买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国航空发动机研究院申请的专利一种序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210416824.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法是由童辉;黄洪钟;邓智铭;汪邦军;刁庆;李彦锋;余奥迪;米金华;史慧楠;郭超;于爽;吴强;海洋;柳思源设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种公开可靠性试验评价领域中的序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法，根据截尾时间由少到多先后对产品进行截尾试验，使用贝叶斯估计模型，得到每个样本的累积失效概率的贝叶斯估计值将集合作为灰自助模型的输入，ti为0到最长试验时长tk之间的任意时刻，抽样得到自助样本集，生成新的灰自助样本点，构成多个时刻的累积失效率估计结果集合，构建平方损失函数，求得使平方损失函数最小的参数估计值，用最大熵方法，求得所有参数估计值中对应灰自助样本点信息熵最大的参数估计值作为最终结果，预测结果精准。

本发明授权一种序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种序贯试验下基于无失效数据的产品寿命预测方法，其特征在于：包括：步骤1：根据截尾时间由少到多先后对产品进行截尾试验，计算出最长试验时长tk以及每一个试验样本所经历的所有截尾试验的时间总和tp，k＝1,2,…p，p为试验样本数，得到失效数据集合{tp,Y}和无失效数据集合{tp,N}，Y为发生失效样本，N为未发生失效样本；步骤2：使用贝叶斯估计模型，基于失效数据集合{tp,Y}和无失效数据集合{tp,N}，计算每个样本的累积失效概率pi及其后验分布，积分计算得到第i个样本的累积失效概率的贝叶斯估计值i＝1,2,…p；先以均匀分布作为先验分布，得到最长试验时长tk后的累计失效概率pk的先验分布，基于产品累积失效函数的凹凸性，对每个样本的累积失效概率进行保守估计，确定ti时刻累计失效概率pi的先验分布；再计算产品未失效的条件概率，获得未失效样本个数si的条件概率分布，最后计算出累计失效概率pi的后验分布，根据累计失效概率pi的后验分布计算出贝叶斯估计值所述的最长试验时长tk后的累计失效概率pk的先验分布为λk为累计失效概率pk的范围上界；所述的ti时刻累计失效概率pi的先验分布0piλi，λi为ti时刻产品的失效概率上界，未失效样本个数si的条件概率未失效样本个数si的条件概率分布si代表ni个样本在试验时间总和ti时的无失效数据集合{tp,N}中未失效样本个数，ri是失效数据集合{tp,Y}中失效样本的个数；所述的累计失效概率pi的后验分布步骤3：使用小样本抽样方法，将集合作为灰自助模型的输入，ti为0到最长试验时长tk之间的任意时刻，抽样得到自助样本集，生成新的灰自助样本点，获得扩容后的样本，构成多个时刻的累积失效率估计结果集合步骤4：根据累积失效率估计结果集合构建平方损失函数Qβ,η，求得使平方损失函数Qβ,η最小的寿命分布参数作为参数估计值；构建的平方损失函数：w＝m+1，m是自助样本集数，B是灰自助样本集数，β为形状参数，η为尺度参数η，灰自助样本点都不一样，b＝1,2,…B，上标b表示由第b个自助样本集生成的点，求得满足使的参数估计值为产品寿命分布的关键参数；步骤5：重复步骤3-4，使用最大熵方法，求得所有参数估计值中对应灰自助样本点信息熵最大的参数估计值作为最终结果，完成寿命预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国航空发动机研究院，其通讯地址为：101304 北京市顺义区顺兴路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。