系统工程与电子技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (5): 1420-1429.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2021.05.32

• 可靠性 • 上一篇    下一篇

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

汪建均*(), 杨桂康(), 冯泽彪()   

  1. 南京理工大学经济管理学院, 江苏 南京 210094
  • 收稿日期:2020-02-24 出版日期:2021-05-01 发布日期:2021-04-27
  • 通讯作者: 汪建均 E-mail:jjwang@njust.edu.cn;1048298370@qq.com;317321361@qq.com
  • 作者简介:汪建均 (1977—), 男, 副教授, 博士研究生导师, 博士, 主要研究方向为质量管理与质量工程、工业工程、应用统计学。E-mail: jjwang@njust.edu.cn|杨桂康 (1995—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为质量管理与质量工程、可靠性分析与改进。E-mail: 1048298370@qq.com|冯泽彪 (1988—), 男, 博士研究生, 主要研究方向为质量管理与质量工程、计算机试验设计与机器学习。E-mail: 317321361@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(71931006);国家自然科学基金(71771121);国家自然科学基金(71871119)

Bayesian modeling and analysis of accelerated life data

Jianjun WANG*(), Guikang YANG(), Zebiao FENG()   

  1. School of Economics and Management, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
  • Received:2020-02-24 Online:2021-05-01 Published:2021-04-27
  • Contact: Jianjun WANG E-mail:jjwang@njust.edu.cn;1048298370@qq.com;317321361@qq.com

摘要:

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。

关键词: 删失数据, 贝叶斯理论, 分位数估计, 随机效应, 非线性混合模型

Abstract:

In the reliability design of accelerated life tests, the limitations of randomized design and censored data inevitably lead to significant deviations in low percentile estimation. Given the above problems, a reliability-improved analysis method is proposed combining Bayesian sampling technology and nonlinear mixed model. Firstly, it is necessary to check whether the collected data follow the Weibull distribution and verify whether the shape parameters are constant. Secondly, considering the effects of random effects on scale parameters and shape parameters, a nonlinear mixed model is used to construct the functional relationship between scale parameters, shape parameters and test factors. Thirdly, a Bayesian method is used to estimate the reliability life of low percentiles. Finally, a practical example reveals that the proposed method can obtain more robust and reliable estimation results under considering the impact of censored data and non-randomization.

Key words: censored data, Bayesian theory, percentile estimate, random effect, nonlinear mixed model(NLMM)

中图分类号: