南京航空航天大学学报

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:32-1429/V

国际刊号:1005-2615

南京航空航天大学学报杂志2019年第5期:基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计

发布日期:

作者:董力

单位:南京航空航天大学民航学院, 南京, 211106;,南京航空航天大学民航学院, 南京, 211106;,东方航空江苏有限公司飞机维修部, 南京, 211113;

关键词:混合威布尔分布;参数估计;非线性最小二乘法;遗传算法;参数优化

基金:国家自然科学基金 U1733124;61403192)资助项目;江苏省自然科学基金 BQ20130811;南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金 kfjj20180709国家自然科学基金(U1733124,61403192)资助项目;江苏省自然科学基金(BQ20130811)资助项目;南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20180709)资助项目。

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。

来源:2019年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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