无失效数据

摘要： 传统的滚动轴承寿命预测都需要进行全寿命实验,并且需要数学或物理模型处理大量的实验数据,针对这一问题,提出了一种基于无失效数据的滚动轴承剩余寿命非等间隔灰色预测方法。首先,采用滚动轴承的无失效数据模型和E-Bayes理论,计算出了每一个截尾时间滚动轴承可靠度估计值;然后,将滚动轴承每个截尾时间计算出的可靠度估计值进行了等间隔转化,以转化后的可靠度估计值为参考序列,运用灰色预测模型GM(1,1)对滚动轴承进行了剩余寿命灰色预测;最后,将提出的方法应用于定时截尾实验得出的滚动轴承无失效数据,并将预测结果与E-Bayes计算值进行了对比。研究结果表明:采用该方法预测轴承残差和相对误差时,与E-Bayes计算值相比,采用非等间隔灰色预测方法,可以将轴承剩余寿命预测结果的偏差控制在3%以内,具有较高的预测精度;该方法可以为滚动轴承剩余寿命的准确预测提供新的思路。

摘要： 以寿命分布服从指数分布的某型导弹液压电机为例,失效概率p的先验分布服从共轭Beta分布,推导了在无失效数据时失效概率p的期望Bayes方法(E-Bayes),改进了截尾试验时间的确定方法;引入失效数据,推导失效概率p的综合估计,采用配分布曲线法和加权最小二乘法得出失效率,给出可靠度的点估计。通过液压电机案例,分别计算出失效概率与可靠度,与现有的两种方法相比,可靠度值既不保守也不冒进,说明了该方法的合理性。

摘要： 为了研究高速火车轴承的可靠性,结合该轴承实际工作状况,采用定时截尾的方法进行仿真试验,试验获得数据为无失效试验数据。针对试验得出的无失效数据,通过改变贝叶斯估计的先验分布区间大小,进行传统贝叶斯可靠性估计。以实际工作过程中的可靠度为约束条件,确定先验分布的区间范围。得出的结论与理论值进行对比,效果较好。研究成果,可为火车轴承的可靠性预测提供理论参考。

摘要： 针对信息化弹药部组件贮存寿命难以评估的问题,提出了一种融合自然贮存试验数据与加速试验无失效数据的部组件贮存寿命评估方法.首先,根据部组件的自然贮存试验数据,通过保序回归解决数据中的倒挂问题,采用极小卡方估计法和拟合优度检验初步确定部组件的寿命分布函数.接着,通过最优置信限法,估计加速应力水平下的模型参数,并计算加速应力水平与常规应力水平间的加速因子,将加速试验中的无失效数据折算为常规应力水平下的定时截尾数据,单独依据该数据重新评估模型参数.而后,融合折算数据和原始自然贮存数据,再次评估部组件的贮存可靠性,综合对比评估结果确定其分布函数.最后,以某计算装置为例,综合对比分析自然贮存试验数据、加速试验无失效数据和融合贮存试验数据的评估结果,确定了该计算装置的寿命分布函数和给定可靠度下的贮存寿命,证明了该方法的有效性,可以做工程应用推广.

摘要： 在无失效数据场合下,根据指数分布的凸性和无记忆性,修正了可靠度Ri的取值上界.在平方损失下,得到了Ri的Bayes估计,利用加权最小二乘法得到平均寿命的估计.最后进行了算例分析,结果表明,将可靠度估计精度提高了98.68％.

摘要： 在无失效数据场合下,通过对威布尔分布函数形状参数m的不同取值范围进行分析,得到对应失效概率pi的取值范围.将关于pi的减函数(1-pi)2作为先验分布的核,对pi进行Bayes估计,再结合加权最小二乘法估计可靠性参数.最后进行了算例分析,结果表明,本文所提出的方法提高了失效概率pi的估计精度.

摘要： 针对高可靠性零部件,在无失效数据情况下,以C80货车K6型转向架侧架为研究对象进行可靠性评估.在期望贝叶斯估计法与参数Bootstrap法的框架下,结合加权最小二乘法、蒙特卡洛仿真等技术,深入讨论期望贝叶斯模型中超参数选取与分布形式、参数Bootstrap重抽样样本量等对评估结果的影响.通过实例研究对比了所提出模型与传统的置信限法和固定超参数取值的期望贝叶斯估计模型的区别,分析了超参数选取对可靠性评估的影响,丰富了无失效数据情况下的可靠性评估方法.

摘要： 为了研究高速火车轴承的可靠性,结合该轴承实际工作状况,采用定时截尾的方法进行仿真试验,试验获得数据为无失效试验数据.针对试验得出的无失效数据,通过改变贝叶斯估计的先验分布区间大小,进行传统贝叶斯可靠性估计.以实际工作过程中的可靠度为约束条件,确定先验分布的区间范围.得出的结论与理论值进行对比,效果较好.研究成果,可为火车轴承的可靠性预测提供理论参考.

摘要： 在无失效数据场合下,讨论了Lomax分布可靠度的Bayes估计。根据Lomax分布的形状参数θ的大小分别给出了可靠度R_(i)的先验分布,在不同先验分布时给出了平方损失下R_(i)0的Bayes估计,最后通过随机模拟分析,验证了该方法的可行性。

摘要： 本文针对船用核动力设备无失效数据截尾、小子样的特点,应用多层Bayes估计方法,结合工程实例估算了设备的运行失效率和需求失效概率两类可靠性参数,给出了截尾分布参数的推荐值。结果表明,该方法适用而有效。

摘要： 在产品寿命分布类型已知的条件下，根据全概率公式将无失效数据看作同母体区间统计量与顺序统计量的加权组合，提出了一种基于区间统计量概率分布的无失效数据百分位秩迭代计算方法。进而采用配置分布曲线的方法给出了寿命分布参数的置信区间估计以及分布函数的置信上、下限曲线关系式。最后给出了一个应用实例。

摘要： 随着电器产品可靠性的提高，在可靠性试验中，有时会遇到无失效数据(或称为“零失效数据”)，特别是在高可靠性、小样本问题中，更容易产生无失效数据．本文对威布尔分布场合的无失效试验数据，给出了失效概率的贝叶斯估计方法，从而得到其可靠度的估计．

摘要： 高可靠性产品寿命试验中经常出现无失效数据的情况.如何根据所得到的无失效数据去估计产品寿命的可靠性是工程技术人员必须考虑的问题.针对这个问题,首先引入无失效数据分析模型,其次分别介绍了基于经典数理统计理论、贝叶斯理论和秩分布理论的处理方法.然后简要的给出了计算公式.最后对各种方法的优缺点进行了分析.这将有助于工程技术人员了解和处理无失效数据问题,并为实际产品的可靠性分析提供帮助.

摘要： 本文通过合理地构造无失效数据(t,n)在t时刻的失效概率P=p{T}的一类先验分布,利用贝叶斯定理给出了无失效数据(t,n)失效概率P的一种新估计.最后,结合实际问题进行了计算.

摘要： 本文综述了可靠性参数的E-Bayes估计法的研究进展情况.把Bayes方法中的点估计--Bayes估计修正为E-Bayes估计,给出E-Bayes估计的定义、估计,并给出E-Bayes估计的性质--E-Bayes估计与多层Bayes估计的关系.本文以无失效数据情形为例,来叙述可靠性参数的E-Bayes估计法和它的应用。

摘要： 本文提出了可靠性参数的一种新估计方法——E-Bayes估计法.在无失效数据情形,给出了可靠度的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计和多层Bayes估计,并给出了可靠度的E-Bayes估计的性质.

摘要： 激光陀螺是一种由多种元器件组成的高可靠性、长寿命的光电器件,在可靠性评估中,可以依据最小薄弱环节定理,基于传统寿命试验,建立激光威布尔分布可靠性模型;但是由于其高可靠性的特点,在可靠性寿命试验中常常得不到失效数据,应用传统的参数评估方法不能对威布尔分布中的未知参数进行估计.贝叶斯原理得到各个时刻的失效概率,进而建立参数的线性回归模型对威布尔模型中的未知参数进行估计,从而得出激光陀螺的可靠性指标,最后此种方法进行了验证.该方法中贝叶斯估计结合经验信息大大减小了试验样本数,且克服了传统可靠性评估方法依赖失效数据的缺点,在工程应用上具有很高的价值,结果表明了该方法的有效性.

摘要： 激光陀螺是一种由多种元器件组成的高可靠性、长寿命的光电器件,在可靠性评估中,可以依据最小薄弱环节定理,基于传统寿命试验,建立激光威布尔分布可靠性模型;但是由于其高可靠性的特点,在可靠性寿命试验中常常得不到失效数据,应用传统的参数评估方法不能对威布尔分布中的未知参数进行估计.贝叶斯原理得到各个时刻的失效概率,进而建立参数的线性回归模型对威布尔模型中的未知参数进行估计,从而得出激光陀螺的可靠性指标,最后此种方法进行了验证.该方法中贝叶斯估计结合经验信息大大减小了试验样本数,且克服了传统可靠性评估方法依赖失效数据的缺点,在工程应用上具有很高的价值,结果表明了该方法的有效性.

摘要： 激光陀螺是一种由多种元器件组成的高可靠性、长寿命的光电器件,在可靠性评估中,可以依据最小薄弱环节定理,基于传统寿命试验,建立激光威布尔分布可靠性模型;但是由于其高可靠性的特点,在可靠性寿命试验中常常得不到失效数据,应用传统的参数评估方法不能对威布尔分布中的未知参数进行估计.贝叶斯原理得到各个时刻的失效概率,进而建立参数的线性回归模型对威布尔模型中的未知参数进行估计,从而得出激光陀螺的可靠性指标,最后此种方法进行了验证.该方法中贝叶斯估计结合经验信息大大减小了试验样本数,且克服了传统可靠性评估方法依赖失效数据的缺点,在工程应用上具有很高的价值,结果表明了该方法的有效性.

摘要： 本发明公开了一种电站小样本及无失效数据部件失效率的可靠性评估方法，该方法包括如下步骤：a)判断可用失效事件数据数量是否大于等于n，当判断结果为否时进入步骤b)，否则根据双参数威布尔分布确定电站部件的失效率；b)判断可用失效事件数据数量是否大于0，当判断结果为否时进入步骤c)，否则利用bayes方法计算部件失效率；c)判断是否存在通用失效率，当判断结果为否时进入步骤d)，否则利用电站运行数据对通用失效率进行修正；d)利用减函数方法计算部件失效率。本发明可以快速有效的进行部件失效评估，有助于提高管理水平和促进产品质量提高，为电站的生产运行建立安全可靠的评估机制。

摘要： 本发明公开了一种无失效数据下获得环行器/隔离器激活能和寿命的方法，获取激活能的方法包括选择一款待测产品，预设其工作时的最大功率微波，计算出产品在最大功率微波时的最高内部温度；设置三组加速寿命试验，拟合三组试验条件下每只产品参数随时间变化的退化曲线；预设一极限值，约定退化曲线中参数退化到极限值即产品失效，得到三组试验中每只产品的寿命；分别计算每组试验条件下，产品形状参数和产品寿命的无偏估计；根据无偏估计得到平均寿命期望估计，再根据平均寿命期望估计得到产品激活能。根据激活能计算产品在实际工作环境温度中的寿命。本发明试验时间短、费用低，降低试验复杂度，减少向系统中引入的误差，提高寿命预计的可信度。

摘要： 本发明涉及一种基于无失效数据超小样本的产品寿命分布评估方法，步骤为：产品寿命服从Weibull分布的形状参数估计从1.5～2.5中选取；位置参数估计，根据寿命样本值得到参数估计成功概率的中位秩，再得到规定置信水平下样本量与位置参数的关系；尺度参数估计，用二项分布表达可靠度、置信水平、样本量与失效数之间的关系：式中，n为样本量，r为失效样本数，R为可靠度，C为置信水平，j为失效样本序号，存在这样的等式可以得到给定置信水平下尺度参数估计式本发明根据产品寿命Weibull分布形状参数的经验值以及估计出位置参数，应用单侧区间估计方法估计置信度为95％的寿命分布，验证了本发明方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种电站小样本及无失效数据部件失效率的可靠性评估方法，该方法包括如下步骤：a)判断可用失效事件数据数量是否大于等于n，当判断结果为否时进入步骤b)，否则根据双参数威布尔分布确定电站部件的失效率；b)判断可用失效事件数据数量是否大于0，当判断结果为否时进入步骤c)，否则利用bayes方法计算部件失效率；c)判断是否存在通用失效率，当判断结果为否时进入步骤d)，否则利用电站运行数据对通用失效率进行修正；d)利用减函数方法计算部件失效率。本发明可以快速有效的进行部件失效评估，有助于提高管理水平和促进产品质量提高，为电站的生产运行建立安全可靠的评估机制。

摘要： 本申请涉及威布尔型无失效数据转换成败型可靠性数据的方法和装置，方法包括：获取威布尔型无失效数据的寿命数据，确定威布尔形状参数和威布尔尺度参数的联合验前分布以及威布尔型无失效数据的似然函数，并得到威布尔形状参数和威布尔尺度参数的联合验后分布；采用伪随机数生成算法生成随机数，根据随机数、所述联合验后分布和预设的样本量，得到威布尔形状参数和威布尔尺度参数的联合验后样本序列；根据联合验后样本序列，计算预设任务时刻的可靠度贝叶斯验后统计量；根据可靠度贝叶斯验后统计量，进行矩拟合转换，得到可靠性成败数据。本申请能够实现威布尔型无失效数据向成败型可靠性数据的矩拟合转换。

摘要： 本发明公开了一种无失效数据下获得环行器/隔离器激活能和寿命的方法，获取激活能的方法包括选择一款待测产品，预设其工作时的最大功率微波，计算出产品在最大功率微波时的最高内部温度；设置三组加速寿命试验，拟合三组试验条件下每只产品参数随时间变化的退化曲线；预设一极限值，约定退化曲线中参数退化到极限值即产品失效，得到三组试验中每只产品的寿命；分别计算每组试验条件下，产品形状参数和产品寿命的无偏估计；根据无偏估计得到平均寿命期望估计，再根据平均寿命期望估计得到产品激活能。根据激活能计算产品在实际工作环境温度中的寿命。本发明试验时间短、费用低，降低试验复杂度，减少向系统中引入的误差，提高寿命预计的可信度。

摘要： 本发明公开一种公开可靠性试验评价领域中的序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法，根据截尾时间由少到多先后对产品进行截尾试验，使用贝叶斯估计模型，得到每个样本的累积失效概率的贝叶斯估计值将集合作为灰自助模型的输入，ti为0到最长试验时长tk之间的任意时刻，抽样得到自助样本集，生成新的灰自助样本点，构成多个时刻的累积失效率估计结果集合，构建平方损失函数，求得使平方损失函数最小的参数估计值，用最大熵方法，求得所有参数估计值中对应灰自助样本点信息熵最大的参数估计值作为最终结果，预测结果精准。

摘要： 本发明属于航空电气设备及电气工程技术领域，针对多余度设计的机载电气线路互联系统，本发明设计了一种无失效数据条件下的可靠性分析新方法。该方法首先从“先并联、后串联”多余度EWIS多参数的精确寿命分布函数入手，构建了多余度EWIS可靠度计算模型；然后通过“最小最大值”Monte‑Carlo仿真，获取EWIS寿命的抽样值，并综合概率纸检验法和Pearson拟合优度检验法，判断多余度EWIS是否服从威布尔分布；最后，对于无故障历史的EWIS，采用无失效数据可靠性分析方法确定其可靠寿命。

摘要： 本发明针对在无失效数据条件下合理解决产品可靠性指标的估计问题，公开了一种Weibull分布无失效数据可靠性指标估计方法；利用Weibull分布特性，确定各检测时刻失效概率的先验分布；根据步骤S1确定的各先验分布，对各检测时刻失效概率进行贝叶斯估计；根据各失效概率的贝叶斯估计值，拟合一条Weibull分布曲线，得到产品的各可靠性指标。本申请方法充分利用Weibull分布的特征，减少了对先验信息的依赖性。

摘要： 本发明公开了一种无失效数据的可靠性置信限统计评估方法。本发明针对可靠性试验中无失效数据的可靠性评估问题，首先采用结果概率置信下限统计推断法，给出了指数分布型产品无失效数据的可靠性评估方法，并获得了产品的平均寿命、可靠度和可靠寿命的单侧置信下限；其次通过分布函数变换给出了形状参数已知时Weibull分布型产品特征寿命的单侧置信下限，又利用单调特征参数函数映射关系获得了其它可靠性指标的单侧置信下限；再次提出了形状参数未知时Weibull分布型产品无失效数据的可靠性评估方法；最后通过2个算例分析说明了所给的无失效数据可靠性评估方法是可行的。