考虑性能退化及变工况的多状态系统可靠性分析方法

工作状况频繁变化(变工况)的复杂系统,由于其组成单元在复杂的工作环境下呈现出不同的性能退化规律,使得多状态系统的可靠性评估十分困难。考虑性能退化的多状态可靠性分析基本理论,定义了退化单元及复杂系统的多状态可靠性函数;给出了相应的计算方法。结合船舶复杂动力系统的应用实例,得到了其性能退化规律及变工况工作时的可靠度变化规律,所提出的考虑性能退化及变工况的多状态系统可靠性分析方法对复杂系统的可靠性评估有一定借鉴价值。     

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.     

基于Copula函数选择的多元退化产品可靠性模型

针对含有多个退化量的产品可靠性评估问题,提出了一种基于Copula函数选择的可靠性建模方法。首先,采用Anderson-Darling统计量对退化量进行拟合优度检验,选择其最优分布函数;其次,绘制退化量分布函数中的分布参数随测量时间的变化曲线,判断其与时间和应力的相关性;再次,给出一种选择Copula函数的综合方法,该方法结合了三种常用的选择方法;同时,采用两步似然估计法对未知参数进行了评估;最后,通过硫化丁腈橡胶O型密封圈进行恒定应力加速退化试验对方法的正确性进行了实例验证,并且与二维正态分布模型、形状参数为常数时的可靠性评估结果进行了对比分析。分析结果表明,给出的方法具有更好的实用性和更广泛的应用。     

考虑设备相关性的智能变电站二次系统可靠性分析方法

已有的智能电网的二次系统可靠性分析方法多数未考虑到二次系统的不同设备之间的相关性,在一定程度上会导致二次系统的可靠性分析不够准确,因此本文重点解决考虑不同设备之间相关性的二次系统可靠性分析方法。首先,利用指数分布建立二次系统中单个设备或元件的可靠性模型;其次,考虑由同一供电回路供电的设备之间的相关性,选取适用该场景的Copula函数,建立考虑设备之间相关性的设备可靠性模型;随后,将设备简化为电源模块、主机板和不同设备之间的通信模块,并逐步建立单条故障链以及整个二次系统的可靠性模型;最后,利用Matlab软件进行编程验证所提出的二次系统可靠性分析方法的正确性与准确性。     

多退化失效模式下基于功能仿真的可靠性建模方法研究

针对多退化失效模式下的产品可靠性建模问题,提出了一种基于功能仿真和退化失效分析相结合的可靠性建模新方法,通过EDA系统功能仿真方法确定了产品关键功能单元,再由退化失效机理和统计分析方法获取关键单元的可靠度函数,而后采用混合分布的方法确定了系统的可靠性模型,最后采用具体实例验证了该方法的合理性和有效性。     

考虑波动趋势和相关性的多风电场模拟出力数据生成方法

为构建多风电场出力序列以便为电力系统规划与运行提供依据,在深入分析风电场出力波动特性的基础上,提出了一种考虑多风电场出力波动趋势和相关性的模拟出力序列建模方法。首先,将各风电场出力序列划分为多个顺序连接的风过程,将其定义为局部的波动过程,并定量表达得到反应出力局部极值和变化趋势等特征的拟合参数;然后,在对特性相近月份聚合后,统计拟合参数,并从拟合参数的角度分析各风电场出力的相关性,构建描述互相关性的Copula函数;最后,结合Copula函数序贯抽样多风电场的拟合参数,构建具有显著相关性的模拟趋势序列,并重构为模拟出力序列。提出的方法从波动过程的角度考虑了局部相关特性,避免了以往只关注整体相关性而不能很好模拟局部特性的问题。对中国某省两风电场进行了仿真模拟,在满足局部相关特性的同时,两风电场的历史与模拟序列的互相关性和统计特性基本一致,验证了方法的有效性,为电力系统随机生产模拟、电力系统风电接纳能力评估等奠定了基础。     

退化数据分析的EM算法(英文)

提出了用EM算法对产品可靠性进行分析.在退化模型中,当随机效应服从指数族分布时,推导了参数估计的一般公式并且通过模拟评价了随机效应分布选取的敏感性.最后分析了两个实际例子.     

基于Copula理论考虑光伏出力与负荷相关性的含光伏电站发电系统可靠性分析

由于光伏出力的间歇性和随机性,大容量的光伏电站接入会对发电系统可靠性造成影响。考虑光伏出力与负荷之间存在的相关性,在应用Copula理论的基础上提出了一种联合概率分布模型构建方法,并结合地区光伏出力及负荷数据进行含光伏电站的发电系统可靠性评估。首先基于我国某地区含光伏电站发电系统实测出力数据,通过非参数估计的方法得到光伏出力、负荷的概率分布。进而根据相关性测度和拟合优度选取合适的Copula函数,得到光伏电站出力与负荷的联合概率分布用于含光伏电站的发电系统可靠性评估。算例分析结果表明,所建模型能够很好地反映光伏发电系统的概率特性,且可靠性分析结果更加准确。"     

基于竞争失效的数控系统PCB性能退化可靠性建模技术

为全面、客观、准确地评估数控系统PCB在外部环境应力和内部线路结构作用下的可靠性水平,验证其是否满足数控系统可靠性设计的要求及其在实际工作环境中能否支持系统可靠的工作,以数控系统PCB为研究对象,从可靠性分析与评估中的核心和关键问题出发,在综述PCB失效机理和退化失效分析的基础上,提出了一种基于多失效机理竞争的数控系统PCB可靠性统计模型的构建思路,结合不同失效机理下的数控系统PCB可靠性分析模型,分析失效机理间的相关性,并通过试验数据量化各失效机理在竞争失效模型中的权重,最终建立数控系统PCB竞争失效可靠性模型,为准确地分析和预测数控系统PCB的可靠性提供了方法和途径。     

两类系统性能退化可靠性模型的比较

在考虑实际应力环境存在随机变化的情况下，对传统可靠性模型进行改进，并将改进后的模型与传统模型进行比较。     

随机δ冲击下多相关退化的竞争失效可靠性评估

针对退化过程为线性退化时,系统受外界δ冲击,出现自然退化和外界冲击导致的失效现象,提出了系统的可靠性评估问题;从两方面考虑相关性,一方面冲击造成的损伤使得内部退化增加,而内部退化量的大小决定了冲击所带来的失效阈值的改变,两者相互影响;另一方面,退化之间具有相关性;将系统退化分为8部分不相容之和进行研究,利用Copula相关理论刻画相关性,得到了系统的可靠度函数;最后,通过案例分析,表明模型的有效性和可操作性。     

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。     

基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法

风电机组由于功能结构复杂且工作环境恶劣导致其退化状态呈现多样性特点,失效形式往往是多种故障耦合作用的结果,因此单独采用某一变量的性能退化过程作为评估风电机组寿命及可靠性模型是不全面的。为了更精确反映系统内部和外部性能指标的相关性,提出了一种基于失效物理的风电机组多故障可靠性建模方法。首先分析了风电机组多应力耦合下的工作环境和故障特性,通过基于失效物理的可靠性仿真分析方法获得寿命分布函数,并将其作为边缘分布函数;其次在考虑故障模式相关性时,引入两阶段估计法对Copula函数的模型进行参数估计。通过对比不同类型Copula函数的秩相关系数和平方欧氏距离,确定最优Copula函数。最后利用Skla定理和逐步分析的思想,建立多故障模式耦合下的简化风电机组可靠性模型。结果表明,考虑可靠性指标相关性时得到的可靠性结果更加合理,同时该方法避免了风电机组寿命预测和可靠性评估的保守估计,具有较好的实用性和可操作性。     

部件部分相依混合系统的可靠性研究

可靠性理论绝大多数都是在系统中部件完全独立的前提下对系统进行的可靠性研究。由于实际的需要系统中部件经常会出现相依的情形。Copula函数的出现,为研究相依性提供了一种有效的方法。在一些学者应用Copula函数研究部件全相依的基础上,研究了部件部分相依情形时相关模型的可靠度、失效率等可靠性指标。     

基于性能退化的刀具可靠性评估

针对长寿命少失效样本条件下的可靠性评估问题,从性能退化角度分析了退化指标分布已知与未知条件下的性能退化路径的可靠度评估方法.以刀具为例,将其加工过程的刀具磨损量作为退化指标,建立了3种不同的退化路径模型,结合失效阈值,准确地估计出了刀具的伪失效寿命,并通过伪失效寿命数据分布模型进行了刀具的可靠性评估,对比分析了3种分布模型的可靠性指标差异,验证了该方法的有效性,为长寿命少失效样本条件下的设备可靠性评估提供了新的方法和思路.     

多阶段复杂退化产品的可靠性统计模型

针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得到显式解,采用分层Bayes进行建模;然后结合MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法中的Gibbs采样对模型进行参数诊断,依据Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)构建经验似然比对模型的变点进行估计与检验;最后根据产品失效退化的定义,推导该失效模式下产品的可靠度函数。以手机运行的游戏性能数据建模分析,演绎说明了多阶段退化模型适应性强、可行性高的特点。与传统两阶段建模相比,多阶段退化建模考虑了各个阶段的退化信息,提高了数据利用率和产品的可靠性评估可信度。     

基于Wiener过程的性能退化产品可靠性评估

针对产品性能退化分布具有随机性的特点,讨论基于Wiener过程性能退化可靠性模型,并给出其参数估计方法及可靠性寿命表达式,最后举例说明该方法的适用性.     

动态概率模型跟踪性能退化的实时可靠性评估方法

针对实时可靠性评估中先验信息难以获取、分布假设不符合实际情况的问题,提出一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法.采用Parzen核密度估计构造滑动概率神经网络,使用滑移时间窗进行统计样本的动态选择,以非参数方式实时估计性能退化数据的条件概率分布,将超过失效阈值的分布函数值作为可靠性指标,来实现个体设备无先验信息条件下的可靠性评估.通过对高压水除鳞泵和加热炉风机失效过程数据的分析,验证了该方法的可行性和实用性.     

采用MEA-AdaBoost-BP模型的工程结构可靠性分析方法

针对工程结构可靠性设计中算法和计算存在的问题,提出基于MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型的可靠性求解方法. 运用思维进化算法(MEA)求解训练集权值和阈值优化的BP神经网络,并构造为弱预测器函数.然后,运用AdaBoost算法将多个优化后的BP神经网络弱预测器函数迭代训练,形成MEA-AdaBoost-BP神经网络算法模型强预测器函数. 最后,利用逼近隐性功能函数求解可靠性指标,并将其与AdaBoost-BP算法和Monte-Carlo算法进行比较.研究结果表明:所提算法在计算中与Monte-Carlo算法相比,其迭代次数分别仅为16次和46次,效率高,计算精度与Monte-Carlo法接近;而和AdaBoost-BP法相比,其可靠性指标误差分别仅为1.59%和1.88%,计算结果更精确.     

基于产品性能退化轨迹的可靠性研究

为了解决高可靠和长寿命产品的可靠性评估问题,采用性能退化试验方法,基于产品性能退化量的退化轨迹,得出了线性、指数型性能退化轨迹绝对失效标准和相对失效标准下的首达时间分布定理,并分别得到了随机参数服从正态、Weibull和指数分布下的几个推论.研究结果表明:根据产品性能退化随机过程和退化轨迹、失效标准计算首达时间来评估其可靠性是一条有效的途径.该成果对产品的可靠度等指标的评估具有一定的参考价值和实际意义.