基于生存分析与极大似然法的可靠性评估

为了对比生存分析与极大似然法在可靠性评估方面的优劣,并选择适合有替换定时截尾试验的评估方法,研究了基于生存分析与极大似然法的可靠性评估方法。由于认为有替换定时截尾模型更适合数控机床可靠性评估,推导了有替换定时截尾模型与随机删失模型之间的关系。采用蒙特卡洛方法进行研究,得出常规时间下(即截尾时间是平均寿命真值1.4~2.5倍)极大似然法评估结果优于生存分析方法的结论,并计算出有替换定时截尾试验的截尾时间与置信概率之间的相互关系。

基于Weibull分布与迭代极大似然估计法的继电保护装置可靠性评估

针对小样本、截尾数据条件下的继电保护装置可靠性评估问题,提出了一种基于两参数Weibull分布的迭代极大似然估计法。收集继电保护装置现场运行数据,应用两参数Weibull分布对其进行可靠性建模,使用迭代极大似然估计法估计Weibull分布模型参数,得出继电保护装置寿命分布的可靠度函数、累积故障分布函数、故障密度函数与故障率函数。通过仿真试验,结果表明所提方法计算的继电保护装置可靠性指标与实际工程应用经验值基本一致,具有较高的准确性与实用性。

基于极大似然函数的独立分布网络拓扑结构可靠度评估模型

传统方法在对网络拓扑结构可靠性进行评估的过程中,存在参数方向不明确的问题,提出基于极大似然函数的独立分布网络拓扑结构可靠度评估模型。利用Weibull函数代表故障率模型,分析网络部件故障率的时间曲线,并构建网络节点和链路效能的时变模型,获得独立分布网络的时间效能模型;计算独立分布网络的拓扑结构函数,获得网络的开失效和短失效概率,根据极大似然估计对参数的偏导数进行求取,可以获得似然方程,利用得到的偏导数来构建独立分布网络拓扑结构可靠度评估模型,最终实现对独立分布网络拓扑结构可靠度的评估。实验结果得知,提出方法在对独立分布网络拓扑结构可靠度进行评估时,测试结果与期望输出结果的拟合度较高,并且评估时间较短,验证了模型的有效性。

渐近极大似然估计(AMLE)与极大似然估计(MLE)的强一致性

AMLE和MLE的强一致性具有广泛的应用,随着对非参数估计的研究,需要对AMLE和MLE的强一致性进行分析。本文的目的是研究AMLE与MLE的强一致性的一般条件,并说明二者间的密切联系。

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。

极大似然估计法及其在混合酸电位滴定中的应用

本文提出了以氢离子活度为测量值的混合酸滴定的计算公式;介绍了一种非线性模型参数估计方法--极大似然估计法(MLE),并用于混合酸的滴定计算,获得了比最小二乘估计法(LS)更为满意的结果;用蒙特卡罗方法对MLE和LS的结果作了研究。

基于极大似然估计的惯性测量组合标定方法

针对测试设备或平台框架转角误差（ASE）较大的情况，提出了一种用于惯性测量组合（IMU）标定的新方法。该方法采用相互正交的惯性器件输出的平方和作为观测信息，并以重力加速度ga和地速wic的幅值平方作为参考基准来标定工具误差系数，这样能够消除ASE对标定结果的影响。同时针对误差项系数也较大的情况，给出了一种基于极大似然估计（MLE）的辨识方法。仿真分析了各误差系数的可观测性，并验证了辨识方法的有效性。

石化安全设备寿命参数极大似然估计

为弥补中值方法在评估区间截尾数据的寿命分布参数时不够准确的缺点,同时方便工程实际应用,提出一种分位数填充算法。首先使用分位数填充算法将区间截尾数据转化为虚拟完全数据,然后将虚拟完全数据用于极大似然评估(MLE)中,最后以蜡油加氢装置紧急泄压阀为案例,通过比较小样本数据量评估结果来验证该算法的有效性。结果表明:在小样本下该算法具有很好的稳定性,且经过5次以内的迭代即可收敛;利用该算法得到的寿命分布参数的准确度比中值方法提升7. 5%,有助于制定有效的维护策略以保证安全设备的机械完整性,保证石化装置的安全运行。

基于有序抽样样本的参数的极大似然估计的性质

有序抽样是一种新的抽样方法 ,与简单随机抽样方法相比它具有很多很好的性质 .本文讨论了在有序抽样样本下的参数的极大似然估计的性质 .

基于声波衰减模型对液体管道泄漏位置的极大似然估计

传统声波衰减定位模型在实现定位前需要进行管道运行参数的确定以便计算衰减模型中涉及的参数。针对该问题提出一种新的传感器布置方式,即在泄漏点上下游均放置两个传感器,通过上(下)游两传感器之间实验信号幅值比值获取衰减参数。通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)这一信号处理方法对实验信号进行降噪,研究不同泄漏口径(3,6,8,10,12,15,20和27 mm)以及不同探测距离对泄漏信号的影响,最终借助极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)法在衰减模型基础上进行泄漏定位。结果表明在不同泄漏口径以及不同传感器探测位置下,该方法可对泄漏进行有效定位,定位效果好于时差法且误差在15%以内。此外,敲击实验定位误差小于7%,佐证了该方法的有效性。

Weibull分布航天产品可靠性评估的MMLE-Bayes方法

航天产品现场使用数据具有小子样、零失效的特点,要实现其工程化可靠性评估,需要充分利用各种环境下的试验信息和相似型号产品的试验信息及使用信息,因此,提出了一种适用于W eibull分布航天产品可靠性综合评估的MMLE-Bayes方法。首先通过MMLE方法得到额定任务时间可靠度的置信下限估计,再通过构造合理的验前分布实现Bayes可靠性评估。在此过程中,为合理融合各来源的验前信息,提出了环境因子和相似因子的概念及其估计方法。最后通过一种航天产品的可靠性评估实例,说明了MMLE-Bayes-W eibull方法的的实用性和有效性。

关于似然比函数的一个应用

通过介绍Neyman-Pearson基本引理得到似然比函数,利用似然比函数推导U检验,T检验和2χ检验.

定时截尾试验下滚动轴承的可靠性评估方法

越来越多的轴承具有高可靠性、长寿命的特点,针对该类轴承的定时截尾寿命试验,提出了一种基于区间统计量的可靠性评估方法:充分利用从最后一个失效数据继续试验到没有发生产品失效这一重要试验信息,结合威布尔分布建立了轴承的寿命分布模型,并根据高斯-马尔科夫定理提出了基于区间统计量的轴承寿命分布参数最佳线性无偏估计方法,同时推导出轴承可靠度和可靠寿命的单侧置信下限。通过仿真分析和某圆柱滚子轴承试验验证了该方法的有效性和适用性,结果表明与极大似然估计法和最小二乘法相比,该方法更接近真实值。

数控机床最小维修的全寿命周期可靠性评估

基于叠加的对数线性过程(S-LLP),提出了多台数控机床在最小维修条件下的全寿命周期可靠性评估方法,建立了包含早期故障期和耗损故障期的浴盆曲线模型,定量分析了早期故障期的持续时间,给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计和区间估计;同时,以多台数控机床现场故障截尾数据为例对模型进行验证.AIC值和拟合优度计算结果表明,S-LLP模型优于叠加幂律过程模型,适用于数控机床的全寿命周期可靠性评估.

基于分段非线性Arrhenius的贮存寿命评估方法

针对对数线性阿伦尼斯模型适用于温度在较小范围内变化的情况,给出了一种阿伦尼斯模型的修正方法.结合步退应力加速寿命试验失效率高、样本量少、试验设备简单的优点,给出了一种在工程实践中利用分段非线性阿伦尼斯模型对步退应力加速贮存试验进行评估的方法.首先,基于分段非线性阿伦尼斯模型建立步退应力下失效数据折算的数学模型.其次,建立了基于全样本的极大似然函数.最后利用遗传算法解非线性方程组,得到分段非线性阿伦尼斯模型的参数估计.以雷达高度表的步退应力加速贮存试验进行实例分析,将基于分段非线性阿伦尼斯模型、基于对数线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的计算结果与产品外场得到的平均寿命、失效率以及可靠度函数进行对比分析,基于分段非线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的结果误差在5%范围内.验证了论文中基于分段非线性阿伦尼斯模型的步退应力加速贮存试验评估方法的有效性以及准确性.

四维引导定位TSEP精度评估方法

随着人类深空探测活动的增加及空间导航装备鉴定的需求,传统的概率指标和评估方法已不能满足系统鉴定使用要求.推导归纳了3种球概率误差(SEP,Sphere ErrorProbability)的计算方法:三重积分方程法、卡方(χ2)分布近似法和极大似然估计(MLE,Maxi-mum Likelihood Estimate)法.研究了2种统计试验方案,提出了TSEP(Time SEP)精度评估方法.仿真及试验验证表明:TSEP方法能对空间装备的定位精度给出相对全面的评价,方案可行,兼容传统指标的计算方法且可充分利用单次试验数据,试验验证简单.3种算法计算的SEP值,其最大相对误差均不超过7%;χ2分布近似值稍偏保守,推荐工程使用;而MLE计算值可作为积分运算的初值,以减少积分运算次数,快速获取真值.

三参数边界强度过程模型及其在数控机床可靠性评估中的应用

为提高数控机床可靠性评估的准确性,基于边界强度过程理论,提出一种初始时刻故障强度不为零的三参数边界强度过程模型。通过对故障强度函数进行求导运算,证实了模型的特性,并推导了三参数边界强度过程和齐次泊松过程之间的关系。利用极大似然估计法和优化方法,给出了模型参数及可靠性指标的计算公式。分别以单台数控机床故障截尾数据和多台数控机床时间截尾数据为例对模型进行验证,对数似然函数及拟合优度计算结果均表明:三参数边界强度过程模型优于边界强度过程模型,而且更符合工程实际,可为制定合理的维修策略提供一定的理论依据。

基于灰色模糊贝叶斯网络算法的编队突防作战效能评估方法

针对环境、人员素质等不确定性因素对编队突防作战效能的影响,提出一种改进灰色模糊贝叶斯网络(GFBN)的编队突防作战效能评估方法。首先,提出了基于层次分析第二类极大似然估计(AHP-ML II)模型的先验信息融合算法,将不同来源的历史先验信息加以处理,降低了主观性影响;其次,对贝叶斯网络模型的输入信息进行了灰色模糊地概率化转化处理;最后,针对不确定性因素的影响建立了基于改进GFBN法的单机、编队突防评估模型;进行了融合算法和编队突防的算例分析,着重将模糊因素作为评估模型的输入来考虑效能评估的效果。最后,通过效能评估值的对比发现,此算法将此类不确定性因素输入算法模型,能使编队突防作战效能显著提高,仿真结果更接近实战效能。

基于性能退化分析的电连接器可靠性评估

某型电连接器具有寿命长、可靠性高的特点,传统的基于失效寿命数据的可靠性评估方法行不通。提出了基于性能退化分析的可靠性评估方法,给出了进行评估的一般步骤,并以温度为加速应力设计了该型电连接器的加速退化试验。分析了电连接器的接触失效机理,进而推导出退化模型,估计出了样品的伪寿命值。利用Anderson-Darling统计量确定寿命分布类型为对数正态分布,对寿命分布函数和Arrhenius加速方程的参数值进行了极大似然估计,推导出了该型电连接器在工作温度下的可靠度函数,得出t0.9为244 240h。

基于边界浴盆强度过程的数控机床全寿命周期可靠性评估

在最小维修情况下,为实现数控机床的全寿命周期可靠性评估,提出基于边界浴盆强度过程(bounded bathtub intensity process,BBIP)模型的数控机床可靠性评估方法。建立了故障时间的边界浴盆强度函数式,推导了早期故障期持续时间的计算公式,并给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计。采用该评估方法分析了单台数控机床故障截尾的故障过程,结果表明:该数控机床早期故障期的持续时间大约为5个月,与机床的实际情况基本一致,说明BBIP模型可准确地评估早期故障期的持续时间,为提高机床可靠性提供了一定的理论依据。