DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.01.001
基金项目：江苏省研究生科研与实践创新计划项目“面向多源数据融合的重型制齿机床可靠性评估方法”（SJCX25_0532）
作 者：陈 伟（南京信息工程大学，江苏 南京 210044）
摘 要：【目的】解决机械系统功能故障样本稀缺导致寿命评估准确性低的问题。【方法】利用性能退化数据构建维纳过程模型，获得漂移与扩散参数估计。依据维纳过程与逆高斯分布的对应关系，将其转化为退化失效数据的先验，并在贝叶斯框架下完成两类退化数据的融合，同时开展MTBF对比验证。【结果】仅依赖精度退化数据所构建的可靠性模型在中后期往往呈现过快的下降趋势，其MTBF预测与寿命模型存在明显偏差。引入精度失效数据并对退化模型进行贝叶斯更新后，可靠性曲线与基于威布尔分布的寿命模型更为一致，预测误差由33%显著降低至11.1%。【结论】融合失效信息能够显著提高退化模型的稳定性与预测精度，基于贝叶斯退化数据融合的可靠性评估可在小样本功能故障数据下实现有效的寿命预测。
关键词：机械系统；可靠性；贝叶斯参数估计；MTBF
引文信息：[1]陈伟.基于贝叶斯退化数据融合的机械系统可靠性评估[J].南方农机，2026，57(1)：1-4+17.
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