發(fā)布時間：2020-07-09 08:39

【摘要】：在使用傳統(tǒng)的參數(shù)型的退化模型對工業(yè)產(chǎn)品進行可靠性評估時,需要人為地指定均值函數(shù)的參數(shù)形式.但人們無法保證選擇的參數(shù)形式與實際相符,所以不依賴參數(shù)形式假設的半?yún)��?shù)退化模型成為了目前學界的研究熱點.然而,半?yún)��?shù)模型中待估參數(shù)很多,所以求解參數(shù)估計的難度較大.目前大多數(shù)文獻都通過EM算法計算模型參數(shù)的極大似然估計.但是當不同個體的觀測時間差異較大時,EM算法需要很多步迭代才能達到收斂,且每步迭代的耗時較長,所以整個算法的效率不高.另外,當未知參數(shù)的真值距離參數(shù)空間的邊界很近時,EM算法的收斂速度很慢.若終止準則設置不當,求出的估計可能并不是真正的極大似然估計.為了解決上述的計算問題,本文在廣義Rosen(Generalized Rosen,GR)算法的基礎上提出了一步GR分塊坐標上升算法(Block Coordinate Ascent with One-Step GR,BCA1SG).本文對該算法的收斂性質(zhì)進行了研究,證明了BCA1SG算法可以在有限步迭代內(nèi)求出滿足KKT條件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)的解.另外,本文細致地討論了如何利用BCA1SG算法求解半?yún)��?shù)退化模型的極大似然估計,并通過數(shù)值模擬對BCA1SG和EM算法進行了比較.結果顯示,BCA1SG算法不僅可以給出更加準確的參數(shù)估計,而且其效率也遠高于EM算法.最后,本文通過氣缸襯墊的磨損數(shù)據(jù)驗證了所提出算法的有效性.
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：C81;F224

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本文編號：2747223