[發明專利]一種基于Bayes的產品工業壽命預測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202011121268.2
• 申請日: 2020-10-19
• 公開（公告）號: CN112257253A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 譚啟濤;王開業
• 申請（專利權）人: 成都航天科工大數據研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/04
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 楊俊華

本公開實施例中提供了一種基于Bayes的產品工業壽命預測方法、裝置及電子設備，屬于物理技術領域，所述方法包括：獲取形狀參數對應的先驗分布值；獲取目標數據；根據所述先驗分布值和所述目標數據計算后驗分布值；根據所述后驗分布值計算所述形狀參數的第一估計值；在預設區間內將所述第一估計值代入貝塔分布的密度函數，得到第二估計值；根據所述第二估計值代入加速模型，得到正常應力對應的目標估計值；根據所述目標估計值預測待檢測產品的平均壽命。通過本公開的方案，基于Bayes理論對目標數據進行分析處理，得到產品的預計后的平均壽命，提高了基于Bayes的產品工業壽命預測方法的效率和精準度。

技術領域

本公開涉及物理技術領域，尤其涉及一種基于Bayes的產品工業壽命預測方法、裝置及電子設備。

背景技術

目前，隨著工業化發展，機器已經逐漸代替了人力進行生產，但是隨著時間推移，產品會出現損耗或者失效，通過有目的、有計劃地收集產品在各個階段的壽命數據，利用概率統計的方法，經過定量分析，找出產品發生故障的原因，可以改良產品的薄弱環節，不斷提高產品的質量與可靠性，為下一步的預測性維護提供強有力的支撐。

然而科技的進步必然使得傳統的制造技術與材料水平取得了長足的進步，新制造技術和具有優良特性的材料被廣泛用于產品的制造工作，各個領域的產品逐漸呈現出高長壽命、高可靠性的特點，并且這些產品的價值一般較為昂貴，如復雜裝備、工業機床等，如何在短期內快速評估產品的壽命變得極具挑戰。而現有的產品工業壽命預測方法，無法給出參數估計值的顯性解析式，而采用數值方法，如梯度下降算法、BFGS等進行迭代求解時往往得到局部最優解，且強依賴于初始值，并且計算冗繁，容易造成壽命和剩余壽命的錯誤評估，進而對產品的預測性維護保養等做出錯誤的決策。

可見，亟需一種能高效、精準地評估產品壽命的基于Bayes的產品工業壽命預測方法。

發明內容

有鑒于此，本公開實施例提供一種基于Bayes的產品工業壽命預測方法、裝置及電子設備，至少部分解決現有技術中存在的問題。

第一方面，本公開實施例提供了一種基于Bayes的產品工業壽命預測方法，包括：

獲取形狀參數對應的先驗分布值；

獲取目標數據；

根據所述先驗分布值和所述目標數據計算后驗分布值；

根據所述后驗分布值計算所述形狀參數的第一估計值；

在預設區間內將所述第一估計值代入貝塔分布的密度函數，得到第二估計值；

根據所述第二估計值代入加速模型，得到正常應力對應的目標估計值；

根據所述目標估計值預測待檢測產品的平均壽命。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述獲取目標數據的步驟之前，所述方法還包括：

對預設數量的樣本產品進行測試，得到測試數據；

對所述測試數據進行擬合優度檢驗，得到目標數據。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述根據所述先驗分布值和所述目標數據計算后驗分布值的步驟，包括：

根據所述先驗分布值得到聯合先驗密度；

根據所述聯合先驗密度與所述目標數據計算所述后驗分布值。

根據本公開實施例的一種具體實現方式，所述根據所述后驗分布值計算所述形狀參數的第一估計值的步驟，包括：

根據所述后驗分布值計算得到邊緣后驗密度；

將所述邊緣后驗密度代入預設損失函數，得到所述第一估計值。