该文借助WINBUGS软件运用MCMC（Markov Chain Monte Carlo,马尔科夫链蒙特卡洛）估计方法,采用Gibbs抽样原理,在贝叶斯理论的框架下,结合某船舶柴油机气缸盖历史的和更新的磨损故障时间数据,有效提高了磨损故障概率分布的精度。首先介绍了柴油机对船舶航行安全的重要性及其常见故障类型,确定了采用贝叶斯框架下的MCMC抽样方法对磨损故障分布进行仿真计算;其次阐述了通过最大似然估计法获得先验分布参数的过程,并说明了MCMC方法的原理及其常用的抽样方法;最后,引入WINBUGS软件并采用此软件进行建模分析,进行基于Gibbs抽样的MCMC方法的柴油机磨损故障分布计算,以实际算例证明此方法提高了柴油机磨损故障概率分布的计算精度。
