泊松型部件冷贮备系统可靠性评估：Bayes方法与继承因子

"这篇文章是2013年发表在《温州大学学报·自然科学版》上的科研论文，主题聚焦于利用相似产品信息评估泊松型部件冷贮备系统的可靠性。作者李新翼和郑海鹰探讨了在存在继承因子情况下的系统可靠性评估问题，提出了混合先验分布的概念，并运用Bayes方法进行估计。文中通过仿真计算验证了所提方法的有效性，特别强调了在实际工程中考虑产品相似性和变异性的必要性，以提高可靠性评估的准确性和实用性。" 在可靠性工程中，冷贮备系统是一个重要的研究领域，它代表了一种备用部件在未被使用期间不会失效或退化的系统设计。在这种系统中，一旦主工作部件失效，备用部件会立即投入工作，维持系统的正常运行。本文关注的是当系统部件寿命遵循泊松分布时的可靠性评估，而这种类型的冷贮备系统在之前的文献中并未得到充分研究。 作者引入了一个创新概念——继承因子，这是为了处理不同型号或批次产品间的相似性和变异性的矛盾。在实际应用中，新产品通常与老产品或相似产品有一定的关联，但又存在差异。传统的Bayes方法可能无法准确捕捉这种复杂关系，导致评估结果偏离实际。因此，通过继承因子，作者将不同信息源融合成一个混合先验分布，利用Bayes理论来描述产品之间的继承性，以增强评估的稳定性和准确性。 文章通过一个仿真算例对比了传统Bayes方法与新方法，结果显示，新方法能更精确地反映冷贮备系统的可靠性状态，验证了该方法的合理性和实用性。这种方法对于那些依赖冷贮备策略的工程系统，如航空航天、电力设施等，具有重要的理论指导和实践价值。 这篇论文提出了一种新颖的可靠性评估方法，它结合了继承因子和Bayes分析，旨在提高复杂系统可靠性评估的精确度，特别是在涉及类似产品数据时。这种方法的实施和应用，有助于工程师更好地理解和预测系统的长期性能，从而优化维护策略和提高整体系统的可靠性。