基于二重威布尔混合分布的某型燃机燃油泵组件可靠性分析

燃油泵组件是机电一体化的产品,其在使用中获得的故障数据存在不同失效机理的情况,因此一重威布尔分布无法准确描述产品失效机理,而混合分布通过将多种失效分布进行耦合,能够充分描述产品失效机理。本文将二重三参数威布尔混合分布模型应用在舰船发动机附件故障分析中,基于某型燃机燃油泵组件的故障数据,通过数据分析直方图确定故障模型与模型初始化参数,通过Matlab非线性曲线拟合方法来估计二重三参数威布尔混合分布的参数。研究方法及成果能够为燃油泵组件可靠性分析及优化改进提供一定的借鉴。

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。

三重两参数威布尔分布混合模型的统计分析

考虑全样本场合三重两参数威布尔分布混合模型,提出了一个优选准则,从而得到参数的逆矩估计和区间估计;并通过实例说明该方法的简便、易行性。

基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。

混合威布尔分布参数估计的L-M算法

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。

基于ITLS和DE的加工中心三参数威布尔分布

针对三参数威布尔分布在参数估计中存在的问题,首先提出改进的整体最小二乘法(ITLS)进行参数估计,然后采用差分进化算法(DE)进行参数优化.DE在优化过程中可以准确、快速地寻得目标函数全局最优解;改进整体最小二乘法在回归分析时兼顾自变量和因变量误差,使分析结果更加真实合理,以偏差平方和作为约束准则进行优化,使所得曲线拟合效果达到最佳并且更加符合实际情况.最后应用文中所讨论的方法建立了某型号加工中心三参数威布尔分布的可靠性模型,并对结果进行对比分析.分析表明所提出的方法可以有效提高加工中心可靠性建模的准确性和真实性,从而为整机可靠性建模提供有效的建模方法.

三参数威布尔分布参数估计方法比较

选择目前常用的5种三参数威布尔分布参数估计法(概率权重矩法、极大似然法、双线性回归法、相关系数优化法、灰色估计法)进行比较研究,采用不同样本的7组数据进行参数估计,得出了这5种方法各自相应的适用范围,相关结论对正确选用三参数威布尔分布参数求解方法有一定指导意义.

三参数威布尔分布模型在系统的可靠性评估中的应用

威布尔分布是目前可靠性领域内最流行的模型之一,在此,采用三参数威布尔分布模型建模,用相关系数法求得位置参数,通过最小二乘法求得形状参数和尺度参数,运用WQS软件拟合出最小二乘回归直线,得出相关的可靠性数据。并且通过对涡轮叶片可靠性分析的实例,验证了三参数威布尔模型比两参数模型拥有更高的精确度。

三参数威布尔分布贝叶斯估计的混合Gibbs算法

利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了完全样本和定数截尾样本两种情形下三参数威布尔分布的贝叶斯估计.作为应用举出了三个实例,通过Monte Carlo模拟求得参数的贝叶斯估计及可信区间,给出混合Gibbs抽样过程中参数的轨迹图、直方图及自相关系数图,并将模拟结果与相关文献进行了比较.

关于参数估计的一个新结果

提出了估计由ｍ个威布尔子总体构成的混合威布尔分布的参数的一种新方法．

小样本下估计疲劳寿命分布的历史数据融合方法

提出了一种利用历史数据确定元件疲劳寿命分布的小样本方法。该方法假定元件疲劳寿命服从三参数Weibull分布,利用S-N曲线给出了一个将历史数据转化为当前数据的最小加权二乘法,并根据当前小样本试验数据对参数估算结果进行修正,提出了一种历史数据和当前数据融合的策略。进行了一个算例分析,结果表明,由本文的方法确定的小样本疲劳寿命分布与容量为200的大样本试验数据确定的分布吻合很好。

基于退化数据的可靠性评估方法探讨

一般对退化数据的分析是基于建立退化轨道模型进行的,但这些方法对于退化轨道未知的产品的可靠性评估效果较差。提出了不假定退化轨道模型的评估方法,利用试验得到产品的退化信息,进而获得产品在各检测时刻的可靠度,并用具有保证参数的分布族对寿命变量分布进行假设,通过分布拟合获得参数的估计值进行可靠性评估。给出实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的可行性和有效性。

退化产品可靠性评估方法的研究

一般退化数据的分析是基于建立退化轨道模型进行的,这方法对于退化轨道未知的产品可靠性评估往往效果较差。本文提出的方法不假定退化轨道模型,利用试验得到的产品退化信息获得产品在各检测时刻的可靠度,通过分布拟合获得参数的估计值进行可靠性评估。并给出实例说明了本方法的可行性和有效性。

铝合金自冲铆接微动行为研究

选择两组不同厚度铝合金板制成SA15和SA25自冲铆接头并进行疲劳实验,用威布尔分布验证实验数据有效性,用疲劳三参数经验公式拟合接头S-N曲线并对比分析接头疲劳性能,用扫描电子显微镜研究接头微动行为以探索疲劳失效与微动磨损的关系。实验数据服从威布尔分布,表明数据可靠。三参数经验公式较好地拟合接头S-N曲线,SA25接头疲劳性能优于SA15接头,且在中低疲劳寿命区域SA25接头疲劳性能的优越性更为突出。SA15接头失效于上板靠铆钉头,而SA25接头失效于下板沿纽扣。SA15接头在铆接区两板间微动磨损较严重,SA25接头在下板与铆钉腿部微动磨损较严重。疲劳失效部位与微动磨损剧烈部位重合,表明微动磨损是导致接头疲劳失效的重要因素之一。