基于无故障数据的风电机组齿轮箱可靠度预测

以1.5 MW国产风电机组齿轮箱为研究对象,基于风电齿轮箱的无故障数据,在威布尔分布场合下,应用Bayes方法和最优置信限法对其进行可靠性分析.在配分布曲线的思想下,应用Bayes方法结合加权最小二乘法建立风电齿轮箱可靠度模型;引入保守估计的经典估计方法,结合Bayes方法得出的结论,给出风电齿轮箱寿命分布函数形状参数的估计范围,将此范围应用于最优置信限法,求出风电齿轮箱可靠度在置信水平为1-α下的最优置信下限,并验证此估计范围的合理性;最后分别应用Bayes方法和最优置信限法对风电机组齿轮箱可靠度进行预测,得出此型号风电齿轮箱无故障运行9a的可靠度约为45%,运行10a的可靠度约为30%.

石油钻机无故障数据的可靠性评定方法

针对石油工程装备可靠性评定中亟待解决的无故障数据问题,采用威布尔分布点估计法,对最关键的故障概率进行了估计计算。通过对石油钻机井架、底座无故障数据的可靠性评定,求得了不同时间状态下符合实际的可靠度。现场应用表明,点估计方法具有广泛的适用性,这种评定方法弥补了石油行业在无故障数据可靠性分析方面研究的不足。

石油钻机无故障数据可靠性评定——单侧置信下限法

文章针对石油工程装备可靠性评定中亟待解决的无故障数据,引入了威布尔单侧置信下限法,对最关键的形状参数进行分析和计算,并求得了不同时间状态下符合实际的可靠度。弥补了石油行业在无故障数据可靠性评定方面的不足。

基于多源信息的发动机无故障数据可靠性评估

针对弹用发动机无故障数据可靠性评估问题,提出基于多源信息的可靠性评估方法;综合应用修正极大似然估计和Bayes估计方法,给出信息源权值的计算公式和可靠性评估步骤,最后给出应用实例。计算结果表明,多源信息融合方法计算简单,评估结果合理,具有一定工程应用价值。

无故障数据下的数控机床可靠性分析

随着数控机床可靠性水平的不断提高,对其可靠性试验时经常会出现在试验周期内无故障发生的情况,尤其是对于某些高可靠性的部件。此时应用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。针对数控机床的定时截尾试验,提出基于无故障数据的可靠性分析方法。假设部件的故障时间服从指数分布,在先验分布为伽马分布时,给出了多层Bayes估计方法。最后,结合数控机床的主轴系统进行计算。

家用电器可靠性评价无故障数据方案概要

针对家用电器在使用过程中免维护、少维护、无故障、少故障的特点,提出以无故障数据为基础的可靠性试验方案。以无故障数据结果确定试验样品基数,判定条件为Ac=1,Rc=2,分2阶段进行试验,当第1阶段结果为无故障数据时,就提前结束实验,从而简化试验方案、减少试验样品数量、缩短试验时间,改善可靠性试验的可操作性和经济性。

Weibull型无故障数据下综合Bayes置信可靠性评估模型

在无故障数据情况下,将失效概率结合Bayes理论引入置信限,分析了修正后的数据Weibull分布中单侧置信可靠性。其方法是:首先基于Weibull分布采用配分布曲线法进行分析,构造出多层先验分布给出失效概率的综合EBayes估计,结合最小二乘法拟合得到分布参数的估计值;根据参数的统计性质构造置信区间的枢轴量,同时,给出Weibull分布特征参数的区间估计和可靠度置信下限。以经典轴承试验为例,将此方法与其它方法计算结果进行对比,证明了该方法对置信可靠性评估的合理性和可行性。

家电产品无故障数据成败型可靠性试验方案探讨

提出以无故障数据为基础的家用电器产品成败型可靠性鉴定试验和验收试验方案,以无故障数据结果来确定试验样品的基数,判定条件为Ac=1,Rc=2,分2小批进行试验,当第1小批结果为无故障数据时,提前结束实验。从而简化试验方案,减少试验样品数量,缩短试验时间,改善可靠性试验的可操作性和经济性。

无故障数据下的数控机床可靠性分析

数控机床已经日渐成为制造业生产的重要装备,其在推动国家经济发展中发挥着极为重要的作用和影响,这就让对其可靠性的分析显得非常重要。本文首先阐述了数控机床可靠性的现状,并分析了可靠性偏低的原因,在此基础上就无故障数据的数控可靠性进行了分析,希望可以为数控机床可靠性的提高提供借鉴。

家用电器无故障定时截尾可靠性试验方案探讨

无故障定时截尾方案是针对故障率较低的家用电器产品的可靠性鉴定试验和验收试验方案,累计测试时间依据置信度确定,可接收状态为无故障或仅出现1个故障,试验方案编制简便和易以掌握,试验过程管理简单。按寿命服从指数分布的条件导出试验方法,同时将适用范围推广至寿命服从形状参数已知的两参数威布尔分布的条件。

家用电器产品可靠性指标确定方法探讨

探讨确定家用电器整机和零部件可靠性指标的方法,以保修期内允许的故障率下限确定使用寿命,以可靠性分配结果规定零部件的可靠性要求,可靠性指标的置信区间下限值是可靠性管理的考核对象。