基于退化数据的剩余寿命预测研究

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伴随着现代工业技术的迅猛发展,工程产品的可靠性越来越高,但其成本也愈发昂贵,因此人们通常无法在有限时间内获得充足的故障数据用以可靠性分析。由于在产品正常运转的过程中多个性能指标发生退化,且与故障数据获取的难易程度和成本相比,退化数据的获取相对简单且造价不高,因此利用产品的退化数据进行剩余寿命建模分析的研究越来越多。作为传统建模方式的一种替代方法,在剩余寿命领域独占优势,该方法主要是通过对产品在有限时间内的退化状态进行建模和估算模型参数,进而预测目标产品的剩余寿命。因此能以较低的成本对还能运作的产品进行及时的维修,进而大大地降低了产品发生故障的可能性,最终达到提高产品可靠性、保障系统正常运行目的。本文以产品的退化过程为中心,从以下三个方面进行研究分析:(1)基于多因素条件下的剩余寿命预测模型。为了更好地刻画由于产品在使用过程中因外界冲击因素和人为不可控因素所造成的退化数据上下波动情况,本文考虑了产品实际退化量和监测退化量之间的关系:t时刻的监测退化量=t时刻的实际退化量+t时间内产品所经受的随机冲击影响+测量误差。在所建关系模型的基础上,利用所监测的退化数据进一步地推导出产品的实际退化量,从而得出产品的剩余寿命PDF。对于所建模型的参数,本文将采用极大似然估计法进行估算。最后,结合陀螺仪实例进行相关验证以分析所建模型的有效性。(2)基于多阶段变点下的剩余寿命预测模型。为了更加凸显产品在使用中的阶段性特征差异,本文选用多阶段非线性维纳过程来描述产品的退化过程。首先,考虑到产品在变点退化量已知和未知条件下产品的剩余寿命预测情况存在一定的差距,分别对这两种情况进行研究分析并构建其相应的剩余寿命PDF。其次,采用CUSUM算法对多阶段变点进行变点判定,利用牛顿迭代法和极大似然估计法对所建模型进行参数估计。最后通过实例验证所建模型的真实合理性。(3)基于多元随机过程的剩余寿命预测模型。考虑到复杂产品在实际退化过程中其多个相对重要的性能指标存在共同退化的情况,本文在假设性能指标间相互独立的基础上,提出了一种用以连接多维性能指标的新权重计算方法,并利用牛顿迭代法和贝叶斯理论估计和更新模型参数,推导出了复杂产品的剩余寿命PDF。最后结合案例对产品的剩余寿命进行分析,并通过与一元性能指标预测进行比较分析验证所提模型的有效合理性。
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