[发明专利]一种设备平均寿命的预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种设备平均寿命的预测方法及系统。所述方法包括：获取设备的退化数据、失效数据和截尾数据；依据设备的个体差异参数和测量误差参数，建立退化模型；构建加速退化模型；依据退化模型和加速退化模型构建失效率模型；依据退化数据，对退化模型中的第一待估参数进行估计；采用最小二乘法对加速退化模型中的第二待估参数进行估计；依据失效数据、截尾数据、第一待估参数的估计值和第二待估参数的估计值，对失效率模型中的第三待估参数进行估计；利用确定第三待估参数后的失效率模型对设备的平均寿命进行预测。本发明考虑了设备的个体差异性和数据测量误差的影响，提高了设备平均寿命预测结果的准确性。

技术领域

本发明涉及可靠性工程技术领域，特别是涉及一种设备平均寿命的预测方法及系统。

背景技术

设备平均寿命的准确预测能够为其维修、替换和备件订购等管理决策的制定提供重要的参考依据。传统方法大多仅利用了寿命数据，但随着工程设计、工艺制造技术的不断进步，设备的可靠性也不断提高，在许多情况下要获得设备的寿命数据是十分困难的；尤其是对一些具有高可靠性、长寿命要求的大型复杂系统而言，要得到其寿命数据需要耗费大量时间和高昂成本，难以获得充足的寿命数据支撑产品的可靠性评估。因此，仅仅依赖寿命数据往往无法准确预测这类设备的寿命。

随着传感器技术和监测手段的发展，设备的退化数据能够得到较好的记录和保存，因此利用退化数据进行剩余寿命预测的方法成为近年来该领域的热点。但是现有的基于退化数据的方法一般都仅仅利用了设备的实时性能退化数据，而工程实际中进行设备的寿命预测和可靠性分析往往需要大量的性能退化数据才能建立较为准确的性能退化模型。另一方面，在设备运行初期，仅能得到少量反映设备退化状态的数据，仅仅利用这些数据进行剩余寿命预测难以保证预测结果的精度。针对现有的问题，研究人员考虑构建加速模型来得到应力环境与寿命之间的环境关系，但是现有的加速模型都没有同时考虑产品的个体差异性和数据测量误差的影响，这样就导致难以准确地预测高可靠性产品的平均寿命，从而无法有效地对系统的故障进行预报，而任何微小的故障隐患都可能导致重大的事故，造成巨大的人员伤亡和财产损失，甚至会酿成无法挽回的灾难性后果。

发明内容

基于此，有必要提供一种设备平均寿命的预测方法及系统，以提高设备平均寿命预测结果的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种设备平均寿命的预测方法，包括：

获取设备的退化数据、失效数据和截尾数据；所述退化数据为未失效设备在不同时刻的设备性能参数值，所述失效数据为未失效设备在预设时间内达到预设失效阈值所需的时间，所述截尾数据为在所述预设时间内未达到所述预设失效阈值所对应的未失效设备的预设时间；

依据所述设备的个体差异参数和测量误差参数，建立退化模型；所述退化模型表示随着时间的变化所述设备的退化过程；

构建加速退化模型；所述加速退化模型表示应力与所述退化模型中退化参数的转换关系；

依据所述退化模型和所述加速退化模型构建失效率模型；所述失效率模型表示所述设备在不同应力下对应的可靠度；

将所述退化数据作为所述退化模型的输入，采用最大似然估计法对所述所述退化模型中的第一待估参数进行估计；

依据所述第一待估参数的估计值，采用最小二乘法对所述加速退化模型中的第二待估参数进行估计；

将所述失效数据和所述截尾数据作为所述失效率模型的输入，依据所述所述第一待估参数的估计值和所述第二待估参数的估计值，采用最大似然估计法对所述失效率模型中的第三待估参数进行估计；

利用确定第三待估参数后的失效率模型对所述设备的平均寿命进行预测。

可选的，所述依据设备的个体差异参数和测量误差参数，建立退化模型，具体包括：