基于逆高斯退化模型的错误指定分析

作者：陈旭丹; 孙新利; 姬国勋; 李振

来源：系统工程与电子技术, 2019, 41(03): 693-700.

• 错误指定
• 逆高斯过程
• 伪最大似然估计
• 平均失效前时间

针对目前随机过程退化模型错误指定研究较少,且主要集中在线性模型中的现状,研究了逆高斯过程(inverse Gaussian,IG)的两类错误指定:不含随机效应情况下非平稳IG过程被错误指定为非线性Wiener过程,以及含随机效应IG过程被错误指定为简单IG过程。基于伪最大似然估计近似正态性理论获得了这两种情形下伪平均失效前时间(mean-time-to-failure,MTTF)估计的分布特征,并以某合金疲劳裂纹数据为例,分析比较了模型错误指定对MTTF的影响。结果还显示,在特定参数设置或样本数、观测次数组合设置下,模型错误指定将对MTTF的估计带来较大影响,这在工程实践中具有一定参考价值。