考虑触点影响的航天继电器寿命预测方法

电磁继电器作为航天系统中的一种关键器件,其性能直接影响着整个系统的可靠性.现行航天继电器的触点大多具有多组且比较紧密的特点,造成了继电器在工作过程中触点组之间相互作用,影响了继电器的退化性能.针对此问题,提出了基于吸合时间退化变量的建模方法.采用小波-卡尔曼滤波算法对模型状态进行估计,将触点组之间的相互影响用带参数的线性关系表示,并用极大似然估计进行参数更新,从而进行继电器寿命预测.通过基于PC104的继电器测试系统获取实验数据,分析验证了该算法的有效性和可行性.     

基于置信规则库和差分进化的设备寿命评估方法

介绍了置信规则库转换(BRB-transformation,BRB-T)模型以及运用置信规则库(belief rule base,BRB)推理进行寿命评估的过程.针对当前的置信规则库学习方法还存在依赖初始解、规则条数偏多、系统结构复杂的问题,结合装备贮存寿命评估的BRB-T模型,提出了基于差分进化算法(DE)对该模型的BRB参数进行学习的优化方法.最后,通过某航天设备的失效数据进行了验证.结果表明,该优化方法能够有效地对模型的BRB参数进行优化;并且优化后的模型可以准确地对产品的寿命进行评估.     

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.