导读:本文包含了可靠性增长评估论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数控系统,故障分析,早期故障期,可靠性增长评估
可靠性增长评估论文文献综述
程家龙[1]（2019）在《数控系统故障分析及可靠性增长评估》一文中研究指出数控系统是机床的大脑,其可靠性影响着整机的性能,乃至国家制造业水平,提升数控系统可靠性是机床快速发展的关键,也是提升综合国力及国家地位的重要途径。本文源于国家科技重大专项子课题“面向航空发动机典型零部件制造的国产数控系统换脑工程”。针对项目中的某型国产数控系统,进行了FMECA和早期故障FTA分析,根据分析结果制定了相应的措施;研究了可靠性增长模型在数控系统可靠性增长上的应用,对于企业提升数控系统可靠性与制定可靠性增长计划,有一定的理论指导意义和实用价值。研究内容包含以下几个方面:(1)针对数控系统进行功能结构分析,根据所收集的故障数据,采用FMECA方法,确定数控系统故障频发部位、故障频发模式、故障频发原因及各子系统及其对应故障模式的危害度。(2)根据浴盆曲线及故障数据的特征,对数控系统早期故障进行分析。为确定数控系统早期故障期,分别建立了两重威布尔模型、两重幂律模型和两重对数线性模型。利用Minitab概率图,找出数控系统的最佳寿命分布,初步确定最优模型。通过计算模型的相关系数并分析故障率曲线,最终确定两重对数线性模型为最佳模型,得到数控系统早期故障期拐点,从所收集的数据中筛选出早期故障。针对数控系统早期故障,进行故障树分析。基于故障树分析,采用模糊层次分析法,考虑评分专家的权重,对故障树底事件即引发故障的根本原因进行了风险评估,确定早期故障期内数控系统的薄弱环节。(3)以数控系统企业的角度,建立了外购件可靠性保障体系,制定了外购件可靠性控制流程,提出了外购件寿命周期各阶段的可靠性保障措施。(4)针对系统TAAF模式连续时间(单一阶段)的可靠性增长过程,采用基于故障时间的Duane模型和AMSAA模型进行可靠性增长评估。(5)针对多阶段可靠性增长过程,结合Bayes方法,根据数控系统寿命分布特征,以Dirchlet分布作为先验分布,综合历史信息及各增长阶段的故障数据,给出联合后验分布,通过Gibbs抽样方法进行Bayes推断和估计,得到了各阶段数控系统可靠度点估计及区间估计。(本文来源于《重庆理工大学》期刊2019-03-25）
武红姣,韩莉[2]（2018）在《AMSAA模型在试飞阶段可靠性增长评估中的应用》一文中研究指出探讨了当试飞阶段产品的试验数据不规则时,如何对数据中的异常点进行识别,并考虑如何对包含异常点的不规则试验数据进行评估。以某航空装备为例,识别出试飞阶段不规则试验数据的异常点,并采用改进的AMSAA模型对其在试飞阶段的可靠性增长情况进行评估,获得了较为准确的可靠性增长定量评估结果。(本文来源于《航空标准化与质量》期刊2018年01期）
邢云燕,蒋平[3]（2017）在《基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法》一文中研究指出针对产品可靠性增长试验过程中试验样本量少这一特点,提出一种基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法。利用顺序Dirichlet分布的统计特性,对产品可靠性增长试验过程中的专家信息进行规范化描述,并在Bayes试验鉴定框架下作为验前信息给出其验前分布的确定方法,以及产品可靠性增长过程中各试验阶段产品可靠性的评估方法。通过综合考虑产品各试验阶段的历史信息,主观信息和客观信息等多种信息形式,解决了小样本情况下产品可靠性增长试验性能指标的评估问题。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2017年05期）
孙晓兰[4]（2015）在《面向开源软件的可靠性增长模型评估与预测工具的实现》一文中研究指出作为商业软件的开发,信息技术和社会动态的改变都推动着闭源模式向一个分布式并行的模式进行着转变,而这种转变正促使着开源模式的软件不断增多。开源软件由于其开发周期短、上线版本多、更新速度快等特点受到了广泛的应用,因此,对于开源软件的可靠性分析也越来越受到人们的重视。相比于传统的闭源软件,开源软件的调试过程很大程度上取决于社区成员和用户,开源软件在新版本发布后会,检测到的故障会发生一些巨大的波动,因此,针对这一开源软件排错特性本文建立了基于移动点的开源软件可靠性模型。首先本文提出一种新的开源软件移动点分析法,该方法可以确定移动点的个数和位置。在移动点确定的前提下,不同移动点间的时间间隔采用不同的传统NHPP(Non-homogeneous Poisson Process)模型进行建模,并提出了相应的极大似然估计方法进行模型参数的估计。该模型在开源软件的评估和预测方面优于不含移动点的软件可靠性模型。大多数开源软件采用构件复用的方式来进行开发,构件的可靠性直接影响了软件整体的可靠性。本文针对软件中不同构件的排错特性分别进行了可靠性模型的建立,再将不同构件的模型进行累加从而得到软件整体的可靠性模型。与传统的模型相比,基于构件分类方法的可靠性模型对于开源软件可靠性的拟合和预测方面表现得更好。本文实现了开源软件可靠性评估和预测工具的开发。通过该工具可以查看数据库中开源软件的失效信息,并通过不同方法对失效数据进行趋势的分析。用户可以根据趋势分析结果选择不同的模型对数据进行拟合和预测。同时该工具提供了叁次指数平滑的数据分析方法进行软件可靠性的分析,从而弥补了软件可靠性模型无法较好地预测近期版本可靠性的不足。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-06-01）
顾国梁,张志刚,王景芹[5]（2014）在《断路器可靠性增长技术和可靠性增长评估方法的研究》一文中研究指出通过分析断路器失效数据找出可靠性增长因子,实现可靠性增长。为便于对失效数据进行分析,对可靠性增长试验建立AMSAA模型。某些可靠性增长试验由多个阶段构成,各阶段内的失效数据分别服从参数不同的威布尔过程。多阶段试验分析的主要困难在于阶段间的信息传递建模,即融合多阶段的试验数据,获得较准确的末端可靠性估计。因此本文的主要内容就是如何利用增长因子将上个阶段的验后信息转换为下个阶段的验前信息,最终获得一种简便易行的断路器可靠性综合评估方法,从而实现多阶段断路器可靠性增长试验数据的"变动统计",并对当前阶段可靠性水平做出可信的评估结果。最后详细论述了基于AMSAA模型的断路器可靠性增长评估方法。(本文来源于《第五届电工产品可靠性与电接触国际会议论文集》期刊2014-11-16）
袁昆,李晓钢[6]（2014）在《成败型系统可靠性增长的Bayes评估》一文中研究指出针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法.该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA(Army Material System Analysis Activity)可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响.最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2014年09期）
黄至辉,阚树林[7]（2012）在《基于经典参数模型的制造执行系统多阶段可靠性增长分析与评估》一文中研究指出该文以企业制造执行系统(MES)工程为背景,以系统可靠性增长模型与评估方法为研究内容,围绕MES的任务可靠性及其目标值、可靠性增长规划和分析方法展开研究。基于经典参数模型的MES多阶段可靠性增长分析与评估。在获取MES失效数据的情形下,采用黑盒测试技术和系统功能评估方法,以及Duane模型LSE方法,对MES功能进行可靠性增长分析,评估MES多阶段可靠性增长目标。(本文来源于《科技创新导报》期刊2012年32期）
卫星[8]（2012）在《某型光电探测系统可靠性增长评估》一文中研究指出光电探测系统研制阶段的试验数据具有小样本特征,针对传统的可靠性评估结果偏保守的问题,基于单调约束模型,通过综合利用光电探测系统多阶段试验数据进行可靠性评估,以达到精确评估的目的。考虑将研制过程中不同试验阶段数据中包含的可靠性增长信息作为约束条件,推导出可靠度分布函数表达式,并给出一种等效的统计抽样计算方法——Monte Carlo模拟算法,使计算过程更加简便,便于工程应用。最后以某型光电探测系统为例,表明利用可靠性增长信息进行可靠性评估,可有效提高评估的精度。(本文来源于《电光与控制》期刊2012年08期）
郭建英,孙永全,刘新华,王铭义[9]（2012）在《直驱式风电机组试运行中的可靠性增长评估》一文中研究指出以兆瓦级直驱式风力发电设备为对象,研究了研制阶段或试运行阶段机组可靠性增长的评估方法。依据可靠性增长及Bayes理论,结合直驱式风电机组现场试运行的工程背景,探讨了利用多台同步增长AMSAA模型评估风电机组可靠性增长的方法,并利用历史先验知识扩充信息量,重点讨论了均匀先验下AMSAA模型的Bayes置信限,并与经典置信限、无信息先验下的Bayes置信限进行对比。结果表明:试运行中的机组可靠性达到预定要求,用本方法对机组可靠性增长进行动态实时分析是合理的,且均匀先验下Bayes置信区间相对优于经典置信区间和无信息先验下的Bayes置信区间。(本文来源于《太阳能学报》期刊2012年05期）
后小明,王娟[10]（2011）在《一种T/R组件可靠性增长对策与评估》一文中研究指出针对一种T/R组件交付系统使用中出现的故障率高、可靠性低事件,利用可靠性增长理论,结合组件设计、加工、使用等特点,提出建立T/R组件失效故障树模型的方法。对各种故障形式的基本事件进行了研究分析,从改进设计、完善工艺、更改器件选型和加强过程质量控制等诸多方面提出了可靠性增长对策。并就可靠性增长模型、可靠性增长评估统计分析方法进行了探讨,为评估分析提供了参考依据。(本文来源于《现代雷达》期刊2011年09期）
可靠性增长评估论文开题报告
（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：
探讨了当试飞阶段产品的试验数据不规则时,如何对数据中的异常点进行识别,并考虑如何对包含异常点的不规则试验数据进行评估。以某航空装备为例,识别出试飞阶段不规则试验数据的异常点,并采用改进的AMSAA模型对其在试飞阶段的可靠性增长情况进行评估,获得了较为准确的可靠性增长定量评估结果。
（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。
可靠性增长评估论文参考文献
[1].程家龙.数控系统故障分析及可靠性增长评估[D].重庆理工大学.2019
[2].武红姣,韩莉.AMSAA模型在试飞阶段可靠性增长评估中的应用[J].航空标准化与质量.2018
[3].邢云燕,蒋平.基于顺序Dirichlet分布的Bayes可靠性增长评估方法[J].系统工程与电子技术.2017
[4].孙晓兰.面向开源软件的可靠性增长模型评估与预测工具的实现[D].哈尔滨工业大学.2015
[5].顾国梁,张志刚,王景芹.断路器可靠性增长技术和可靠性增长评估方法的研究[C].第五届电工产品可靠性与电接触国际会议论文集.2014
[6].袁昆,李晓钢.成败型系统可靠性增长的Bayes评估[J].北京航空航天大学学报.2014
[7].黄至辉,阚树林.基于经典参数模型的制造执行系统多阶段可靠性增长分析与评估[J].科技创新导报.2012
[8].卫星.某型光电探测系统可靠性增长评估[J].电光与控制.2012
[9].郭建英,孙永全,刘新华,王铭义.直驱式风电机组试运行中的可靠性增长评估[J].太阳能学报.2012
[10].后小明,王娟.一种T/R组件可靠性增长对策与评估[J].现代雷达.2011