[发明专利]一种轨道车辆LED驱动电源剩余寿命预测方法

摘要

本发明一种轨道车辆LED驱动电源剩余寿命预测方法，属于可靠性工程技术领域。该方法包括以下步骤：1、基于Wiener过程建立轨道车辆LED驱动电源的退化模型；2、利用Hallberg‑Peck加速模型来构造退化模型中漂移系数θ与温湿度应力之间的关系，系数θ和温湿度应力之间的关系；3、采用无信息先验分布，利用Bayes方法，对退化模型中参数进行更新，从而获得其后验分布；4、利用温度、湿度作为加速应力，实时采集轨道车辆LED驱动电源的性能退化数据，将数据带入Bayes算法中，外推出轨道车辆LED驱动电源在正常应力条件下的可靠度及剩余寿命。本发明的优点在于能够提高轨道车辆LED驱动电源剩余寿命预测的精度，降低预测的不确定性。

主权项

1.一种轨道车辆LED驱动电源剩余寿命预测方法，其特征在于如下剩余寿命预测步骤：(1)利用Wiener过程建立轨道车辆LED驱动电源的退化模型；(2)采用Hallberg‑Peck加速模型来构造退化模型中漂移系数θ与温湿度应力之间的关系；(3)采用无信息先验分布，利用Bayes方法，通过对联合后验分布进行积分从而将多余参数去除的算法，对退化模型中参数进行更新，从而获得其后验分布，根据Bayes定理，后验分布可表示为：p(θ|y)∝f(y|θ)p(θ)          (1)式中p(θ|y)为后验分布的概率密度函数，f(y|θ)为似然函数，p(θ)为先验分布的概率密度函数，假设在T1应力下第一组样本测量数据的分布为正态分布，其参数θ1和ε12采用了无信息先验分布，该先验分布概率密度函数可表示为如下：令θ_a＝θ₁Δt_11k，ε_a²＝ε₁²Δt_11k，则则待估参数(θa,εa2)的联合后验分布为：首先，对待估参数θa进行更新，则可将εa2看成多余参数，通过对联合后验分布进行积分从而将多余参数去除，如式(4)所示：对其进行整理：可将化为:将其带入式(5)，可得：式中：从式(6)可以看出，θ₁的边缘后验分布服从均值为尺度参数为的正态分布，对待估参数ε_a²进行更新，如式(7)所示：从式(7)可以看出，参数ε_a²的后验分布与逆Gamma分布的概率密度函数成比例，因此其形状参数为尺度参数为参数θ₁的验后分布的均值为尺度参数为参数ε₁²的验后分布的形状参数为尺度参数为则在T₁应力下参数和的估计值为：同理可得出在T2、T3…Tl应力下的参数估计值；(4)利用温度、湿度作为加速应力，实时采集轨道车辆LED驱动电源的性能退化数据，将数据带入Bayes算法中，外推出轨道车辆LED驱动电源在正常应力条件下的可靠度及剩余寿命。