批量产品寿命分布参数的极大似然分析方法

在研究批量使用的同类型产品的寿命分布时,现场观测得到的往往是产品故障的时间区间,且一般都为截尾数据.在威布尔分布模型条件下,根据极大似然方法,推导出了该类型数据的极大似然方程,给出了极大似然方程的迭代求解方法,并通过算例分析,对其有效性进行了验证.     

极大似然边缘检出技术的研究

提出了一种新的定位方法——极大似然边缘检出法。首先介绍了该方法的基本原理 ,并通过计算机仿真 ,验证了其可行性 ,而后给出了用极大似然边缘检出法测量工件直径的系统框图 ,最后就几个相关的问题做了简要说明。     

外场数据下航空产品寿命统计方法研究

针对航空产品外场可靠性数据存在大量删失数据的问题,提出了一种适用于多种数据类型的寿命统计方法.首先根据航空产品运营过程中的故障特点,分别建立完全失效、右删失和区间删失三种数据类型下的负对数似然函数,从而得到混合数据的似然函数,然后基于粒子群优化算法进行似然函数的求解,获得不同分布模型下的参数估计值,并利用BIC准则选择最优分布模型,最后利用计算机模拟进行模型验证,并以电传系统备用电瓶为研究对象进行工程实例分析.     

外场数据下航空产品寿命统计方法研究

针对航空产品外场可靠性数据存在大量删失数据的问题,提出了一种适用于多种数据类型的寿命统计方法.首先根据航空产品运营过程中的故障特点,分别建立完全失效、右删失和区间删失三种数据类型下的负对数似然函数,从而得到混合数据的似然函数,然后基于粒子群优化算法进行似然函数的求解,获得不同分布模型下的参数估计值,并利用BIC准则选择最优分布模型,最后利用计算机模拟进行模型验证,并以电传系统备用电瓶为研究对象进行工程实例分析.     

仪器仪表寿命试验的数据处理软件

本文介绍一种根据仪器仪表寿命试验的特点,应用计算机进行数据处理的软件。软件包括八个部分。本文以数理统计为基础,着重论述了极大似然估计、最佳线性无偏估计和分布拟合检验三部分的基本原理,程序设计方法和应用实例介绍。     

考虑共因故障的系统组成单元故障严重性测度模型

针对共因故障影响下的系统组成单元故障严重性测度问题,借助合作博弈思想,将系统组成单元看作是博弈的参与主体,将共因部件组定义为博弈过程中形成的联盟,构建了考虑共因故障的系统组成单元故障严重性Shapley值测度模型。首先,针对传统故障严重等级测度的不足,建立了故障严重等级非线性转换函数;其次根据共因故障特征提出了其联合严重性测度方法;然后根据共因部件组的形成概率以及系统组成单元对不同共因部件组联合严重度的边际贡献,求解出了共因故障影响下的系统组成单元故障修正严重度;最后结合某型号数控机床主轴系统的案例研究,探讨了不同非线性转换以及是否考虑共因故障对系统组成单元故障严重性测度的影响,表明了所提方法的可行性。     

用二元渐进模拟法确定系统有效度置信限

根据极大似然估计的渐近正态性 ,提出了用二元渐近模拟法确定系统有效度置信限的方法 ,并推导了常见几种分布的参数模拟方程 ,给出了任意系统的通用模拟程序。用这种方法确定系统有效度置信限 ,不仅不受系统时间分布的限制 ,而且能满足给定精度要求。     

超小型旋翼飞行器遥操作仿真模型控制函数的辨识

为了研究采用极大似然法进行飞行参数辨识的效果,利用递推极大似然法对超小型旋翼飞行器遥操作仿真模型控制函数的参数进行了辨识,对极大似然辨识的结果进行了动态性能分析和系统相对稳定性分析,并将其和用传统的最小二乘辨识的结果进行了对比。研究结果不仅验证了仿真控制函数的可用性,而且论证了极大似然法在飞行器参数辨识中的优势。     

确定截尾试验数据统计分布模型的方法

研究有替换定时与定数、无替换定时与定数共4种截尾可靠性试验数据统计分布模型的确定方法.首先把试验数据区分为失效与非失效数据两部分, 然后建立包含这两部分数据可能的假设分布的似然函数; 根据极大似然原理与微分极值原理,发展比较似然函数值、预测与生产实际情况的一致性和尾部预测的安全性确定较好统计模型的方法.实例说明方法的可用性.     

修正的边界强度过程模型及其应用

针对边界强度过程模型初始故障强度为零的问题,通过引入位置参数,建立了修正的边界强度过程模型。以故障时间的对数似然函数为优化目标,应用免疫克隆算法给出了模型参数及可靠性指标的极大似然估计值。以两组数控机床现场故障数据为例对所提方法进行验证,对数似然函数值及拟合优度计算结果均表明,该模型优于边界强度过程模型,为制定合理的维修策略提供了一定的理论依据。     

冗余结构系统共因失效相关性分析及概率预测

通过分析冗余结构系统环境载荷和元件强度分散度对系统各失效模式之间相关程度的不同影响,阐明了元件强度变量相互独立时冗余系统共因失效的发生机理,揭示了共因失效这种系统失效相关性的最基本原因。通过系统1、2重失效概率近似表达了系统各重失效概率的下限,并在此基础上建立考虑共因失效的冗余结构系统概率预测模型,利用JC方法的分析结果近似预测单位时段冗余系统的失效概率。     

Predicting type II censored data from factorial experiments using modified maximum likelihood predictor

Censored data are often found in industrial experiments. The censored data are usually predicted by constructing complex statistical models or neural networks. Although a maximum likelihood predictor (MLP) was developed to predict Type II censored data, the likelihood equation may not be obtained for a closed-form solution. A modified maximum likelihood predictor (MMLP) was derived to overcome the problems of MLP. However, because MMLP requires normality assumption with unknown mean and known variance, and because the population variance of real-world experimental data is generally unknown, the MMLP has little practical use. Therefore, this study develops a modified maximum likelihood predictor (MMLP) for Type II censored data obtained from a normal distribution with unknown mean and variance. The predicted censored data using the proposed MMLP are merged with the uncensored data as a pseudo-complete data set. The analysis of variance (ANOVA) method is then employed to determine the optimal factor–level combination settings. The proposed method can also be employed to predict the Type II censored data obtained from Taguchi’s parameter designs. Two examples are given to demonstrate the proposed method and the comparisons of the proposed method with existing methods of predicting the Type II censored data are made to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于Nataf变换的载荷相关系统风险预测方法

以元件安全裕度为基本随机量,基于Nataf变换建立载荷相关系统共因失效概率定量分析的非经验模型,实现原始概率空间向独立标准正态空间的映射,从而把共因元件组的联合失效概率值转化成一维标准正态积分的乘积。针对系统低阶共因失效数据已知而系统载荷分布及元件强度分布未知的现实条件,提出载荷相关系统风险预测的实用方法。该模型与方法直接体现共因失效内在机理,克服传统模型过多依赖历史数据或主观经验而忽略共因失效发生及作用规律的局限,为复杂系统风险数据分析及概率预测提供了新途径。     

多状态系统共因失效机理与定量分析

共因失效是由共同诱因引发的相关失效形式,普遍存在于各类系统,当前研究仅限于二态系统。该文针对存在共因失效的串并联不可修系统,探讨共因失效的发生与作用机理,基于载荷离散化方法和概率发生函数建立多状态系统可靠性定量评估模型,新模型可反映在失效共因下元件部分失效及其累积效应对系统各级性能的影响。研究表明,元件因失效共因而统计相关时,各元件状态趋同的概率增大,而取异值的概率减小,对系统可靠度分析产生影响。载荷离散化模型实现系统共因失效相关性的近似解耦,发生函数法能以统一的程序方式快捷处理概率组合问题。提出的模型为多状态系统共因失效及可靠性研究提供新途径。     

基于Arrhenius-Weibull模型的气缸可靠性研究

列出气缸加速寿命试验条件矩阵,在分析加速寿命试验参数二步估计法缺陷的基础上,提出基于阿伦尼斯-威布尔模型参数的极大似然估计方法,该方法可以直接估计出加速应力-寿命模型的参数,提高统计精度,并进行软件实现.在现有的数据基础上,分别用完全数据组合及"V"型数据组合估计出气缸正常寿命及各项参数,与气缸正常试验寿命参数进行比较,验证加速模型的正确性及本统计方法的可行性.提出"V"型试验模型方案,并得以验证,从而进一步缩短加速寿命试验时间,节省试验费用.     

Development of a design verification methodology including strength and fatigue life prediction for agricultural tractors

During the operations of an agricultural tractor, front axle and front axle support encounter the worst load conditions of the whole tractor. If the design of these components is not verified by systematic engineering approach, the operators of the tractor may face with sudden failures. This paper aims to develop a verification method, which involves testing an agricultural tractor on a special test track and agricultural field and together with the computer aided engineering analysis, in order to prevent such failures in the lifetime of the agricultural tractor. For this purpose, a strain gage data acquisition system has been designed to measure the strain values on the component in order to determine maximum principle stresses for the calculation of overload safety on the agricultural field and stress data for the prediction of fatigue life on a radial washboard test track. The cycle number of these stress data for the fatigue analysis has been established by rainflow cycle counting method. Total fatigue damage for the front axle support has been calculated considering damage accumulation hypothesis defined by Miner.     

石油化工泵用机械密封的可靠性参数估计

石油化工泵用机械密封的失效分为早期失效、偶然失效和耗损失效三种,其失效模式符合威布尔分布.给出了机械密封失效模式的威布尔表达式,介绍了采用矩估计法、极大似然估计法和线性回归分析法对机械密封可靠性数据进行参数估计的实用方法,提出了机械密封可靠度及寿命的计算方法.     

基于液压行业的在线自适应考核系统

针对液压行业多媒体实训发展滞后问题,采用ASP语言以及B/S三层结构开发了液压实训在线自适应考核系统.自适应考核系统以项目反映理论为基础,采用联合极大似然法对能力参数进行估计;提出基于b区分度的分层选题策略;最后通过蒙特卡洛计算机模拟法将系统关键性能参数与普通纸张考试进行对比.实验数据表明液压在线自适应考核系统比普通纸张考试更具有优越性.能够更好地满足液压实训和在线考试的要求.     

A maximum-likelihood algorithm for reduction of Langmuir probe data

The reduction of Langmuir triple and quadruple probe data, i.e., the determination of the electron temperature T(e) from the measured voltages and currents, requires the solution of an implicit transcendental equation in T(e), at every point in time. Random errors and noise in the measurements occasionally precludes solution of the equation, resulting in an indeterminate temperature at those times. We present a method for overcoming this problem that uses the method of maximum likelihood. The experimental uncertainties, assumed to be normally distributed, are used in solving the implicit equation in T(e). At every point in time, a likelihood function is calculated, and the temperature which maximizes this function is taken to be the solution T(e). The uncertainty in the resulting measurement is taken to be the width of the likelihood function. Examples of this technique are shown.