[发明专利]一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法有效
申请号: | 201610320445.7 | 申请日: | 2016-05-16 |
公开(公告)号: | CN106021685B | 公开(公告)日: | 2019-08-16 |
发明(设计)人: | 王治华;张雄健;张勇波;李军星;傅惠民 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人: | 王顺荣;唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法,通过以下步骤实现:步骤一:选取合适的退化参数,在各测试时刻记录各试件的性能退化值,使得性能参数退化量可以通过简单的函数变换(例如,对数变换、指数变换等)转化为符合线性独立增量过程规律的情况。步骤二:建立考虑测量误差的线性独立增量过程模型;步骤三:计算似然函数,通过极大似然估计法,计算退化模型中的未知参数;步骤四:利用建立的退化模型对产品进行可靠性评估;本发明的优点在于:在退化可靠性建模中考虑了测量误差的影响,更适合工程实际的情况。在模型参数的极大似然估计中,采用了多维随机过程理论进行分析,为具有相关性的多维变量的极大似然估计提供了一种可行的方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 考虑 测量误差 退化 可靠性分析 方法 | ||
【主权项】:
1.一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法,其特征在于:通过以下步骤实现:步骤一:选取合适的退化参数,在各测试时刻记录各试件的性能退化值,使得性能参数退化量通过简单的函数变换转化为符合线性独立增量过程规律的情况;步骤二:建立考虑测量误差的线性独立增量过程模型;步骤三:计算似然函数,通过极大似然估计法,计算退化模型中的未知参数;步骤四:利用建立的退化模型对产品进行可靠性评估;其中,步骤二中所述的建立考虑测量误差的线性独立增量过程模型,建立过程具体实现为:2.1 产品性能退化路径的确定;通过测试时间和/或性能参数值的变换,对试件i,其性能参数退化量真值yi*(x)与测试时间为如下线性关系yi*(x)=ai+bix (1)其中yi*(x)表示试件i性能参数退化量的真值;x表示变换后的测试时间;ai,bi为第i个试件的线性独立增量过程模型参数;2.2 退化量方差随时间变化规律的确定;在x时刻,退化量方差的无偏估计为其中m表示试件个数;表示x时刻各试件性能参数退化量真值的均值;表示各试件线性独立增量过程模型参数的均值;所以有:在产品退化路径为线性的情况下,产品性能退化过程的方差表示为时间x的二次函数;2.3 测量误差的考虑;在性能参数的实际测试中,测量结果难免包含测量误差;假定误差服从正态分布,即e~N(0,σe2) (4)该表达式表示测量误差e服从均值为零,标准差为σe的正态分布;2.4 产品的性能退化模型的建立;测量误差的线性独立增量过程退化模型,表示为式中,a,b,d0,d1,d2和均为模型参数:其中a+bx表示产品性能的退化路径;ε(x)表示退化量的分散性,在退化路径为线性的情况下,满足均值为0、方差与时间呈二次关系的正态分布;记做d0+d1x+d2x2;由独立增量过程的定义,有Δε1=ε(x1),Δε2=ε(x2)‑ε(x1),…,Δεn=ε(xn)‑ε(xn‑1)相互独立且服从正态分布Δεj~N(0,d1(xj‑xj‑1)+d2(xj2‑xj‑12)) (6)Δε1~N(0,d0+d1x1+d2x12) (7)其中Δε1即ε(x1)表示第一个时刻的分散性,Δεj表示第j个时刻分散性与第j‑1个时刻分散性的差值;j>1;在步骤一中所述选取合适的退化参数,具体方式为将m个试件投入到退化试验中,对每个试件均在n个时刻t1<t2<…<tn进行测量得到退化测量值zi1,zi2,...,zin,i=1,2,3,...,m,根据测试结果统计特征的变化规律,确定变换后的退化时间x为t的严格单调递增函数以及性能参数的变换函数为y=φ(z),使得测量得到的退化过程z=z(t)通过以及y=φ(z)这两个变换后,变为线性独立增量过程y=y(x),变换后的测试时间为x1<x2<…<xn,退化量为yi1,yi2,...,yin,i=1,2,3,...,m;其中与y=φ(z)为根据测试结果统计特征变化规律确定的函数。
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