张立波 王宏力 陈 聪 崔祥祥 朱天文

第二炮兵工程大学，西安710025

当前，军事、航天等领域所使用的电子产品对可靠性的要求越来越高，其造价也更加昂贵，加之试验的破坏性、产品寿命限制、部分试验代价昂贵等因素的影响，造成可供进行可靠性评估的试验样本比较少，也就是工程中常见的小样本问题［1］。为解决此问题，国内外研究者提出了各种分析和评估方法，其中Bayes分析方法是一种典型的小样本问题分析方法［2］。该方法能够有效地利用各种历史先验信息(如相似产品的信息等)，以弥补现场信息的不足，提高估计精度，因而被广泛应用于武器系统、航天电子产品等领域的可靠性评估中［3］。

Bayes方法的关键，是充分利用已有的历史信息确定先验分布，尽量避免引入主观因素。然而从实际情况来看，历史数据中可能存在许多老产品的数据，它们与现行产品分属于不同的批次或型号，本质上不属于同一总体，它们之间既存在相似性，又存在相异性［4］。对于这种问题，通常通过引入继承因子的方法［4－5］来反映新产品对老产品的继承程度，对老产品的可靠性数据加以利用。同时通过对产品的相似性进行分析，确定新老产品在估计模型中的权重，进而得到产品更为可信的后验分布。文献［5］和文献［6］基于电子产品的某一种相似信息(即单相似产品信息)，分别提出了两种包含继承因子的可靠性分析模型，从相似产品的历史数据和改进资料中充分提取了新产品的继承性和创新性信息，提高了Bayes方法的评估精度。……