一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法技术

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；本发明专利技术的优点在于：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。

【技术实现步骤摘要】

本方法基于小样本可靠性和非平稳随机过程理论，建立了一种考虑测量误差且能够描述时变趋势和时变分散性的退化过程模型，对工程中退化型失效产品的可靠性进行建模分析。旨在提高性能退化可靠性分析和评估的精度，属于可靠性工程领域。
技术介绍
退化型失效在工程实际中是指产品的性能特征量随着使用时间的推移逐渐劣化直到不能满足规定的工作状态的现象，比如材料的老化、机械零件的磨损等等。在工程实际中，大部分失效过程都可以用退化失效来描述，所以对退化失效过程进行建模分析具有重要意义。虽然在工程实际中早已出现了大量的退化现象，然而基于退化数据的可靠性研究的相关理论和方法还尚不完善。例如，有很多产品的退化过程是非平稳随机过程，用现在较为常用的随机过程很难对其进行有效地处理。所以针对工程中常见的具有非平稳统计特性的性能退化过程，本方法建立了一种具有时变均值和时变方差的线性退化过程模型。
技术实现思路
1、目的：本专利技术目的是，针对上述非平稳退化过程，在样本量较小的情况下，较为精确地评估退化失效产品的可靠性。2、技术方案：本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；其中，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(例如，线性、二次函数、对数、指数等规律)，可以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。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：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.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 S 2 ( x ) = 1 m - 1 Σ i = 1 m [ y i * ( x ) y * ‾ ( x ) ] 2 - - - ( 2 ) ]]>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： S 2 ( x ) = 1 m - 1 Σ i = 1 m ( a i - a ‾ ) 2 + 2 m - 1 Σ i = 1 m ( a i - a ‾ ) ( b i - b ‾ ) x + 1 m - 1 Σ i = 1 m ( b i - b ‾ ) 2 x 2 - - - ( 3 ) ]]>由此可见，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可以表示为时间x的二次函数。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。4.产品的性能退化模型的建立。根据上面的分析，本专利技术提出一种考虑测量误差的线性独立增量过程退化模型，可表示为 y 本文档来自技高网...

【技术保护点】
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。

【技术特征摘要】
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。2.根据权利要求1所述的一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法，其特征在于：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。3.根据权利要求1所述的一种考虑测量误差的退化可靠性分析方法，其特征在于：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...

【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：北京;11