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        Weibull定時(shí)截尾情形下的矩估計(jì)性能

        2010-07-25 07:42:00馮自立陳曉陽顧家銘
        軸承 2010年9期
        關(guān)鍵詞:估計(jì)量樣本量位數(shù)

        馮自立,陳曉陽,顧家銘

        (1.上海大學(xué) 軸承研究室,上海 200072;2.上海天安軸承有限公司,上海 200233)

        試驗(yàn)是掌握產(chǎn)品性能最具說服力的手段,其關(guān)鍵在于建立和確認(rèn)產(chǎn)品性能的概率分布。普遍認(rèn)為投入試驗(yàn)的試件越多,估計(jì)結(jié)果越精確,但由于受時(shí)間和資金的限制,產(chǎn)品的可靠性試驗(yàn)不僅不能保證大的樣本量,還必須采取截尾試驗(yàn)方案。在實(shí)踐中定時(shí)截尾試驗(yàn)多于定數(shù)截尾試驗(yàn)。Weibull分布常被用于描述滾動(dòng)軸承的疲勞壽命,然而對(duì)Weibull分布參數(shù)估計(jì)的研究,大多集中于完全樣本試驗(yàn)[1-2]和定數(shù)截尾試驗(yàn)。文中通過MonteCarlo法研究矩估計(jì)量在小樣本量(樣本量不超過10)定時(shí)截尾情形下,對(duì)Weibull分布參數(shù)的估計(jì)性能。

        1 小樣本量Weibull定時(shí)截尾數(shù)據(jù)的特性

        通過MonteCarlo方法[3]研究Weibull分布下的小樣本量定時(shí)截尾數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)有以下規(guī)律[4]:(1)在一定的樣本容量和形狀參數(shù)β下,使得某一失效數(shù)出現(xiàn)概率最大的截尾時(shí)間,可以是某一區(qū)間上的任意取值;(2)對(duì)于同一樣本結(jié)構(gòu)(n,r)(n為樣本容量,r為失效數(shù)),不同Weibull分布(形狀參數(shù)β相同,尺度參數(shù)η不同)下的截尾時(shí)間區(qū)間端點(diǎn)與尺度參數(shù)的比值相同。將形狀參數(shù)等于1時(shí),使得n=10的各樣本結(jié)構(gòu)出現(xiàn)概率最大的截尾時(shí)間范圍列于表1。

        表1 樣本結(jié)構(gòu)與對(duì)應(yīng)的截尾時(shí)間范圍

        2 常用估計(jì)方法

        通??刹捎肳eibull概率紙圖估計(jì)法、最小二乘法和極大似然法對(duì)Weibull分布下的定時(shí)截尾數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。最小二乘法改善了圖估計(jì)法易受人為主觀因素影響,精度不高的缺點(diǎn),在實(shí)踐中應(yīng)用廣泛。但是最小二乘法有一個(gè)基本假設(shè)[5],即每個(gè)樣本點(diǎn)都包含了關(guān)于未知母體的相同信息量。然而從Weibull分布母體得到的順序統(tǒng)計(jì)量中,前幾個(gè)隨機(jī)變量的離散程度大于后續(xù)的隨機(jī)變量。通過對(duì)樣本點(diǎn)合理加權(quán)可以改善對(duì)所有試驗(yàn)數(shù)據(jù)“一視同仁”的不足。文獻(xiàn)[5]通過引入一個(gè)中間隨機(jī)變量,成功解決了計(jì)算樣本點(diǎn)加權(quán)系數(shù)的問題。

        對(duì)于截尾情形下壽命服從Weibull分布的試件,可在各個(gè)截尾樣本上用1-F(t)=exp[-(t/η)β]代替概率密度函數(shù)與失效樣本所對(duì)應(yīng)的概率密度函數(shù)值相乘,求出似然函數(shù)。

        根據(jù)極大似然原理可以得到關(guān)于βMLE(形狀參數(shù)β的極大似然估計(jì))的超越方程:

        式中:ti(i=1,2,…,r)為失效時(shí)間。方程的左端是βMLE的嚴(yán)格減連續(xù)函數(shù),可采用二分法進(jìn)行迭代求解。在高截尾的小樣本量定時(shí)截尾數(shù)據(jù)情形下,(1)式的計(jì)算不易收斂。

        以從W(1,1)(β=1,η=1的Weibull分布母體)中抽取的容量為10的定時(shí)截尾樣本為例,形狀參數(shù)的極大似然估計(jì)量在各個(gè)樣本結(jié)構(gòu)下(均保證10 000次有效模擬計(jì)算)的5%,50%和95%分位數(shù)與截尾時(shí)間(表1)的關(guān)系如圖1所示。

        圖1 形狀參數(shù)極大似然估計(jì)量的分位數(shù)與截尾時(shí)間(均為無量綱)的關(guān)系

        由圖1可知:在高、中截尾場(chǎng)合(r=2~6),極大似然估計(jì)量的分位數(shù)基本不隨截尾時(shí)間的變化而改變;在低截尾場(chǎng)合(r=7~9),極大似然估計(jì)量的50%和95%分位數(shù)隨著截尾時(shí)間的增加明顯減小。這一規(guī)律同樣出現(xiàn)在其他樣本容量所對(duì)應(yīng)的低截尾場(chǎng)合。最小二乘估計(jì)量和加權(quán)最小二乘估計(jì)量在截尾時(shí)間區(qū)間上同樣有這一規(guī)律。為便于比較估計(jì)量的性能,對(duì)于同一失效數(shù),均取使其出現(xiàn)概率最大的截尾時(shí)間區(qū)間的左端點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的估計(jì)量分布進(jìn)行分析。

        以對(duì)來自于W(1,1),容量為10的定時(shí)截尾樣本估計(jì)為例,用箱線圖表示形狀參數(shù)的最小二乘估計(jì)量、加權(quán)最小二乘估計(jì)量以及極大似然估計(jì)量在各失效數(shù)下的90%分布區(qū)間(在各樣本結(jié)構(gòu)下對(duì)3種估計(jì)量均保證10 000次有效模擬計(jì)算),見圖2。

        圖2 估計(jì)量的90%分布區(qū)間箱線圖

        由圖2可知:(1)隨著失效數(shù)的增加,各估計(jì)量的精度均在提高,最小二乘估計(jì)量與加權(quán)最小二乘估計(jì)量逐漸趨于無偏(中位數(shù)意義上),而極大似然估計(jì)量逐漸變大;(2)極大似然估計(jì)法精度最高,加權(quán)最小二乘法次之,最小二乘法精度最低。

        3 矩估計(jì)

        3.1 矩估計(jì)原理

        極值分布屬于位置-刻度分布族,其分布函數(shù)為:

        若A~W(β,η)(隨機(jī)變量A服從形狀參數(shù)為β,尺度參數(shù)為η的兩參數(shù)Weibull分布),則ln A服從極值分布,其中參數(shù)μ=lnη,σ=1/β。

        考慮位置-刻度分布族的好處就在于對(duì)定時(shí)截尾情形下的數(shù)據(jù)可以采用矩法進(jìn)行估計(jì)[6]。文獻(xiàn)[7]利用Weibull分布與極值分布之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系首先研究了Weibull分布下定時(shí)截尾數(shù)據(jù)的矩估計(jì)問題,并證明了其構(gòu)造的形狀參數(shù)與尺度參數(shù)的矩估計(jì)量具有強(qiáng)相合性。

        中間變量h(p)為[6-7]:

        式中:p=P(X≤T)(設(shè)隨機(jī)變量X服從Weibull分布)。

        文獻(xiàn)[7]給出的形狀參數(shù)與尺度參數(shù)的矩估計(jì)量為:

        式中:T為截尾時(shí)間;采用pE(pE=r/n)作為p的估計(jì),計(jì)算出h(pE)作為h(p)的近似值。

        為方便使用,給出樣本容量10以內(nèi)所有樣本結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的h(pE),見表2。

        表2 小樣本量下的h(p E)值

        3.2 矩估計(jì)性能

        在低截尾場(chǎng)合下,矩估計(jì)量的5%,50%和95%分位數(shù)同樣隨著截尾時(shí)間的增加而減小。以對(duì)母體為W(2,1)的截尾樣本(10,9)估計(jì)為例,其矩估計(jì)量的分位數(shù)隨截尾時(shí)間變化的曲線如圖3所示。

        對(duì)于不同的失效數(shù),取其對(duì)應(yīng)的截尾時(shí)間區(qū)間左端點(diǎn)上的極大似然估計(jì)量和矩估計(jì)量的分布進(jìn)行比較。

        對(duì)來自于W(2,1),容量為10的定時(shí)截尾樣本進(jìn)行估計(jì)(在每個(gè)樣本結(jié)構(gòu)下均保證10 000次有效模擬計(jì)算),形狀參數(shù)的矩估計(jì)量與極大似然估計(jì)量的90%分布區(qū)間如圖4所示。

        圖3 低截尾場(chǎng)合下形狀參數(shù)矩估計(jì)量的分位數(shù)隨截尾時(shí)間(無量綱)變化的曲線

        圖4 估計(jì)量的90%分布區(qū)間箱線圖

        由圖4可知:(1)在小樣本量定時(shí)截尾情形下,矩估計(jì)隨著失效數(shù)的增加逐漸變大;(2)矩估計(jì)與極大似然估計(jì)的精度相當(dāng)。

        4 實(shí)例計(jì)算

        以某型陀螺電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子軸承小樣本精度壽命模擬試驗(yàn)為例說明上述方法的可靠性估計(jì)[8],試驗(yàn)采用定時(shí)截尾方案(截尾時(shí)間為4 000 h)。共投入8組(每組2套)軸承,其中5組失效,壽命時(shí)間依次為:1 313,2 288,2 472,2 506和3 382 h,其余3組截尾。分布擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果表明,可以接受該型軸承精度壽命服從Weibull分布的假設(shè)。分別采用極大似然估計(jì)法(1)式和矩估計(jì)法(3)式對(duì)壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見表3。

        表3 陀螺轉(zhuǎn)子軸承在3種置信水平下的可靠性壽命估計(jì)

        此外,陀螺生產(chǎn)廠家用10套該型軸承裝配5臺(tái)某型高速陀螺電動(dòng)機(jī),進(jìn)行了通電壽命試驗(yàn)。每臺(tái)陀螺電動(dòng)機(jī)累計(jì)通電工作時(shí)間達(dá)1 023 h,均滿足性能指標(biāo)。

        陀螺電動(dòng)機(jī)通電壽命試驗(yàn)結(jié)果表明:兩種估計(jì)方法的計(jì)算結(jié)果相近,均比較符合實(shí)際;矩估計(jì)較極大似然估計(jì)略偏保守。

        5 結(jié)論

        (1)極大似然估計(jì)較最小二乘估計(jì)以及加權(quán)最小二乘估計(jì)更加精確。

        (2)矩估計(jì)無需迭代,在高截尾情形下不會(huì)出現(xiàn)極大似然估計(jì)難以收斂的情況。

        (3)矩估計(jì)與極大似然估計(jì)精度相當(dāng)。

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