随机效应Wiener过程退化可靠性分析方法

针对工程中很多产品的初始退化量具有不确定性的情况,提出一种性能退化随机效应Wiener过程可靠性分析方法,同时考虑初始退化量和漂移系数的随机性.然后,根据首达时的定义,推导出了失效时间概率分布函数和概率密度函数的解析表达式.其次,结合产品性能退化测试情况,给出退化模型未知参数的极大似然估计.最后,通过对磁盘性能退化可靠性实例分析,验证了本文方法的适用性和有效性,与随机效应退化轨迹模型相比,本文方法建模过程更为合理,且评估精度高.     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估的Bayes方法

在分析性能退化数据模型的基础上,针对Wiener过程性能退化产品提出了一种可靠性评估的Bayes方法,给出了参数的递推估计.该方法计算简单,并且能随着性能退化试验进行不断更新可靠性评估结果,而不需要重新处理历史数据,因而也适合于实时可靠性评估.最后通过金属化膜电容器可靠性评估实例分析验证了该方法的适用性,并进行了相关讨论.     

两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。     

基于Wiener过程的步进应力加速退化建模

在现有的步进应力加速退化试验中,应力水平的改变时间通常被事先确定,这对高可靠性产品存在一定的不合理性。用Wiener过程描述产品性能退化轨道,在试验中当产品性能退化到某一阈值时,改变其应力水平,从而产品的应力水平改变时间是服从逆高斯分布的随机变量。基于该情形建立产品的步进应力加速退化模型。考虑到模型的计算复杂性,采用贝叶斯马尔科夫链蒙特卡罗方法获取模型参数的极大似然估计,最后通过仿真试验验证文中的模型和方法。     

基于Wiener过程的多应力加速退化试验设计

针对许多产品的性能往往受到多个应力的影响,研究多应力加速退化试验的优化模型. 首先介绍了退化轨道的一般框架,然后在此框架上建立基于Wiener过程的多应力性能加速退化试验优化模型.在试验总费用的约束下,通过最小化产品寿命分布$p$分位点的渐进方差来确定各应力水平下试验的产品数、性能参数的采样间隔及采样次数等.最后给出一个示例验证了模型的有效性.     

基于Poisson-Normal过程性能退化模型的可靠性分析

对于高可靠长寿命产品,基于性能退化数据分析产品可靠性是一种行之有效的技术途径。由于有时无法用确定的物理/化学过程定量描述性能退化过程,借助随机过程方法建立退化模型是有效的技术途径。提出了基于Poisson-Normal过程的性能退化模型,给出了参数估计算法和可靠性估计的计算公式,结合实例说明了方法的有效性。     

Bayesian estimation of a power law process with incomplete data

Due to the simplicity and flexibility of the power law process,it is widely used to model the failures of repairable systems.Although statistical inference on the parameters of the power law process has been well developed,numerous studies largely depend on complete failure data.A few methods on incomplete data are reported to process such data,but they are limited to their specific cases,especially to that where missing data occur at the early stage of the failures.No framework to handle generic scenarios is available.To overcome this problem,from the point of view of order statistics,the statistical inference of the power law process with incomplete data is established in this paper.The theoretical derivation is carried out and the case studies demonstrate and verify the proposed method.Order statistics offer an alternative to the statistical inference of the power law process with incomplete data as they can reformulate current studies on the left censored failure data and interval censored data in a unified framework.The results show that the proposed method has more flexibility and more applicability.     

两阶段的贝叶斯模型选择与筛选试验分析

针对非正态响应的部分因子试验设计,当筛选试验所涉及的因子数目较大时,提出了一种两阶段的贝叶斯模型选择方法.首先,运用蒙特卡洛(MCMC)方法模拟广义线性模型各参数的后验分布,并根据各参数大于零或小于零的后验概率考察各变量的显著性,得到初始的当前模型与候选模型;其次,利用贝叶斯模型评估准则DIC对当前模型与候选模型进行逐步迭代优化,筛选出显著性因子,得到了具有最佳短期预测性能的模型;最后,实际的工业案例说明此方法能够有效处理非正态响应部分因子试验中显著性因子筛选问题.     

基于逆高斯退化模型的错误指定分析

针对目前随机过程退化模型错误指定研究较少,且主要集中在线性模型中的现状,研究了逆高斯过程(inverse Gaussian,IG)的两类错误指定:不含随机效应情况下非平稳IG过程被错误指定为非线性Wiener过程,以及含随机效应IG过程被错误指定为简单IG过程。基于伪最大似然估计近似正态性理论获得了这两种情形下伪平均失效前时间(mean-time-to-failure,MTTF)估计的分布特征,并以某合金疲劳裂纹数据为例,分析比较了模型错误指定对MTTF的影响。结果还显示,在特定参数设置或样本数、观测次数组合设置下,模型错误指定将对MTTF的估计带来较大影响,这在工程实践中具有一定参考价值。     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

Failure prognostic of systems with hidden degradation process

Systems with a hidden degradation process are pervasive in the real world.Degrading critical components will undermine system performance and pose potential failures in the future.Prognostic aims at predicting potential failures before it evolves into faults.A prognostic procedure based on expectation maximization and unscented Kalman filter is proposed.System state,sensor measurement and hidden degradation process are viewed as data (incomplete or missing) in the expectation maximization method.System state and hidden degradation process are estimated by a unscented Kalman filter upon sensor measurements.Component-specific parameters in a degradation process are identified on the estimation of the degradation process.Residual life is measured by the median of estimated residual life distribution.The proposed procedure is verified by simulations on a first-order capacitor-resistance circuit with degrading resistance.Residual life estimation consists conservatively with the trend and is evaluated in terms of relative errors.Simulation results are reasonable.The proposed prognostic method expects applications in practice.     

基于马氏距离的二元退化可靠性分析

为解决二元退化产品可靠性建模困难,提出了基于马氏距离(Mahalanobis distance,MD)的二元退化产品可靠性分析方法。首先引入MD,将二元退化数据降维至一元MD,并采用蒙特卡罗方法确定MD失效阈值;然后分别采用了Wiener过程的基本模型和3个具有随机参数的Wiener过程模型进行退化建模,运用贝叶斯方法进行参数估计,并通过模型验证、分位数图(quantile-quantile plot,QQ图)和改进的留一法交叉验证等模型选择方法综合判断确定最优模型。最后采用裂纹增长数据实例验证了所提方法的有效性。     

多态系统可靠性分析广义灰色贝叶斯网络模型

针对多态系统可靠性分析过程中部件和系统的故障状态难以准确界定、故障逻辑关系难以精确测度等问题,基于模糊数学和灰色系统理论提出了一种广义灰色贝叶斯网络模型。该模型首先运用含有区间灰数的模糊子集表征部件所处的故障状态;然后通过运用区间灰数表示系统故障发生的条件概率表征多态系统复杂多样的故障逻辑关系;最后基于贝叶斯网络推理算法和区间灰数运算规则,给出系统处于不同故障状态的概率和部件重要度等可靠性特征信息,为不确定条件下的多态系统可靠性分析提供了完整的解决方案。通过对某民航飞机的可脱离应急跟踪设备的案例研究,表明了所提模型的可行性。     

基于隐马尔可夫模型的array-CGH数据贝叶斯分析

微阵列比较基因组杂化(comparative genomic hybridization,CGH)技术是用于发现DNA拷贝数变异的重要技术.本文根据DNA片段间的距离及测试样本与参考样本之间的荧光强度比,将微阵列实验的分辨率特征作为先验信息,建立用于分析微阵列CGH数据的贝叶斯隐马尔可夫模型.为解决基因数据变量多、抽样收敛速度慢的问题,本文将向前向后Gibbs算法应用到模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗抽样估计中,以加快收敛.在对多形性胶质母细胞瘤基因数据分析中,本文方法能有效识别出DNA拷贝数异常的区域,所得结果与以往有关研究结论一致.模拟数据分析结果表明,在不同噪声下本文方法均能有效识别出异常区域,其误判率小于3%.     

EM算法在Wiener过程随机参数的超参数值估计中的应用

Wiener过程广泛用于产品的性能退化建模,为了便于Bayesian统计推断大都采用随机参数的共轭先验分布。针对目前的二步法得到的超参数先验估计值精度不高的问题,研究了最大期望(expectation maximization,EM)算法在Wiener过程超参数先验估计中的应用。EM算法将随机参数作为隐含变量对先验信息进行整体处理,利用随机参数的期望值代替其估计值,通过Expectation和Maximization组成的递归迭代过程寻找超参数的估计值。仿真实验表明,EM算法相比于二步法提高了估计精度,特别是在采样数量较少时EM算法具有较大的精度优势。GaAs激光器实例应用表明EM算法不但具备很好的收敛性而且有良好的工程应用价值。     

维纳过程寿命预测的一种自助法

针对传统的维纳过程寿命预测方法未能有效考虑产品总体和个体之间的差异问题, 提出了解决该问题的一种自助法. 首先, 利用正态分布来描述产品总体维纳过程退化模型 的漂移参数和扩散参数; 然后, 对个体的性能退化参数进行自助估计并得到多组自助样本; 最后, 根据个体退化参数的自助样本对总体退化参数的分布进行估计, 获取其多组自助样本 并对总体的寿命进行预测. 通过对某航天长寿命产品的实例分析验证了该方法的有效性.     

MANAGEMENT MODEL OF UNCONFINED AQUIFER SYSTEM WITH SMALL THICKNESS WITH RESPECT TO DRAWDOWN BASED ON TWO-LEVEL RESPONSE MATRIX

In the management of unconfined aquifer systems, if the thickness of the aquifer is very small and the drawdown is relatively big, errors may arise when the superposition principle is adopted. directly. In allusion to this limitation, a new management model for the management of unconfined aquifer systems called two-level response matrix method is put forward. This method is applied in groundwater resources management in Shenyang city. The managing results show that this method can, in some degree, increase the efficiency of management and decrease the risk of management.     

基于逆高斯退化过程的面向任务系统CBM优化模型

针对现有单调退化系统视情维修(condition-based maintenance,CBM)优化模型中不完全维修影响考虑单一,且未同时融入可用度约束的问题,提出一种考虑不完全维修双重影响与可用度约束的单调退化系统CBM优化模型.首先,基于具有随机漂移系数的逆高斯过程,建立系统退化模型并得到相关概率分布;其次,描述任务...     

A dynamic condition-based maintenance optimization model for mission-oriented system based on inverse Gaussian degradation process

An effective maintenance policy optimization model can reduce maintenance cost and system operation risk. For mission-oriented systems, the degradation process ...     

考虑退化相关的装备多部件系统维修决策优化模型

针对装备多部件系统维修决策优化问题,考虑分析系统中多部件之间的退化相关性,将系统连续退化过程离散化为有限个状态空间,计算给出系统稳态概率分布。在此基础上,建立长期运行下系统可用度最大为目标的维修决策优化模型,采用改进人工蜂群算法进行求解,以获得各部件最优机会维修阈值、预防性维修阈值和系统最优检测间隔期。最后,通过算例验证了所提模型的可行性和有效性。