考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法及装置，该方法包括：考虑装备系统表面材料磨损与疲劳的交互影响，将装备系统动态演化过程分为以下五个状态：磨损与裂纹萌生状态、磨损与小裂纹扩展状态、磨损与长裂纹扩展状态、磨损且无裂纹状态、失效状态；利用以下统计演化过程来表征装备系统演化过程：

【技术实现步骤摘要】
考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法及装置
本专利技术涉及技术工业工程领域，具体而言，涉及一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法及装置。
技术介绍
随着工程机械装备的综合化及其运行环境的复杂化，装备系统可靠性受多种失效模式和非线性运行状态等因素影响。系统失效并不是单一失效模式导致的，而是多维退化过程之间耦合、竞争的结果。多维退化过程之间的耦合关系对装备系统的安全运行、预测系统剩余可用寿命有显著的影响。定量研究多维退化过程的动态演化过程，能够实现系统动态可靠性评估，有助于保障系统安全运行、制定维修决策。Giorgio等人提出了一个新的递增的、连续的退化过程，称之为转换的伽马过程，其中未来退化增量的分布取决于当前的时间和当前的退化水平。与传统的随机过程不同，转换的伽马过程具有更优的数学统计特性。给定时间间隔内，退化量条件分布的求解不需要借助于时间或状态的离散化。可以给出退化量首次达到阈值的条件分布的解析解，其中的参数可以利用极大似然估计的算法来计算，研究表明该转换的伽马过程能够适用于量化状态相关的退化过程。Wang等学者提出了一个组合的系统可靠性模型，来考虑由概率-功能-相关性导致的竞争失效对系统可靠性的影响，在医疗领域的中继辅助无线局域网系统中验证了模型的有效性，表明该方法适用于不可修二状态系统的可靠性评估。以上方法难以考虑复杂系统中存在的多状态。Kong和Yang研究了复合绝缘子二维失效过程的相关性，分析了两个退化特征量，分别是持续冲击与自激励，提出了一个新的冲击损伤模型。二维退化过程彼此竞争，会导致系统自恢复的现象，基于恢复水平和恢复时间来表征自恢复机制，最终建立可靠性模型，实现更为准确的可靠性评估。Fan等学者提出了一个序列贝叶斯方法，来预测竞争失效影响下的系统剩余使用寿命，其中考虑了退化导致的软失效过程以及随机冲击导致的硬失效过程，多维失效之间的相关性是通过随机冲击导致的退化过程的突变来表征的。使用Metropolis-Hastings算法来定量计算多维失效之间的相关程度，并更新随机冲击过程中的参数，数值仿真验证表明该序列贝叶斯方法能够在竞争失效影响下给出更为准确的寿命预测结果。Cao等学者研究了老化过程对多组件多状态系统中的竞争失效的影响，基于状态转移过程中的状态总数和累积老化概率来计算状态停留时间，基于冲击强度和累积老化概率来计算随机冲击导致的损伤量，基于连续时间半马尔科夫链分析系统可靠性，以电力传输领域的变压器工程实例，来说明了该方法的工程价值。Nezakati和Razmkhah考虑软失效和硬失效之间的竞争关系分析了系统退化的动态演化过程，每次失效发生后，额外的载荷将在未失效的组件上重新分配，并导致退化和风险率函数分布的改变，同时影响了不同组件失效时间的相关程度。研究给出了软失效和硬失效的条件分布和系统可靠性函数的解析形式，利用极大似然算法来进行参数估计。以上方法适用于冲击和退化同时影响下的系统可靠性评估，难以计算多维时域上连续的退化过程的动态演化。Fang等学者研究了正相关的多维退化过程，建立了系统二元退化模型。基于加速退化数据，提出了一种多变量随机过程，来研究环境应力变量的影响；使用Copula函数模拟多维退化过程之间的相关性，使用蒙特卡洛算法计算系统可靠性。Liu等学者提出了一个适用于多维耦合退化过程的系统生命周期成本模型，其中使用Copula函数定量计算退化过程之间的相关性，模型中同时考虑了工况对系统状态的影响，包括加速/减缓退化过程以及失效阈值的随机变化两个方面。Zhang等学者研究了考虑竞争失效的加速寿命试验统计推断，使用Copula函数计算竞争失效模式之间的统计相关性及其联合分布，使用极大似然估计算法进行参数估计，并进一步提出了一种简单的基于工程技术的多维Copula构造方法，研究表明该方法论普遍适用于竞争失效下的加速寿命试验统计推断。Wang和Pham提出了一个竞争风险模型，基于时变Copula函数研究系统中多维退化过程的动态演化，用一个时变的协方差因子来表征风险与多维退化过程之间的联系，其中考虑了两种冲击的影响，分别是直接导致系统失效的冲击、以及不会立即导致系统失效的冲击，通过仿真验证证明了基于时变Copula函数的可靠性计算结果优于时不变Copula函数。以上方法是基于数据驱动方法来计算退化过程之间的相关性，难以给出合理的物理解释。多维退化过程导致系统动态演化过程中退化率的变化，分段确定马尔科夫过程(PiecewiseDeterministicMarkovprocess,PDMP)是一种状态连续的马尔可夫过程，研究表明分段确定马尔科夫过程能够描述退化率变化的情况。分段确定马尔科夫包括一个离散的变量和一个欧式状态，前者表示系统动态演化的状态，后者表示连续的物理过程。本文基于分段确定马尔科夫过程建立了一个可靠性模型。首先，基于多维耦合退化过程定义系统动态演化过程中的状态。然后，建立分段确定马尔科夫模型，该模型包括一个马尔科夫过程和一个连续的物理过程，前者在其状态空间中取值；后者包括不同状态下的多个物理模型，实现时域上连续多维退化过程的定量计算。利用极大似然算法估计马尔科夫过程中状态转移的概率以及状态空间，其中状态转移概率随时间推移而变化，利用最小二乘法估计物理模型中的拟合参数。最后，通过蒙特卡洛算法计算系统动态可靠性。本研究的主要贡献在于量化了多维耦合退化过程的相关程度，所构建的分段确定马尔科夫过程能够描述时域上连续的物理过程，符合真实的退化过程，具有明确的物理意义，实现了更为准确的系统可靠性评估。
技术实现思路
本专利技术提供一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法及装置，用以克服现有技术中存在的至少一个技术问题。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法，包括：考虑装备系统表面材料磨损与疲劳的交互影响，将装备系统动态演化过程分为以下五个状态：磨损与裂纹萌生状态、磨损与小裂纹扩展状态、磨损与长裂纹扩展状态、磨损且无裂纹状态、失效状态；利用以下统计演化过程来表征装备系统演化过程：其中at是退化量，是退化率，Xt是一个不可约的马尔科夫过程，在状态空间E中取值，F(·)是一个满足利普希茨条件的严格递增的确定性函数；离散的马尔科夫过程Xt在不同的状态下取不同的值，状态空间E＝{x1，x2，x3，x4，x5}；根据函数F(·)在各状态下的模型，所述统计演化过程进一步表示为：在给定时刻T系统退化量数学表达式为：其中a0为初始退化量，aT为给定时刻T时的退化量；对确定性函数中的拟合参数、状态转移概率矩阵以及马尔科夫过程的状态空间进行估计；基于估计得到的参数，通过蒙特卡洛方法计算装备系统的可靠性。可选的，在上述方法中，在磨损与裂纹萌生状态中，函数F(·)为磨损影响下的塑性变形累积损伤量，数学表达式为：f1(at)＝p1×σ+p2(2)其中σ为应力水平参数，p1和p2为经验参数，为磨损率，磨损率数学表达式为：...

【技术保护点】
1.一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法，其特征在于，包括：/n考虑装备系统表面材料磨损与疲劳的交互影响，将装备系统动态演化过程分为以下五个状态：磨损与裂纹萌生状态、磨损与小裂纹扩展状态、磨损与长裂纹扩展状态、磨损且无裂纹状态、失效状态；/n利用以下统计演化过程来表征装备系统演化过程：/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑多维耦合退化过程的动态可靠性评估方法，其特征在于，包括：
考虑装备系统表面材料磨损与疲劳的交互影响，将装备系统动态演化过程分为以下五个状态：磨损与裂纹萌生状态、磨损与小裂纹扩展状态、磨损与长裂纹扩展状态、磨损且无裂纹状态、失效状态；
利用以下统计演化过程来表征装备系统演化过程：



其中at是退化量，是退化率，Xt是一个不可约的马尔科夫过程，在状态空间E中取值，F(·)是一个满足利普希茨条件的严格递增的确定性函数；离散的马尔科夫过程Xt在不同的状态下取不同的值，状态空间E＝{x1，x2，x3，x4，x5}；
根据函数F(·)在各状态下的模型，所述统计演化过程进一步表示为：



在给定时刻T系统退化量数学表达式为：



其中α0为初始退化量，αT为给定时刻T时的退化量；
对确定性函数中的拟合参数、状态转移概率矩阵以及马尔科夫过程的状态空间进行估计；
基于估计得到的参数，通过蒙特卡洛方法计算装备系统的可靠性。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在磨损与裂纹萌生状态中，函数F(·)为磨损影响下的塑性变形累积损伤量，数学表达式为：
f1(at)＝p1×σ+p2(2)
其中σ为应力水平参数，p1和p2为经验参数，为磨损率，磨损率数学表达式为：



其中为接触应力，s为滑移速率，q0、q1、q2和q3为拟合参数。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在磨损与小裂纹扩展状态中，函数F(·)为磨损影响下的裂纹增量，数学表达式为：






其中ΔKa为修正的应力强度因子幅值，C和m为材料拟合参数，ρ为塑性区尺寸，a为裂纹长度，Y为几何因子，Δσ为应力幅值，θ为裂纹扩展方向与结构表面的夹角；塑性区尺寸ρ的数学表达式为：



其中σmax为应力峰值，Rs为应力比，σ0为材料流动应力，sec为正割函数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在磨损与长裂纹扩展状态中，函数F(·)为磨损影响下的裂纹增量，数学表达式为：






其中ΔK为应力强度因子幅值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在磨损且无裂纹状态中，函数F(·)为磨损导致裂纹的剥离时的损伤量，数学表达式为：

。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对确定性函数中的拟合参数、状态转移概率矩阵以及马尔科夫过程的状态空间进行估计步骤包括：
首先，针对确定性函数中的拟合函数，基于观测数据(αi，wi)(i＝1，2，...，n1)，其中αi为相关变量的集合，也即是wi为观测的磨损率，利用最小二乘法计算q0、q1、q2和q3；
同理，基于观测数据(σi，ρj)(j＝1，2，...，n2)，其中σj为应力水平，ρj为塑性层尺寸，利用最小二乘法可以计算p1和p2；参数C和m仅与材料相关，因此依据磨损率为0时的长裂纹观测数据(ΔKl，(dc/dN)l)(l＝1，2，...，n3)可以计算参数的值，其中ΔKl为应力强度因子幅值，(dc/dN)l为长裂纹扩展速率，根据公式得到：
dc/dN＝C(ΔK)m(12)
将公式dc/dN＝C(ΔK)m两边取对数得到：
log(dc/dN)＝logC+m×log(ΔK)(13)
基于公式(13)，利用最小二乘法计算参数C和m；
然后，针对状态转移概率矩阵，其数学表达式为：
P＝exp(tD)(14)
其中t为时间，D为状态转移率矩阵，D是一个方阵，数学表达式为：
D＝(dij)i，j∈E(15)
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彦夫，姜珊，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11