检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710072
出 处:《航空计算技术》2011年第4期45-48,共4页Aeronautical Computing Technique
摘 要:针对航空机载设备可靠性增长试验数据不规则的特点,在AMSAA模型的基础上提出了识别异常点的AMSAA模型与处理截断数据的AMSAA模型,并给出了模型拟合优度检验方法。经实例验证表明,识别异常点的AMSAA模型可以在给定置信度下识别出异常点并排除异常点对瞬时MTBF(平均故障间隔时间)极大似然估计值的干扰;截断数据的AMSAA模型能够利用被截取的部分数据,得到准确的瞬时极大似然估计值。To Research the irregular data of aero equipment reliability growth test, tow models were ad vanced based on the theory of AMSAA model. The one model is to identify exceptional points, and the other one is to deal with truncated data. The goodness of fit test for the tow models were also presented. According to the example analysis, the first model can identify exceptional points in the condition of given belief and get rid of the influence to the maximum likelihood estimation of instantaneous MTBF. The other model can get the maximum likelihood estimation of instantaneous MTBF exactly by the truncated data.
关 键 词:航空机载设备 可靠性增长 AMSAA模型 异常点识别 截断数据
分 类 号:V328[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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