明 ,在试样数相同的情况下 ,文中方法比传统方法具有更高的精度 ,而在精度相同的情况下 。

基于变载荷的滚动轴承疲劳寿命强化试验

采用多工况8级试验载荷谱对基于变载荷的滚动轴承疲劳寿命强化试验进行研究,确定强化准则,制定强化试验方案,进行常载和变载滚动轴承疲劳寿命强化试验,并对试验数据进行处理。结果表明,强化试验方案及其数据处理方法是合理和正确的。

定时截尾数据最佳线性无偏估计方法

提出定时截尾数据最佳线性无偏估计方法。针对工程中常见的位置-尺度分布族,给出定时截尾情况下分布参数的最佳线性无偏点估计公式及其协方差矩阵,得到分布参数的置信区间、百分位值和百分率的点估计及其置信上、下限。详细讨论Weibull分布和对数正态分布定时截尾数据的最佳线性无偏估计问题。与目前工程中常用的极大似然估计(maximumlikelihood estimation,MLE)方法相比,文中方法所得估计量不但在大样本而且在小样本情况下也具有最佳无偏性质,且计算简单、精度高,便于工程应用。

恒定应力加速寿命试验数据缺失时的统计分析

试验数据缺失是加速寿命中经常遇到的情况 ,处理起来也较复杂 ,当产品寿命服从指数分布时 ,该文研究了恒定应力加速寿命试验中试验数据缺失时的统计分析方法 ,讨论了加速模型参数的极大似然估计 (MLE)与线性估计 (BLUE与ABLUE) ,证明了极大似然估计的存在性与唯一性 ,并对各种估计的优良性进行了模拟比较。

区间统计量及其分布

提出区间统计量和区间秩统计量的概念,建立其概率密度函数和联合分布函数,给出区间统计量的均值、方差、协方差和区间秩统计量的平均秩、中位秩、百分位秩计算公式。区间统计量是对顺序统计量的补充,当失效数据较少难以统计分析时,可以通过区间统计量增加其数据,提高统计分析的精度。在此基础上,提出一种区间数据最佳线性无偏估计方法,并对正态分布、极值分布、Weibull分布等常用的位置—尺度分布进行讨论,该方法能够对产品贮存寿命进行小样本预测和可靠性评定。

滚动直线导轨副寿命试验方法

针对滚动直线导轨副的寿命问题,对其寿命试验方法进行了研究。介绍了滚动直线导轨副寿命试验装置的组成结构和功能,根据试验装置提出了滚动直线导轨副的恒定应力加速寿命试验方法。在此基础上采用最优线性无偏估计法对试验数据进行了处理,对形状参数和特征寿命的估计值进行了计算和分析。对具体型号的滚动直线导轨副,给出其加速寿命试验方法示例。

一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方法

针对传统的基于滑窗自适应门限恒虚警检测方法在非高斯环境下和多目标干扰环境下,性能下降的问题,提出了一种基于拟合优度检验的恒虚警检测方案,该方法利用了目标回波与背景杂波统计特性的差异,通过检验待检单元的回波样本是否服从背景分布来检测目标:如果待检单元样本服从背景分布,则有理由相信待检单元回波源于背景杂波,从而判断没有目标存在;否则,将判断有目标存在。和传统的基于自适应门限的检测方法相比,该方法受背景分布特性和干扰目标的影响很小。仿真实验表明,在尖锐的非高斯杂波环境下以及多目标干扰环境下,都能保持更优的检测性能。

两参数Weibull分布基于BLUE的异常数据检验

文章针对样本数据服从两参数Weibull分布,定数截尾样本中出现异常数据的检验问题,定义了次序统计量的贡献率,利用参数σ的最佳线性无偏估计(BLUE)构造了检验统计量,并通过Monte-Carlo模拟得到了检验统计量分布的分位数,给出了异常数据的疑似个数,最后通过两个实例说明所给出的方法是可行的。

Weibull分布对数线性加速模型的可靠性估计方法

针对Weibull分布产品的多应力加速试验,提出采用对数线性加速模型描述多个应力和产品寿命之间的定量关系,建立了Weibull分布对数线性加速试验的可靠性分析模型。鉴于似然函数的高度非线性和非单调特性,采用遗传算法得到了加速模型参数的极大似然估计,可以实现不同应力之间可靠性特性参数的相互转换。仿真算例验证了所提方法的有效性。

恒定应力加速寿命试验的非参数统计分析

研究了恒定应力加速寿命试验 (简称恒加试验 )的非参数统计方法 ,给出了恒加试验的矩估计和最小二乘估计 。

对数正态分布场合下恒定应力加速寿命试验的保序估计

讨论了对数正态分布场合下恒定应力加速寿命试验的最优线性无偏估计及保序估计；获得了保序估计的表达式。

Weibull分布下恒定应力加速寿命的试验分析

在 2个应力下恒加试验中加速方程的 3个系数A0 、A1、A2 的估计最为重要 常用的线性估计由于未考虑中间估计的相关性 ,导致 3个系数的估计 ^A0 、^A1、^A2 的方差增大 .文中利用协方差改进法 ,改进了中间估计 ,推导出 3个系数的BLUE ,并给出了A0 ,A1,和A2 的BLUE的简化算法 ,同时还给出了 3个系数的一种新的加权最小二乘估计 ,数值例子说明其方差与BLUE的方差较接近且计算较为简单 .

恒定应力加速寿命试验的非参数统计方法

在恒定应力加速寿命试验 (简称恒加试验 )的统计分析中 ,非参数统计方法具有一定的实际价值 .在一定的假定下 ,文中给出了两种新估计 。

双应力下恒定应力加速寿命试验的最优线性不变估计

推导了两个应力下恒加试验中加速方程的三个系数A0 ,A1,A2 基于最优线性无偏估计的最优线性不变估计 ,并证明该估计好于传统的不变估计 。

恒加试验的最优线性不变估计

给出了恒加试验的最优线性无偏估计与最优线性不变估计。与有关文献给出的二步估计相比,这两个估计有较大改进,并且在计算上简单可行。

对数正态分布的最好线性无偏估计的快速计算

对数正态分布的最好线性无偏估计方法是工程中常用方法,但是目前只能用于样本量不超过20个的情况。通过将无穷区间内积分,变换为有限区间内积分,以及采用高效的自适应高斯积分方法,解决了次序统计量的均值和方差的快速计算问题,从而将对数正态分布最好线性无偏估计方法,推广到样本量为40个以上情况,为可靠性数据分析,提供了高精度的计算方法。

恒加试验中F((t-μ/σ))型寿命分布参数线性无偏估计的改进

给出了F(t-μσ)型寿命分布在恒加试验中,加速方程的两个系数a和b,以及尺度参数σ的一种新的最优线性无偏估计,所得到的估计比常用的加权最小二乘估计a^和b^,以及线性无偏估计σ^的方差更小,且计算较为简便。最后,讨论了常见F(t-μσ)型寿命分布参数μ、σ在定时截尾试验下的近似无偏估计以及它们的方差、协方差。

基于Weibull分布函数的等离子喷涂涂层接触疲劳寿命预测

Weibull分布是最常用的处理和分析疲劳寿命的统计方法之一,但在对涂层接触疲劳寿命的研究中,大多学者在未做多元统计分析的基础上建立Weibull分布模型,在一定程度上影响了模型的准确性。本工作采用超音速等离子喷涂技术在45钢基体表面制备NiCrBSi合金涂层,使用球盘式接触疲劳试验机,对涂层进行不同载荷条件下的抗接触疲劳实验,得到涂层的接触疲劳寿命。通过范-蒙特福特检验法验证涂层接触疲劳寿命。结果表明:接触疲劳寿命数据符合Weibull分布;建立的Weibull概率分布图可在实验数据较少的情况下,精确表征涂层的接触疲劳寿命;建立的接触疲劳特征寿命及其对数与载荷之间的指数回归模型以及接触疲劳特征寿命的对数与载荷之间的线性回归模型,可在一定范围内精确表征涂层的接触疲劳寿命。

恒定应力加速寿命试验算法探讨

恒定应力加速寿命试验具有试验方法简单、理论成熟、得到信息多、试验结果较为准确等优点。本文利用三种被广泛运用的统计推断方法对同一恒定应力加速寿命试验结果进行推断,分析比较算法的优劣:在样本量较小的情况下极大似然估计优于线性无偏估计,但是当各应力水平下的样品失效数较大时,极大似然估计与线性无偏估计几乎等效,而线性回归的方法计算较为简单,但是在应力水平较少的情况下误差较大。