[发明专利]一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法有效
申请号: | 201710599154.0 | 申请日: | 2017-07-21 |
公开(公告)号: | CN107908807B | 公开(公告)日: | 2021-01-05 |
发明(设计)人: | 王红滨;侯莎;宋奎勇;何鸣;顾镇北;张海彬;曾庆宇;童鹏鹏;苏畅;朱洪瑞 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06K9/62;G06F17/16;G06F17/18;G06Q10/06 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 贝叶斯 理论 小子 可靠性 评定 方法 | ||
本发明涉及一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法,包括以下步骤:(1)系统初始化,输入验前信息;(2)对验前信息进行分类;(3)对相似系统信息的现有折算方法进行了分析,采用D‑S证据理论和基于F‑HS算法并进行分别分析;(4)使用混合验前分布模型;(5)确定现场试验信息的贝叶斯可靠性模型;(6)通过贝叶斯方法将现场试验信息与验前信息进行整合,得到有效的分布模型;(7)采用Gibbs采样算法获取验后分布函数的样本值;(8)对可靠性参数的进行评定估计,得到可靠性参数的估计值。因此本发明提出的一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法,在验前信息折算的效果和小子样可靠性评定准确率上均表现出了其优越性。
技术领域
本发明涉及一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法,属于可靠性综合评估技术领 域。
背景技术
目前,在评估产品的可靠性时,通过加速寿命试验来获得产品的寿命数据,并利用所获 得的寿命数据来对产品的可靠性进行评估。但随着科学技术的发展,长寿命、高可靠性产品 正逐渐成为当今的主流,因此需要评估可靠性的对象的特点亦向着长寿命、高可靠性方面转 移。由于产品的长寿命、高可靠性特点,在通过试验来评估产品的可靠性时,寿命数据越来 越难以获得,这就对评估造成了一定的困难。针对这一困难,加速退化试验应运而生,通过 试验时实时获得的大量的产品性能退化数据来对产品的可靠性进行评估。目前,应用比较广 泛的加速退化可靠性评估方法是北京航空航天大学的姜同敏,李晓阳等人提出的基于漂移布 朗运动的加速退化试验可靠性评估方法。
由于产品自身、试验设备、测试设备等多方面的原因,一次试验的结果往往具有一定的 随机性、片面性,并不能展现产品可靠性特征的全貌。从评估精度的角度上看,如果用于评 估的信息越多、越全面,那么所得到的评估结果就越精确,越接近评估对象的实际情况。为 了更加准确全面的评估产品的可靠性,就需要将产品在研制过程中的各试验数据进行综合利 用,有效的利用各方面的数据并使用合理的方法对其进行融合,从而得到更加精确的评估结 果。因此,可靠性综合评估技术就成为产品可靠性评估中重要的一环。
对于综合评估的方法,目前研究的比较多的为贝叶斯方法,在20世纪60年代,国际上 就己有人将贝叶斯方法用于可靠性统计分析。贝叶斯可靠性评定方法主要分为信息预处理和 可靠性评定两个阶段。前者主要是对验前信息进行处理,为可靠性评定提供数据支持。预处 理工作包括:收集信息、对信息进行分类、相容性检验、信息折算等步骤。其中最主要的是 验前信息的折算,折算方法主要根据信息的分类将验前信息折算到现场条件下使用,以便扩 充现场试验信息的样本量,现有方法的计算速度可以达到要求,但是准确度欠佳。而后者是 通过贝叶斯方法将验前信息与现场信息进行整合,得到评定参数的验后分布模型,并通过 Gibbs算法获取验后分布模型的样本值,进而对评定参数进行评定估计。这类算法由于现场试 验信息样本量较小,而验前信息的样本量很大,会导致评定结果过于依赖验前信息,导致其 评定结果不理想。
本发明改进针对于传统贝叶斯小子样可靠性评定方法在小子样可靠性评定上准确率效果 不理想以及在算法复杂度上极高这两个问题,采取先对验前信息进行相关折算,再对现场实 验信息进行贝叶斯评定的计算理论,提出了一种基于贝叶斯理论的小子样可靠性评定方法。 该方法首先对相似系统实验信息进行折算,采用相关关系确定相似系统之间的关系模型,根 据系统间的关系模型确定相似系统之间的相互影响,然后采用D-S证据理论对相互关系进行 综合的相似系统折算方法。然后对不同环境下的验前信息进行折算,提出一种F-HS算法对 信息进行分割配对,然后基于F-HS算法提出一种折算方法对不同环境下的试验信息进行折 算。然后,在验前信息数据集的基础上,围绕不同来源验前信息的融合权重问题,提出了一 种混合验前分布模型。再通过贝叶斯公式对混合验前分布模型与现场试验信息进行有效的整 合,得到参数的验后分布模型,并通过采用Gibbs采样算法获取验后分布函数的样本值,进 而对可靠性参数的进行有效的评定估计。
发明内容
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