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贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

作　者: 田昭宇
导　师: 杨剑锋
学　校: 北京化工大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 基于风险的检验随机截尾威布尔分布极大期望算法马尔科夫蒙特卡洛法支持向量机
分类号: X928.03
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 144次
引　用: 1次
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内容摘要

基于风险的检测方法简称为RBI方法,是一种对风险进行优化的方法,广泛应用在石油化工领域。RBI方法主要针对静设备,比如输油管道和化工容器等,通过量化具体每个设备的风险,将具有相似的失效频率和失效后果的设备进行分类,以此有针对的制定维护流程和检修计划。RBI方法力图做到在提高生产设备可靠性的同时,尽量减少企业用于设备维护的成本,降低停机检修的次数。通过实施RBI项目,企业可以将设备的安全管理和生产管理实现有效的结合,提高对整个系统的管理水平。我国的多个石化企业都初步实施了RBI项目,但是由于历史原因和特殊的国情,RBI方法在实施中遇到设备数据不足、历史数据缺失的问题,同时RBI方法无法提供动态的风险评估,这些不足影响了项目的实施效果。本论文中采用分析历史数据建立设备的寿命模型的方法,实现风险的动态评估,采用二参数威布尔分布作为设备的寿命模型；对于数据不足和数据缺失的问题,抽象为统计模型小子样模型和随机截尾模型,尝试多种算法对数据进行处理。算法中主要选择的是EM算法和属于贝叶斯方法中的MCMC算法,对于EM算法,提出基于EM算法的随机截尾寿命数据模型参数估计的通用算法,针对计算疲劳寿命常用的二参数威布尔分布,通过严格的理论推导,给出基于EM算法的寿命数据拟合方法,对于样本属于小子样情况采用结合Bootstrap法的EM算法,对于复杂分布模型,采用EM算法与Monte Carlo法相结合。对于MCMC算法,也给出对于服从威布尔分布的随机截尾数据的通用算法。接着通过使用Monte Carlo法模拟不完全疲劳寿命数据,验证EM算法和MCMC算法的效果,并对两种算法的结果使用使用紧邻算法、支持向量机等分类算法做进一步的分析,得出这两种算法的最佳适用范围,并使用现实中的轴承寿命数据作为演示,计算其可靠性。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-12
第一章绪论  12-18
  1.1 研究背景及研究现状  12-15
    1.1.1 研究背景  12-14
    1.1.2 研究现状  14-15
  1.2 研究内容和结果安排  15-18
    1.2.1 研究内容  15
    1.2.2 结构安排  15-18
第二章基于风险的检验中的可靠性计算  18-34
  2.1 引言  18
  2.2 RBI方法的具体内容  18-29
    2.2.1 风险的概念和计算方法  18-21
    2.2.2 RBI的定性方法  21-22
    2.2.3 RBI的定量方法  22-29
  2.3 RBI方法的优点和不足  29-31
    2.3.1 RBI方法的优点  29-30
    2.3.2 RBI方法的不足和改进  30-31
  2.4 小结  31-34
第三章截尾数据的可靠性分析  34-56
  3.1 引言  34
  3.2 截尾数据的回归模型  34-39
    3.2.1 威布尔分布  34-37
    3.2.2 截尾数据类型  37-39
  3.3 贝叶斯方法  39-53
    3.3.1 贝叶斯统计  39-40
    3.3.2 多重插补算法  40-41
    3.3.3 极大期望算法  41-47
    3.3.4 马尔科夫蒙特卡洛算法  47-53
  3.4 小结  53-56
第四章算法验证与比较  56-74
  4.1 引言  56
  4.2 截尾数据的模拟  56-63
  4.3 贝叶斯方法的比较  63-69
  4.4 案例分析  69-72
  4.5 小结  72-74
第五章结论  74-76
参考文献  76-78
致谢  78-79
作者及导师介绍  79-80
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书  80-81

贝叶斯方法在基于风险的检验中的应用

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