【摘 要】
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重要度分析是辨识复杂系统可靠性薄弱环节的有效手段。但现有的重要度分析方法均假设系统及组成部件的退化规律是完全精确已知的,即系统和部件的退化或失效模型是可以被精确
【基金项目】
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国家自然科学基金(71371042);四川省杰出青年学术技术带头人培育基金(2016JQ0006)资助项目
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重要度分析是辨识复杂系统可靠性薄弱环节的有效手段。但现有的重要度分析方法均假设系统及组成部件的退化规律是完全精确已知的,即系统和部件的退化或失效模型是可以被精确估计的。针对实际工程中由于小样本、失效数据不足且难以获取、失效或退化机理不明确等因素所产生的退化模型参数认知不确定性,提出一种考虑认知不确定性的多状态系统Birnbaum重要度分析新方法,利用证据理论和马尔科夫模型分别开展认知不确定性量化和多状态系统可靠性建模,从而有效地量化部件退化参数的认知不确定性对系统可靠度和重要度的影响。该方法被应用在重型数控车床的刀具进给控制系统的可靠性分析中,以阐明认知不确定性对部件重要度分析和排序的作用与影响。
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