基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf

基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf

ID:52206405

大小:775.02 KB

页数:5页

时间:2020-03-24

基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf_第1页
基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf_第2页
基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf_第3页
基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf_第4页
基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf_第5页
资源描述:

《基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、设备设计/诊断维修/再制造现代制造工程(ModemManufacturingEngineering)2016年第12期基于CS的两重威布尔分布对寿命数据的拟合研究池阔,康建设,王广彦,吴坤(军械工程学院,石家庄050003)摘要:为精确描述多故障模式下设备寿命数据的变化规律,采用混合威布尔分布对其进行研究。由于混合威布尔分布包含的参数较多,其参数估计较为困难。为方便快捷地估计各参数,基于极大似然估计理论,建立混合威布尔分布参数优化模型,并采用布谷鸟搜索算法进行参数寻优。案例研究以柴油机喷油器寿命数据为对象,以赤池信息量准则为拟合优度

2、评价指标,对比分析三参数和两重三参数威布尔分布的拟合效果。研究结果表明:所提参数寻优方法可行、有效,且两重威布尔分布的拟合效果良好。关键词:可靠性分析;两重威布尔分布;极大似然估计;布谷鸟搜索算法;赤池信息量准则中图分类号:TBl14文献标志码:A文章编号:1671—3133(2016)12—旬149—05DOI:10.16731/j.cnki.1671—3133.2016.12.029Usingtwo-componentWeibullmixturestofitlifetimedatabycuckoosearchalgorithmC

3、hiKuo,KangJianshe,WangGuangyan,WuKun(OrdnanceEngineeringCollege,Shijiazhuang050003,China)Abstract:Fortheaimofmodelingthelifedatathathavefailuremodesaccurately,fitsthedatabymixtureWeibulldistributions.DuetotoomanyparametersincludedinthemixtureWeibulldistributions,theirp

4、arameterestimationisratherdifficult.Toesti—mateeveryparametersconveniently,aparameteroptimizationmodelformixtureWeibulldistributionswhichisbasedonmaximumlikelihoodestimationisestablished.And,CuckooSearch(CS)algorithmisusedtosolvethemodel.Thecasestudytakesthelife—timeda

5、taofdieselinjectorsastheresearchobject,andakaikeinformationcriterionastheevalutionindexofgoodnessoffit.ThefittingeffectsofthreeparametersWeibullandtwo-componentthree—parametersWeibullarecompared.Theresultprovesthattheproposedmethodinthepaperisfeasibleandeffective,andth

6、etwo—componentthreeparametersWeibullisbetterthanthreepa—rametersWeibull.Keywords:reliabilityanalysis;two—componentWeibulldistribution;maximumlikelihoodestimation;cuckoosearchalgorithm;akaikeinformationcriterion0引言设备可靠性分析的首要问题就是建立能够确切反映设备失效机理且符合寿命数据变化规律的寿命分布。单一威布尔分布依靠其良

7、好的数据拟合特性,已广泛地应用于机械部件、电子元器件的可靠性分析中¨J。但由于工作环境、制造工艺和原材料等因素的差异,设备故障模式呈现多样化特点,而单一威布尔分布难以对多故障模式的寿命数据进行精确拟合。为精确拟合此类寿命数据,Bui!ar等人悼1对混合威布尔分布展开了深入研究。混合威布尔分布模型复杂且涉及参数较多。若采用传统的矩估计法或极大似然估计法进行分析,必然要联立求解复杂的超越方程组。为避免上述困难,可基于极大似然估计理论建立参数优化模型,并采用优化算法进行参数寻优。目前,常用的优化算法有神经网络、粒子群算法和模拟退火算法等∞

8、引。神经网络函数逼近能力强,但结构难以确定。粒子群算法搜索速度快,但容易陷入局部极小。模拟退火算法能够遍历所有搜索区域,但搜索速度慢。布谷鸟搜索算法(CuckooSearch,CS)具有较强的全局寻优能力,已应用于工程结构优化、可靠性

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。