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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于极大似然估计法MLE的变速器首次故障行驶里程数据的分布拟合方法，该方法画出行驶里程数据的直方图，基于极大似然估计法，分别使用指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布四种数学模型对数据进行拟合与分析，得到四个具体的模型。最后进行各模型之间的对比与分析，综合考虑模型精度与实际应用，选出最优分布模型。本发明能精准得到最优模型。
主权项：1.一种基于MLE的变速器首次故障行驶里程数据的分布拟合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：筛选与整理汽车变速器首次故障行驶里程数据；收集来自变速器生产企业的一批变速器的维修数据，包括主机厂、车型、购车日期、总成型号、出厂编号、维修日期、故障简述和行驶里程信息，得到主机厂相同、总成型号相同的变速器首次故障时的行驶里程；步骤2：根据步骤1中收集到的变速器首次故障时的行驶里程数据，画出数据的直方图，并对直方图进行归一化处理；步骤3：使用四种可靠性基础模型，分别为：威布尔分布、正态分布、对数正态分布、指数分布，对步骤2进行归一化处理后的直方图进行分布拟合；使用MLE分别求出四种可靠性基础模型参数的点估计和区间估计，并将四种可靠性基础模型概率密度函数曲线分别叠加到归一化处理后的直方图上；步骤4：对步骤3中四种可靠性基础模型进行综合分析比较，结合实际分析，选出最优模型；分别从四种可靠性基础模型的概率密度函数曲线中均匀选N个点，再计算这N个点和与所在直方图矩形区域高度差值平方的均值，得到的结果越小，则判定分布的拟合效果越好，结果最小的作为最优模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于MLE的变速器首次故障行驶里程数据的分布拟合方法
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