本申请涉及一种基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待测产品的加速退化试验数据，根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型，基于目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定待测产品的产品可靠度函数，根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。本方案基于筛选出的目标时间折合模型，构建非线性维纳过程，考虑了性能退化的非线性；并基于非线性维纳过程，确定产品可靠度函数，利用产品可靠度函数，能够实现待测产品的可靠性的准确测试。综上所述，采用本方法能够实现准确的产品可靠性测试。采用本方法能够实现准确的产品可靠性测试。采用本方法能够实现准确的产品可靠性测试。
【技术实现步骤摘要】
基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法和装置
[0001]本申请涉及加速退化试验
，特别是涉及一种基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]加速退化试验是采用严酷于产品正常使用的应力条件，在保持失效机理不变的情况下，加速产品性能随时间和应力的退化过程，收集产品加速退化数据，通过统计推断和外推，实现对产品可靠性与寿命的快速测试评估。
[0003]常用的加速退化试验数据分析方法采用线性维纳过程，其优点是形式简单和计算简便。少部分的加速退化数据分析方法考虑产品性能退化的非线性，采用特定模型对性能退化时间进行折合，一定程度上提高可靠性评价精度。
[0004]然而，上述方式均只考虑了性能退化的线性，适用于产品性能退化随时间服从线性函数的情况，使得测试结果精度不高。
[0005]由此可见，需要提供一种准确的产品可靠性测试方案。
技术实现思路
[0006]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确的基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
[0007]第一方面，本申请提供了一种基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法。方法包括：获取待测产品的加速退化试验数据；根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型；基于目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定待测产品的产品可靠度函数；根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。
[0008]在其中一个实施例中，基于目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定待测产品的产品可靠度函数包括：基于目标时间折合模型，构建初始非线性维纳过程；基于初始非线性维纳过程，构建初始产品可靠度函数；评估初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定待测产品的产品可靠度函数。
[0009]在其中一个实施例中，评估初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定待测产品的产品可靠度函数包括：根据初始产品可靠度函数，得到待测产品的失效概率密度函数；
根据预先构建的性能退化的极大似然函数、产品可靠度函数和失效概率密度函数，确定初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定待测产品的产品可靠度函数。
[0010]在其中一个实施例中，产品可靠性测试结果包括第一平均故障间隔时间和第二平均故障间隔时间，加速退化试验数据包括多组加速退化试验应力；根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果包括：根据产品可靠度函数，测试各组加速退化试验应力下所述待测产品的可靠性，得到所述待测产品的第一平均故障间隔时间；根据第一平均故障间隔时间和目标加速退化试验应力对应的加速因子，得到正常应力下待测产品的第二平均故障间隔时间。
[0011]在其中一个实施例中，根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型包括：根据加速退化试验数据，确定各待测产品的时间折合因子；基于时间折合因子，将时间折合模型集合中的时间折合模型转换为非线性优化方程，并评估各时间折合模型的模型参数，确定各时间折合模型；根据各待测产品的时间折合因子，从各时间折合模型筛选出目标时间折合模型。
[0012]在其中一个实施例中，根据各待测产品的时间折合因子，从各时间折合模型筛选出目标时间折合模型包括：根据各待测产品的时间折合因子，对各时间折合模型进行模型检验，得到模型校验结果；根据模型检验结果，从各时间折合模型筛选出初始时间折合模型；根据初始时间折合模型对应的时间折合因子，从各初始时间折合模型筛选出目标时间折合模型。
[0013]第二方面，本申请还提供了一种基于维纳过程的加速退化试验数据处理装置。装置包括：数据获取模块，用于获取待测产品的加速退化试验数据；时间折合模型筛选模块，用于根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型；产品可靠度函数确定模块，用于基于目标时间折合模型，构建非线性维纳过程，确定待测产品的产品可靠度函数；产品可靠性测试模块，用于根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取待测产品的加速退化试验数据；根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型；基于目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定待测产品的产品可靠度函数；
根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取待测产品的加速退化试验数据；根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型；基于目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定待测产品的产品可靠度函数；根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。
[0016]上述基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待测产品的加速退化试验数据，根据加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型，然后，基于目标时间折合模型，构建非线性维纳过程，确定待测产品的产品可靠度函数，最后，根据产品可靠度函数，测试待测产品的可靠性，得到待测产品的产品可靠性测试结果。上述方案，第一方面，考虑到了性能退化时间可能服从其他时间折合模型，即在时间折合模型集合中展开了模型优选，筛选出目标时间折合模型，能够为准确测试结果产品可靠性提供有效支持；第二方面，基于筛选出的目标时间折合模型，构建非线性维纳过程，考虑了性能退化的非线性，更为全面；第三方面，基于非线性维纳过程，确定产品可靠度函数，利用该产品可靠度函数，能够实现待测产品的可靠性的准确测试。综上所述，采用上述方案能够实现准确的产品可靠性测试。
附图说明
[0017]图1为一个实施例中基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法的应用环境图；图2为一个实施例中基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法的流程示意图；图3为一个实施例中确定待测产品的产品可靠度函数步骤的流程示意图；图4为另一个实施例中基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法的流程示意图；图5为一个实施例中基于维纳过程的加速退化试验数据处理装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0018]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0019]本申请实施例提供的基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，用户终端102通过网络与服务器104进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测产品的加速退化试验数据，所述加速退化试验数据包括多组加速退化试验应力；根据所述加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型；基于所述目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定所述待测产品的产品可靠度函数；根据所述产品可靠度函数，测试所述待测产品的可靠性，得到所述待测产品的产品可靠性测试结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标时间折合模型，构建非线性维纳退化过程，确定所述待测产品的产品可靠度函数包括：基于所述目标时间折合模型，构建初始非线性维纳过程；基于所述初始非线性维纳过程，构建初始产品可靠度函数；评估所述初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定所述待测产品的产品可靠度函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述评估所述初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定所述待测产品的产品可靠度函数包括：根据所述初始产品可靠度函数，得到所述待测产品的失效概率密度函数；根据预先构建的性能退化的极大似然函数、所述产品可靠度函数和所述失效概率密度函数，评估所述初始产品可靠度函数中的非线性维纳过程参数，确定待测产品的产品可靠度函数。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述产品可靠性测试结果包括第一平均故障间隔时间和第二平均故障间隔时间，所述加速退化试验数据包括多组加速退化试验应力；所述根据所述产品可靠度函数，测试所述待测产品的可靠性，得到所述待测产品的产品可靠性测试结果包括：根据所述产品可靠度函数，测试各组加速退化试验应力下所述待测产品的可靠性，得到所述待测产品的第一平均故障间隔时间；根据所述第一平均故障间隔时间和目标加速退化试验应力对应的加速因子，得到正常应力下所述待测产品的第二平均故障间隔时间。5.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述加速退化试验数据，从预设的时间折合模型集合中筛选出目标时间折合模型包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘广泽，丁小健，陈勃琛，李丹，孙立军，刘文威，董成举，郭广廓，李专干，
申请(专利权)人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所工业和信息化部电子第五研究所中国赛宝实验室，
类型：发明
国别省市：
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