一种工程设备的寿命分布确定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种工程设备的寿命分布确定方法及系统。所述方法包括：获取工程设备的寿命数据和退化数据；构建设备性能退化模型；依据退化数据，对设备性能退化模型的待估计参数进行估计；利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据；依据寿命数据和伪失效数据建立寿命分布函数；利用寿命分布函数确定工程设备的寿命分布；寿命分布用于确定工程设备的安全性和可靠性。本发明专利技术的方法或系统克服了基于单一来源数据的寿命预测的弊端，提高了寿命预测结果的准确度，使得寿命分布的可靠性更高，进而提高了工程设备的安全性和可靠度。

A method and system for determining the life distribution of engineering equipment

The invention discloses a method and a system for determining the life distribution of engineering equipment. The method includes: obtaining the life data and degradation data of Engineering equipment; constructing the equipment performance degradation model; estimating the parameters to be estimated according to the degradation data; predicting the life of many unfailing equipment by using the equipment performance degradation model after determining the parameters to be estimated, and obtaining the life of many unfailing equipment. Pseudo-failure data; life distribution function is established according to life data and pseudo-failure data; life distribution function is used to determine the life distribution of Engineering equipment; life distribution is used to determine the safety and reliability of Engineering equipment. The method or system of the invention overcomes the disadvantage of life prediction based on single source data, improves the accuracy of life prediction results, makes the reliability of life distribution higher, and thus improves the safety and reliability of Engineering equipment.

【技术实现步骤摘要】
一种工程设备的寿命分布确定方法及系统
本专利技术涉及可靠性工程
，特别是涉及一种工程设备的寿命分布确定方法及系统。
技术介绍
随着高新技术的飞速发展与现代工艺的不断提高，非线性、复杂化逐步成为当前工程设备的发展趋势。由于受到内、外部因素的综合影响，工程设备的性能不可避免地存在退化，这种性能退化在设备服役初期一般对设备的正常使用影响较小。但当性能退化累积到一定程度时，将会演变为故障或失效，不仅会造成重大的财产损失，而且可能引起惨痛的人员伤亡。对于安全性、可靠性要求较高的领域，如航空航天、导弹武器、工业制造、核电站等，设备故障甚至会酿成无法挽回的灾难性后果。为了避免工程事故的发生，提高工程设备的安全性和可靠性，准确评估设备的运行状态和确定工程设备的寿命分布日益发展成为当前可靠性领域的研究热点。为了确定工程设备的寿命分布，通常要对设备的寿命进行预测。因而，预测与健康管理(prognosticsandhealthmanagement,PHM)技术已经受到了学术界的广泛关注。PHM的主要思想是利用监测数据评估设备的健康状况，预测其寿命，并根据可靠性和寿命等预测信息制定最优的健康管理策略。因而，PHM技术的主要内容包括两大块内容：设备的寿命预测与健康管理。寿命预测是基础和前提，健康管理是目标和核心，两者相辅相成，缺一不可。近年来，寿命预测的方法可分为基于失效机理的寿命预测方法与数据驱动的寿命预测方法。基于失效机理的寿命预测方法在事先明确退化机理与失效原理的前提下，是一种较为准确的寿命预测方法，但是随着科技的迅速发展，工程设备均是集机、电、液于一体的复杂设备，这样就导致很难构建失效机理的数学模型，也就不能事先明确退化机理与失效原理，并且还会增加额外的检测成本。数据驱动的寿命预测方法，通常采用单一数据来源对寿命进行预测，例如基于寿命数据的寿命预测方法、基于退化数据的寿命预测方法等，虽然在实际工程中，获得的数据是多种多样的，来源也是千差万别，但是如何充分利用多元数据包含的寿命信息是摆在寿命预测领域一项重大难题。目前，通常采用的数据驱动的寿命预测方法，由于基于单一来源数据，导致了寿命预测的准确度不高，寿命分布的可靠性不高。例如，基于寿命数据的寿命预测方法受限于失效数据的获取，很难在缺乏失效数据的情况下得到较为准确的寿命预测结果。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种工程设备的寿命分布确定方法及系统，以克服基于单一来源数据的寿命预测的弊端，提高寿命预测结果的准确度，进而提高寿命分布的可靠性。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种工程设备的寿命分布确定方法，包括：获取工程设备的寿命数据和退化数据；所述寿命数据由多个已失效设备的寿命值构成，所述退化数据由多个未失效设备分别在不同时刻的设备性能参数值构成；构建设备性能退化模型；依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计；利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据；依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数；利用所述寿命分布函数确定所述工程设备的寿命分布；所述寿命分布用于确定所述工程设备的安全性和可靠性。可选的，所述构建设备性能退化模型，具体包括：基于维纳过程建立设备性能退化模型，所述设备性能退化模型为X(t)＝λt+σBB(t)其中，X(t)为随机变量，表示工程设备在t时刻的退化水平，λ为漂移系数，表示设备的退化速率，σB为扩散系数，B(t)为标准布朗运动，且B(t)满足B(t)～N(0,t)，λ和σB为所述设备性能退化模型的待估计参数。可选的，所述依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计，具体包括：在多个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样，得到相应的采样值；依据所述采样值建立建立工程设备退化水平的条件分布其中，ti表示第i个离散的时间点，xi表示在第i个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样得到的相应的采样值，其中，n+1个离散的时刻点{t0,t1,t2,…tn}对应的采样值为{x0,x1,x2,…xn}，其中t0≤t1≤t2…≤tn；建立所述条件分布的条件概率密度函数依据所述条件概率密度函数，确定所述采样值的似然函数依据所述似然函数对所述待估计参数进行估计。可选的，所述依据所述似然函数对所述待估计参数进行估计，具体包括：对所述似然函数求对数，得到对数似然函数依据所述对数似然函数确定所述待估计参数的极大似然估计值依据所述极大似然估计值确定所述待估计参数。可选的，所述利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据，具体包括：利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对未失效设备的寿命进行预测，得到寿命预测数据；依据所述寿命预测数据建立寿命的概率密度函数f(t)和寿命的累计分布函数F(t)，其中，w表示未失效设备的失效阈值；依据所述概率密度函数和所述累计分布函数，计算预测寿命的均值可选的，所述依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数，具体包括：构建寿命分布模型FT|θ(t|θ)其中，T表示未失效设备的预测寿命，θ表示第二待估参数；依据所述寿命数据和所述伪失效数据，采用极大似然估计法对所述第二待估参数进行估计；将确定第二待估参数后的寿命分布模型确立为寿命分布函数。本专利技术还提供了一种工程设备的寿命分布确定系统，包括：数据获取模块，用于获取工程设备的寿命数据和退化数据；所述寿命数据由多个已失效设备的寿命值构成，所述退化数据由多个未失效设备分别在不同时刻的设备性能参数值构成；退化模型构建模块，用于构建设备性能退化模型；参数估计模块，用于依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计；预测模块，用于利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据；寿命函数建立模块，用于依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数；寿命分布确定模块，用于利用所述寿命分布函数确定所述工程设备的寿命分布；所述寿命分布用于确定所述工程设备的安全性和可靠性。可选的，所述退化模型构建模块，具体包括：退化模型构建单元，用于基于维纳过程建立设备性能退化模型，所述设备性能退化模型为X(t)＝λt+σBB(t)其中，X(t)为随机变量，表示工程设备在t时刻的退化水平，λ为漂移系数，表示设备的退化速率，σB为扩散系数，B(t)为标准布朗运动，且B(t)满足B(t)～N(0,t)，λ和σB为所述设备性能退化模型的待估计参数；所述参数估计模块，具体包括：采样单元，用于在多个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样，得到相应的采样值；依据所述采样值建立建立工程设备退化水平的条件分布其中，ti表示第i个离散的时间点，xi表示在第i个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样得到的相应的采样值，其中，n+1个离散的时刻点{t0,t1,t2,…tn}对应的采样值为{x0,x1,x2,…xn}，其中t0≤t1≤t2…≤tn；第一函数建立单元，用于建立所述条件分布的条件概率密度函数第二函数确定单元，用于依据所述条件概率密度函数，确定所述采样值的似然函数估计单元，用于依据所述似然函数对所述待估计参数进行估计。所述估计单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，包括：获取工程设备的寿命数据和退化数据；所述寿命数据由多个已失效设备的寿命值构成，所述退化数据由多个未失效设备分别在不同时刻的设备性能参数值构成；构建设备性能退化模型；依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计；利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据；依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数；利用所述寿命分布函数确定所述工程设备的寿命分布；所述寿命分布用于确定所述工程设备的安全性和可靠性。

【技术特征摘要】
1.一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，包括：获取工程设备的寿命数据和退化数据；所述寿命数据由多个已失效设备的寿命值构成，所述退化数据由多个未失效设备分别在不同时刻的设备性能参数值构成；构建设备性能退化模型；依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计；利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据；依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数；利用所述寿命分布函数确定所述工程设备的寿命分布；所述寿命分布用于确定所述工程设备的安全性和可靠性。2.根据权利要求1所述的一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，所述构建设备性能退化模型，具体包括：基于维纳过程建立设备性能退化模型，所述设备性能退化模型为X(t)＝λt+σBB(t)其中，X(t)为随机变量，表示工程设备在t时刻的退化水平，λ为漂移系数，表示设备的退化速率，σB为扩散系数，B(t)为标准布朗运动，且B(t)满足B(t)～N(0,t)，λ和σB为所述设备性能退化模型的待估计参数。3.根据权利要求2所述的一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，所述依据所述退化数据，对所述设备性能退化模型的待估计参数进行估计，具体包括：在多个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样，得到相应的采样值；依据所述采样值建立建立工程设备退化水平的条件分布其中，ti表示第i个离散的时间点，xi表示在第i个离散的时间点对工程设备的性能退化水平进行采样得到的相应的采样值，其中，n+1个离散的时刻点{t0,t1,t2,…tn}对应的采样值为{x0,x1,x2,…xn}，其中t0≤t1≤t2…≤tn；建立所述条件分布的条件概率密度函数依据所述条件概率密度函数，确定所述采样值的似然函数依据所述似然函数对所述待估计参数进行估计。4.根据权利要求3所述的一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，所述依据所述似然函数对所述待估计参数进行估计，具体包括：对所述似然函数求对数，得到对数似然函数依据所述对数似然函数确定所述待估计参数的极大似然估计值依据所述极大似然估计值确定所述待估计参数。5.根据权利要求3所述的一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，所述利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对多个所述未失效设备的寿命进行预测，得到伪失效数据，具体包括：利用确定待估计参数后的设备性能退化模型对未失效设备的寿命进行预测，得到寿命预测数据；依据所述寿命预测数据建立寿命的概率密度函数f(t)和寿命的累计分布函数F(t)，其中，w表示未失效设备的失效阈值；依据所述概率密度函数和所述累计分布函数，计算预测寿命的均值将所述预测寿命的均值确定为伪失效数据。6.根据权利要求5所述的一种工程设备的寿命分布确定方法，其特征在于，所述依据所述寿命数据和所述伪失效数据建立寿命分布函数，具体包括：构建寿命分布模型FT|θ(t|θ)其中，T表示未失效设备的预测寿命，θ表示第二待估参数；依据所述寿命数据和所述伪失效数据，采用极大似然估计法对所述第二待估参数进行估计；将确定第二待估参数后的寿命分布模型确立为寿命分布函数。7.一种工程设备的寿命分布确定系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡昌华，司小胜，郑建飞，周涛，张琪，裴洪，庞哲楠，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61