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。

基于振动时间序列的威布尔参数检验

为了寻找更适合轴承振动性能的分析方法,将轴承全寿命周期振动时间序列细分为正常运行阶段子序列和故障阶段子序列,以威布尔分布为分析模型,以精度为衡量指标,采用极大似然法、矩量法、图表法,求出3套轴承不同运行阶段的振动加速度概率密度函数,通过比较精度确定最佳参数估计方法。结果表明:极大似然法求得的参数更接近实际情况,矩量法次之,图表法最差。

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。

无失效威布尔情形下基于双修正多层Bayes的可靠性评估

利用配分布曲线法构建无失效数据的可靠性评估模型时,往往采用E-Bayes或多层Bayes来估计失效概率,但因其估计能力有限,整体可靠度点估计精度不高。针对威布尔分布数据提出了一种新的双修正多层Bayes方法,用于改善失效概率估计,并完成可靠度点估计。在多层Bayes的基础上,通过修正失效概率上下限值来减小失效概率估计误差,然后结合加权最小二乘法和威布尔分布可靠度函数确定参数估计值和可靠度曲线,从而得到可靠度点估计。利用Monte-Carlo仿真试验,发现新方法能将参数估计相对误差控制在10%以下,并且得到的可靠度值更加趋近真值。通过实例分析发现,在超参数c取不同值的情况下,采用新方法得到的可靠度都更加接近工程实际。新方法适用性分析表明,形状参数β是影响估计精度的关键因素,且在β>2.2时新方法具有明显的优势及良好的稳健性。研究结果可为其他寿命分布无失效数据的可靠性评估提供参考。

基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法

针对当前智能电能表故障类型多样、可靠性评价单一的问题,提出基于混合威布尔模型的可靠性评价方法。论文基于智能电能表各单元串联关系和故障事件进行故障类型分类,利用最小二乘法推算各单元故障类型的尺度与形状参数,结合中位秩与平均秩次计算智能电能表累计失效概率提高模型准确度,并通过熵权法计算各故障类型对整表可靠度影响的权重系数,据此建立基于混合威布尔模型的智能电能表可靠性评价方法。实例结果表明,提出的方法在各类故障类型下均能准确得到智能电能表可靠度评估,并能准确获得智能电能表单元模块的可靠度,与现有方法相比,文中方法不需大量先验知识,且实现简单、准确度更高。

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.

威布尔极值分布及其参数估计方法在储罐底板RBI计算中的应用

在常压储罐底板定量风险评估(RBI)过程中,底板腐蚀速率的选取会影响储罐整体风险等级的确定。基于威布尔极值分布理论,针对储罐边缘板,采用最佳线性无偏估计(BLUE)的方法计算了威布尔分布参数;针对储罐中幅板,采用简单线性无偏估计(GLUE)的方法计算了威布尔分布参数,随后通过线性回归理论分别计算了边缘板和中幅板的腐蚀速率,并将其赋予为腐蚀速率专家值对储罐底板进行了RBI计算。结果表明,威布尔极值分布理论计算可以科学合理地预估储罐底板腐蚀速率,边缘板的腐蚀速率为0.133 mm/a,中幅板的腐蚀速率为0.095 mm/a,与理论算法腐蚀速率的误差为3.6%,储罐底板风险等级为中高风险,在一定程度上解决了储罐RBI计算过程中腐蚀速率选取的难题,可为今后检验检测机构RBI的评估工作提供一定的技术支撑。

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。

液压油箱卸压活门三参数威布尔寿命分布灰色建模

针对三参数威布尔分布参数估计的难题,提出一种三参数威布尔分布参数的灰色估计方法。基于某型液压油箱卸压活门使用阶段的随机截尾型可靠性数据,采用GM(1,1)估计三参数威布尔分布模型的参数。结果表明:应用灰色模型GM(1,1)能够估计出三参数威布尔分布的3个参数,避免了迭代过程,具有求解速度快、所需子样少、精度高、计算机编程方便等优点,同时也验证了三参数威布尔分布模型比两参数威布尔分布模型更为精确,可为武器装备在使用阶段提供一种更为精确的可靠性分析方法。

区间删失数据下威布尔混合模型的估计研究

威布尔分布在生存分析领域中有着广泛的应用.该文提出一种新的三参数威布尔分布的混合模型,在形状参数不同情况下构建混合模型,并运用EM算法在区间删失数据下,对三参数威布尔混合模型和在带有协变量情况下三参数威布尔回归混合模型进行估计研究.同时进行相应的数值模拟研究,验证了在有限样本下所提出方法的优良性.最后将所提模型运用到一组关于儿童牙齿健康的实际数据中,验证了所提模型的有效性,具有一定的现实意义.

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。

基于混合威布尔(Weibull)分布的油纸绝缘可靠性分析及剩余寿命预测

牵引变压器是动车组重要能量转换部件,其中,油纸绝缘性能关系着牵引变压器的正常工作运行。为反映油纸绝缘退化的电气特征参量及化学特征参量,建立混合威布尔分布模型,对油纸绝缘进行可靠性分析及剩余寿命预测。首先,将击穿电压及抗拉强度作为特征参量分别进行威布尔分布参数估计,采用遗传算法对参数进行精度优化;采用熵权法分别得到特征参量的权重,最终得到油纸绝缘的可靠度函数、分布函数及概率密度函数,进一步得到油纸绝缘剩余寿命。结果表明:利用混合威布尔分布模型得到的可靠度曲线、分布曲线及概率密度曲线介于单一模型之间,其预测油纸绝缘剩余寿命为186.71 d。

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。