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。     

多阶段可校正系统退化建模与可靠性评估

退化数据在小子样、高可靠、长寿命产品可靠性评估中的作用日益突显。针对工程实践中多阶段可校正电子装备可靠性评估难题,综合考虑任务的多阶段性和校正行为影响,建立了基于Wiener过程的性能退化模型,采用贝叶斯方法得到退化模型中漂移参数的后验分布估计,构建了光滑函数解决系统校正行为导致的函数不连续性问题,在此基础上根据首次到达时的概率分布提出了多阶段可校正系统的可靠性评估方法,给出相关数值算例,验证了模型、方法和分析结果的正确性和实用性。     

基于退化数据的可靠性评估方法探讨

一般对退化数据的分析是基于建立退化轨道模型进行的,但这些方法对于退化轨道未知的产品的可靠性评估效果较差。提出了不假定退化轨道模型的评估方法,利用试验得到产品的退化信息,进而获得产品在各检测时刻的可靠度,并用具有保证参数的分布族对寿命变量分布进行假设,通过分布拟合获得参数的估计值进行可靠性评估。给出实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的可行性和有效性。     

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.     

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.     

基于加速退化数据的可靠性评估技术综述

随着加速退化试验技术的不断进步,加速退化数据日趋复杂,可靠性评估理论和方法需要不断完善和发展。可靠性建模与统计分析是可靠性评估的两大核心问题,从这两方面对基于加速退化数据的可靠性评估技术进行综述,重点阐述了性能退化建模、加速退化建模、失效机理一致性辨识等关键问题,提炼了基于加速因子不变原则进行加速退化数据可靠性评估的新思路,展望了未来的研究重点和发展前景。研究工作对完善加速退化数据可靠性评估理论和方法,提高评估准确性具有一定的指导意义。     

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。     

基于HGERT网络模型的退化型失效可靠性评估

针对退化型失效的复杂装备系统,提出基于隐图解评审技术(hidden graphic evaluation and review technique,HGERT)网络模型来进行系统可靠性预计和评估的方法。图解评审法(graphic evaluation and review technique,GERT)网络中的节点代表装备失效过程中正常状态到失效状态的转移,通过传感器将反映系统隐性状态的性能特征参数进行量化输入,从而将GERT网络中的各个劣化状态节点进行展开。应用Viterbi算法对模型参数进行解码和学习,确定退化型失效系统状态转移概率。将装备运行中所处的工作应力、环境载荷等影响性能衰退的因素作为输入,将关键性能指标退化量作为输出,建立装备性能退化的一般控制模型并将其作为GERT网络活动传递的随机变量。借助于信号流图理论对参数进行解析,监测系统处于不同状态时的性能退化水平,为故障预测和装备健康管理提供支持。案例通过对铣床性能退化量的分析,证明所构模型的可行性和合理性。     

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。     

基于步进加速退化试验的电子产品可靠性评估技术

为实现高可靠、长寿命产品的可靠性评估,提出了步进加速退化试验的新方法.首先给出了步进加速退化试验方法及其基本假设,然后探讨了步进退化数据向恒加退化数据的折算方法,在此基础上提出了基于伪失效寿命的步进加速退化可靠性评估算法和基于随机退化轨迹的步进加速退化可靠性评估算法,最后利用试验数据对该方法进行了验证.结果表明:与恒加退化试验相比,该方法可以极大地缩短试验时间和减少试验样本,因此,具有更高的效费比.     

加速应力下基于退化量分布的可靠性评估方法

基于退化量分布的方法是一种被广泛应用的可靠性评估方法,然而对此方法在加速退化试验中研究并不充分。为避免依据经验或主观判断建立可靠性模型容易造成评估结果不准确的问题,以退化量分成正态分布的情况为例研究了加速应力下的可靠性评估方法。其主要特点是利用加速因子不变原则推导出模型参数随加速应力的变化规律,从而建立可靠性模型。研究结论表明所提的评估方法克服了以往方法容易造成评估结果不准确的问题。     

基于半参数退化模型的长寿命产品可靠性评估

退化模型是评估长寿命产品可靠性的有效方法,但已有参数退化模型忽略了退化量分布未知、最优退化量分布和退化量有界性等问题,导致模型可靠性评估精度不足,适用范围有限。针对已有方法的不足,提出一种评估长寿命产品可靠性的半参数退化模型。首先,通过考虑边界的非参数对数变换核密度估计方法拟合产品在各检测时刻的退化量分布;然后,基于退化量分布与寿命分布的关系,利用最小二乘法与遗传算法估计产品寿命分布参数;最后,GaAs激光器与合金钢的实例应用表明,所构建模型能够更好地拟合退化数据,可靠性评估精度更高。     

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.     

融合先验加速退化与外场退化信息的可靠性评估方法

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,提出了一种融合同类产品加速退化试验(accelerated degradation test, ADT)信息与个体外场退化信息的可靠性评估方法。考虑到内、外场应力环境之间的差异,提出了基于修正系数的Wiener过程双参数修正模型;分别建立了步进ADT数据模型与外场退化数据模型,得到各应力下分布参数估计值;利用加速因子,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;采用CvM检验法,确定未知参数最优先验分布类型及其超参数估计值;构建了外场退化数据下未知参数的后验分布函数,采用马尔可夫蒙特卡罗方法,得到参数的后验分布均值。通过实例分析验证了所提方法的正确性和实用性,结果表明,本方法可有效处理先验ADT信息与外场退化信息之间的融合评估问题。     

具有漂移特征的退化可靠性评估方法研究

针对具有参数漂移特征的产品, 首先采用随机扩散理论描述其参数漂移规律, 并建立了参数漂移模型. 在此基础上, 提出了基于参数漂移特征的退化补充样本容量的确定方法, 建立了基于退化观测数据和补充样本数据的产品退化可靠性评估模型. 最后, 通过对某传感器电压数据进行处理, 说明了该方法得到的可靠性估计结果具有较好的精度和稳健性, 与工程实际相符.     

支持向量机用于性能退化的可靠性评估

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支.     

基于多元退化数据的可靠性分析方法

针对具有多个退化特征量的产品,提出了基于多元退化数据的一般可靠性分析方法和处理步骤.首先通过相关分析对退化特征量进行筛选,利用退化特征量分布与寿命分布的关系估计产品在各检测时刻的可靠度,最后通过产品寿命分布拟合进行可靠性评估.由于不依赖退化轨迹的假设,该方法具有较好的适用性,而对退化特征量的相关性分析使计算更加容易,并为产品检测指标的简化提供参考.最后给出仿真例子验证了该方法的可行性和有效性.     

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。     

复杂电子设备研制阶段数据的可靠性综合评估

利用复杂电子设备研制阶段故障数据 ,综合评估其可靠性水平 ,可以为复杂电子设备的定型及可靠性鉴定提供依据。为了对复杂电子设备研制阶段各试验数据进行可靠性综合评估 ,在可靠性增长的杜安模型基础上 ,引入不同试验条件下的环境折合系数 ,建立了复杂电子设备的可靠性综合评估模型 ,并提出了相应的综合评估方法 ,最后给出了所述方法与模型的一个工程应用实例。