【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，包括以下几个步骤：步骤一、搜集处理成败型数据；步骤二、设立修正因子并构建融合模型；步骤三、构建贝叶斯评估模型；步骤四、评估可靠性指标；本专利技术能够融合多源成败型数据，建立不同来源成败型数据间的联系，从全局的角度进行求解，对不同来源间的关系进行了量化，并评估得到产品的可靠性指标；同时本专利技术也能够在产品数据稀缺的情况下，融合各方面信息，提高产品可靠度评估精度并提高置信下限。【专利说明】
本专利技术是一种利用贝叶斯理论，针对多个来源的成败型数据，实现多源成败型数据融合进而扩充样本量、提高评估精度的产品可靠度评估方法，属于可靠性评估
。可用于一次性使用的产品或长航时无人机等大系统的可靠度等指标的评估、考核。
技术介绍
在产品可靠性指标的评估过程中，“成功”、“失败”等成败型数据被广泛采用，除用于一次性使用的导弹等成败型产品外，在考核飞机等大系统(如长航时无人机)的任务可靠度等指标时，亦将任务“成功”与“失败”的次数数据作为评估的依据，因此基于成败型数据的可靠性评估是一个重要且应用范围广阔的领域。然而...
【技术保护点】
融合多源成败型数据的可靠度评估方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 步骤一、搜集处理成败型数据 对产品相关的成败型数据进行搜集，包括： 1)产品正式试验得到的成败型数据(r0,n0)； 2)从不同信息源获取的成败型数据(ri,ni)，如相似产品的成败型数据，产品不同技术状态、不同环境下的成败型数据等，若有m个其它信息源，那么第i个信息源的成败型数据可表示为(ri,ni)，i＝1…m。 其中r0、ri为“成功”的次数，n0、ni为样本数。 步骤二、设立修正因子并构建融合模型 已知，成败型数据“成功”的次数r服从二项分布(伯努利分布)，即r～B(n,p)。其中n为已知；p为单样...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王立志，向锦武，王晓红，李宇翔，木漫漫，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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