【技术实现步骤摘要】
无失效数据的可靠性置信限统计评估方法
本专利技术涉及可靠性试验中无失效数据的可靠性评估问题,具体说是无失效数据的可靠性置信限统计评估方法。
技术介绍
随着科学的发展及技术的进步,产品的服役时间不断延长并且可靠性水平日益提高,在可靠性试验中能收集到的失效数据极少,甚至有时无法获得失效数据。使用传统寿命试验数据分析方法处理无失效数据时,得到的试验结果很可能偏差较大,无法实现对高可靠长寿命产品可靠性的准确评估。因此,如何根据无失效数据(Zero-failuredata)对高可靠长寿命产品进行可靠性分析与评估具有重要的理论价值与实际意义。近年来,国内外学者针对无失效数据的产品可靠性问题研究有了一定的进展。Waller和Martz以指数分布为失效时间分布且以伽玛分布作为先验分布,提出了一种Bayes无失效可靠性试验验证方法。Tummada、Tsoko等学者采用Bayesian方法研究对Weibull分布下无失效数据的可靠性问题进行研究,并给出了Weibull分布参数和可靠度的Bayesian置信区间。陈家鼎等提出了无失效数据情形下可靠性参数最优置信下限的估计方法,并分别给出了指数分布、对数正态分布和Weibull分布可靠性参数的最优置信下限。翟艳敏等针对双参数指数分布中位置参数已知和未知两种情况,讨论了无失效数据情形下可靠性参数的置信区间估计问题。傅惠民等提出了一种Weibull分布定时截尾无失效数据的可靠性分析与评估方法,给出了可靠性参数的单侧置信下限,并通过大量MonteCarlo模拟试验说明了所提方法不仅有效可行,且能提高预测精度。近年来,Bayes方法在无失 ...
【技术保护点】
1.无失效数据的可靠性置信限统计评估方法,该方法用于根据无失效数据对高可靠长寿命产品进行可靠性分析与评估;其特征在于,包括以下步骤:a、无失效数据模型:设定在可靠性试验中,从总体中随机抽取n个样品并将其分为k组,各组试验样本量分别为n1,n2,…,nk,且满足
【技术特征摘要】
1.无失效数据的可靠性置信限统计评估方法,该方法用于根据无失效数据对高可靠长寿命产品进行可靠性分析与评估;其特征在于,包括以下步骤:a、无失效数据模型:设定在可靠性试验中,从总体中随机抽取n个样品并将其分为k组,各组试验样本量分别为n1,n2,…,nk,且满足然后对各组试验样品都从0时刻开始进行定时截尾试验,各组试验的截尾时间依次为t1,t2,…,tk(t1<t2<…<tk),设定整个试验过程无一样品发生失效,则称(ti,ni)为无失效数据;针对无失效数据,获得:(1)k个试验截尾时刻均大于0且依次递增,即0<t1<t2<…<tk;(2)记Si=ni+ni+1+…+nk,因整个试验过程无一样品发生失效,故在截尾时刻ti还有Si个样品在进行试验,即有Si个样品的寿命大于ti,i=1,2,…,k;b、根据产品的寿命分布类型是否已知,分别进行可靠性评估,若产品的寿命分布类型是已知的,则进入步骤c,若产品的寿命分布类型是未知的,则进入步骤d;c、设定产品的寿命X1,X2,…,Xn是一组服从同一寿命分布的随机变量且相互独立,则根据结果概率置信下限统计推断法给出参数θ的单侧置信下限,即:P(·)表示某一事件发生的概率,R(ti;θ)是可靠度函数,表示在ti时刻产品还未失效的概率,即产品的寿命不小于ti的概率,F(ti;θ)是累积分布函数,表示产品的寿命不超过ti的概率;令结果似然函数为α,是显著性水平;设寿命与参数θ正向单调,则由L(ti;θ)=α可得θ的结果最大似然函数估计单侧置信下限θL为d、从产品中随机抽取n个样品进行定时截尾试验,若在截尾时间段内有X个样品失效,且产品的失效与否相互独立,则X是一个服从二项分布的随机变量,有:P(X=r)=CnrRn-r(1-R)r,r=0,1,…,n其中R为可靠度,即将可靠度的非参数估计问题转化为二项分布中可靠度参数R的估计问题;可靠度R的置信水平为1-α的置信区间为(RL,RU),RL、RU是可靠度的单侧置信下限和上限,其中RL、RU分别由:确定,其中r为试验期间所投入的n个产品的失效数;可靠度R的置信度为1-α的置信下限RL由下式确定:当r=0时,即无失效数据的情况,可得可靠度R在置信水平1-α下的置信下限为:RL=α1/n。2.根据权利要求1所述的无失效数据的可靠性置信限统计评估方法,其特征在于,所述步骤c还包括:当产品的寿命分布为指数分布时,其累积失效分布函数为F(t;θ)=1-e-t/θ,t≥0,θ>0(2)式(2)中,参数θ为平均寿命;(1)平均寿命θ的置信度为1-α的单侧置信下限设指数分布的可靠度为函数为R(t)=e-t/θ,根据式(1)即可得即有通...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁红琴,唐家银,冯雪峰,韩雷,郑世伟,
申请(专利权)人:西南交通大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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