本发明专利技术公开了一种基于模糊理论的加速退化试验预测方法，该方法首先收集试验数据；针对每个应力水平下的性能退化数据进行回归分析；然后外推产品在正常应力水平下的性能退化率；采用极大似然法估计漂移布朗运动中的扩散系数σ；建立基于模糊理论的加速退化试验寿命与可靠性预测模型；最后采用模糊寿命与可靠性预测模型进行产品寿命与可靠性预测。本发明专利技术方法首次将模糊性的概念引入了加速退化试验，使得加速退化试验的预测结果更加合理；通过考虑性能退化阈值的模糊性，避免了常规可靠性评估结果偏冒进的情况；解决了工程实际中，关于性能退化失效的问题，对于步进应力和序进应力的加速退化试验，以及非加速的性能退化预测同样适用。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种加速退化试验中的寿命预测方法，属于寿命预测
技术介绍
1.加速退化试验 随着科技的发展、产品可靠性要求越来越高，针对具有长寿命高可靠性特点的产品，利用试验中观测到的失效数据的加速寿命试验(ALT-Accelerated Life Testing)已经显得有些力不从心。由于长寿命高可靠性产品在ALT中很难观测到失效或根本观测不到失效，这对产品的寿命与可靠性评估带来了极大的困难。加速退化试验(ADT-Accelerated Degradation Testing)就是在这种背景下发展起来的。所谓加速退化试验是在失效机理不变的基础上，通过寻找产品寿命与应力之间的关系(加速模型)，利用产品在高(加速)应力水平下的性能退化数据外推或评估正常应力水平下的寿命特征的试验技术和方法。 ADT的研究最早是在1979年，由Shiomi和Yanagisawa在进行薄膜电阻的ALT中开始进行的。此后，参考文献Suzeki K.，Maki K.An analysis of degradation data of carbon film andproperties of estimators.Statistical Science and data analysis.VSP501-511；参考文献Carey M.B.，Tortorella M.Analysis of degradation data applied to MOS devices//Unpublishedpaper presented at the 6th international conference on reliability and maintainability.Strasbourg.France；参考文献Michkle Boulanger Carey，Reed H.Koenig.Reliability assessment based onaccelerated degradation a case study.IEEE Transactions on Reliability，1991，40(5)499-506；参考文献S.T.Tseng，H.F.Yu.A Termination Rule for Degradation Experiments.IEEETransactions on Reliability，1997，46(1)130-133；参考文献S.T.Tseng，M.Hamada，C.H.Chiao.Using Degradation Data from a Factorial Experiments to improve Fluorescent LampReliability.Journal of Quality Technology，27363-369；参考文献A.Onar，W.J.Padgett.Accelerated test models with the inverse Gaussian distribution.Journal of Statistical Planningand Inference.2000，89119-133；参考文献A.Onar，W.J.Padgett.Inverse GaussianAccelerated Test Models Based on Cumulative Damage.J.Statist.Comput.Simul，2000，64233-247；参考文献William Q.Mecker，Michael Hamada.Statistical Tools for the RapidDevelopment&Evaluation of High-Reliability Products.IEEE Transactions on Reliability，1995，44(2)187-198中，Suzuki、Carey、Tseng、Hamada和Chiao、Padgett等人又分别对薄膜电阻、MOS、逻辑芯片、发光二极管、碳素纤维等产品进行了ADT的试验设计和数据评估探讨，并获得了一系列的研究成果。 在产品的整个工作寿命阶段中，会出现各种不同类型的失效。但基本可以分为三类早期失效、偶然失效和退化(耗损失效)。 目前，对系统性能退化特征参数随时间的变化的拟合方法主要有四种 a.采用某一确定函数表示； b.假设性能退化参数随时间变化的确定函数模型中的常数项服从某种分布； c.对性能退化参数随时间变化的确定函数，添加一个不随时间变化服从某分布的误差量； d.对性能退化参数随时间变化的确定函数，添加随机过程分量描述。 ADT主要针对性能退化故障进行研究。对于ADT而言，使用的应力施加方式与ALT相同。ADT中，性能参数退化的快慢通常与施加的应力大小有关，而这种退化参数变化率是通过加速模型来描述的。在ADT中，加速模型的选择与ALT中加速模型建立的思想和方法都一致，且可相互通用。 ADT研究的关键是寻找一个科学合理的数学模型对产品性能退化趋势进行拟合，并在不同拟合模型的假设下，对ADT进行试验方案设计与数据评估的研究。 在ADT数据评估中，主要有两方面的研究，一是建立产品退化失效的数学模型，然后给出相应的参数评估方法；二是针对已有的模型进行估计方法的研究。参考文献MingxiaoJiang，Yongcang Zhang.Dynamic Modeling of Degradation Data//Proceedings AnnulReliability and Maintainability.Symposium.2002607-611，Mingxiao Jiang建立了一种高斯-泊松联合寿命分布，这种分布中，正态分布可以对遵循规律的渐变数据进行拟合，而那些由于随机因素引发的非规律性渐变使用泊松分布进行拟合。而参考文献Quan Sun，JinglunZhou，et al.Gauss-Poisson Joint Distribution Model for Degradation Failure.IEEE Transactionson Plasma Science，Vol.32，No.5，Oct.20041864-1868中，Quan Sun使用随机过程来拟合产品性能的退化过程。不像通常的研究使用漂移布朗运动拟合，该作者建立了一种随机微分方程。在该方程中，退化过程的变化率不仅是一个与应力有关的函数，而且还与变化过程中的噪声项有关。 除了另辟蹊径寻找新的退化过程拟合模型之外，大多数学者选择漂移布朗运动。由于漂移布朗运动的首达时服从逆高斯分布，因而很多学者针对逆高斯分布进行了各种研究。 由于参数估计的假设较多，而非参数估计的适用范围广，不需预先对寿命分布进行假设，因此非参数估计获得人们的关心。 ADT的数据评估方面，还没有见到使用Bayes理论进行研究的报道。 2.模糊可靠性 1965年，美国控制论专家L.A.Zadeh教授首次提出了模糊集合的概念，从而开创了模糊数学分支。模糊数学是处理“亦此亦彼”问题的数学，它弥补了确定性数学的“非此即彼”本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于模糊理论的加速退化试验预测方法，其特征在于： 设总体Ｙ（ｔ）具有分布密度函数ｆ（ｙ，ｔ；θ），该分布为指数型分布族，其中θ为该分布的参数向量，θ＝（θ↓［１］，…θ↓［ｌ］），Ｙ↓［１］，Ｙ↓［２］，…Ｙ↓［ｎ↓［ｌ］］，ｌ＝１…Ｋ是参加Ｋ水平的第ｌ组来自于该总体的独立同分布样本，假定试验中没有出现由退化引发的任何失效，对系统性能的测试时间间隔为Δｔ，该间隔为常数，每个应力水平的性能测试次数为Ｍ↓［ｌ］，共测试Ｍ次，＊Ｍ↓［ｌ］＝Ｍ，则每个应力水平的试验时间为Ｍ↓［性预测模型； 若记Ｄ为产品的性能阈值，Ｚ（ｔ）＝Ｄ－Ｙ（ｔ），则从应力强度干涉理论的角度，加速退化试验中产品的寿命与可靠性评估模型为： Ｐ｛Ｄ≥Ｙ（ｔ）｝＝Ｐ｛Ｄ－Ｙ（ｔ）≥０｝＝Ｐ｛Ｚ（ｔ）≥０｝ 由于漂移布朗运动Ｙ（ｔ）是高斯过程，因此Ｙ（ｔ）～Ｎ（ｄ（ｓ）＋ｙ↓［０］，σ↑［２］ｔ），Ｚ（ｔ）～Ｎ（Ｄ－ｄ（ｓ）－ｙ↓［０］，σ↑［２］ｔ），若记μ（ｔ）＝Ｄ－ｄ（ｓ）－ｙ↓［０］则有 Ｐ｛Ｚ（ｔ）≥０｝＝＊＊＊ｅｘｐ［－（ｚ－μ（ｔ））↑［２］／２σ↑［２］ｔ］ｄｚ 将产品性能的良好状态看作产品性能状态论域Ω中的一个模糊子集＊，此时由于性能阈值Ｄ是一个模糊变量，将其改写为模糊阈值＊，则 ＊＊｛＊≥Ｙ（ｔ）｝ 应用模糊事件的概率公式，得到基于模糊理论的加速退化试验寿命预测模型为： Ｐ＝Ｐ（＊）＝∫↓［－∞］↑［＋∞］μ↓［＊］（ｙ）ｆ（ｙ，ｔ）ｄｙ 式中，μ↓［＊］（ｙ）为性能模糊良好子集＊的隶属函数，ｆ（ｙ，ｔ）为性能退化过程分布密度函数； 步骤六、确定性能退化模糊阈值＊的隶属函数；隶属函数在中间型隶属函数类型中进行选择，隶属函数中的参数根据实际情况，采用工程经验法进行确定； 步骤七、根据性能退化模糊阈值隶属函数，确定性能模糊良好状态子集＊的隶属函数； 根据模糊阈值隶属函数μ↓［＊］（ｘ），采用下述公式确定性能模糊良好状态子集＊的隶属函数μ↓［＊］（ｙ）： ＊＊＊ 步骤八、采用模糊寿命与可靠性评估模型进行产品寿命与可靠性预测； 根据上述步骤确定的漂移布朗运动和性能模糊良好状态的隶属函数，再结合公式Ｐ＝∫↓［－∞］↑［ｘ↓［ｍｉｎ］］ｆ（ｙ，ｔ）ｄｙ＋［∫↓［ｘ↓［ｍｉｎ］］↑［ｘ↓［ｍａｘ］］∫↓［ｙ］↑［ｘ↓［ｍａｘ］］μ↓［＊］（ｘ）ｄｘｆ（ｙ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓阳，孙富强，姜同敏，黄婷婷，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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