【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及可靠性工程，特别涉及考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法。
技术介绍
1、近年来，在工程实践中随着对关键设备的可靠性要求越来越高，设备更换和维修的费用不断增大，为了避免事故的发生和减少经济损失，必须对设备的健康状态进行监测，准确的评估设备零部件的寿命。预测与健康管理技术(prognostics and healthmanagement，phm)可以以利益最大化的方式进行设备的更换和维修，最大限度的减少设备寿命的衰减，在航空航天等对设备可靠性要求高的领域尤为重要。在phm中，最重要的是预测设备的剩余使用寿命(remaining useful life，rul)，这项指标对设备的可靠性和经济性有重要的意义。因此phm技术近年来受到了越来越多的关注。在当前的剩余寿命预测方法中，由于大型设备的机理模型难以建立，因此数据驱动的方法成为主要关注的方法。数据驱动的方法主要包括人工智能方法和统计数据驱动的方法。与人工智能方法相比，统计数据驱动的方法理论性更强，对于剩余寿命预测的结果的观测更便捷。退化过程中首次超过所给定的故障阈值的时间(first passage time，fpt)被称为设备的寿命或者rul。因此本文的研究方法选取在fpt概念下的随机数据驱动方法。
2、在工程实际中，备件冗余是进一步提高系统可靠性的手段，此类系统称为贮备系统。由于内部应力和存储环境的影响，贮备系统的备件性能在存储过程中会不可避免的发生退化，即使存储退化在一定时间内的退化轨迹并不明显，但随着时间的推移和退化量的累积，最终会对
3、在贮备系统中，如果运行部件失效，则会使用库存中的备件进行替换，保证贮备系统的持续运行。为了提高贮备系统的可靠性，在系统的运行过程中往往会对其进行预防性维护。预防性维护是指在贮备系统发生失效前，对其采取相应的措施，延长贮备系统的运行时间。在预防性维护中，如何确定维护间隔是一个工程实际中较为关注的问题。具体来说，在贮备系统的预防性维护中，通过对库存备件块进行替换实现预防性维护。因此，如何确定贮备系统的块替换间隔和库存备件数量以此最小化维护成本是一个值得研究的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法解决了现有的贮备系统寿命预测方法不考虑备件竞争失效的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，包括以下步骤：
3、s1、建立考虑备件竞争失效的非线性贮存系统的退化模型；
4、s2、基于历史观测数据，对非线性贮存系统的退化模型进行参数估计；
5、s3、对完成参数估计的非线性存储系统退化模型进行寿命预测；
6、s4、基于寿命预测信息对非线性贮备系统进行维护。
7、进一步地：所述步骤s1中，考虑备件竞争失效的非线性贮存系统的退化模型的表达式为：
8、
9、
10、其中，xop(t)和xst(t)分别代表运行退化和存储退化，μop为运行退化过程的漂移系数，σop为存储退化过程的漂移系数，μst为运行退化过程的扩散系数，σst为存储退化过程的扩散系数，和均为运行退化过程中纯粹的时间相关函数，和均为存储退化过程中纯粹的时间相关函数，b(·)代表标准布朗运动(bm)。
11、进一步地：所述步骤s2包括以下分步骤：
12、s21、基于历史观测数据，计算退化模型运行阶段的均值和方差以及退化模型存储阶段的均值和方差；
13、s22、根据退化模型运行阶段的均值和方差以及退化模型运行阶段的均值和方差分别得到退化模型运行阶段的对数似然函数和退化模型存储阶段的对数似然函数；
14、s23、分别计算退化模型运行阶段的对数似然函数关于μop,i的一阶偏导数和退化模型存储阶段的对数似然函数关于μst,i的一阶偏导数，得到μop,i和μst,i的最大似然估计值；
15、其中，μop,i和μst,i分别为第i个设备在运行退化过程和存储退化过程的漂移系数；
16、s24、将μop,i和μst,i的最大似然估计值代入最大似然估计函数，采用最大化最大似然估计函数变化点的方法，完成参数估计。
17、进一步地：所述步骤s21中，退化模型运行阶段的均值和方差以及退化模型运行阶段的均值和方差的表达式为：
18、
19、
20、
21、
22、其中，为退化模型运行阶段的均值，∑op,i为退化模型运行阶段的方差，为退化模型存储阶段的均值，∑st,i为退化模型存储阶段的方差，表示第i个设备获取运行退化数据的时刻，表示第i个设备的备件更换点时刻，z'op,i表示向量zop,i的转置，为中间参数，表示第i个设备获取存储退化数据的时刻，为中间参数，表示第i个设备的备件更换点后的时刻，z′st,i表示向量zst,i的转置。
23、进一步地：所述步骤s22中，退化模型运行阶段的对数似然函数和退化模型运行阶段的对数似然函数的表达式为：
24、
25、
26、其中，表示退化模型运行阶段的对数似然函数，表示退化模型运行阶段的对数似然函数，mi代表第i个设备的测量数目，(·)'表示向量的转置，和分别表示n1台设备的运行历史数据和n2台设备的存储历史数据，表示第i个设备在时刻的运行退化数据，mi表示第i个设备的测量编号且i＝1,2,…,n1，表示第j个设备在时刻的存储退化数据，其中mj表示第j个设备的测量编号且j＝1,2,…,n2，和为待估计参数。
27、进一步地：所述步骤s23包括以下分步骤：
28、s231、分别取退化模型运行阶段的对数似然函数关于μop,i的一阶偏导数和退化模型存储阶段的对数似然函数关于μst,i的一阶偏导数，其表达式为：
29、
30、
31、其中，表示第i个设备的退化数据；θi表示第i个设备的待估计参数；
32、s232、令退化模型运行阶段的对数似然函数关于μop,i的一阶偏导数和退化模型存储阶段的对数似然函数关于μst,i的一阶偏导数为0，计算μop,i和μst,i的最大似然估计值，其表达式为：
33、
34、进一步地：所述步骤s24包括以下分步骤：
35、s241、将μop,i和μst,i的最大似然估计值代入最大似然估计函本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S1中，考虑备件竞争失效的非线性贮存系统的退化模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：
4.根据权利要求3所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S21中，退化模型运行阶段的均值和方差以及退化模型运行阶段的均值和方差的表达式为：
5.根据权利要求4所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S22中，退化模型运行阶段的对数似然函数和退化模型运行阶段的对数似然函数的表达式为：
6.根据权利要求5所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S23包括以下分步骤：
7.根据权利要求6所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其
8.根据权利要求7所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S3中，对完成参数估计的非线性存储系统退化模型进行寿命预测的表达式为：
9.根据权利要求8所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：
...【技术特征摘要】
1.考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤s1中，考虑备件竞争失效的非线性贮存系统的退化模型的表达式为：
3.根据权利要求2所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下分步骤：
4.根据权利要求3所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征在于，所述步骤s21中，退化模型运行阶段的均值和方差以及退化模型运行阶段的均值和方差的表达式为：
5.根据权利要求4所述的考虑备件竞争失效的非线性贮存系统寿命预测及维护方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑建飞，任锦程，裴洪，杨立浩，张庆超，
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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。