可测量潜在故障模式的特种设备可靠寿命预测

由于失效样本少,传统的可靠性分析方法并不适用于特种设备的寿命预测.根据产品研制阶段的实验数据和同类产品的相关历史记录确定可靠性评估的验前信息.结合小样本现场试验数据,应用Bayes方法融合产品的验前信息和现场信息,得到产品寿命的验后分布,进而建立产品可靠寿命的预测模型.以桥式起重机为例,针对具有可测量退化量的潜在故障模式——主梁下挠超标,推导了主梁两阶段可靠寿命的退化规律,得出了在给定可信度下主梁从下挠值为0至发生潜在故障和发生潜在故障后继续使用至发生功能故障的工作时间,进而为主梁的检测和维修提供理论基础.该研究对于缺乏大样本试验数据的特种设备的可靠寿命预测与风险预防具有借鉴意义.     

考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.     

基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法

针对退化失效型产品的剩余寿命预测是开展其视情维修的关键前提。考虑到一些产品性能退化过程具有多阶段非单调的特点,提出基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法。针对产品退化过程的每一阶段,主要考虑以高应力加速退化试验数据为先验信息,不预先给予Wiener过程参数的假定分布,而利用加速因子将高应力下的参数估计值折算到正常应力下的参数值;再通过使用Anderson-Darling方法确定参数的最优分布,作为参数的先验分布;然后通过Bayes方法利用产品正常应力下实时退化数据对参数先验分布进行更新,得到参数后验分布,进而对产品的剩余寿命进行预测;最后以某型加速度计为实例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

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.     

考虑异常数据剔除的产品可靠性评估

提出一种考虑异常数据剔除的产品可靠性评估方法,主要是依据异常数据剔除准则将由试验误差和样本分散性造成的异常数据予以剔除。基于加速退化试验数据外推产品伪寿命数据获取产品寿命数据,并对寿命数据进行分布拟合优度检验确定寿命最优分布。结合工程中常用加速模型利用最小二乘估计法进行模型参数估计,将高应力下伪寿命折算到正常应力水平下的寿命值,再依据异常数据剔除准则将不合群寿命数据予以剔除。然后将寿命数据进行分布拟合得到产品寿命分布,进而对产品进行可靠性评估以及可靠寿命估计。以某型加速度计为例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

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.     

基于多应力综合加速模型的产品可靠性评估方法

提出一种基于多应力综合加速模型的产品可靠性评估方法,主要通过利用加速退化数据或加速寿命数据以及加速模型对产品进行寿命加速模型建模与参数估计,进而进行产品可靠性评估。首先基于加速退化试验数据,外推产品伪寿命数据或基于加速寿命试验获取产品寿命数据;并对寿命数据进行分布拟合优度检验确定寿命最优分布。其次结合工程中常用加速模型,选取合适多应力综合加速模型来描述分布参数与应力水平的关系。采用整体推断方法,将所有寿命数据信息作为整体进行统计分析,给出模型参数的极大似然估计。然后对产品进行可靠性评估以及可靠寿命估计。最终以某型电表为例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

数控电路板性能退化分析及可靠性统计推断研究

针对长寿命产品很难通过寿命试验和加速寿命试验获得充足的失效寿命数据的情况,以某型号的国产数控用印制电路板为试验对象,在高温高湿条件下开展了偏置电压性能退化试验.通过探讨其主要的故障模式和失效机理,建立了数控用电路板的电压应力退化失效模型,然后在对性能退化数据的统计分析研究的基础上,提出了基于退化轨迹的可靠性评估方法,并对高可靠性长寿命的数控用印制电路板进行了可靠性统计推断.最后给出了威布尔分布下的可靠性统计推断结果,验证了方法的正确性和有效性.     

考虑验前信息的成败型产品可靠性评定方法

结合在航天产品研制过程中,研制阶段的试验信息量大,而鉴定阶段试验信息又有限的实际,给出运用验前信息评定产品飞行可靠性的Bayes评定方法。并通过应用实例,说明了在验前信息的作用下,Bayes法评定航天产品飞行可靠性的客观、公正性。     

高速电主轴系统的极小子样试验评估方法研究

针对数控机床这类高可靠性产品的寿命实验数据极少的情况,为了提高数控机床高速电主轴系统的可靠性寿命评估精度,基于性能退化可靠性评估的理论对高速电主轴系统进行了机械应力仿真加载试验.对高速电主轴的退化数据,借助MATLAB软件利用最小二乘法对样本的退化模型参数进行估计,得出一次伪失效寿命.应用虚拟增广法和半经验评估法相结合的可靠性评估方法对高速电主轴系统进行了可靠性评估,得出了高速电主轴系统的平均无故障寿命均值的置信区间.与单纯地采用以往的半经验评估法进行可靠性评估的结果对比,进一步提高了高速电主轴系统在试验样本极小的情况下的试验寿命评估精度,为高速电主轴系统的可靠性研究提供了更加合理有效的评估方法.     

基于性能退化的控制力矩陀螺寿命预测

控制力矩陀螺具有高可靠、长寿命特点,传统试验方法难以获取失效样本。但是控制力矩陀螺在轨工作期间的遥测数据中包含了很多性能退化信息,在详细分析这些数据的产生机理、影响因素和变化规律的基础上,结合已知的失效指标,选择合适的性能退化参数,针对性能退化参数建立陀螺的寿命预测模型。利用遥测数据拟合模型参数,进行趋势外推计算陀螺的预测寿命。文章最后给出了两种性能退化指标的控制力矩陀螺寿命预测实例,验证了该方法的有效性。     

基于Bayes理论的五轴加工中心MTBF指标预测方法

根据量产的相似机床产品的历史失效数据确定某五轴加工中心MTBF的先验分布,应用Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验法对先验信息与现场数据进行相容性检验,利用Bayes方法融合先验信息和该加工中心小子样现场失效数据对其进行实时可靠寿命预测.研究表明:该加工中心的故障时间满足β=1.909 3,α=919.495 1的两参数Weibull分布;加工中心MTBF的点估计值为815.80(h),区间估计结果为[576.70(h),1 232.42(h)].所述方法适用于小子样情况,对特种机械产品的可靠寿命预测与评估具有普遍意义.     

高速冲床传动系统性能退化分析与可靠性评估

针对高速冲床传动系统寿命较长、可靠性试验成本较高的特点,研究了基于性能退化数据的传动系统可靠性评估方法.根据传动系统的工作特性选择了下死点动态精度作为衡量性能退化的特征参数,搭建了相应的测试系统.对退化机理进行了分析,在此基础上利用漂移布朗运动模型对传动系统动态精度退化量进行建模,基于退化数据估计模型中的参数,进而利用所建模型评估得到传动系统寿命和可靠性指标.采用实测数据对所提出的方法进行验证,结果表明:该方法在没有寿命数据的情况下评估得到了高速冲床传动系统的寿命和可靠性指标,可节约试验经费和时间.     

基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.     

数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估

提出了在少样本故障数据情况下,数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估方法,分析了广义更新过程虚龄模型参数的验前分布和后验分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛仿真方法获得了模型参数、累计故障数、故障强度和可靠度等可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计,并分析了某一现场数控机床不完全维修的可靠性.结果表明,与极大似然估计方法相比,贝叶斯可靠性评估方法具有较高的精度.     

恒定应力加速寿命试验下负二项抽样产品可靠性的Bayes分析

本文介绍在恒定应力加速寿命试验下负二项抽样模型,参数带有验前负对数 Gamma分布,验前Bata分布及无信息验前分布时,对产品可靠性作Bayes分析。主要结果有定理1、2,最后给出算例。     

采用虚拟样本加速退化试验的复杂电子设备可靠性评估

对复杂电子设备进行可靠性评估时,针对退化特征量难以确定和试验样本数目有限这两方面的困难,提出了一种基于虚拟样本加速退化试验(ADT)的电子设备可靠性评估新方法.将相对贴近度的概念引入到退化监测数据的处理中,以相对贴近度为退化特征量,并对原始样本进行虚拟增广,同时对增广样本数据加以修正处理,从而形成电子设备各应力下的退化轨迹.将该方法与传统的可靠性预测方法相结合,有效地解决了加速退化试验中极少样本数据的处理问题.实例分析表明:电子设备的预测寿命与出厂时标定使用寿命的误差为5.93％,86.27％的样品设备使用寿命超过9 a,说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比.     

基于恒定应力加速寿命试验法评估深弹贮存寿命

深弹贮存寿命试验是考核产品寿命能否达到可靠性指标的关键内容,目的是检验在包装箱内、仓库保管条件下,深弹贮存寿命是否满足研制要求。贮存寿命试验方法的设计和实施直接影响试验的可靠性水平。目前,国外常用自然环境贮存试验监测法和加速寿命试验评估法估计深弹的贮存寿命。自然环境贮存试验数据真实可靠,试验周期长,难以实现;加速寿命试验是在既不改变产品的故障机制又不增加新的故障机制的前提下,提高试验应力,加速产品的故障进程,缩短试验时间,根据试验结果估计出正常应力下的产品寿命。针对影响深弹贮存寿命的主要因素和灵敏参量,依据深弹贮存寿命与温度等因素的关系,基于阿伦尼斯加速方程,设计了恒定应力加速寿命试验方法来评估深弹贮存寿命。     

融合内外场退化数据的可靠性评估方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,文章运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合内场加速退化试验(accelerated degradation test,ADT)与外场退化信息的可靠性评估方法。考虑到内外场应力环境差异,提出了基于修正系数的Wiener过程双参数修正模型;建立了退化数据模型,得到各应力下分布参数估计值;将各加速应力下分布参数估计值折算到正常工作应力下,构成未知参数先验分布的数据样本;构建了外场退化数据下未知参数的后验分布函数,采用马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法,得到参数的后验分布均值。实例分析结果验证了该文方法的正确性。