[發明專利]基于多元混合時序分析的多性能參數加速退化試驗產品壽命預測方法

無效

• 申請號: 201010556007.3
• 申請日: 2010-11-23
• 公開（公告）號: CN102042848A
• 公開（公告）日: 2011-05-04
• 發明（設計）人: 王立;姜同敏;李曉陽
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01D21/00
• 分類號: G01D21/00;G01N3/00;G06F19/00
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121
• 代理人: 官漢增

1.基于多元混合時序分析的多性能參數加速退化試驗產品壽命預測方法，其特征在于：假設加速退化試驗中：

(a)產品的性能退化過程總體趨勢具有單調性；

(b)每個應力水平下產品的壽命分布類型不變，分布參數變化；

(c)每個應力水平下產品的失效機理不變；

(d)同一個應力水平下同一個產品樣本的所有性能參數的采樣時刻相等；

基于多元混合時序分析的多性能參數加速退化試驗產品壽命預測方法包括以下五個步驟：

步驟一、試驗數據采集及預處理；

步驟二、多性能參數時序建模；

(1)確定多性能參數退化量時序結構：在t時刻，將性能參數退化量向量Y_t分為確定性部分D_t和平穩隨機性部分R_t，將確定性部分D_t進一步分解為趨勢項F_t和周期項C_t的疊加，結合隨機項即Y_t的平穩隨機性部分R_t，則有，

Y_t＝D_t+R_t＝F_t+C_t+R_t

Yt=y1ty2t...ynt,]]>Dt=d1td2t...dnt,]]>Rt=r1tr2t...rnt,]]>Ft=f1tf2t...fnt,]]>Ct=c1tc2t...cnt]]>

其中y_it表示第i個性能參數在t時刻的退化量，d_it為第i個性能參數的確定性部分，f_it為第i個性能參數的平穩隨機性部分，f_it為第i個性能參數的趨勢項，c_it為第i個性能參數的周期項，i＝1，2，...，n，其中的n為性能參數的個數；

(2)建立多性能參數退化量時序趨勢項模型；

趨勢項F_t采用一元單調回歸方程組模型描述，包括線性或單調非線性一元回歸方程組，為

Ft=F(t)=f1tf2t...fnt=f1(t)f2(t)...fn(t)]]>

其中F(t)為以時間t為自變量的n維一元單調回歸方程組，f_i(t)為第i個性能參數的一元單調回歸方程，i＝1，2，...，n；

(3)建立多性能參數退化量時序周期項模型；

周期項C_t采用一元潛周期回歸方程組模型描述，為

其中C(t)為以時間t為自變量的n維一元潛周期回歸方程組，c_i(t)為第i個性能參數的一元潛周期回歸方程，q_i、ω_ij、a_ij、分別為潛周期角頻率個數、角頻率、幅值、相位，i＝1，2，...，n；

(4)建立多性能參數退化量時序隨機項模型；

隨機項R_t采用多元自回歸模型描述，為

Rt=Σj=1pHjRt-j+Et]]>

Rt-j=r1(t-j)r2(t-j)...rn(t-j),]]>Et=ϵ1tϵ2t...ϵnt]]>

其中p為多元自回歸模型階數，H_j為n×n多元自回歸模型系數矩陣，η_iki為第i個性能參數對第k個性能參數的多元自回歸模型系數，R_t-j為t-j時刻Y_t的平穩隨機性部分，r_i(t-j)為t-j時刻第i個性能參數的平穩隨機性部分，E_t為n維白噪聲向量，ε_it為第i個性能參數的白噪聲，i＝1，2，...，n；k＝1，2，...，n；

(5)多性能參數退化量多元混合時序模型；

將趨勢項F_t的一元單調回歸方程組模型、周期項C_t的一元潛周期回歸方程組模型與隨機項R_t的多元自回歸模型結合，得到多性能參數退化量的多元混合時序模型：

Yt=Dt+Rt=Ft+Ct+Rt=F(t)+C(t)+Σj=1pHjRt-j+Et;]]>

步驟三、多性能參數退化失效預測；

步驟四、多性能參數退化加速建模；

步驟五、多性能參數產品壽命預測；

產品的正常應力水平下的可靠度函數由下述表達式得到：

可靠度函數＝1-壽命分布函數。