基于改进Bootstrap和Bayesian Bootstrap的小样本产品实时性能可靠性评估

基于失效寿命数据的传统可靠性评估方法一般只能求出相同环境下同一类产品的平均特征,并不能对产品进行实时定量的可靠性分析,对于小样本条件下产品的实时性能可靠性评估更是无能为力,而Bayes方法又容易引起争议。为此,提出了基于改进Bootstrap(改进自助法)仿真和Bayesian Bootstrap(随机加权法)仿真的小样本产品实时性能可靠性评估新方法。这两种方法均是通过数字仿真技术扩大样本量,该方法完全依赖于样品本身的数据,不需要任何主观假设。首先介绍了这两种方法的基本思想,并对传统自助法进行了改进;然后给出了利用该方法计算实时性能可靠性参数的期望与方差的算法,并分析了其适用范围,给出了基于蒙特卡罗仿真的产品实时性能可靠性建模方法;最后通过具体实例验证了该方法的有效性和实用性。