区间数据下复杂系统可靠度和子系统MRI估计的研究

发布时间：2020-06-06 08:24

【摘要】：一个复杂系统是由若干个子系统按特殊方式组成的,其中每一个子系统的可靠程度直接制约着整个系统的可靠程度。往往在实际的应用中,直接来自于整个系统的数据信息是很少的,我们能够获得的一般是来自于子系统的相关数据信息。显然利用子系统获得的数据信息来研究系统的可靠性是一个学者们极为关注的热点课题。而且子系统数据信息的形式通常是多种多样的。对于复杂系统可靠性的统计推断方面的研究通常都是假定:子系统分布为已知常见类型,寿命数据是完全型的。对于复杂系统是由最小路径或最小割集描述的情况下,同时子系统的寿命分布为一般分布,并且来自其子系统的寿命数据是不完全型的。目前这种假设前提下的研究不是很多。 区间型数据是不完全数据的一种形式。因此在区间型数据下,对系统可靠性的特征指标进行统计既有重要的理论意义又有普遍的应用价值。本文在假定各子系统相互独立的条件下,对于基于最小路径描述的且寿命分布为一般类型的复杂系统的可靠性进行研究,其主要研究结果体现在以下几个方面: 1.基于最小路径描述的复杂系统S ,它有m个独立子系统S1 , S 2, L , Sm构成的,最小路径矩阵为A,并且在其每个子系统数据是区间型数据的条件下,利用区间型数据下分布函数的估计形式和复杂系统可靠度函数的解析表达形式,给出区间型数据下复杂系统可靠度的估计。 2.在其子系统的寿命数据是区间型数据的条件下,给出了基于最小路径描述的复杂系统可靠度估计的渐近分布。它的给出为在区间型数据下,系统可靠度的置信下限的估计,系统可靠度假设检验等问题的解决提供了一个近似的方法,在本文仅应用于系统可靠度的置信下限估计问题中。 3.对子系统的寿命数据是区间型数据的复杂系统,考虑了子系统重要度估计问题,给出了重要度估计MRI的渐近分布。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：N945.17;O212.1

【参考文献】

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本文编号：2699417