基于Jeffreys先驗(yàn)的參數(shù)相關(guān)退化可靠性評(píng)估

摘要： 通過(guò)Jeffreys無(wú)信息先驗(yàn)分布描述了Gamma退化過(guò)程中參數(shù)的相關(guān)性，由貝葉斯模型得到各參數(shù)滿條件分布，使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法得到參數(shù)后驗(yàn)期望估計(jì)，最后給出可靠度評(píng)價(jià)模型。工程實(shí)例表明，所得可靠性評(píng)估較獨(dú)立情形更為保守，能夠更早地給出產(chǎn)品修理建議。同時(shí)，仿真表明，可靠度要求越高，相關(guān)與獨(dú)立情形壽命估計(jì)結(jié)果偏...