系统级产品可靠性综合评估置信推断方法与流程

技术特征：

1.一种利用置信推断方法解决系统贮存可靠度综合评估的方法，包括：

确定产品可靠度模型；

确定产品的系统结构；

利用产品的试验数据，采用置信推断的方法，对模型参数做出推断；

基于前述的可靠度模型以及产品系统结构，将部件级实验数据融合为系统级信息并利用系统级信息得到系统可靠性评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品可靠性模型是指确定产品部件的寿命分布类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品系统结构，是指组成产品的部件之间的连接方式；所述的系统可靠度，是指系统在规定时间内完成规定任务的概率。

4.根据权利要求3所述的方法。其中，在所述产品的系统结构中，系统可靠度与产品可靠度有如下函数关系：

R＝ψ(R₁，…，R_M)

其中，ψ为光滑函数；R为产品的系统可靠度，R₁，…，R_M分别为产品组成部件的可靠度。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述系统可靠性评估包括系统贮存可靠性综合评估，所述的系统贮存可靠性综合评估，是指确定相应产品在规定贮存年限下的可靠度的置信下限。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，产品在规定任务时间内的可靠度的置信下限是指满足P(R≥R_L)≥1-α的R_L；其中R为产品在规定任务时间内的可靠度，α为置信度。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述置信推断方法，是指在信仰推断的统计思想基础上，将所得到的参数不确定性的概率描述统一为参数的置信分布；假定在给定样本之下，其中Θ是指模型的参数空间，代表模型参数的所有可能取值的集合。根据样本情况，通过统计推断方法可以得到参数θ在置信度1-α下的置信下限θ_L(α)，即P_θ{θ≥θ_L(α)}＝1-α，也即P_θ{θ≤θ_L(α)}＝α；将参数看成随机变量，则θ的分布函数G(θ_L(α))＝α，记θ_L(α)＝y，利用置信限关于置信水平α的单调性，则有这时称G(y)为在给定样本X下参数θ的置信分布。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述部件级实验数据，是指针对产品的组成部件所做的寿命试验的实验结果；所述实验结果数据为完全数据，即每件部件的实验结果都指示了该部件的实际寿命。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述寿命分布类型包括指数分布、威布尔分布、对数正态分布或置信分布。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，

所述指数分布是指产品部件的寿命服从指数分布，其分布密度为

f(t)＝λexp(λt)；

其中λ指产品的失效率参数；

所述威布尔分布是指产品部件的寿命服从威布尔分布，其分布密度为

$f\left(t\right)=\frac{{\mathrm{mt}}^{m-1}}{{\mathrm{\η}}^m}\exp (-{\left(\frac{t}{\mathrm{\η}}\right)}^m);$

其中m是产品寿命模型的形状参数，η是产品寿命模型的刻度参数，t为产品试验时间；

所述对数正态分布是指产品部件的寿命的对数服从正态分布。