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龍圖騰網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的參數相關Gamma退化模型可靠性評估方法、裝置及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114970104B 。

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

本一種基于Bayes的參數相關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：本發明提供一種基于Bayes的參數相關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據；描述退化數據分布的參數相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數后驗分布模型；根據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；根據抽樣結果得出參數后驗估計結果；以參數后驗估計結果進行產品可靠性評估，得到產品可靠度。本發明在產品退化軌跡服從Gamma過程的基礎上，考慮參數的相關性，由于無從得知參數相關的形式、程度等，因此考慮使用Jeffreys無信息先驗分布描述參數的相關性，后通過貝葉斯方法，結合測得的退化數據，可以得出產品可靠度評價的模型。

本發明授權一種基于Bayes的參數相關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據；描述退化數據分布的參數相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數后驗分布模型；根據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；根據抽樣結果得出參數后驗估計結果；以參數后驗估計結果進行產品可靠性評估，得到產品可靠度；所述樣本退化數據為以相同的時間間隔Δt測量產品的性能退化量Xti,i＝1,2,...,n描述退化數據分布的參數相關性的方法包括以Jeffreys無信息先驗分布描述退化數據分布的參數相關性；描述退化數據分布的參數相關性，并以貝葉斯模型得出退化量分布參數后驗分布模型的方法包括：以退化量Xti服從Gamma過程，選擇參數的先驗分布為Jeffreys無信息先驗分布，建立Bayes模型，得到在該數據下的參數后驗分布密度函數，分布參數的聯合后驗密度函數為 公式中，參數α,λ為ΔX的分布參數，ψ′αΔt為Digamma函數ψαΔt的導數各參數的滿條件分布為 式中，“∝”表示滿條件分布，“～”表示服從的分布，Gamma表示Gamma分布。

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