一、威布尔分布参数估计新方法研究（论文文献综述）
孙博[1]（2021）在《基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估》文中研究表明数控机床作为装备制造业的“工业母机”,其可靠性水平已成为影响行业发展的重要技术指标之一,而保障关键功能部件的可靠性是保障数控机床可靠性水平的重要途径。数控机床关键功能部件的可靠性评估方法不仅用于可靠性水平的考核,还能为可靠性设计、可靠性增长及预防性维修提供重要依据。因此,研究数控机床关键功能部件可靠性评估方法以获取准确的评估结果具有重要的研究意义和工程价值。故障数据是可靠性评估的重要依据,然而随着数控机床关键功能部件可靠性水平的不断提升,可靠性试验周期不断延长,致使有限时间内获取的故障数据严重不足,而仅凭有限的故障数据所得出评估结果的精度较低。在数控机床关键功能部件的全寿命周期中,蕴藏着多源的可靠性信息,但其中存在着部分缺失、获取困难等弊病,若能充分利用这些不完善的信息可弥补故障数据的不足,并提升可靠性评估精度是亟待解决的难题。目前基于多源信息融合的可靠性评估研究通常是将相同维度的信息进行融合,信息源相对单一,易导致评估结果偏差较大,故在保证融合误差最小的前提下,需完善不同来源的信息进行融合的方法。综上,在“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项的资助下,提出了基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估方法:针对其故障模式多样的特点,以混合威布尔分布为可靠性模型,对区间删失的前期产品可靠性信息、混合不确定的可靠性仿真信息、专家的模糊判断信息、非线性的性能退化信息和右删失的小样本故障等信息进行深入挖掘并融合以评估数控机床关键功能部件可靠性,并以伺服刀架和主轴为例,验证该方法能有效提高可靠性评估的精度。论文主要研究内容如下:（1）针对数控机床关键功能部件前期故障数据存在记录不完整、无准确的故障时间等问题,提出一种考虑区间删失数据的可靠性评估方法。在建立含有区间删失数据的似然函数基础上,采用期望最大化（Expectation Maximization,EM）算法和Delta方法分别进行点估计和区间估计,并通过蒙特卡洛仿真对所提出的方法进行了验证;且将该方法应用在伺服刀架和主轴的可靠性评估中,得到了前期产品的可靠性评估结果。（2）为获得作为数控机床关键功能部件可靠性评估信息源的可靠性仿真信息,提出基于混合不确定性的可靠性仿真方法。从数控机床关键功能部件的功能原理入手,采用“功能-运动-动作”方法建立了故障树;通过扩展的概率盒理论和变异系数对认知不确定性进行量化,并将数控机床关键功能部件作为一种多状态的可维修系统,利用双层蒙特卡洛的方法实现混合不确定性的可靠性仿真;最后应用该方法获取了伺服刀架的可靠性仿真结果,并采用Birnbaum重要度对各子系统的重要度进行评价。（3）为融合前期产品的可靠性信息、专家信息和可靠性仿真信息以得到产品可靠性评估的先验信息,搭建了基于串行结构的信息融合框架。采用“最优最劣”法和模糊理论建立专家系统,并以前期产品的可靠性评估结果作为基础,获取专家对现有产品的可靠性水平判断结果,进而通过贝叶斯融合方法与可靠性仿真信息融合,再利用改进的重要性重采样算法获取最终的多源信息融合结果。（4）为弥补混合威布尔分布在小样本情况下可靠性评估精度低的不足,提出一种考虑右删失数据的小样本可靠性评估方法。由非线性的退化过程预测出故障前的时间,并与小样本的故障数据进行融合;将多源信息融合结果作为先验信息,通过条件概率密度函数进行数据分类,再依据基于马尔科夫链蒙特卡洛方法对各子分布的参数进行求解;最后采用仿真和实例分析评价所提方法的精度。依据本文提出基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估的方法,获取伺服刀架和主轴可靠性评估结果,且验证了可有效提升评估结果的精度,从而为后续开展可靠性设计、可靠性增长及预防性维修等提供重要的技术手段。
黄武枫[2]（2021）在《风电场风速概率分布及其拟合模型研究》文中指出近年来,风电发展十分迅速,为了更好地利用风能资源,对风速概率分布进行研究分析是十分必要的。风电场选址、调度需要对该地风能总量进行评估,其中风速概率分布是评估风能总量的关键所在。为此,本文围绕风电场风速概率分布及其拟合模型展开研究分析。风电场风速概率分布主要使用分布模型进行研究,其中进行参数估计是分布模型实际应用的基础。本文首先研究风速概率分布模型的参数估计方法,并使用极大似然法、矩估计法、最小二乘法对主要的拟合分布模型进行参数估计的推导。同时,研究分布模型的概率分布曲线与累积分布曲线,总结概率密度与累积分布曲线的特点。此外,本文还首次提出了混合广义极值分布以及降落模型两种新方法,并着重对降落模型的建模步骤进行论述。拟合模型的优劣需要使用拟合优度指标进行校验,在总结的概率密度曲线与累积分布曲线特点的基础上,分析各拟合优度指标受风速区段影响的敏感度,得出需要选用多个拟合优度指标进行精度校验的结论。一般而言,风速概率分布主要分为单峰类型与双峰类型两大类,通过分析单峰实际算例的统计数据发现:单峰类型风速概率分布多呈现“尖峰肥尾”的特性,即偏度与超峰度大于零。而双峰类型风速概率分布的统计标准差偏大,风速数据之间的离散程度高。使用降落模型与众多的分布拟合模型进行两类风速概率分布进行拟合分析,降落模型均取得最优的拟合精度,表明了该模型具有适用性广、精度高的优点。因此,使用降落模型能更好地反映风速资源分布情况。
杜文然[3]（2021）在《动车组系统运用可靠性评估方法研究》文中进行了进一步梳理动车组的运用可靠性是铁路行业内关注的重要问题。动车组结构功能复杂,运行环境多样,研究动车组运用可靠性评估方法,对于掌握动车组故障规律,优化动车组维修策略,提升动车组可靠性水平,保障铁路系统安全运营具有重要意义。本文以动车组及其子系统为研究对象,基于铁路动车组实际运营中的故障数据,采用统计学、可靠性理论、最优化、机器学习以及神经网络等相关理论与技术,对动车组运用可靠性进行分析与评估。主要研究内容及结论如下:（1）对动车组车体及车端连接系统、转向架系统、供风及制动系统、高压牵引系统、网络控制系统的基本组成结构进行分析,在此基础上建立各系统的故障树模型,并采用最小割集的方法,确定各系统的薄弱环节。（2）基于威布尔分布模型,计算动车组各子系统的累积故障概率函数、可靠度、平均故障间隔里程、故障率函数等相关可靠性指标,并对动车组整体系统的可靠性进行评估;采用最优化理论,将Adam优化算法应用到威布尔分布的参数估计中,试验验证结果表明,应用Adam优化算法得到的分布模型能够提升拟合结果的精确度。（3）以机器学习和神经网络算法为基础,对动车组平均故障率进行预测。基于现有的动车组平均故障率计算方法,统计出动车组的平均故障率数据;建立EMD-LSTM动车组平均故障率预测模型,并对未来动车组平均故障率的值进行预测。预测结果表明,该模型对于平均故障率值的预测能够达到一定的精度,能够有效预测平均故障率的变化趋势。（4）以动车组运用可靠性分析的需求以及系统设计原则为基础,利用Python语言+Flask框架,设计开发了动车组运用可靠性分析系统。实现了动车组故障数据管理、可靠性数量指标计算及动车组平均故障率预测等功能,该系统操作简单,提高了动车组运用可靠性分析的实用性以及动车组运用可靠性分析工作的效率。
戴雨轩[4]（2021）在《基于模糊层次分析法的数控滚齿机可靠性评估方法研究》文中研究说明自新中国成立以来,我国已经建成独立、门类较齐全的工业体系。装备制造业作为工业发展的必要保障,向来是业内人士关注的重点。数控机床作为装备制造业中不可或缺的一部分,成为我国国防安全及产业安全的重要保障。数控机床的可靠性作为其核心竞争力,成为学界乃至业界的重要课题。随着大型齿轮在船舶、电力等行业的大量应用,对制造加工大型齿轮的数控滚齿机也提出了更高的要求。本文主要研究数控滚齿机的评估方法,主要研究内容如下:（1）对数控滚齿机进行故障数据采集和可靠性建模。根据数控滚齿机特性选择定时截尾试验方案收集数据,用最小二乘法估计参数,得出单威布尔分布的拟合曲线并发现数据点和拟合曲线差距较大存在拐点,随后用两重混合威布尔分布进行拟合,得出拟合曲线与数据点基本符合。计算得到数控滚齿机的MTBF估计值为317.0117小时。（2）对数控滚齿机进行可靠性分析。采用故障模式及影响分析方法（FMEA）处理数控滚齿机故障数据,划分数控滚齿机子系统,并对整机进行了故障部位和故障模式的分析,对故障率较高的三个子系统进行了故障模式和故障原因的分析,得到了系统危害度,进而得出影响数控滚齿机可靠性的子系统危害度排序。结果显示危害度远高于其他的三个子系统,分别是电气系统、主轴部件和液压系统。（3）提出了基于改进模糊层次分析法的可靠性分配方法。以液压系统为例,通过专家打分的方法,让两位专家给出权重模糊互补判断矩阵,通过转换和综合两位专家的意见,可得到液压系统的权重向量和各个因素的排序向量,最终得到液压系统的总排序,得出机床油路复杂程度较高分配了较低的可靠度,供油站复杂程度较低分配了较高的可靠度。（4）提出了一种考虑产品生命周期性价比的可靠性增长规划联合建模方法。通过最小化产品生命周期成本来确定最优的产品发布时间和可靠性增长测试资源分配。利用一个数值例子说明了所提出的关键建模方法。在产品发布时间、可靠性以及成本等方面与传统可靠性增长规划方法进行比较,通过比较分析得到,联合建模方法可以在产品可靠性降低的可接受条件下,得到最优的发行时间和最低的产品生命周期成本。
王志达[5]（2021）在《基于汉密尔顿蒙特卡罗算法的数控刀架贝叶斯可靠性评估》文中研究说明数控刀架是数控机床的核心功能部件,其可靠性水平与整机的可用性密切相关。因此研究数控刀架的可靠性对于提升国产数控机床的可靠性水平,减少与国外先进水平的差距具有重要意义。针对数控刀架在实际试验过程中所产生的故障数据,需要对其进行可靠性建模评估。然而在新时代和机床专项的背景下,面对高可靠性、小批量生产的数控刀架,在进行可靠性试验的过程中,呈现了故障数据小样本的局面。处理大样本数据的经典统计方法不再适用解决此类问题,如何解决小样本数据的评估问题变得愈发重要,对展开国产数控刀架的可靠性全面研究具有重要学术意义以及工程应用价值。本文以某国产型号为SLT**的数控刀架为研究对象,基于贝叶斯框架研究了如何解决数控刀架小样本可靠性评估的问题,具体的研究工作如下:1.确定数控刀架小样本可靠性评估模型。将两参数威布尔分布作为数控刀架的小样本评估模型,基于贝叶斯的理论框架推导模型参数的后验分布,并指出解决小样本评估的两大关键点:确定先验分布和计算后验分布,将平均故障间隔时间MTBF作为可靠性评估指标,并结合参数模型进行了理论推导。2.建立了模型参数的先验分布。选择与研究对象相近且具有大样本数据的数控刀架作为参考系统,通过专家打分法定性给出可靠性水平对比;通过建立专家等级排序评价指标体系,基于层次分析法计算出专家判断的权重;基于参考刀架在选定分位数处的时间函数值和可靠性水平的高低对比,最终通过专家打分的方法,建立了提取专家判断信息,并通过数学转换的技巧将专家判断结果转化为参数先验分布的流程。3.解决后验分布参数无解析解的问题,从两个角度出发:M-H算法和传统贝叶斯软件Win BUGS。具体开发了MCMC算法族中的基本算法:Metropolis-Ha stings算法,结合研究对象的样本模型研究了算法中的建议分布、接受概率、迭代步骤等并在MATLAB中编程实现,运行计算了可靠性指标结果;基于传统的贝叶斯分析软件Win BUGS,研究建立了威布尔参数的BUGS模型,细致给出了参数的仿真流程,从六个角度出发,全面对比不同迭代次数下参数的收敛性,得到处于收敛状态下的参数仿真估计值,并最终完成可靠性指标计算。4.针对传统MCMC算法迭代效率低、收敛速度慢和Win BUGS软件停止更新的问题,采用了贝叶斯分析新工具Stan执行HMC算法更高效率地解决参数无解析解的问题。结合小样本可靠性模型研究建立参数的Stan概率模型,在Rstudio平台下编写了执行HMC算法的抽样程序,从六个角度判断参数的收敛,以更少的迭代次数得到参数的仿真估计值,并完成可靠性指标的计算。5.基于马氏链收敛速度的角度,对比了传统MCMC、Slice和HMC算法的结果;基于通用性的角度,将Stan的运算结果与网格近似法进行了对比;Stan作为新型贝叶斯分析工具,具有迭代效率高和通用性广的优点,对于其他复杂的贝叶斯统计模型,具有很好的通用延展性。
马良[6]（2021）在《患者住院时长的分布和预测 ——基于直肠癌患者的实证研究》文中研究表明住院时长是医院合理分配病房床位的重要依据,是医院运转速度、医疗水平以及工作质量的重要体现。长期以来,患者住院周期长和病房床位周转率低的问题一直困扰着医院管理者。为了提高医疗资源的利用率以及缓解患者住院的经济压力,对患者住院时长深入研究势在必行。本文基于国内某三甲医院肿瘤科室五年多的直肠癌患者住院数据,对患者住院时长的分布和预测进行研究,为医院管理者在医疗资源的调度安排上提供一些参考。实际情况中,患者住院时长数据分布是不对称的,住院时长的均值无法体现实际住院时长分布的特征,医院管理者以住院时长均值为依据所作的决策可能会导致病床分配不合理,从而产生不必要的损失。因此,找出合适的分布模型来拟合住院时长具有重要意义。本文采用GMM拟合住院时长的经验概率分布,通过EM算法对模型进行参数估计,以AIC等统计量作为拟合效果的衡量指标。实证分析结果表明GMM在患者住院时长分布的拟合上,性能优于以往研究中常用的对数正态分布、伽马分布和威布尔分布,这为研究住院时长的分布提供新的思路。此外,分布拟合的研究只是通过住院时长数据来研究其分布形态,并不能体现出究竟有哪些因素影响着患者的住院天数。所以本篇论文还将当下热门的机器学习技术应用到住院时长的研究中,利用XGBoost算法建立住院时长预测模型,对影响住院时长的若干特征变量进行分析,然后以此预测患者的住院时长是否延长。实证分析将该模型与传统的CART决策树模型和逻辑回归模型进行对比,结果证明基于XGBoost算法构建的模型有更高的准确率和可靠性,这为住院时长的预测研究提供了参考。在对住院时长分布的研究方面,本文提出了用GMM拟合患者住院时长分布的方法,有效的解决了以往传统单一分布拟合效果不好的问题;在对住院时长预测方面,本文将XGBoost算法引入,建立了基于XGBoost算法的预测模型,展现了影响住院时长的特征变量,预测效果比起以往传统的预测模型也有一定的提升。
宋宇飞[7]（2021）在《融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估》文中进行了进一步梳理航天器、舰艇、数控机床等大型机电系统的可靠性分析与评估是保证系统安全、高效运行的重要手段。然而,随着现代大型机电系统的智能化、数字化和集成化程度不断提高,不仅系统中部件数量、种类剧增,而且部件、模块及子系统的功能和构成日益复杂。在设计、生产、服役过程中,由于实验不完备、设计缺陷、加工误差、认知局限及工作环境等因素,影响复杂系统可靠性的不确定性信息更加多样化;同时系统部件、模块及子系统等相互间的作用关系高度耦合,导致复杂系统的失效特征更加复杂。但是,目前传统的可靠性分析与评估方法主要针对随机-参数不确定性和冗余系统共因失效,不满足以多源不确定性及相关失效为特点的现代大型机电系统可靠性评估需求。因此,为保证有效、准确地分析与评估现代大型机电系统的可靠性,开展综合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性评估具有重要的意义与价值。为解决上述难题,本文在国家自然科学基金委项目的资助下,在研究随机-参数不确定性及共因失效的基础上,以多源不确定性及从属失效下的系统可靠性评估为核心,从多源不确定性统一量化、从属失效下可靠性评估、综合可靠性评估方法等方面展开研究,建立融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估框架,并在工程实例中验证其可行性。本文主要的研究工作如下:（1）构建基于显式分析方法和β因子模型的区间贝叶斯网络,实现随机-参数不确定性下复杂系统的可靠性分析与评估。区间贝叶斯网络是传统贝叶斯网络的一种拓展模型,可有效地表征随机不确定性和参数不确定性。同时,为综合评估共因失效对系统可靠性的影响,通过在贝叶斯网络中增添独立节点的方式,将β因子模型引入区间贝叶斯网络中,从而建立基于显式分析方法与β因子模型的区间贝叶斯网络。针对上述构建的区间贝叶斯网络无法分析多阶共因失效的问题,借助马尔可夫方法对相关失效系统的建模优势,构建非精确连续时间马尔可夫链。通过仿真分析与实例验证,证明提出的方法可有效综合评估随机-参数不确定性及共因失效下复杂系统的可靠性。（2）构建基于copula理论的非时齐连续时间马尔可夫链,实现随机-参数不确定性及确定从属失效下系统的可靠性分析与评估。马尔可夫模型中表征部件相关失效的状态转移率取值多依赖专家经验与主观假设,以致可靠性评估结果的可信度较低。为解决上述问题,将copula理论引入连续时间马尔可夫链中,详细阐述通过copula函数计算马尔可夫状态转移速率的方法,从而提出基于非时齐连续时间马尔可夫链的确定从属失效系统可靠性分析方法。同时,为综合评估随机-参数不确定性对系统可靠性的影响,运用区间值表征部件寿命分布的不确定性参数。针对马氏链建模与求解时面临的状态爆炸问题,应用分层模型降低马氏链的规模。经仿真分析及实例验证,证明该方法可有效实现随机-参数不确定性及从确定属失效下系统的可靠性分析与评估。（3）构建概率盒贝叶斯网络,解决系统可靠性分析中多来源不确定性的统一量化问题。针对实际系统可靠性建模中多种不确定性共存的问题,运用概率盒统一量化证据结构体、概率分布、区间分布、区间信息等多种表征形式的不确定性参数。结合贝叶斯网络对不确定性的建模与推理优势,提出一种概率盒贝叶斯网络,并明确定义网络的推理机制。通过仿真分析及实例验证,证明该模型可有效实现多源不确定性下系统的可靠性分析与评估。（4）构建基于copula理论的概率盒贝叶斯网络,实现融合多源不确定性及确定从属失效的系统可靠性分析与评估。为综合考虑多种形式的不确定性参数及确定从属失效对复杂系统可靠性的影响,建立基于copula理论的概率盒贝叶斯网络,该模型将求解多部件联合分布的m维积分运算转化为2m个差分运算,计算效率高。经仿真分析与实例验证,证明上述方法可有效地实现融合多源不确定性及确定从属失效下的系统可靠性综合评估。（5）构建基于仿射算法的概率盒贝叶斯网络,实现融合多源不确定性及非确定从属失效的系统可靠性分析与评估。面对实际工程中更为常见的非确定从属失效问题,基于copula理论的相关性分析方法不再适用。为解决上述问题,提出基于仿射算法的概率盒贝叶斯网络。通过与Frechet不等式对比,该方法的计算结果不确定度小,效果更好。经实例分析,证明该方法可有效地实现多源不确定性及非确定从属失效下的系统可靠性综合评估。从理论模型、数学推理、仿真与实例分析,均证明本文构建的融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估方法是有效的,对现代机电系统的可靠性评估具有较高的实用价值和指导意义。
袁海晟[8]（2021）在《基于威布尔分布的可靠性鉴定试验方案设计》文中认为可靠性是指产品在规定的条件下,规定的时间内完成规定功能的能力。随着我国工业化水平的不断提升,无论是军工产品还是民用产品,对产品的可靠性要求都在不断提高。产品的可靠性水平由设计、制造加工和维护等多个环节共同决定。其中,不可忽视的一环是产品正式设计定型前的可靠性鉴定试验。目前我国机械产品的可靠性鉴定试验标准,一般采用GJB 899A-2009,此标准是基于产品寿命分布服从指数分布制定的,然而机械产品的寿命却大多服从或者近似服从于威布尔分布。因此本文对这一问题进行了研究,主要包括以下内容:（1）详细的阐述了可靠性鉴定试验类型、原理、设计要求、基本参数。对威布尔分布模型进行了详细的介绍,分析了威布尔分布模型的特点和主要适用场景。（2）对定时截尾试验的原理进行了介绍。针对有替换定时截尾试验,提出了一种多样本威布尔分布更新过程的计算模型,并完成了标准试验方案设计和LQ极限质量试验方案设计。针对无替换定时截尾试验,给出了试验方案设计的数学方程组。进一步结合具体算例,将本文的方案设计和GJB 899A-2009中方案以及一种基于非齐次泊松过程的方案设计进行了仿真对比与分析,证明了本文方案的优势。（3）阐述了统计学中序贯概率比检验的原理,并介绍了由其衍生而来的序贯试验方案。针对试验中不同的故障品处理策略,分别设计了基于威布尔分布的序贯试验方案。并结合具体算例,对序贯试验方案进行了仿真分析。（4）针对寿命分布的形状参数m确定这一问题,采用了参数估计的方法修正威布尔分布的形状参数。针对鉴定试验样本量较小,估计结果受样本随机性影响较大的问题,给出了一种基于S-SMART重采样方法的小样本估计方法。并结合实际例子,应用基于S-SMART重采样方法的小样本估计方法来确定样品寿命分布的形状参数,进一步完成方案设计,并对设计出的方案进行了仿真分析。
刘子昂[9]（2021）在《小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究》文中研究表明在众多类型的失效寿命分布中,威布尔分布因具有诸多优良的性质而被广泛应用,在可靠性数据分析中起着十分重要的作用,而其中最为重要的则是对威布尔分布参数的精准估计。经典的参数估计方法往往都是建立在以大量寿命数据为基础的统计理论上的,在科技水平与制造能力飞速发展的今天,大部分产品都有了更高的可靠性保障,一些贵重的大型机械设备,无论是从试验条件考虑,或是从经济条件考虑,都难以获得大量的失效寿命数据。此时,产品的可靠性数据分析通常面临着小样本的问题,而经典的概率统计方法在对产品小样本数据的处理和参数估计中存在评估精度差的问题,进一步导致产品小样本下基于经典的概率统计方法的可靠性评估结果远不能满足工程的实际需要。对于上述问题,本文结合装发部相关科研项目,针对小样本情形下传统可靠性参数估计方法存在的问题与困难,以威布尔分布模型作为研究对象,围绕着小样本情形下的参数估计方法展开研究,具体内容如下:（1）基于自助法的贝叶斯估计方法的研究。针对贝叶斯方法中存在着先验分布难以确定,以及自助法中存在的评估精度不足等问题,本文提出一种基于自助法的贝叶斯先验分布确定方法,并利用马尔科夫链蒙特卡洛法和Open BUGS软件进行后验分布的求解,进一步将该方法应用于案例分析中,并与已有方法进行比较,对比分析验证本章方法的可行性。（2）融合加速退化数据与历史失效数据的参数估计方法研究。考虑到在实际工程中除了失效数据外,还存在着反映产品性能的退化数据,本文采用退化轨迹模型对退化数据进行建模分析。出于工程实际需要考虑,本文通过加速试验的方式收集加速退化数据,采用退化轨迹模型进行加速退化数据的处理,并将其折算到正常工作应力水平下,利用自助法将其转化为先验分布,进一步提出融合加速退化数据与历史失效数据的参数估计方法。最后,对某型橡胶圈开展工程实例论证,验证该方法的合理性与优势。（3）多故障模式下混合威布尔分布参数估计方法研究。针对复杂系统中存在的多故障模式,说明威布尔分布在对此类失效数据进行拟合时的局限性,并选用混合威布尔分布替代。根据多故障模型下失效数据的特点,本文提出一种基于模糊聚类分析的数据处理方法,采用专家评分的方式建立故障模式与失效机理间的模糊关系矩阵,计算其相似矩阵,并基于传递闭包法将模糊相似矩阵转换为等价矩阵,按照模糊聚类阈值进行分类。根据分类的结果分别利用贝叶斯方法进行威布尔分布参数估计。最后采用工程实例进行验证,说明本文提出的混合威布尔分布在处理多故障模式数据中的必要性,以及参数估计方法的有效性。
谢鲁冰[10]（2021）在《海上风电机组动态机会成组维修策略的研究》文中提出我国海岸线辽阔,海上风能资源丰富。海上风电机组距离电力负荷中心近,接入条件好,具有良好的大规模发展前景。当前,我国海上风电产业已由起步阶段步入快速发展期,虽然在海上风电机组的设计制造和建设方面积累了经验,但因海上风电机组故障率高,运维难度大,现阶段仍缺乏海上风电场运维技术方面的系统研究。作为运维技术研究的关键环节,维修策略研究能够进一步提高机组可靠性及维修可达性,起到提高海上风电场能效水平的作用,这对进一步促进海上风电产业的节能降耗具有重要的理论价值和工程实践意义。针对海上风电机组维修策略研究的关键技术问题进行了系统研究,主要研究内容如下。（1）开展了海上风电机组的可靠性分析方法研究。通过分析海上风电机组故障数据采集的重要性与局限性,针对机组故障数据有限的情况,构建了基于三参数威布尔分布的海上风电机组故障预测模型,研究了三参数威布尔分布模型的参数估计方法,在双线性回归参数估计方法的基础上引入中位数的概念,有效避免了因故障数据有限所造成的估计失真问题。通过算例对所构建的模型进行验证,结果表明,较之采用二参数威布尔分布的故障模型,采用三参数威布尔分布故障模型得出的失效率曲线与机组实际故障率拟合程度更高,可作为海上风电机组维修策略研究的技术基础。（2）研究了海上风电机组维修天气窗口时间的预测问题。基于海上风浪数据和维修任务的分级规则,采用排队理论对机组维修等待时间进行了研究。在剖析α修正因子天气窗口预测方法基础上,通过引入维修任务故障率的方法降低了人为主观因素对天气窗口预测的误差。研究结果表明,该预测方法能够进一步挖掘维修船舶等维修资源的性能空间,起到合理延长维修天气窗口时间作用,为海上维修的时间预测提供了技术依据。（3）引入海上维修天气窗口时间检验因素,并考虑海上风电机组多部件维修的相关性,构建了海上风电机组动态机会成组维修策略的数学模型,通过算例得出了预防性维修周期内的最优维修间隔时间及维修组合方案。结果表明:同时考虑经济相关性和结构相关性的动态机会成组维修策略,能够更加充分地利用海上维修窗口时间,进一步降低系统维修费用,结构相关性系数越大,组合中部件数量越多,费用节约效果愈加明显。（4）从海上风电场能效分析角度出发,对所构建的海上风电机组动态机会成组维修模型进行实例验证。分析了海上风电机组能效损失机理并提出了各项能效指标,研究了海上维修不可达性对机组能效损失的影响,针对海上风速与浪高的预测方法,将马尔科夫链预测方法与经验公式推导法进行了对比分析,验证了马尔科夫链预测方法在海上浪高预测方面的精准性。以海上风电场机组群为研究对象,通过江苏某海上风电场作为实例验证了维修模型的有效性,结果表明,海上风电场年平均上网电量提高了5.09%,停机次数降低了24.05%,维修费用降低了9.04%。
二、威布尔分布参数估计新方法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、威布尔分布参数估计新方法研究（论文提纲范文）
（1）基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床关键功能部件可靠性评估的研究现状 |
| 1.4 可靠性评估关键问题研究现状 |
| 1.4.1 可靠性模型 |
| 1.4.2 小样本可靠性评估 |
| 1.4.3 可靠性仿真 |
| 1.4.4 专家信息 |
| 1.4.5 退化信息 |
| 1.4.6 信息融合研究现状 |
| 1.5 本文的研究思路与内容安排 |
| 第2章 考虑区间删失数据的前期产品可靠性评估方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题数学描述 |
| 2.3 基于EM算法的考虑区间删失数据估计方法 |
| 2.3.1 EM算法 |
| 2.3.2 考虑区间删失数据的参数估计 |
| 2.4 基于Delta方法的区间估计方法 |
| 2.5 仿真验证 |
| 2.6 实例分析 |
| 2.6.1 主轴可靠性评估 |
| 2.6.2 伺服刀架可靠性评估 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于混合不确定性的数控机床关键功能部件可靠性仿真方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于FMA法建立故障树 |
| 3.3 不确定性量化 |
| 3.4 基于不完全维修的双层多状态可靠性仿真方法 |
| 3.4.1 蒙特卡洛仿真方法 |
| 3.4.2 数控机床关键功能部件可靠性仿真 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进的贝叶斯先验信息融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 专家系统 |
| 4.2.1 确定各标准权重 |
| 4.2.2 各标准可靠性提升因子的提取 |
| 4.3 基于改进的贝叶斯信息融合方法 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 混合威布尔分布的小样本可靠性评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机退化过程 |
| 5.2.1 Wiener过程的退化模型 |
| 5.2.2 Gamma过程的退化模型 |
| 5.2.3 逆高斯过程的退化模型 |
| 5.2.4 基于扩散过程的非线性退化建模 |
| 5.3 贝叶斯参数估计方法 |
| 5.3.1 贝叶斯方法简介 |
| 5.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法 |
| 5.4 考虑右删失数据的小样本参数估计方法 |
| 5.4.1 问题数学描述 |
| 5.4.2 混合威布尔分布先验分布 |
| 5.4.3 基于条件概率密度数据分类 |
| 5.4.4 基于MCMC子分布求解方法 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 实例分析 |
| 5.6.1 考虑退化数据的主轴可靠性评估 |
| 5.6.2 考虑右删失数据的伺服刀架可靠性评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）风电场风速概率分布及其拟合模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容与结构 |
| 第2章 风速概率分布拟合模型研究 |
| 2.1 参数估计方法 |
| 2.1.1 最小二乘法 |
| 2.1.2 矩估计法 |
| 2.1.3 极大似然法 |
| 2.2 传统风电场风速概率分布模型 |
| 2.2.1 二参数威布尔分布 |
| 2.2.2 瑞丽分布 |
| 2.2.3 Nakagami分布 |
| 2.2.4 伽马分布 |
| 2.2.5 逆高斯分布 |
| 2.2.6 Birnbaum-Saunders分布 |
| 2.2.7 对数正态分布 |
| 2.2.8 布尔分布 |
| 2.2.9 广义极值分布 |
| 2.2.10 三参数威布尔分布 |
| 2.2.11 Beta分布 |
| 2.2.12 混合威布尔分布 |
| 2.2.13 模型特征分析 |
| 2.3 混合广义极值分布 |
| 2.4 降落模型 |
| 2.5 拟合优度指标 |
| 2.5.1 决定系数 |
| 2.5.2 误差平方和 |
| 2.5.3 均方根误差 |
| 2.5.4 Kolmogorov-Smirnov |
| 2.5.5 风功率误差 |
| 2.5.6 拟合指标分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 单峰类型风速概率分布综合分析 |
| 3.1 参数估计方法对比 |
| 3.2 单峰类型实际风速概率分布拟合分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 双峰类型风速概率分布综合分析 |
| 4.1 山东烟台算例 |
| 4.2 伊朗卡夫算例 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望与后续工作 |
| 5.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 读学位期间专利情况 |
（3）动车组系统运用可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 致 谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于故障模式的可靠性评估方法研究现状 |
| 1.2.2 威布尔分布的研究现状 |
| 1.2.3 平均故障率预测方法的研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 2 基于故障树的动车组可靠性分析 |
| 2.1 动车组系统划分 |
| 2.2 故障树分析方法 |
| 2.2.1 故障树构建 |
| 2.2.2 故障树分析 |
| 2.3 车体及车端连接系统可靠性分析 |
| 2.3.1 车体及车端连接系统结构分析 |
| 2.3.2 车体及车端连接系统故障树分析 |
| 2.4 转向架系统可靠性分析 |
| 2.4.1 转向架系统结构分析 |
| 2.4.2 转向架系统故障树分析 |
| 2.5 供风及制动系统可靠性分析 |
| 2.5.1 供风及制动系统结构分析 |
| 2.5.2 供风及制动系统故障树分析 |
| 2.6 高压牵引系统故障树建立及分析 |
| 2.6.1 高压牵引系统结构分析 |
| 2.6.2 高压牵引系统故障树分析 |
| 2.7 网络控制系统可靠性分析 |
| 2.7.1 网络控制系统结构分析 |
| 2.7.2 网络控制系统故障树分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 基于威布尔分布的动车组可靠性分析 |
| 3.1 Adam优化算法 |
| 3.2 可靠性参数分析流程 |
| 3.2.1 直方图法 |
| 3.2.2 可靠度与累积故障概率 |
| 3.2.3 威布尔分布及参数估计 |
| 3.2.4 假设检验 |
| 3.2.5 失效率函数与平均故障间隔里程 |
| 3.3 动车组各系统可靠性函数计算 |
| 3.3.1 车体及车端连接系统可靠性函数计算 |
| 3.3.2 转向架系统可靠性函数计算 |
| 3.3.3 供风及制动系统可靠性函数计算 |
| 3.3.4 高压牵引系统可靠性函数计算 |
| 3.3.5 网络控制系统可靠性函数计算 |
| 3.4 动车组整车系统可靠性指标计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于EMD-LSTM的动车组平均故障率预测 |
| 4.1 经验模态分解算法 |
| 4.2 LSTM算法 |
| 4.3 动车组平均故障率预测 |
| 4.3.1 动车组平均故障率计算 |
| 4.3.2 平均故障率序列分解 |
| 4.3.3 构造时间序列及预测模型 |
| 4.3.4 模型训练过程及预测结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 动车组运用可靠性分析系统 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 系统概要 |
| 5.1.2 系统开发环境与工具 |
| 5.2 系统功能模块 |
| 5.2.1 数据管理模块 |
| 5.2.2 统计分析模块 |
| 5.2.3 直方图可视化模块 |
| 5.2.4 可靠性指标计算模块 |
| 5.2.5 平均故障率预测模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 柯尔莫哥洛夫检验的临界值表 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于模糊层次分析法的数控滚齿机可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及来源 |
| 1.2 课题的研究意义 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 |
| 1.3.1 可靠性国外研究现状 |
| 1.3.2 可靠性国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外综述简析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 数控滚齿机的威布尔分布参数估计及可靠性评价 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 可靠性试验 |
| 2.2.1 选择试验方案 |
| 2.2.2 可靠性试验数据采集 |
| 2.3 单威布尔分布建模 |
| 2.3.1 分布模型简介 |
| 2.3.2 故障数据处理 |
| 2.3.3 参数估计 |
| 2.4 两重混合威布尔建模 |
| 2.4.1 两重混合威布尔理论 |
| 2.4.2 两重混合威布尔分布模型的参数估计 |
| 2.4.3 两重混合威布尔模型拟合度检验 |
| 2.4.4 数控滚齿机可靠性评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数控滚齿机关键子系统故障分析及改进措施 |
| 3.1 FMEA方法概述 |
| 3.2 故障数据 |
| 3.2.1 建立数控滚齿机的故障数据 |
| 3.2.2 子系统划分 |
| 3.3 整机故障分析 |
| 3.3.1 故障部位分析 |
| 3.3.2 故障模式分析 |
| 3.3.3 故障原因分析 |
| 3.4 子系统故障分析 |
| 3.4.1 电气系统的故障分析 |
| 3.4.2 主轴部件的故障分析 |
| 3.4.3 液压系统的故障分析 |
| 3.5 数控滚齿机危害性分析 |
| 3.6 关键子系统的故障分析及其可靠性改进 |
| 3.6.1 电气系统 |
| 3.6.2 主轴部件 |
| 3.6.3 液压系统 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于改进的模糊层次分析法的数控滚齿机的可靠性分配 |
| 4.1 可靠性分配概述 |
| 4.2 数控滚齿机可靠性分配影响因素 |
| 4.3 可靠性分配层次模型 |
| 4.4 模糊层次分析法 |
| 4.4.1 模糊互补判断矩阵的构造 |
| 4.4.2 模糊互补判断矩阵的权重公式 |
| 4.4.3 数控滚齿机可靠性指标的分配 |
| 4.5 改进的模糊层次分析法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 数控滚齿机的可靠性增长规划及管理技术 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 考虑产品生命周期成本的联合RGP方法 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 可靠性增长成本 |
| 5.2.3 早期发布奖励或延迟发布惩罚 |
| 5.2.4 产品发布后的维护/维修成本 |
| 5.2.5 模型计算 |
| 5.3 数值算例 |
| 5.3.1 假设 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.3.3 激励或惩罚参数对决策的影响 |
| 5.3.4 联合RGP 模型与传统RGP 模型的比较分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）基于汉密尔顿蒙特卡罗算法的数控刀架贝叶斯可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及来源 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究来源 |
| 1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 |
| 1.3.1 数控刀架可靠性技术的国内外研究现状 |
| 1.3.2 贝叶斯可靠性评估的国内外研究现状 |
| 1.3.3 HMC算法以及Stan软件的国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容及其结构 |
| 1.5 论文研究创新点 |
| 第2章 建立数控刀架小样本可靠性评估模型 |
| 2.1 处理小样本的贝叶斯方法 |
| 2.2 可靠性评估基础 |
| 2.2.1 可靠性评价指标的选定 |
| 2.2.2 故障间隔时间的概率函数 |
| 2.3 数控刀架可靠性评估模型的选择以及建立 |
| 2.3.1 两参数威布尔分布概率函数 |
| 2.3.2 威布尔参数的先验分布 |
| 2.3.3 推导威布尔参数的后验分布 |
| 2.3.4 参数的后验边缘密度函数 |
| 2.3.5 数控刀架MTBF的推导以及计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于专家判断和层次分析法建立威布尔参数的先验分布 |
| 3.1 建立专家判断信息的提取流程 |
| 3.1.1 先验信息的获取与检验 |
| 3.1.2 可靠性水平定性对比 |
| 3.1.3 议题背景专家培训阶段 |
| 3.1.4 专家讨论并精炼修改议题 |
| 3.1.5 基于特尔斐法收集专家判断的结果 |
| 3.2 基于层次分析法(AHP)确定专家判断的权重 |
| 3.3 专家判断结果的融合处理 |
| 3.4 专家判断转换为参数先验分布 |
| 3.5 基于专家判断和AHP方法的案例应用 |
| 3.5.1 确定目标刀架和参考刀架 |
| 3.5.2 参考刀架大样本数据的相关检验 |
| 3.5.3 专家判断前准备工作 |
| 3.5.4 完成可靠性水平定性对比 |
| 3.5.5 专家回答具体问题 |
| 3.5.6 确定专家判断权重以及判断结果聚合处理 |
| 3.5.7 先验分布的计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于传统MCMC和 Win BUGS计算威布尔参数的后验分布 |
| 4.1 传统的MCMC方法 |
| 4.1.1 Metropolis-Hastings抽样算法 |
| 4.1.2 Gibbs抽样算法 |
| 4.2 基于M-H算法的后验分布计算及其MATLAB的编程实现 |
| 4.2.1 后验分布高维积分分母的处理 |
| 4.2.2 M-H算法在数控刀架可靠性评估的开发应用 |
| 4.2.3 M-H算法在MATLAB的运算结果分析 |
| 4.3 基于传统软件Win BUGS计算参数的后验分布 |
| 4.3.1 非标准分布的贝叶斯分析 |
| 4.3.2 建立威布尔分布参数的仿真模拟模型 |
| 4.3.3 WinBUGS的参数仿真流程 |
| 4.3.4 不同迭代次数下马尔科夫链的收敛性比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于HMC和 Stan计算威布尔参数的后验分布 |
| 5.1 汉密尔顿蒙特卡罗算法的理论基础 |
| 5.1.1 汉密尔顿动力系统 |
| 5.1.2 蛙跳技术算法 |
| 5.1.3 汉密尔顿动力系统用于MCMC中的优点特性 |
| 5.1.4 建立目标分布与Hamiltonian Dynamics的联系 |
| 5.2 基于HMC算法计算威布尔后验参数的迭代流程 |
| 5.3 贝叶斯分析的新工具—Stan |
| 5.3.1 NO-U-Turn Sampler采样器 |
| 5.3.2 基于R界面调用rstan软件包 |
| 5.3.3 基于Stan软件进行贝叶斯分析的步骤 |
| 5.4 基于HMC算法和Stan软件工具的案例分析 |
| 5.4.1 建立威布尔参数后验分布的Stan概率模型 |
| 5.4.2 基于Rstudio平台执行HMC抽样 |
| 5.4.3 后验统计量收敛诊断 |
| 5.4.4 后验参数推断 |
| 5.5 求解后验分布无解析解方法的对比 |
| 5.5.1 基于MCMC框架下的算法对比 |
| 5.5.2 HMC和网格近似法的结果对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介以及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（6）患者住院时长的分布和预测 ——基于直肠癌患者的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究思路、研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 研究内容、创新点与不足 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 1.4.3 不足之处 |
| 第2章 住院时长研究的理论基础 |
| 2.1 概率分布模型 |
| 2.1.1 单一分布 |
| 2.1.2 组合分布模型——GMM |
| 2.2 参数估计方法 |
| 2.2.1 极大似然估计方法 |
| 2.2.2 EM算法 |
| 2.3 模型拟合效果评价 |
| 2.3.1 赤池信息量准则 |
| 2.3.2 贝叶斯信息准则 |
| 2.4 分类模型介绍 |
| 2.4.1 CART算法原理介绍 |
| 2.4.2 XGBoost算法原理介绍 |
| 2.4.3 XGBoost模型参数 |
| 2.4.4 分类模型性能评价指标 |
| 2.5 本章总结 |
| 第3章 患者住院时长数据分析 |
| 3.1 患者数据基本情况 |
| 3.2 住院时长描述性统计 |
| 3.2.1 患者年龄分布特征 |
| 3.2.2 患者住院时长的分布情况 |
| 3.3 本章总结 |
| 第4章 住院时长分布拟合研究 |
| 4.1 总的住院时长分布研究 |
| 4.2 按患者性别划分的住院时长分布研究 |
| 4.2.1 男性患者的住院时长分布研究 |
| 4.2.2 女性患者的住院时长分布研究 |
| 4.3 GMM密集峰数量最优化分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第5章 基于XGBoost算法对住院时长的预测 |
| 5.1 实验环境与模型流程 |
| 5.2 实验结果及分析 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 XGBoost模型参数 |
| 5.2.3 重要特征分析 |
| 5.2.4 结果比较分析 |
| 5.3 本章总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 创新与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 系统可靠性分析与评估方法研究现状 |
| 1.2.1 基于马尔可夫方法的系统可靠性分析方法研究现状 |
| 1.2.2 基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法研究现状 |
| 1.3 不确定性及相关失效下系统可靠性分析的研究现状与发展趋势 |
| 1.3.1 考虑不确定性的系统可靠性分析方法研究现状与发展趋势 |
| 1.3.2 考虑相关失效的系统可靠性分析方法研究现状与发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第二章 随机-参数不确定性及共因失效下的系统可靠性评估 |
| 2.1 随机-参数不确定性下的系统可靠性分析 |
| 2.1.1 区间贝叶斯网络基础 |
| 2.1.2 随机-参数不确定性在区间贝叶斯网络中的传播 |
| 2.2 随机-参数不确定性及共因失效下的系统可靠性分析 |
| 2.2.1 基于区间贝叶斯网络的共因失效系统可靠性建模与研究 |
| 2.2.2 基于连续时间马尔可夫链的共因失效系统可靠性分析 |
| 2.3 实例分析:某八旋翼无人机 |
| 2.3.1 某八旋翼无人机系统可靠性建模 |
| 2.3.2 随机-参数不确定性及共因失效下的无人机可靠性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 随机-参数不确定性及确定从属失效下的系统可靠性评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于连续时间马氏链的确定从属失效系统可靠性分析方法研究 |
| 3.2.1 Copula函数的特性分析及选取 |
| 3.2.2 连续时间马尔可夫链模型分析 |
| 3.2.3 基于copula函数的非时齐马氏链建模 |
| 3.2.4 算例分析 |
| 3.3 基于copula函数的多部件从属失效系统可靠性分析方法研究 |
| 3.3.1 多部件间的确定从属失效建模与分析方法研究 |
| 3.3.2 实例研究:某型装甲车辆悬挂系统 |
| 3.4 基于马尔可夫链的随机-参数不确定性及确定从属失效分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 多源不确定性下的信息统一量化研究及系统可靠性评估 |
| 4.1 多源不确定性的量化与统一方法研究 |
| 4.1.1 概率盒的特点及分类 |
| 4.1.2 基于概率盒的多源不确定性量化及统一 |
| 4.2 多源不确定性在可靠性模型中的传播机制研究 |
| 4.2.1 基于变异系数法的部件寿命分布参数估计 |
| 4.2.2 概率盒在贝叶斯网络中的传播机制研究 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 实例研究:某火灾探测器 |
| 4.3.1 某火灾探测器系统功能概述 |
| 4.3.2 火灾探测器系统可靠性建模及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多源不确定性及从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多源不确定性及确定从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.2.1 基于概率盒贝叶斯网络的多源不确定性及确定从属失效分析 |
| 5.2.2 实例分析:某活塞式压缩机压缩系统 |
| 5.3 多源不确定性及非确定从属失效下的系统可靠性综合评估 |
| 5.3.1 基于仿射算法的非确定相关性建模研究 |
| 5.3.2 基于概率盒贝叶斯网络的非确定从属失效系统可靠性分析 |
| 5.3.3 实例分析1:某双动力刀架 |
| 5.3.4 实例分析2:某复杂机电系统 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）基于威布尔分布的可靠性鉴定试验方案设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 威布尔分布模型研究现状 |
| 1.2.2 可靠性鉴定试验研究现状 |
| 1.2.3 威布尔分布下可靠性鉴定试验研究存在的问题 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第二章 可靠性鉴定试验基本原理 |
| 2.1 可靠性试验方案设计原理 |
| 2.1.1 可靠性鉴定试验概述 |
| 2.1.2 可靠性鉴定试验方案分类 |
| 2.1.3 抽样检验 |
| 2.2 威布尔分布模型 |
| 2.3 试验参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于威布尔分布的定时截尾试验方案设计 |
| 3.1 定时截尾试验原理 |
| 3.2 有替换定时截尾试验方案设计 |
| 3.2.1 有替换定时截尾试验的标准方案设计 |
| 3.2.2 有替换定时截尾试验的LQ方案设计 |
| 3.3 无替换定时截尾试验方案设计 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 有替换定时截尾试验算例分析 |
| 3.4.2 无替换定时截尾试验算例分析 |
| 3.4.3 形状参数存在误差时的试验方案选择 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于威布尔分布的序贯试验方案设计 |
| 4.1 序贯试验原理 |
| 4.1.1 似然比检验 |
| 4.1.2 序贯概率比检验 |
| 4.1.3 基于指数分布的序贯试验方案 |
| 4.2 有替换序贯试验方案设计 |
| 4.3 无替换序贯试验方案设计 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 序贯试验的判决方式 |
| 4.4.2 有替换序贯试验算例分析 |
| 4.4.3 无替换序贯试验算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于参数估计的可靠性鉴定试验方案研究 |
| 5.1 参数估计原理 |
| 5.1.1 极大似然估计 |
| 5.1.2 贝叶斯估计 |
| 5.1.3 S-SMART重采样方法 |
| 5.2 基于参数估计的可靠性鉴定试验方案研究 |
| 5.2.1 威布尔分布参数的极大似然估计 |
| 5.2.2 形状参数的贝叶斯估计 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的成果 |
| 1.在学期间参与的研究项目 |
| 2.在学期间发表的论文 |
（9）小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 威布尔分布参数估计方法发展概况 |
| 1.2.2 小样本情形下参数估计方法 |
| 1.2.3 威布尔分布模型的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第二章 常规情形下威布尔分布参数估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两参数威布尔分布及特性 |
| 2.3 经典统计理论下的参数估计方法 |
| 2.4 数值算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自助法的小样本情形下贝叶斯估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 贝叶斯方法简介 |
| 3.2.1 贝叶斯估计方法 |
| 3.2.2 先验分布的选取 |
| 3.3 自助法理论基础 |
| 3.3.1 自助法的基本思想 |
| 3.3.2 再抽样样本的获取方式 |
| 3.3.3 自助法存在的问题 |
| 3.4 基于自助法的贝叶斯估计方法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 实例分析 |
| 3.5.2 仿真算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 融合加速退化与历史失效数据的参数估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于退化轨迹模型的可靠性评估 |
| 4.3 加速试验概述 |
| 4.3.1 加速试验的使用条件与基本假定 |
| 4.3.2 加速模型 |
| 4.3.3 加速应力到工作应力下的参数值折算 |
| 4.4 基于贝叶斯法融合加速退化与历史失效数据的参数估计方法 |
| 4.5 工程实例 |
| 4.5.1 加速试验基本参数设置 |
| 4.5.2 基于退化轨迹模型估计失效寿命 |
| 4.5.3 基于自助法构造先验分布 |
| 4.5.4 基于贝叶斯法融合退化与失效数据 |
| 4.5.5 结果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 多故障模式下混合威布尔分布参数估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合威布尔分布概述 |
| 5.3 基于模糊聚类分析的多故障模式可靠性数据处理 |
| 5.3.1 模糊聚类算法概述 |
| 5.3.2 模糊聚类算法的数据处理流程 |
| 5.4 基于贝叶斯方法的混合威布尔分布参数估计方法 |
| 5.5 工程实例 |
| 5.5.1 数据初步整理 |
| 5.5.2 基于模糊聚类分析的数据处理 |
| 5.5.3 基于贝叶斯法的混合威布尔分布参数估计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的成果 |
（10）海上风电机组动态机会成组维修策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 国内外海上风电行业发展现状 |
| 1.1.2 国内外海上风电机组运维现状 |
| 1.1.3 我国开展海上风电机组运维技术研究的意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 维修决策理论研究现状 |
| 1.2.2 海上风电机组维修优化策略研究现状 |
| 1.2.3 有待进一步研究的问题 |
| 1.3 研究内容及章节结构 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 第2章 海上风电机组维修策略的分析及选择 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 影响海上风电机组维修的主要因素与分析 |
| 2.2.1 海上风电机组维修的可达性 |
| 2.2.2 海上风电机组的维修费用 |
| 2.2.3 海上风电机组维修资源特性分析 |
| 2.3 海上风电机组运维策略的选择 |
| 2.3.1 维修策略对比与决策过程分析 |
| 2.3.2 海上风电机组的维修决策过程 |
| 2.3.3 海上风电机组机会维修策略 |
| 2.3.4 海上风电机组机会成组维修策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 海上风电机组可靠性分析方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 海上风电机组可靠性分析基础 |
| 3.2.1 典型海上风电机组的基本结构 |
| 3.2.2 故障寿命分布规律 |
| 3.2.3 海上风电机组可靠性指标分析 |
| 3.2.4 海上风电机组关键部件失效分布 |
| 3.2.5 海上风电机组故障数据采集 |
| 3.3 基于威布尔分布的海上风电机组故障预测模型分析 |
| 3.3.1 关于二参数威布尔分布的故障预测模型 |
| 3.3.2 基于三参数威布尔分布的故障预测模型构建与分析 |
| 3.4 三参数威布尔分布故障模型的实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 海上风电机组维修时间窗口预测方法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 海浪特征统计方法与特征参数分析 |
| 4.2.1 统计方法与特征参数 |
| 4.2.2 我国典型海域风浪特征分析 |
| 4.3 海上风电机组可达性的定义及参数分析 |
| 4.3.1 可接近度 |
| 4.3.2 维修天气窗口时间 |
| 4.3.3 可达度 |
| 4.3.4 维修等待时间 |
| 4.4 海上风电机组维修等待时间特性分析 |
| 4.4.1 维修任务的分级 |
| 4.4.2 维修等待时间的测算方法 |
| 4.4.3 维修等待时间的算例分析 |
| 4.5 海上风电机组天气窗口预测方法研究 |
| 4.5.1 维修天气窗口研究的现状及改进方向 |
| 4.5.2 基于维修任务故障率的天气窗口预测方法 |
| 4.5.3 天气窗口预测方法案例及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑天气窗口时间的动态机会成组维修策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态机会成组维修策略的定义与内涵 |
| 5.3 海上风电机组多部件系统的维修相关性 |
| 5.3.1 多部件系统的维修相关性 |
| 5.3.2 海上风电机组维修相关性及其影响 |
| 5.4 面向海上风电机组的动态机会成组维修策略研究 |
| 5.4.1 单部件维修优化 |
| 5.4.2 初始维修计划 |
| 5.4.3 多部件组合维修优化 |
| 5.4.4 维修计划的更新 |
| 5.5 海上风电机组动态机会成组维修问题的求解 |
| 5.5.1 海上风电机组动态机会成组维修模型 |
| 5.5.2 基本粒子群算法 |
| 5.5.3 动态机会成组维修模型的粒子群算法求解步骤 |
| 5.5.4 算例验证及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于能效分析的动态机会成组维修模型验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 海上风电机组能效损失及能效指标 |
| 6.2.1 海上风电机组能效损失 |
| 6.2.2 海上风电机组能效指标 |
| 6.3 不可达性对海上风电机组电能损失的影响 |
| 6.4 海上风速与浪高的预测 |
| 6.4.1 公式推算法 |
| 6.4.2 基于马尔科夫链的预测方法 |
| 6.5 维修模型的验证与分析 |
| 6.5.1 数据处理与参数设置 |
| 6.5.2 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、威布尔分布参数估计新方法研究（论文参考文献）
- [1]基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估[D]. 孙博. 吉林大学, 2021
- [2]风电场风速概率分布及其拟合模型研究[D]. 黄武枫. 广西大学, 2021(12)
- [3]动车组系统运用可靠性评估方法研究[D]. 杜文然. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [4]基于模糊层次分析法的数控滚齿机可靠性评估方法研究[D]. 戴雨轩. 东北电力大学, 2021(09)
- [5]基于汉密尔顿蒙特卡罗算法的数控刀架贝叶斯可靠性评估[D]. 王志达. 吉林大学, 2021(01)
- [6]患者住院时长的分布和预测 ——基于直肠癌患者的实证研究[D]. 马良. 山东财经大学, 2021(12)
- [7]融合多源不确定性及复杂失效特征的系统可靠性综合评估[D]. 宋宇飞. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于威布尔分布的可靠性鉴定试验方案设计[D]. 袁海晟. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究[D]. 刘子昂. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]海上风电机组动态机会成组维修策略的研究[D]. 谢鲁冰. 华北电力大学(北京), 2021(01)