[发明专利]一种基于性能退化分析的智能制造装备可靠性的评估方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于性能退化分析的智能制造装备可靠性的评估方法，包括步骤：(1)分析：分析识别表征智能制造装备使用可靠性的现场使用的目标性能退化指标，以及影响其可靠性的目标环境和工况应力因素。(2)采集信息：采集所述目标性能退化指标数据和所述目标环境和工况应力因素数据。(3)评估：对采集到的所述目标性能退化指标数据进行建模分析，并将采集到的所述目标环境和工况应力因素数据进行建模引入，应用贝叶斯方法构建可靠性评估。与现有技术相比，本发明能够实现对智能制造装备的使用可靠性进行实时高效的评估。

主权项

1.一种基于性能退化分析的智能制造装备可靠性的评估方法，其特征在于，包括步骤：(1)分析：分析识别表征智能制造装备使用可靠性的现场使用的目标性能退化指标，以及影响其可靠性的目标环境和工况应力因素；(2)采集信息：采集所述目标性能退化指标数据和所述目标环境和工况应力因素数据；(3)评估：对采集到的所述目标性能退化指标数据进行建模分析，并将采集到的所述目标环境和工况应力因素数据进行建模引入，应用贝叶斯方法构建可靠性评估；所述步骤(3)的实现具体包括以下步骤：C1、获取各目标性能退化指标的退化增量数据；C2、若所述退化增量数据为单调递增型退化增量，则通过逆高斯过程模型对性能退化过程进行建模；若否，则选择维纳过程模型进行建模；C3、将采集到的所述目标环境和工况应力因素数据引入到各目标性能指标对应的性能退化模型中；C4、应用贝叶斯方法，对引入了所述目标环境和工况应力因素的性能退化模型的模型参数进行估计，得到所述模型参数的后验概率分布抽样样本，以及所述模型参数的点估计值；C5、在所述模型参数的点估计值的基础上，基于C2中各性能退化增量数据对应的模型，获取所述目标性能退化指标的退化增量数据在对应模型下的累计概率分布函数值；C6、在步骤C5中的所述累计概率分布函数值的基础上，通过所述目标性能退化指标两两组合的散点分析，并以此选择Copula函数来对所述目标性能退化指标间的相关关系进行建模；C7、在步骤C6中所述目标性能退化指标间Copula函数确定的基础上，利用C5中所有目标性能退化指标的退化增量数据的累计概率分布函数值，应用贝叶斯方法对Copula函数的模型参数进行估计，获取Copula函数模型参数的后验概率分布抽样的样本；C8、在所述C4和C5中模型参数的后验概率分布样本的基础上，结合所述维纳过程模型和逆高斯过程模型在所述Copula函数组合下可靠度函数的表达式，将所述模型参数的后验概率分布样本带入可靠度函数的表达式中，获得可靠度后验概率分布的样本，并通过计算所述样本的均值、方差和核函数，获得装备使用寿命的点估计、区间估计和近似概率分布。