Bayesowski model wzrostu niezawodności oparty na dynamicznych parametrach rozkładu

• Autorzy: Tao Y. , Zhang Y. A. , Chen X. , Ming M.

Warianty tytułu

EN

Bayesian reliability growth model based on dynamic distribution parameters

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this paper we study the statistical analysis methods at different stages of reliability growth based on the monotone model. The changes of dynamic distribution parameters during test are modeled. Bayesian reliability growth models for multiple stages of reliability growth are given. Finally the method is validated by a practical example.

PL

W artykule przestudiowano metody analizy statystycznej na różnych etapach wzrostu niezawodności w oparciu o model monotoniczny. Zamodelowano zmiany jakim dynamiczne parametry rozkładu podlegają podczas badań. Podano bayesowskie modele wzrostu niezawodności dla licznych etapów wzrostu niezawodności. Na koniec metodę zweryfikowano w oparciu o przykład praktyczny.

Słowa kluczowe

EN

non-homo geneous population statistics; monotone model; Bayes; reliability growth model; exponential distribution

PL

statystyka populacji niejednorodnej; model monotoniczny; Bayes; model przyrostu niezawodności; rozkład wykładniczy

• Wydawca: Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne
• Czasopismo: Eksploatacja i Niezawodność
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 2
• Strony: 13--16
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz.

Twórcy

autor

Tao Y.

autor

Zhang Y. A.

autor

Chen X.

autor

Ming M.

• Reliability Laboratory College of Mechatronics and Automation National University of Defense Technology Changsha, 410073, P.R. China,

Bibliografia

• 1. Cai H, Zhang S F, Zhang J H. Bayes Testing Analysis and Assessment Method. Press of National University of Defense Technology: Changsha, 2004.
• 2. He G W, Dai C Z. Reliability Test Technology. National Defense Press: Beijing, 1995.
• 3. Huang H Z, An Z W. A discrete stress-strength interference model with stress dependent strength. IEEE Transactions on Reliability 2009; 58: 118-122.
• 4. Huang H Z, Liu Z J, Murthy D N P. Optimal reliability, warranty and price for new products. IIE Transactions 2007; 39: 819-827.
• 5. Huang H Z, Qu J, Zuo M J. Genetic-algorithm-based optimal apportionment of reliability and redundancy under multiple objectives. IIE Transactions 2009; 41: 287-298.
• 6. Huang H Z, Zuo M J, Sun Z Q. Bayesian reliability analysis for fuzzy lifetime data. Fuzzy Sets and Systems 2006; 157: 1674-1686.
• 7. Li G Y, Wu Q G, Zhao Y H. On Bayesian analysis of binomial reliability growth. J. Japan Statist. Soc. 2000; 32: 1-14.
• 8. Liu S L, Shi Y M, Chai J. Reliability evaluation of system based on the fusion of Kullback information. Science Technology and Engineering 2006; 20: 3339-3341.
• 9. Mei W H, Chen J D. Reliability Growth Test. National Defense Press: Beijing, 2005.
• 10. Ren K J, Wu M D, Liu Q. The combination of prior distributions based on Kullback information. Journal of the academy of equipment command and technology 2002; 13: 90-92.
• 11. Zhang J H, Liu Q, Feng J. Bayes Test Analysis Method. Press of National University of Defense Technology: Changsha, 2007.
• 12. Zhang Z H, Huang Z J, Liu H T. Analysis and application of reliable inchoate data. Journal of Naval University of Engineering 2007; 19: 43-47.
• 13. Zhang S F, Fan S J, Zhang J H. Bayesian assessment for product reliability using pass-fail data. Acta Armamentarii 2001; 22: 238-240.
• 14. Zhou Y Q. Reliability Growth and Assessment. Beijing University of Aeronautics and Astronautics Press: Beijing, 1997.
• 15. Zhou Y Q. Reliability Assessment. Science Press: Beijing, 1990.