基于性能退化的寿命预测方法,是解决高可靠、长寿命退化失效产品寿命预测问题的重要途径,近年来在可靠性领域备受关注。随着科技的发展,产品的功能和结构多样,其失效机理复杂、使用环境多变。这就使得传统的基于性能退化解析建模的模型驱动方法在应用中存在一定的困难,主要体现在:(1)试验数据获取对试验设备提出了更高的要求。产品使用中同时受到多种应力的影响,在试验过程中,难以对每一种应力进行严格控制,达到指定的应力水平,因而,所收集到的产品试验数据对应的环境应力往往是时变的。传统的基于恒定应力加速、步进应力加速、序进应力加速等退化试验数据的解析建模方法,对时变应力加速退化试验产品难以应用。(2)解析建模方法对失效机理复杂的产品难以适用。产品的性能退化过程由失效机理决定,失效机理复杂时,基于失效物理的解析建模方法难以实施。(3)产品实际使用环境的时变性对寿命预测方法提出了更高的要求。需在现有性能退化理论的基础上,进一步研究应力的时变性对性能退化的累积效应。鉴于此,本文以复杂应力下的性能退化产品为研究对象,提出了一种基于数据驱动的寿命预测方法,为工程实际中不能通过模型驱动方法来实现寿命预测的产品,提供了一种可行途径。论文的主要内容包括以下几个方面:(1)复杂应力寿命预测数据驱动方法。通过对传统性能退化理论介绍,提出了一种基于数据驱动的复杂应力寿命预测方法,包括四个步骤:基于数值微分的退化率确定、基于聚类的复杂应力载荷谱分析、基于概率统计的应力与退化率的分析、基于累积退化的产品剩余寿命预测。分别具体介绍了这四个步骤的理论基础和分析过程。(2)通过锂离子电池剩余寿命预测问题实例,验证方法的有效性。以锂离子电池为研究对象,通过循环寿命试验获得时变温度应力值和容量退化量值,并用数据驱动的方法对试验获得的数据进行分析处理,得出锂离子电池的剩余电池容量,并进行剩余寿命预测,最后给出了寿命预测方法有效性验证的交叉验证过程。(3)通过仿真实验数据验证数据驱动方法的适用范围。通过仿真实验,生成三种复杂分布下的应力值,并且由仿真得到的相应的退化量的值,利用本文中提出的数据驱动方法,进行交叉验证,通过预测误差的统计分析,验证该方法的准确性。