基于比例加速退化建模的单台机载设备剩余寿命自适应预测

针对现有机载设备剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法在新研单一样本条件下, 无法应用于加速退化试验场景的问题, 本文基于比例关系模型提出了一种加速退化场景下适用于单个试验样本的自适应RUL预测方法。首先, 依据加速退化环境下Wiener过程存在的漂移/扩散系数比例关系, 构建考虑设备个体差异与测量误差的非线性随机退化模型; 其次, 针对加速退化试验存在单一受试样本的情况, 提出了基于期望最大和卡尔曼滤波联合算法的参数自适应估计方法; 然后, 基于卡尔曼滤波原理在线更新目标设备的退化状态, 并推导出设备剩余寿命的概率密度函数; 最后, 通过对单台行波管加速退化实测数据进行分析, 验证了方法的正确性和优势。     

考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测

退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,采用极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)算法估计退化模型参数与随机失效阈值分布系数;然后,在考虑随机失效阈值的基础上推导出设备剩余寿命的概率密度函数(probability density function, PDF),并基于Bayesian原理实时更新退化模型参数,实现对剩余寿命的在线预测。最后,将该方法应用于陀螺仪剩余寿命在线预测分析,结果表明该方法能够有效提高剩余寿命预测的精度与准确性。     

基于步进加速退化建模的剩余寿命在线预测

针对同类产品在步进应力加速退化试验中观测数据,采用非线性Wiener过程,建立了带测量误差的加速退化模型;采用两步极大似然估计法,求解出退化模型中固定系数估计值和随机系数先验值;基于首达时的概率分布,推导出剩余寿命的概率密度函数近似表达式;引入随机系数贝叶斯更新方法,利用目标产品当前观测数据来更新随机系数后验值,实现剩余寿命预测结果在线更新;结合某型激光器仿真实例分析,验证了所建模型的正确性和优势。     

隐含非线性退化设备的剩余寿命在线预测方法

随机退化设备在实际运行中会产生非线性、隐含性等问题,对其剩余寿命预测会产生不确定性影响。现有剩余寿命预测方法尚未系统研究隐含非线性退化建模及相应的剩余寿命分布。因此,采用Wiener过程,建立了隐含双重非线性退化模型;利用设备现场监测数据,更新了隐含状态的后验分布;利用全概率公式,基于首次达到失效阈值的时间分布推导出设备剩余寿命分布;基于激光器实测退化数据设定仿真参数,对所提方法的正确性和合理性进行了对比验证。     

考虑测量误差和随机效应的设备剩余寿命预测#br#

针对非线性退化设备的剩余寿命预测问题,尚未系统研究考虑测量误差和随机效应的退化建模、先验参数估计及相应的剩余寿命预测方法。首先建立考虑测量误差和随机效应的非线性Wiener退化模型;利用同类设备历史监测数据,基于期望最大化算法估计出退化模型中固定系数和随机系数先验分布;采用状态空间模型描述目标设备当前监测状态,基于Kalman滤波算法迭代估计出随机系数后验分布和当前真实退化状态;利用全概率公式,推导出考虑隐含状态估计不确定性的设备剩余寿命的概率密度函数;仿真实例分析表明,所提方法较现有方法在参数估计误差和剩余寿命预测精度上具有一定优势。     

多阶段随机退化设备剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是系统视情维护和健康管理的重要基础.针对设备退化过程中表现出的阶段性差异,提出了一种基于累加和检验变点分析与漂移布朗运动的剩余寿命预测方法.该方法首先对获取的状态检测信息进行累加和检验,获得退化过程的最新显著变点;然后利用最新变点之后的状态检测数据对漂移布朗运动模型的参数进行极大似然估计;最后利用失效阈值的首达时间分布预测设备的剩余寿命.连续搅动水箱式反应堆仿真试验说明了所提方法的有效性.试验结果表明,所提方法能够准确地检测出退化过程的显著变化点,预测设备的剩余寿命,且预测结果波动较小,具有更好的鲁棒性.     

不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测

本文提出了一种在考虑不完全维护影响下的腐蚀管道分阶段退化模型和剩余寿命预测方法.首先,设其全寿命周期内进行3次不完全维护,则退化过程为4个阶段;其次,在维护活动干预下的非线性分阶段随机扩散过程框架下,对其退化规律进行建模,推导首达时间意义下剩余寿命概率分布,实现实时剩余寿命估计;然后,利用状态监测数据和维护数据对模型参数进行极大似然估计和贝叶斯更新;最后通过实例验证所提参数估计和寿命预测方法的有效性.结果表明:该模型能很好地描述不完全维修下腐蚀管道分阶段退化过程,能够给出可信的可靠性评估结果,使得腐蚀管道具有较高的安全运营等级,克服了传统方法过维修或欠维修带来的不利影响,降低了维修成本.     

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。     

基于伪寿命分布的退化数据可靠性评估方法

提出一种利用加速退化数据对产品进行可靠性评估与寿命预测的建模与参数估计方法。首先,针对加速退化数据的特点,建立了加速条件下特征参数退化曲线的连续时间函数模型。进而,结合工程中常用加速模型,建立了加速退化模型参数估计的整体似然函数,并基于Fisher信息阵采用整体推断的极大似然法给出整体模型参数的区间估计。该方法能够有效利用不同加速应力水平下产品退化数据的横向信息,并综合连续时间函数模型对产品退化曲线拟合性强的优点,可提高产品可靠性评估与寿命预测的精度。以某电子产品为例进行了应用实例分析。     

具有一阶自回归测量误差的步进加速退化可靠性分析

针对传统方法在步进应力加速退化建模时常常忽略测量误差间自相关性的问题,提出一种具有一阶自回归(AR(1))测量误差的步进应力加速退化可靠性分析方法.利用Wiener过程描述产品的性能退化过程,同时引入一阶自回归AR(1)模型表征具有自相关性的测量误差项.然后,建立漂移系数与加速应力之间的加速关系模型,并对漂移系数进行随机化处理以表征产品个体差异性.在首达时概念下,给出失效时间分布函数和概率密度函数的解析表达式.然后,提出一种加速退化模型参数极大似然估计方法.最后,通过激光器算例分析验证了本文方法的适用性和有效性,结果表明:与传统方法相比,本文方法建模合理性更优,且能有效提高产品退化可靠性分析精度,进而为产品合理维修决策的制定提供有力支撑.     

Remaining useful lifetime prediction for equipment based on nonlinear implicit degradation modeling

Nonlinearity and implicitness are common degradation features of the stochastic degradation equipment for prognostics.These features have an uncertain effect on the remaining useful life(RUL)prediction of the equipment.The current data-driven RUL prediction method has not systematically studied the nonlinear hidden degradation modeling and the RUL distribution function.This paper uses the nonlinear Wiener process to build a dual nonlinear implicit degradation model.Based on the historical measured data of similar equipment,the maximum likelihood estimation algorithm is used to estimate the fixed coefficients and the prior distribution of a random coefficient.Using the on-site measured data of the target equipment,the posterior distribution of a random coefficient and actual degradation state are step-by-step updated based on Bayesian inference and the extended Kalman filtering algorithm.The analytical form of the RUL distribution function is derived based on the first hitting time distribution.Combined with the two case studies,the proposed method is verified to have certain advantages over the existing methods in the accuracy of prediction.     

基于一致性检验的航空发动机剩余寿命预测

针对目前没有将退化的多阶段性和维修前的退化数据用于维修后的剩余寿命预测问题,提出了一种基于多阶段Wiener过程的正态总体均值和变异系数一致性检验的剩余寿命预测方法。首先选用Wiener过程构建多阶段的退化模型;然后根据维修前后的退化监测数据,提出了正态总体均值的一致性检验方法,在检验结果的基础上根据变异系数的倒数构造H随机变量,提出了一种基于概率分布的数据一致性检验方法。最后,根据维修前后的退化数据的一致性检验结果,融合维修前后的退化数据进行剩余寿命的预测,通过预测误差对比结果证实了所提检验方法的有效性。     

随机冲击影响的非线性退化设备剩余寿命预测

退化设备的剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测是当前可靠性领域研究的一个热点问题。基于Wiener过程,提出一种考虑随机冲击影响的非线性退化设备RUL预测方法。首先,设备连续退化过程用一个非线性Wiener过程描述,而冲击导致退化水平突变的影响由一个复合泊松过程刻画;其次,基于所建立的退化模型和首达时间概念,推导出剩余寿命概率密度函数及其近似解析解,极大地减少了数值计算时间,并提出一种基于期望最大化算法的模型参数估计方法。数值仿真和航天锂电池实例验证表明,所提方法提高了RUL预测的准确性,对于解决存在随机冲击影响的设备RUL预测问题具有一定的理论指导意义。     

基于时序模型的加速退化数据可靠性评估

提出利用加速退化数据对高可靠长寿命产品进行可靠性评估与寿命预测的新方法.从时间序列的角度出发,研究了退化轨迹的一般建模方法;进而结合加速模型,利用整体推断方法给出了模型参数的极大似然估计.并以对数正态分布和Weibull分布为例,利用信仰推断方法给出了可靠度置信区间.通过有效利用加速退化试验各状态下的试验信息,结合时序模型对退化轨迹曲线自拟合性强的优点,提高了产品可靠性评估与寿命预测的稳健性,为基于产品加速退化数据进行可靠性评估提供了一条新的技术途径.最后通过实例验证了该方法的有效性.