本文針對復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)具有多故障模式以及小子樣可靠性 試驗故障數(shù)據(jù)的特點，用混合威布爾分布模型和Bayes理論進(jìn) 行可靠性評估。為解決混合威布爾模型無共軛先驗分布問題，提出故障特征屬性的概念，用模糊聚類的方法實現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的 分類，得到混合威布爾模型的形狀參數(shù)，將混合威布爾分布轉(zhuǎn) 化為具有共軛先驗分布的混合指數(shù)分布。利用故障分類后相應(yīng) 的歷史故障數(shù)據(jù)求解混合模型的先驗分布也是本文的創(chuàng)新點， 這提高了求解混合模型先驗分布的準(zhǔn)確性。 ?每個最小割集中表示一個隨機(jī)故障事件，隨機(jī)故障事 件的發(fā)生導(dǎo)致系統(tǒng)故障的發(fā)生，因此隨機(jī)故障事件是故障應(yīng)力 作用的直接對象，是故障機(jī)制的發(fā)生載體，故以隨機(jī)故障事件 表征系統(tǒng)故障能更容易得到系統(tǒng)故障與故障應(yīng)力之間的關(guān)系。
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