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题名模糊复合抽检贮存数据的Bayes融合评估方法
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作者
叶可伟
王晗
马小兵
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机构
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
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出处
《装备环境工程》
CAS
2023年第5期57-63,共7页
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基金
国家自然科学基金(72201019,52075020)
可靠性与环境工程技术重点实验室项目(6142004210105)
国防技术基础项目(JSZL2018601B004)。
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文摘
目的 针对包含模糊样本的复合抽检型产品开展贮存寿命评估。方法 针对批次产品中的出厂失效数据和贮存失效数据,开展批次数据的相容性检验。通过出厂失效样本数随机化处理,量化贮存过程中模糊样本的不确定性。将出厂试验数据作为先验信息,贮存过程中的出厂试验数据作为观测信息,基于Bayes融合方法,更新出厂失效概率。通过更新后的出厂失效概率,确定模糊样本的组成,筛选出贮存失效概率样本。针对筛选后的样本,基于样本量加权最小二乘方法,开展贮存寿命评估。结果 将所提方法应用于某弹箭产品案例,有效评估了批次出厂失效概率及其估计方差,并给出了可靠寿命评估结果。结论 所提Bayes评估方法融合了出厂抽检数据和贮存抽检数据,有效解决了含模糊样本的失效概率估计问题,提高了估计的精确性,基于样本量权重的加权最小二乘法,考虑了样本的可信程度,提升了方法的科学性。
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关键词
复合抽检
出厂失效
模糊样本
Bayes融合
样本量加权最小二乘
贮存寿命评估
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Keywords
composite inspection
ex-factory failure
fuzzy samples
Bayes fusion
weighted least square method based on sample size
storage life evaluation
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分类号
TB114
[理学—概率论与数理统计]
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