Wiener过程在非线性退化建模中的应用

针对Wiener过程为线性随机过程而产品性能退化为非线性的情况,提出一种时间尺度转换方法,首先通过时间尺度转换把非线性退化数据转换成线性退化数据,采用Wiener过程对其进行建模分析,然后通过时间尺度逆转换实现产品在原有时间尺度下的可靠性评估。给出了Wiener过程参数估计的步骤和方法,并以某型导弹电连接器的加速退化数据为例,阐述了基于时间尺度转换的Wiener过程在非线性退化建模中的应用。结果表明,时间尺度转换方法成功实现了电连接器的可靠性评估,从而拓展了Wiener过程的应用范围,为非线性退化建模提供了一种有效途径,并为退化型产品的可靠性评估提供了可行的思路。     

非线性和随机效应的加速退化过程建模方法

针对加速退化试验场合下具有非线性、随机效应的退化数据,文章采用线性Wiener过程,研究了一种加速退化过程建模方法。采用时间尺度模型,对非线性退化数据进行线性变换;将Wiener过程的漂移系数随机化处理,研究了考虑随机效应的退化过程建模;根据所收集的步进加速退化数据,采用两步极大似然估计法确定未知参数。实例分析结果验证了该文所提方法的合理性。     

基于Wiener过程的多阶段非线性复杂退化产品可靠性分析模型

为提高非线性退化轨迹拟合的精度,针对多阶段退化中的非线性规律建立Wiener过程模型,考虑变点的连续性与部件个体的差异性,给出基于非线性复杂退化的可靠性评估方法。结合幂律函数推导出非线性多阶段Wiener过程模型,得到模型参数的极大似然估计量;通过最小均方误差原则给出变点以及幂参数的初值确定方法;根据SIC(schwarz information criterion)方法得到模型变点的精确值,并检验其准确性;结合不同部件之间的差异性,得到变点的连续分布;推导出非线性Wiener过程连续时段内的可靠度函数估计;利用本模型对高压脉冲电容器电容相对变化量的退化数据建模,与线性建模结果对比,验证多阶段Wiener过程模型在可靠性评估方面的有效性与可行性,估计结果更接近真实值。     

竞争失效下多元退化建模的航空发动机可靠性分析

为了解决航空发动机的竞争失效下多元退化系统可靠性评估问题,提出一种多元退化失效和突发失效之间相关竞争失效的可靠性评估方法.以具有随机效应的非线性Wiener过程与Gamma过程描述退化失效过程,选择合适的Copula函数对多元退化失效相关性进行建模,通过马尔科夫链蒙特卡洛方法进行多元退化系统相关失效模型参数估计;引入Weibull分布描述突发失效时间,采用比例危险模型构建关于性能退化量的突发失效率函数,利用两步极大似然估计法识别模型参数.结合航空发动机的性能退化数据实现了竞争失效下多元退化系统可靠性评估,通过分析结果验证了模型的有效性与准确性.     

考虑退化特性相关性的航空电连接器可靠性分析方法

采用带随机效应的Wiener退化过程模型,对航空电连接器进行温度和振动综合应力下加速特性退化过程建模,推导其退化量及可靠度,并采用基于Bayesian更新的EM算法估计模型中的未知参数.针对电连接器在综合应力下表现出多种特性同时退化且特性间呈现相关性的问题,进一步利用Copula函数进行相关性建模,推导其多退化特性相关条件下的系统可靠度.最后以某型航空电连接器为算例,对提出的模型和方法进行说明和验证,结果表明,考虑退化特性相关性时的可靠度低于考虑各单独退化特性时的可靠度.     

基于马氏距离的竞争失效可靠性分析

为了解决产品退化失效与冲击失效共存的竞争失效下可靠性评估,提出了一种基于马氏距离的评估方法.引入马氏距离将多元退化数据降至一元马氏距离,采用具有随机影响的Wiener过程进行退化建模.研究了泊松过程以及固定时间发生的两类极端冲击过程,建立了同时考虑变阈值和最小冲击幅值的相关竞争失效模型.采用裂纹增长案例验证了所提方法的有效性,敏感性分析评估了模型参数对产品可靠性的影响.结果表明泊松过程冲击和固定时间冲击都对产品可靠性水平的分析值产生影响.      

基于支持向量回归与Bayesian理论的性能退化产品可靠性分析

为提高小样本非线性下的性能退化产品可靠性评估准确性,提出一种融合性能退化数据与寿命数据的可靠性评估方法.首先选定产品的性能退化变量并记录下与时间相关的退化数据,随后利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)理论对性能退化轨迹进行拟合建模,再通过首达阈值的概念推算出产品伪失效寿命数据.假设产品寿命服从特定的概率分布,则可求得产品的可靠性解析表达式.为了充分利用可得到的多种信息,增加评估的可信度,结合Bayesian理论,融合可得的真实寿命数据,一旦得到新的失效寿命数据,便可更新迭代模型参数提高评估准确性.最后通过数值仿真与陀螺仪退化数据的实例验证所提方法的可行性.结果表明,本研究有效地解决了小样本非线性情形下性能退化产品可靠性分析不精确的难题.     

性能可靠性概念与关联/转换(R/T)模型

在澄清性能可靠性概念的基础上，针对建模过程中面临的强相关性和数据获取困难问题，提出了一种可行的关联／转换方法，建立了飞行可靠性评估的关联／转换模型。     

考虑随机失效阈值的退化数据建模分析方法

针对退化过程中随机失效阈值分布难以确定,无法直接引入到退化数据建模分析过程的难题,提出一种将失效阈值的随机性转移到易于获得分布参数变量中的建模分析方法,给出退化试验数据和加速退化试验数据的建模分析步骤.结合实例分析表明:将失效阈值随机性转移到易于获得分布参数变量中的建模分析方法可行,避免了复杂的数值计算;同时,该方法能够为高可靠长寿命产品提供更符合实际的可靠性评估结果.     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

综合退化数据与寿命数据的某型电连接器寿命预测方法

针对基于寿命数据的预测方法效率不高的问题,在进行温、湿度双应力加速退化试验的基础上,研究了通过分析加速退化数据而进行寿命预测的途径.为了充分利用所收集的产品寿命数据来提高预测精度,提出了综合退化数据与寿命数据的寿命预测方法.分别使用Wiener过程、逆高斯分布和广义Eyring模型对产品性能的退化数据、少量寿命数据以及产品反应率进行建模,并建立了综合以上信息的可靠性模型.在此基础上,利用Markov Chain Monte Carlo仿真方法得到模型参数的点估计值,通过Bootstrap自助抽样法获得了模型参数的估计区间.结果表明,所提出的综合退化数据与寿命数据的方法可以提高寿命预测精度.     

基于支持向量机和Wiener模型的内模控制方法研究

针对工业过程的被控对象许多是非线性的问题,采用由一个线性模型和一个静态非线性模型组成的Wiener模型来代表过程对象的模型。对于Wiener模型中的非线性部分,提出利用支持向量机求取α阶逆模型,从而将非线性模型转化为线性模型,进而设计内模控制器。直流电机的控制和pH中和反应过程控制的仿真实例表明,本文所提方法建立的逆模型精度高、控制跟踪性好,并对扰动体现出较强的鲁棒性和较好的控制精度,是解决Wiener模型控制的一种可行的方法。     

Nonlinear Modeling for a Two-Stage Degradation System Based on Nonhomogeneous Poisson Process

The degradation process modeling is one of research hotspots of prognostic and health management(PHM),which can be used to estimate system reliability and remaining useful life(RUL).In order to study system degradation process,cumulative damage model is used for degradation modeling.Assuming that damage increment is Gamma distribution,shock counting subjects to a homogeneous Poisson process(HPP)when degradation process is linear,and shock counting is a non-homogeneous Poisson process(NHPP)when degradation process is nonlinear.A two-stage degradation system is considered in this paper,for which the degradation process is linear in the first stage and the degradation process is nonlinear in the second stage.A nonlinear modeling method for considered system is put forward,and reliability model and remaining useful life model are established.A case study is given to validate the veracities of established models.     

一种混合退化系统剩余寿命预测方法

针对传统的预测方法不能同时考虑线性和非线性退化问题,提出了一种基于维纳过程的带随机参数和确定参数的混合退化模型.基于首达时间(FHT)的概念给出了剩余寿命(RUL)的解析渐进显式形式,模型中随机参数通过Kalman滤波技术实时更新,确定参数采用极大似然估计进行估计.最后,采用陀螺仪实验数据验证了该方法的有效性.     

非平稳随机过程非线性组合的首次超越可靠度

针对非平稳随机过程非线性组合的首次超越可靠度问题，提出了一种数值解法．该法将所考察时段离散化，以数值计算手段克服复杂的数学处理上的困难．所得公式可以方便地退化为平稳随机过程甚至随机变量非线性组合的问题，因而具有普遍的实用价值．     

基于退化数据的高可靠性产品贝叶斯分类决策

针对高可靠性产品的退化数据,提出一种贝叶斯分类方法,将产品按最大后验概率进行分类.利用非线性Wiener过程模型来描述产品的退化路径,提出了一种结合期望最大化(EM)与K-均值聚类的算法以用于估计模型的未知参数,建立了平均成本最小化的最优分类决策模型.实例与仿真试验显示,该分类方法具有较高的分类精度与较小的成本.     

城市用水量非线性组合预测方法研究

利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题.     

基于维纳过程的锂离子电池剩余寿命预测

锂离子电池内部结构复杂,受外界影响大,使其容量退化过程具有不确定性因素而呈现随机性.对电池容量退化服从非线性维纳过程建立状态空间模型,并认为参数是服从共轭分布的随机变量,增加了模型不确定性使之更加符合锂离子电池容量的退化过程.利用自助法获得先验分布参数初始值,由共轭分布的性质可以得到后验分布的类型,由此得到简便的参数估计方法.粒子滤波可对每一时刻的参数及退化状态进行估计和更新,根据提前设定的状态阈值可以预测电池的剩余寿命.具体实例验证了方法的准确性,该方法对可靠性高、样本量少的电池的剩余寿命预测有借鉴意义.