针对先验信息为加速退化数据的情况,提出了利用非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法。不预先假定Wiener过程参数值的分布类型,利用加速系数将加速应力下的参数值折算到工作应力水平下,进而使用Anderson-Darling方法...针对先验信息为加速退化数据的情况,提出了利用非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法。不预先假定Wiener过程参数值的分布类型,利用加速系数将加速应力下的参数值折算到工作应力水平下,进而使用Anderson-Darling方法确定参数值的最优拟合分布类型。在对参数值进行折算时,根据周源泉提出的理论对Wiener过程参数与加速应力之间的关系进行了推导。参数估计时,通过极大似然法得到超参数的估计值,利用WinBUGS软件实现Markov Chain Monte Carlo仿真得到参数的后验均值。通过某型军用电连接器寿命预测实例验证了所提方法的实用价值和研究意义,结果表明本方法可有效解决先验信息为加速退化数据时进行剩余寿命预测的难题。展开更多
文摘针对先验信息为加速退化数据的情况,提出了利用非共轭先验分布进行Bayesian统计推断的剩余寿命预测方法。不预先假定Wiener过程参数值的分布类型,利用加速系数将加速应力下的参数值折算到工作应力水平下,进而使用Anderson-Darling方法确定参数值的最优拟合分布类型。在对参数值进行折算时,根据周源泉提出的理论对Wiener过程参数与加速应力之间的关系进行了推导。参数估计时,通过极大似然法得到超参数的估计值,利用WinBUGS软件实现Markov Chain Monte Carlo仿真得到参数的后验均值。通过某型军用电连接器寿命预测实例验证了所提方法的实用价值和研究意义,结果表明本方法可有效解决先验信息为加速退化数据时进行剩余寿命预测的难题。
