亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于Bayes理論改進的系統(tǒng)可靠性綜合MML法

        2015-12-23 07:50:25楊仁
        兵器裝備工程學報 2015年9期

        【基礎(chǔ)理論與應(yīng)用研究】

        基于Bayes理論改進的系統(tǒng)可靠性綜合MML法

        楊仁

        (中船重工第710研究所, 湖北 宜昌443003)

        摘要:針對可靠性綜合MML法面對無失效數(shù)據(jù)時存在的不足,提出了基于Bayes理論改進的MML法,利用Bayes方法對0失效單元的可靠度進行點估計,通過實例驗證了改進的合理性,因其利用了驗前信息,避免了直接利用試驗數(shù)據(jù)導(dǎo)致的冒進且也不保守,能夠較好的解決試驗結(jié)果中零失效的情況;應(yīng)用改進后的MML法關(guān)鍵是要正確利用驗前信息,才能使系統(tǒng)可靠性綜合結(jié)果真實反映產(chǎn)品可靠性水平。

        關(guān)鍵詞:Bayes理論;可靠性綜合;MML法;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

        收稿日期:2015-02-17

        作者簡介:楊仁(1980—),男,高級工程師,主要從事質(zhì)量與可靠性研究。

        doi:10.11809/scbgxb2015.09.039

        中圖分類號:TJ610

        文章編號:1006-0707(2015)09-0158-04

        收稿日期:2015-03-20

        基金項目全軍軍事類研究生資助課題“陸軍無人化作戰(zhàn)體系效能評估方法研究”(2014JY185)

        本文引用格式:楊仁.基于Bayes理論改進的系統(tǒng)可靠性綜合MML法[J].四川兵工學報,2015(9):158-161.

        Citationformat:YANGRen.ImprovedMMLMethodofSystemReliabilitySynthesisBasedonBayesianTheory[J].JournalofSichuanOrdnance,2015(9):158-161.

        ImprovedMMLMethodofSystemReliabilitySynthesis

        BasedonBayesianTheory

        YANGRen

        (No.710ResearchandDevelopmentInstitute,ChinaShipbuildingIndustryCorporation,Yichang443003,China)

        Abstract:In order to solve the problem that MML method cannot be directly used for reliability synthesis in the case of zero-failure date, an improved MML method based on Bayesian theory was proposed, and it used Bayesian method to estimate the reliability of zero-failure unit. Through analysis and comparison, the rationality of improved MML method had been validated. The results are neither aggressive nor conservative. In order to make the reliability synthesis more close to the true value, the prior information should be used correctly.

        Keywords:Bayesiantheory;reliabilitysynthesis;MMLmethod;datetransform

        系統(tǒng)可靠性綜合評估通常采用“金字塔”式的評估模式[1],按照組部件——分系統(tǒng)——系統(tǒng)的順序,依據(jù)系統(tǒng)可靠性結(jié)構(gòu)框圖逐級向高一級進行可靠性綜合,最后得出系統(tǒng)的可靠性評估值。

        魚雷、水雷等現(xiàn)代武器裝備,采用的技術(shù)越來越先進,結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜且可靠性指標也越來越高,分配到各分系統(tǒng)、組部件的可靠性指標就更高,按傳統(tǒng)的評估方法需要的樣本量將十分驚人,成本非常之高昂,采購方和承制方都難以接受,因此采用適宜的可靠性綜合方法對系統(tǒng)可靠性指標進行評估成為一種可行的方式。目前,工程上進行系統(tǒng)可靠性綜合常用的方法有:MML法(修正極大似然估計方法)、SR法(逐次壓縮方法)、L-M(Lindstrom)方法等,通過隨機模擬比較,MML方法是成敗型串聯(lián)系統(tǒng)幾種偏保守方法中最不保守的[2],即近似限比較準確,但是存在不能考慮無失效單元的缺點。在高可靠性產(chǎn)品試驗時,出現(xiàn)0失效單元的情況是經(jīng)常存在的,因此需要對MML法進行優(yōu)化以提高其適應(yīng)性。本文基于Bayes理論提出了MML法的一種改進方法,彌補其在高可靠性產(chǎn)品系統(tǒng)可靠性綜合時存在的不足。

        1試驗數(shù)據(jù)等效轉(zhuǎn)換

        可靠性綜合評估的首要工作是將不同類型的試驗數(shù)據(jù)等效轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一類型的試驗數(shù)據(jù),對成敗型產(chǎn)品進行可靠性綜合,按照單元服從總體的思路,需要把系統(tǒng)組成單元、部件的非成敗型試驗數(shù)據(jù)按照一定的方法折算為成敗型數(shù)據(jù)進行處理;另一方面,在不知道產(chǎn)品的壽命分布時,如果取產(chǎn)品的試驗時間等于任務(wù)時間,并在試驗時間終止時記錄產(chǎn)品是否失效,這樣得到的試驗數(shù)據(jù)即為成敗型數(shù)據(jù)。MML法是將系統(tǒng)看作二項分布進行系統(tǒng)可靠性綜合,對于非成敗型數(shù)據(jù)需要將其轉(zhuǎn)化為成敗型數(shù)據(jù),目前常用的轉(zhuǎn)換方法是點估計下限法[3]:

        對成敗型產(chǎn)品,假設(shè)進行了N次試驗,成功了S次,則可靠度的極大似然估計為

        (1)

        其置信度為γ的經(jīng)典非隨機化可靠度最優(yōu)置信下限RLC為[4]

        (2)

        在已知待轉(zhuǎn)換單元的壽命分布時,可以按照該分布特征求可靠度極大似然估計值及其置信下限,基于可靠度極大似然估計和γ置信度下可靠度最優(yōu)置信下限分別相等的思想,可以建立如下等效數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換公式:

        (3)

        用不完全貝塔函數(shù)還可以表示為

        (4)

        其中, N′為折算成成敗型試驗的等效試驗次數(shù),S′等效成功次數(shù),N′,S′可取非負小數(shù)。

        2MML綜合方法的不足與改進

        2.1MML綜合方法介紹

        (5)

        (6)

        (7)

        則系統(tǒng)級的等效試驗數(shù)N,失效數(shù)F分別為

        (8)

        其中:(ni,fi)為第i個單元的試驗數(shù)及失效數(shù),i=1,2,…,m。(n0,f0)為系統(tǒng)級試驗數(shù)及失效數(shù)。

        現(xiàn)假定某系統(tǒng)由3個單元串聯(lián)組成,系統(tǒng)級試驗數(shù)據(jù)為(2,0),3個單元試驗數(shù)據(jù)分別為:n1(5,0)、n2(10,0)、n3(60,0),求置信度γ=0.7時的系統(tǒng)可靠度下限。

        針對上述試驗數(shù)據(jù),用MML綜合方法式(7)可以發(fā)現(xiàn)分子和分母都出現(xiàn)了為0的情況,此時MML法根本無法用;若僅有個別單元失效數(shù)為0時,其可靠度的極大似然估計為1,計算結(jié)果顯然會比較冒進。

        此例雖然可以利用L-M法進行綜合,但若各單元的試驗數(shù)據(jù)為n1(5,0)、n2(5,0)、n3(5,0)時,通過計算可以看出,應(yīng)用L-M計算的系統(tǒng)可靠度下限完全一致,也就說單元2、3進行10次、60次無故障試驗與均進行5次無故障試驗評估出的系統(tǒng)可靠度置信下限是一樣的,這顯然沒有充分利用單元的試驗信息,評估的結(jié)果比較保守。

        MML法作為系統(tǒng)可靠性綜合中一種較好的方法,唯一的不足是沒有考慮0失效單元。因此,針對高可靠性產(chǎn)品經(jīng)常出現(xiàn)0失效單元的情況,需要對MML法做適當改進,才能擴大其應(yīng)用范圍,得到較為精確的評估結(jié)果。

        2.2改進的MML綜合方法

        MML法的不足在于對0失效單元可靠度的點估計上,當失效數(shù)為0時,其極大似然估計為1,顯然不合理,而且0失效單元越多,利用MML法得到的可靠性結(jié)果無疑是很冒進的。因此0失效單元不能簡單的用1作為其可靠度點估計,一個單元出現(xiàn)0失效說明其可靠度較高,而且隨著試驗量越大,其可靠度值越大,越接近1,但不能等于1,此時我們可以利用Bayes方法對0失效單元進行點估計,使其更接近真值。此處以二項分布為例,其他分布試驗數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為二項分布試驗數(shù)據(jù)。二項分布的共軛驗前分布服從β(R|s0,f0)[6],有先驗信息時根據(jù)先驗信息求出參數(shù)(s0,f0)。

        當無先驗信息時,驗前分布有3種取法[7],即

        1) Reformulation 方法:

        2) Box-Tiao方法:

        3) Bayes假設(shè):

        在以上3種方法中,Box-Tiao方法評定結(jié)果與精確置信限最接近,因此建議采用Box-Tiao方法進行無信息Bayes評定[8]。

        設(shè)產(chǎn)品的成功率為R,對其進行n次試驗,失效f次,記為(n,f),其似然函數(shù)為

        (9)

        先驗分布為π0(R)時,其后驗分布為

        (10)

        在平方損失函數(shù)下,參數(shù)R的Bayes估計為

        (11)

        先驗分布采用Box-Tiao方法選取時,R的點估計為

        (12)

        基于Bayes理論改進的MML法主要是對0失效單元點估計的計算,改進后的MML公式

        (13)

        式(13)中

        當單元的失效數(shù)為0時,由于Bayes評定理論利用了驗前信息,使0失效單元的點估計無限接近1而非1,避免了評定結(jié)果的冒進性。

        3實例分析

        某型武器裝備由電子單元(指數(shù)分布)、安全保險單元(二項分布)、火工品動作單元(二項分布)、火箭發(fā)動機(二項分布)4個單元串聯(lián)組成,其中系統(tǒng)級試驗進行了10次,失效0次,各組成單元試驗數(shù)據(jù)如下:

        電子單元:試驗T=3 120 h,失效r=1次,任務(wù)時間為t0=100 h;

        安全保險單元:試驗n2=100次,失效f2=1次;

        火工品動作單元:試驗n3=60次,失效f3=0次;

        火箭發(fā)動機:試驗n3=40次,失效f3=0次;

        試評估γ=0.7時,系統(tǒng)可靠度置信下限。

        根據(jù)試驗數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),4個單元中只有電子單元試驗數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為成敗型數(shù)據(jù),計算步驟如下:

        可靠度置信下限:

        下面分別用改進MML法、MML-SR、L-M法對該系統(tǒng)進行可靠性綜合:

        1) 采用改進MML法。4個單元中火工品動作單元和火箭發(fā)動機在試驗中均出現(xiàn)了失效數(shù)為0的情況,因此需要利用Bayes方法求點估計,在此試驗前雖然進行了部分試驗,但技術(shù)狀態(tài)未完全固化,且出現(xiàn)故障后進行了改進,這里按無驗前信息進行處理,采用Box-Tiao方法,計算可得:

        利用式(13)計算得系統(tǒng)等效試驗數(shù):N′=41.03, F′=2.49

        綜合后系統(tǒng)級的試驗數(shù)和失效數(shù)分別為

        2) 采用CMSR法[9]。由于上述試驗數(shù)據(jù)中,無失效單元的試驗次數(shù)不是最小的,因此MML-SR法不對試驗數(shù)據(jù)進行壓縮,計算公式等同與MML法,試驗數(shù)據(jù)帶入式(7)計算得:

        系統(tǒng)等效試驗數(shù)和失效數(shù)分別為N′=38.12, F′=1.57。

        則系統(tǒng)級的試驗數(shù)和失效數(shù)分別為N=48.12, F=1.57。

        由于MML-SR法未對無失效單元試驗數(shù)據(jù)進行壓縮,仍然采用MML法公式進行計算,得到的結(jié)果依然有些冒進,由此也可以看出MML-SR法在某些情況下也難以修正MML法存在的冒進估計。

        3) 采用L-M法[10]。系統(tǒng)級的等效試驗數(shù)及失效數(shù)分別由下式確定:

        試驗數(shù)據(jù)帶入上式計算得系統(tǒng)等效試驗數(shù)和失效數(shù)分別為N′=37.71, F′=1.92。

        系統(tǒng)級的試驗數(shù)和失效數(shù)分別為N=47.71, F=1.92。

        通過3種方法計算比較可以發(fā)現(xiàn):采用改進后的MML法綜合得到的結(jié)果介于MML-SR法和L-M之間。采用MML-SR法計算時,由于無失效單元的試驗次數(shù)不是最小的,因此MML-SR法未對無失效單元試驗數(shù)據(jù)進行壓縮,仍然直接使用火工品動作單元和火箭發(fā)動機的可靠度極大似然點估計1進行計算,因此綜合的結(jié)果無疑是冒進的;眾所周知L-M法計算的結(jié)果比較保守,也就是說基于Bayes理論改進的MML法計算的結(jié)果介于冒進和保守之間,通過實例可以看出基于Bayes理論改進的MML法的合理性。

        4結(jié)束語

        在武器裝備可靠性較高,試驗結(jié)果中無失效經(jīng)常存在的情況下,MML法的局限性導(dǎo)致難以直接應(yīng)用其進行系統(tǒng)可靠性綜合,基于Bayes理論改進后的MML法能夠較好的解決試驗結(jié)果中零失效的情況,因其利用了驗前信息,避免了直接利用試驗數(shù)據(jù)導(dǎo)致的冒進且也不保守,因此是進行武器裝備系統(tǒng)可靠性綜合較好的方法。應(yīng)用改進后的MML法關(guān)鍵是要正確利用驗前信息,才能使系統(tǒng)可靠性綜合結(jié)果真實反應(yīng)產(chǎn)品實際可靠性水平。

        由于系統(tǒng)組成各單元相互間會有影響,各單元獨立模擬進行試驗很難跟實際情況一致,無論哪種可靠性綜合方法都難以考慮這種影響,因此應(yīng)盡可能多的開展系統(tǒng)級可靠性試驗,減少可靠性綜合方法無法消除的誤差,才能有效提高系統(tǒng)可靠性評估近似限。

        參考文獻:

        [1]王中華.小子樣條件下大型復(fù)雜系統(tǒng)可靠性評估方法及其在艦船上的運用[D].上海:上海交通大學,2003.

        [2]金碧輝.系統(tǒng)可靠性工程[M].北京:國防工業(yè)出版社,2004.

        [3]陳慶.空間推進系統(tǒng)可靠性評估方法的改進[J].火箭推進 2012(4):49-55.

        [4]周源泉.質(zhì)量可靠性增長與評定方法[M].北京:北京航空航天大學出版社,1997.

        [5]周桂良,黃凱,許琳,等.基于定時、定線路的上下班拼車方案設(shè)計與實現(xiàn)[J].重慶工商大學學報:自然科學版,2014,31(12):54-58.

        [6]甄昕,劉孟凱,王淼.可靠性數(shù)據(jù)常用綜合方法研究[J].戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù) 2005(1):15-19.

        [7]張志華.可靠性理論及工程應(yīng)用[M].北京:科學出版社,2012.

        [8]龔慶祥.型號可靠性工程手冊[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007.

        [9]金星,洪延姬,張明亮.二項分布單元可靠性評定方法的討論[C]//全國生產(chǎn)工程第九屆年會暨第四屆青年科技工作者學術(shù)會議論文集,2004,109-112.

        [10]潘吉安.可靠性維修性可用性評估手冊[M].北京:國防工業(yè)出版社,1995.

        [11]王鵬,鄭貴省,王元.基于ArcGISServer的車輛調(diào)度管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].重慶工商大學學報:自然科學版,2014,31(11):62-69.

        [12]胡昌壽,周正伐,周熾九.航天可靠性設(shè)計手冊[M].北京:機械工業(yè)出版社,1999.

        (責任編輯楊繼森)

        久久国产精品一区av瑜伽| 伊人网视频在线观看| 2021国产最新无码视频| 久久精品国产亚洲av蜜臀久久 | 午夜影视免费| a级毛片高清免费视频就| 免费一区啪啪视频| 久久精品亚洲乱码伦伦中文| 桃红色精品国产亚洲av| 精品成人av一区二区三区| 久久久久久亚洲AV成人无码国产| 大岛优香中文av在线字幕| 精品人妖一区二区三区四区| 国产免费av片在线播放 | 欧美日韩一区二区综合| 国产精品无码无片在线观看3D| 亚洲色图偷拍自拍亚洲色图| 亚洲av福利天堂一区二区三| 国产精品亚韩精品无码a在线| 成人午夜视频一区二区无码| 国产洗浴会所三级av| 国产播放隔着超薄丝袜进入| 亚洲av无码一区二区三区在线| 亚洲AV成人无码天堂| 日本一区二区三区四区啪啪啪| 国产女主播在线免费看| 国产欧美精品aaaaaa片| 一本一道久久a久久精品综合| 久久精品国产亚洲综合色| 一区二区三区在线观看人妖| 特黄aaaaaaaaa毛片免费视频 | 中文字幕日韩人妻在线| 亚洲一区二区懂色av| 少妇久久久久久人妻无码| 香蕉久久人人97超碰caoproen| 国产精品白浆免费观看| 亚洲第一网站免费视频| 欧美日韩一区二区三区在线观看视频 | 亚洲中文字幕乱码免费| 日本一区二区三区四区在线视频| 日本真人做人试看60分钟|