复杂系统电子设备可靠性建模与分析

1、电路与系统专业毕业论文 精品论文 复杂系统电子设备可靠性建模与分析关键词：可靠性模型 时间环境折合系数 蚁群算法 数据丢失摘要：随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使

2、可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何

3、可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。正文内容 随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得

4、尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验

5、故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表

6、明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备

7、可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对

8、可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对

9、系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评

10、估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连

11、续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进

12、行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程

13、界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局

14、收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测

15、显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给

16、出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估

17、。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据

18、采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克

19、服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是

20、利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AM

21、SAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算

22、法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可

23、靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估

24、计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充

25、分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一

26、些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程，给出了确定最佳时间环境折合系数的方法、步骤。根据模型参数评估方法对可靠性进行评估，给出可靠性参数的点估计值和置信区间。研究结果表明，由此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近。 蚁群算法是一种元启发式算法，是组合优化领域中新兴的随机搜索算法，对目标函数没有任何可微或连续的要求，可有效克服经典算法易陷入局

27、部最优解的常见弊病。本文对蚁群算法进行了引申和扩展，将其应用于有约束非线性函数优化问题中，用于解决可靠性模型中的时间环境折合系数的最优化问题。数值实例表明，蚁群算法的全局收敛性好，比经典算法具有明显的优势，在可靠性评估中取得了很好的效果，具有良好的实用性能。 本文将数据丢失问题引入到变母体变环境下的综合评估中，求解出环境系数，进而求出模型可靠性参数估计，对系统进行可靠性评估。使故障数据得到充分利用，在数据丢失情况下仍能够对系统进行可靠性评估和预测，得到了比较令人满意的结果。随着人们对产品设备可靠性要求的提高，对系统进行可靠性分析和预测就显得尤为重要。对系统进行可靠性评估，就是利用产品研制期间或

28、存储期间的故障数据，进行统计建模、分析，求出可靠性模型的参数估计和置信区间，对系统可靠性进行估计和预测。由于电子设备的特殊性，使得利用已有故障数据对设备可靠性进行评估预测显得更为重要。 可靠性故障数据的提取过程，设备经历了一个变母体变环境的过程，因此，加入时间环境系数，对变母体不同环境下的故障数据折合后再对系统进行标准环境下的可靠性评估预测，能够使可靠性评估更加准确。在数据采集过程中，由于一些不可避免的因素，经常会发生数据丢失的问题，有效利用有数据丢失的故障数据对系统的可靠性进行评估预测，在工程上也有很大的意义。 本文利用同类或相似产品试验故障数据，采用工程界上普遍使用的AMSAA模型，加入时间环境折合系数，通过最优化方法确定时间环境系数，将蚁群算法用于时间环境系数的寻优过程