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龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇徐工工程機械研究院有限公司申請的專利一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114970104B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210448078.4，技術領域涉及：G06F30/20；該發(fā)明授權一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質是由殷澤凱;郭宇;嚴兵設計研發(fā)完成，并于2022-04-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質，可提高評估的可靠性。該方法包括以下步驟：通過等間隔測量獲取樣本退化數(shù)據(jù)；描述退化數(shù)據(jù)分布的參數(shù)相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數(shù)后驗分布模型；根據(jù)MH算法中混合Gibbs算法思想，進行后驗分布的抽樣，得到抽樣結果；根據(jù)抽樣結果得出參數(shù)后驗估計結果；以參數(shù)后驗估計結果進行產(chǎn)品可靠性評估，得到產(chǎn)品可靠度。本發(fā)明在產(chǎn)品退化軌跡服從Gamma過程的基礎上，考慮參數(shù)的相關性，由于無從得知參數(shù)相關的形式、程度等，因此考慮使用Jeffreys無信息先驗分布描述參數(shù)的相關性，后通過貝葉斯方法，結合測得的退化數(shù)據(jù)，可以得出產(chǎn)品可靠度評價的模型。

本發(fā)明授權一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于Bayes的參數(shù)相關Gamma退化模型可靠性評估方法，其特征在于，包括以下步驟：通過等間隔測量獲取樣本退化數(shù)據(jù)；描述退化數(shù)據(jù)分布的參數(shù)相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數(shù)后驗分布模型；根據(jù)MH算法中混合Gibbs算法思想，進行后驗分布的抽樣，得到抽樣結果；根據(jù)抽樣結果得出參數(shù)后驗估計結果；以參數(shù)后驗估計結果進行產(chǎn)品可靠性評估，得到產(chǎn)品可靠度；所述樣本退化數(shù)據(jù)為以相同的時間間隔Δt測量產(chǎn)品的性能退化量Xti,i＝1,2,...,n描述退化數(shù)據(jù)分布的參數(shù)相關性的方法包括以Jeffreys無信息先驗分布描述退化數(shù)據(jù)分布的參數(shù)相關性；描述退化數(shù)據(jù)分布的參數(shù)相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數(shù)后驗分布模型的方法包括：以退化量Xti服從Gamma過程，選擇參數(shù)的先驗分布為Jeffreys無信息先驗分布，建立Bayes模型，得到在該數(shù)據(jù)下的參數(shù)后驗分布密度函數(shù)，分布參數(shù)的聯(lián)合后驗密度函數(shù)為 公式中，參數(shù)α,λ為ΔX的分布參數(shù)，ψ′αΔt為Digamma函數(shù)ψαΔt的導數(shù)各參數(shù)的滿條件分布為 式中，“∝”表示滿條件分布，“～”表示服從的分布，Gamma表示Gamma分布。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人江蘇徐工工程機械研究院有限公司，其通訊地址為：221004 江蘇省徐州市徐州經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)馱藍山路26號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。