基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术研究

研究了基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术。首先,将维修人为差错概率视为随机变量,利用航空公司积累的历史信息作为先验数据,以THERP手册提供的5%分位点作为维修人为差错概率中值,运用点估计法确定维修人为差错的先验分布模型。其次,给出了Bayes先验分布参数的求解方法。最后,选取验后Beta分布的中值作为θ的贝叶斯估计,构建了民航人为维修差错概率计算方法。通过实例分析,可以看出随着维修次数的增多,维修人为差错概率就越接近于极大似然法估计的失效概率。现场数据的检验反映了该评估方法的有效性、精确性和实用性。

维修人为差错控制方法探讨

利用类似MSG-3的逻辑、分类方法,借鉴风险评估的思想构建人为差错控制模型。根据人为差错基本理论以及维修管理经验,通过减少维修机构工作载荷及维修机构人为差错概率,构建"维修机构人为差错控制框图"和方法。结果证明,本文建立的模型(方法)基本覆盖了一般维修单位的人为差错控制环节,并具有系统性、预前性、持续性,在笔者所在的维修单位应用良好。