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可靠性加速寿命试验数据的分析与处理

作　者: 尹鹏程
导　师: 王成栋
学　校: 电子科技大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 可靠性 加速寿命试验 参数模型 非参数模型 支持向量机
分类号: TB114.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


本文针对加速寿命试验参数模型和非参数模型数据处理方法的不同,开展了两方面的工作:(1)针对加速寿命试验参数模型的分布函数已知的特点,采用数理统计分析方法来处理失效数据,从而定量的估计可靠性特征量。使用Visual C++6.0开发了一套可靠性数据统计分析软件,该软件首先对试验数据进行分析,初步估计其失效分布类型,接着对假设的失效分布类型进行拟合优度检验,最后通过检验结果计算出可靠性特征量。软件通用性强,既可以处理加速应力失效数据,也可以处理正常应力水平下的失效数据,运行结果稳定,界面友好,使用方便,具有较高的使用价值。(2)对于加速寿命试验的非参数模型,由于分布函数类型未知或非常见分布,不能用传统的数理统计分析方法来处理试验数据,本文将支持向量机引入到加速寿命试验的数据分析中,利用支持向量机软件LIBSVM对试验数据进行训练、建模和预测。将分析研究的结果与参数模型情况下的计算结果进行对比得出,基于支持向量机的加速寿命试验非参数模型是可行的,为加速寿命试验非参数方法的寿命预测提供了一种新的思路。本论文完成的工作对加速寿命试验的理论研究和可靠性试验数据的统计分析具有一定的参考价值。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-17
  1.1 可靠性概述  8
  1.2 加速寿命试验的意义、原理和模型分类  8-12
  1.3 支持向量机技术和应用  12-13
  1.4 可靠性数据处理软件的研究现状  13-15
    1.4.1 国外可靠性数据处理软件的研究现状  13-14
    1.4.2 国内可靠性数据处理软件的研究现状  14-15
  1.5 论文的研究内容  15-17
第二章 可靠性数据分析的理论基础  17-37
  2.1 常见的失效分布类型  17-21
    2.1.1 正态分布  17-18
    2.1.2 对数正态分布  18-19
    2.1.3 指数分布  19-20
    2.1.4 威布尔分布  20-21
  2.2 失效分布类型的估计  21-22
  2.3 失效分布类型的检验  22-24
    2.3.1 K-S 检验  22-23
    2.3.2 χ~2 检验  23-24
  2.4 常见的可靠性特征量  24-26
    2.4.1 可靠度  24
    2.4.2 累积失效概率和概率失效密度  24-25
    2.4.3 失效率  25
    2.4.4 平均寿命  25-26
    2.4.5 可靠寿命  26
  2.5 可靠性特征量的估计  26-36
    2.5.1 点估计  27-28
    2.5.2 区间估计  28-29
    2.5.3 常见分布参数的估计  29-36
  2.6 本章小结  36-37
第三章 可靠性数据处理软件的设计与实现  37-52
  3.1 可靠性数据分析方法概述  37-38
  3.2 程序开发语言环境的选定  38
  3.3 可靠性试验数据处理软件的总体框架  38-42
  3.4 软件功能实现  42-50
    3.4.1 失效分布类型的估计  42-43
    3.4.2 失效分布类型的拟合优度检验  43-48
    3.4.3 可靠性特征量的估计  48-50
  3.5 本章小结  50-52
第四章 基于支持向量机的加速寿命试验非参数统计方法  52-64
  4.1 支持向量回归机的原理与方法  52-56
    4.1.1 支持向量机的回归原理  52-54
    4.1.2 支持向量机的核函数  54-55
    4.1.3 LIBSVM 软件的简单介绍  55-56
  4.2 基于支持向量回归机的加速寿命模型  56-57
  4.3 算例分析  57-63
    4.3.1 数据  57
    4.3.2 模型的建立与预测  57-60
    4.3.3 结果分析与讨论  60-62
    4.3.4 结论  62-63
  4.4 本章小结  63-64
第五章 总结和展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
附录一 绘制失效频数直方图的主要源程序  69-71
附录二 拟合优度检验的主要源程序  71-73
附录三 可靠性特征量估计的主要源程序  73-79
攻读硕士期间取得的研究成果  79-80

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中图分类: > 工业技术 > 一般工业技术 > 工程基础科学 > 工程数学 > 概率论、数理统计的应用 > 可靠性理论
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