第 37 卷 第 4 期 电 子 科 技 大 学 学 报
2008年7月 distribution; nonlinear least square; parameter estimation
可靠性分析的首要问题在于寻找能够确切反映 模型、分段模型和竞争风险模型等[3]。文献[4-5]总
产品失效机理并与失效数据的分析结果相符合的失 结了多种改进威布尔模型及其概率图特征，并且提
效分布规律[1]。常用的方法是将故障或失效数据拟 出了对于给定失效数据选取相应模型的方法。文献
合成某种分布形式，在确定出各分布参数之后，对 [6]详细讨论了两重混合威布尔模型、两重分段模型
失效数据进行可靠性评估和预测。威布尔分布是描 和两重竞争风险模型的概率图特征及其参数的图估
述机械系统及其零部件寿命数据分布规律最常用的 计法。文献[7]采用混合威布尔模型描述了FIAT汽车
一种分布形式[2]。 零部件可靠性及其故障发生规律，并且用极大似然
复杂机械系统一般包含多个零部件，每个零部 方法估计其分布参数。
件的故障可能是在多种失效机理共同作用下发生 与原始的威布尔分布模型相比，改进的威布尔
的，而且在不同的寿命阶段，不同的失效机理对系 分布模型虽然扩大了适用范围，但是引入了较多的
统的失效起主导作用，其可靠性试验数据在威布尔 未知参数。统计分布的参数估计是一个优化问题，
概率纸上表现为曲线，如果用原始的威布尔分布曲 未知参数越多，优化问题的模型和求解过程越复杂，
线来描述时，会出现较大的误差。利用各种改进的 研究各种改进威布尔分布模型的参数估计方法对复
威布尔模型可以较好地解决这类问题，如混合分布 杂机械产品的可靠性分析是非常有意义的。随着计
收稿日期：2008 - 03 - 20；修回日期：2008 - 05 - 30
基金项目：国家863计划(2007AA04Z403)；国家自然科学基金(50775026)；教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20060614016)
作者简介：
混合威布尔分布参数估计的L-M算法 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
