系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2015年
5期
1224-1228
,共5页
寿命分布%小子样%Fisher信息矩阵%混合先验分布%后验分布%加速因子
壽命分佈%小子樣%Fisher信息矩陣%混閤先驗分佈%後驗分佈%加速因子
수명분포%소자양%Fisher신식구진%혼합선험분포%후험분포%가속인자
life distribution%small sample%Fisher information matrix%mixed prior distribution%posterior distribution%acceleration factor
针对小子样产品加速因子难以确定问题,提出了一种基于寿命分布和贝叶斯的加速因子确定方法.首先根据相似产品内场贮存数据信息,对正常应力下寿命分布参数进行极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),再利用Fisher信息矩阵求逆得到其方差-协方差矩阵,最终得到正常应力下寿命分布参数的分布,然后根据新研产品加速应力下小子样试验信息结合相似产品加速应力试验信息和专家经验等先验信息,利用ML-Ⅱ方法确定混合先验分布的权重,再利用Bayes方法得到产品寿命分布参数的后验分布,最后根据正常应力下和加速应力下的产品寿命分布参数的分布信息综合确定加速因子.以某加速度计为例,验证本文方法的正确性和有效性.
針對小子樣產品加速因子難以確定問題,提齣瞭一種基于壽命分佈和貝葉斯的加速因子確定方法.首先根據相似產品內場貯存數據信息,對正常應力下壽命分佈參數進行極大似然估計(maximum likelihood estimation,MLE),再利用Fisher信息矩陣求逆得到其方差-協方差矩陣,最終得到正常應力下壽命分佈參數的分佈,然後根據新研產品加速應力下小子樣試驗信息結閤相似產品加速應力試驗信息和專傢經驗等先驗信息,利用ML-Ⅱ方法確定混閤先驗分佈的權重,再利用Bayes方法得到產品壽命分佈參數的後驗分佈,最後根據正常應力下和加速應力下的產品壽命分佈參數的分佈信息綜閤確定加速因子.以某加速度計為例,驗證本文方法的正確性和有效性.
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