基于贝叶斯信息融合的复杂系统可靠性增长分阶段评价方法

摘要

大型复杂系统的质量关系到地区或国家在某一个大型项目上的成败,甚至是在某一个领域的国际地位,同时关系到生命财产安全。可靠性是质量的固有属性之一,可靠性贯穿产品或系统的研制、定型到投入使用的整个过程,因此必须重视可靠性管理。研制阶段通过可靠性增长试验实现可靠性增长,进行可靠性评估时常用的有Duane模型,AMSAA模型和Bayes可靠性评估方法等。
　　大型复杂系统,有成千上万的不同类型的器件组成,本文研究了复杂系统增长试验连续进行,相似产品较少,系统的失效机理也很难掌握情况下,在可靠性增长过程中出现突变点时,突变点的辨识和系统可靠性增长评估问题,重点对突变点导致的增长速度减缓情况开展研究。通过增长趋势图建立分段模型辨识突变点,在此基础上,基于最大熵方法确定Bayes先验分布,通过某大型装置安装集成阶段的数据进行验证,证明了方法的有效性和可用性。
　　首先介绍了研究背景,研究目的和意义等内容。在第二章介绍了可靠性的相关概念和指标,以及可靠性增长管理的模型和方法的综述。第三章分析了可靠性增长突变的原因,建立了基于增长趋势的可靠性增长分段模型;能够体现纠正措施对增长特性的影响,具有较为广泛的应用范围。第四章在多阶段系统可靠性增长评估研究的基础上,建立了基于最大熵方法的Bayes可靠性评估模型;通过案例证明了模型的有效性。通过分析认为,辨识突变点有利于本文研究的开展;最大熵方法在进行Bayes模型的先验参数求解时的有效性和方便性;Bayes模型能够有效对多阶段数据信息进行融合。本文主要得到如下结论:
　　(1)建立的分段模型适用于突变点导致的可靠性增长速度加快,减缓和多突变点下的增长速度的不确定变化。
　　(2)建立的分段模型能更明确可靠性增长速度变化特点,可以更好地了解系统可靠性增长的变化规律;
　　(3)建立的系统可靠性增长评估方法用于融合多阶段的故障信息,得到更准确的评估结果。

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第一章 绪论

1.1 选题背景

1.2 研究目的和意义

1.3 研究方法和现状

1.4 主要创新点

1.5 研究思路及内容

第二章 理论基础和方法综述

2.1 可靠性相关概念和指标

2.2 使用阶段的浴盆曲线

2.3 研制阶段的可靠性增长管理与评价模型

2.4 可靠性增长突变点的评估方法

第三章 复杂系统可靠性增长分段模型

3.1系统可靠性增长突变点的研究思路

3.2基于增长趋势的突变点求解模型

3.3 基于拟合优度的突变点求解方法

3.4 案例分析

3.5 本章小结

第四章 基于分段数据的贝叶斯可靠性评价方法

4.1基于极大似然法的系统可靠性评价方法

4.2基于Bayes的系统可靠性评价方法

4.3 案例分析

4.4 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

硕士期间取得的研究成果