考虑协变量的设备退化和生产批量整合模型

运用随机系数回归模型对设备的退化过程进行建模，基于加速失效时间模型在退化过程分析中加入协变量的影响，并在模型中考虑产品质量问题. 运用更新回报定理建立状态监测维修和经济生产批量的整合费用模型.优化分析整合费用模型，可以得到决策变量的最优值. 通过数值案例分析，得到设备运行状态最优的预防性维修阈值、最优经济生产批量. 结果表明，随着协变量的逐渐增加，最优生产批量逐渐减小，最优预防性维修阈值没有变化. 通过敏感性分析进一步说明模型相关参数对最优解的影响.     

退化结构时变可靠性分析的随机过程新模型

由于外部荷载和内部材料复杂时变特性的影响,服役结构的性能退化机制复杂.引入具有独立增量特性的Gamma过程来描述结构抗力的单调退化特征,采用Poisson随机过程和Bernulli随机过程分别描述了结构所受荷载的变化,建立了抗力-荷载双随机过程体系;同时,基于穿越率的观点,提出了基于本文新模型的工程结构性能时变可靠性分析的计算方法,推求了结构时变可靠度表达式.分析表明,本文模型能够较好地描述退化结构随时间的抗力退化规律和荷载随机变化过程,可以为基于时变可靠度理论的结构评估和寿命预测提供理论依据.     

基于强度不同退化方式下的应力-强度干涉模型

在随机应力作用下强度随时间退化时,建立3种强度退化函数.在考虑强度退化时,分别将强度退化视为随机变量和随机过程,研究了随时间变化的应力-强度干涉模型.使用泊松过程描述应力的作用过程,运用概率微分方程,建立在3种强度退化下的动态应力-强度干涉模型.     

随机强度退化过程

在研究疲劳过程中材料强度退化规律的基础上,建立了一个强度退化模型,对其进行随机化处理,得到控制强度退化过程的随机微分方程,在一定假设条件下,获得了剩余强度概率0密度函数的封闭解,并推导出疲劳寿命的反高斯分形形式,给出一种考虑损伤状态对随机涨落影响的近似处理方法,与试验数据的比较结果表明,本文的模型和方法是合理的。     

工程中温度随机变化的首次穿越模型

为分析工程中各种导热系统的随机温度变化过程，应用随机振动的首次穿越理论对其进行了研究.计算了随机过程的期望穿阈率，并根据其结果推导出了首次超温的泊松过程模型.对该泊松模型进行了修正，得到了更加符合工程实际情况的窄带过程模型.利用窄带随机过程模型对某一导热系统在一定温度阈值下的首次超温平均时间进行了计算和分析，得到了不同温度阈值、衰减率和固有频率对系统超温时间的影响.对修正前后的两种模型的计算结果进行了比较.结果表明,首次穿越模型能用于预测工程中导热系统材料首次超温的可靠性时间.     

随机利率下总索赔额现值的各阶矩

研究了随机利率情形下关于风险损失(或赔款)的随机风险模型.考虑到多种因素对利率的影响,对随机利率采取Gauss过程与独立增量过程联合建模,得到了总索赔额现值各阶矩的一般表达式.特别是,当损失分步服从Pareto分布,随机利率分别采用Wiener过程和Poisson过程联合建模以及O_U过程和Poisson过程联合建模时,给出了总索赔现值各阶矩的具体表达式.     

竞争失效的刀具可靠性评估模型

针对突发失效与退化失效在连续生产中同时存在的这种普遍现象,建立突发失效与退化失效相关性,即基于竞争失效的可靠性建模及评估对生产实际进行分析。引入单威布尔分布描述突发失效可靠度模型,对于退化失效采用Wiener过程来描述产品的性能退化轨迹。分别建立独立条件下和相关条件下的竞争失效的可靠性模型,利用信号及功率采集系统和刀具测微仪对连续生产过程的刀具磨损状态和零件质量变化进行监测,将其加工过程的刀具磨损量作为退化指标,分别建立突发失效、退化失效、独立条件下的竞争失效和相关条件下的竞争失效4种可靠度模型,并通过对比分析验证所得模型的有效性。     

随机利率下递增型生存年金

研究了随机利率情形下关于递增型生存年金的随机模型.采用Gauss过程对利息力累积函数建模,得到了该利率模型下生存年金给付现值各阶矩的一般表达式.当利息力累积函数采用Ornstein-Uhlenbeck过程建模,死亡分布服从指数分布和De Moivre分布时,给出了各阶矩的具体表达式.     

卫星振动引起的非规则采样降质图像复原方法

针对卫星振动引起的TDICCD相机非规则采样导致像质退化的问题,提出了非规则采样降质退化图像的复原方法．首先利用基于非均匀快速傅里叶变换的频域插值对非规则采样的几何降质退化规律进行建模,并结合遥感成像的模糊退化过程,建立非规则采样降质图像退化模型．然后利用频域插值特性将模型逆求解过程转换为Toeplitz矩阵系统的线性方程求解问题,实现了快速求解,提出非规则采样几何降质和模糊退化的综合处理方法．最后利用测试图形和真实遥感图像对方法进行验证,实验结果表明:在严重模糊、几何降质及高噪声水平条件下,复原后的图像与理想图像的结构相似度仍优于0.93,而且具有较高的处理效率．该方法能有效应用于在轨振动引起的非规则采样降质的复原处理．     

随机点蚀钢框架节点力学性能分析

为研究随机点蚀损伤对钢框架节点力学性能的影响,以损伤体积参数定义节点破坏程度,通过ANSYS建立8个不同损伤程度的钢框架节点试件模型,分别进行梁端单调力和位移循环加载模拟,研究随机点蚀损伤对节点承载力、刚度退化及耗能能力等力学性能指标的影响。结果表明：随着损伤体积的增加,节点屈服荷载、屈服位移及极限荷载均呈现出线性下降趋势,当节点域点蚀蚀穿后,极限荷载较无损试件降低27.95%。位移循环加载下,节点域产生沿对角线方向的屈曲变形,当节点域点蚀蚀穿后,相同位移幅值下,试件耗能量降低最高达25.83%,节点滞回性能严重削弱,且刚度退化明显。     

基于延迟时间模型的不完全检修计划优化模型

针对现有基于检测的状态维修方法仅适用于短期维修计划,且通常单一地考虑不完全维修或不完全检测的问题,构建适合设备维修现场特征的长期维修计划优化模型,考虑检测与维修活动均不完全情况下的退化过程. 利用延迟时间模型描述退化过程,围绕双重不确定的检修活动,构建基于递推关系的可靠度模型,该模型可以有效表示系统退化速度和故障发生概率. 以单位时间系统费用最小为决策目标,引入可靠度、可用度等约束,建立检修计划优化模型,求解得到最佳检测周期和更换周期. 案例研究表明,利用提出的模型能够有效优化系统检修计划,节省维修成本. 通过与固定周期和固定可靠度阈值的维修策略进行对比,说明检测精度对于检测模型的优化效果具有显著影响,当检测精度属于较高水平时,检修模型明显优于其他维修模型.     

钢桥腐蚀-疲劳耦合计算模型及影响因素分析

为了研究钢桥在交通荷载和腐蚀环境共同作用下的疲劳性能,考虑钢桥腐蚀-疲劳耦合效应,建立有2个阶段的腐蚀-疲劳耦合计算模型.在点蚀坑萌生阶段,考虑循环交通荷载对腐蚀过程的加速作用;在裂纹扩展阶段,引入裂纹扩展腐蚀加速因子,考虑腐蚀环境对裂纹扩展的影响.对钢桥顶板和纵肋焊接节点的腐蚀疲劳寿命算例分析表明：考虑腐蚀-疲劳耦合作用的疲劳强度相对于疲劳试验、规范AASHTO、规范BS5400和不考虑腐蚀-疲劳耦合作用的情况,分别降低41.25%、28.80%、44.60%和10.90%.对所建模型开展加载频率、腐蚀环境、腐蚀坑形貌特征等影响因素的比较研究,结果表明：随着加载频率的增加,焊接节点的腐蚀疲劳强度递增,当加载频率大于0.6 Hz时,焊接节点的腐蚀疲劳强度相近;随着腐蚀环境变强,腐蚀电流和腐蚀速率逐渐增大;腐蚀疲劳强度随着腐蚀坑形貌特征的增大而增大.     

混凝土结构锈胀开裂预测的路径概率模型

针对氯盐环境下服役混凝土结构钢筋锈蚀、锈蚀程度不易检测及混凝土锈致开裂的现状,基于混凝土锈胀开裂过程的随机性,提出一种预测钢筋锈蚀、混凝土锈胀裂缝开展时变特性的概率模型,并编制了计算程序.该模型可以模拟混凝土中钢筋锈胀开裂发展进程的路径,有效评估氯盐侵蚀环境下混凝土结构中钢筋锈蚀状况和锈胀裂缝宽度不同时段的概率分布,同时能估计构件钢筋样本锈蚀百分比.通过对濒海环境下某混凝土桥下部结构的耐久性评估,验证了该模型的准确性.该模型实现了对服役混凝土结构耐久性能的有效预测,评估结果可为工程维修和加固提供理论依据.     

状态维修两阶段预知模型研究

状态预知是进行状态维修决策的关键和难点问题．针对维修实践中比较典型的设备两阶段故障过程,利用延迟时间的概念和随机滤波理论,基于直到当前时刻的状态监测历史信息,建立了两阶段的状态预知模型．该模型克服了一阶段状态预知模型的缺陷和不足,不仅能够动态地预知被监测设备在故障延迟阶段的残余寿命,而且将同一故障过程的2个阶段紧密联系起来,更接近于描述设备的真实运行过程．通过在Matlab环境下对该模型进行仿真,验证了该模型的有效性．     

基于随机丢包的网络控制系统控制器设计

针对网络控制系统的数据包丢失(丢包)问题,提出将数据包丢失过程理解为一类随机过程,将随机丢包丢失过程建模为一个随机Markov链,系统的模型则可以表示成一类Markov跳变系统.利用Lyapunov稳定性、Markov跳变系统理论和随机最优控制理论分析闭环系统的稳定性,设计基于随机丢包的动态输出反馈控制器,利用Matlab的LMI工具箱,利用双线性矩阵不等式的可行解给出控制器的参数.并用实例验证了该方法的有效性.     

MEMS陀螺仪随机误差补偿方法研究

针对MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)陀螺仪的随机漂移误差,探讨其有效补偿方法.基于陀螺仪输出角速率信息的变化量是等随机和等随机加速的两种假设,提出了两种相应的基于Kalman滤波理论的MEMS陀螺仪随机误差补偿方法.在建立陀螺仪随机误差模型的基础上,详细推导了各自的Kalman滤波方程,最后以某微惯性测量系统中所用MEMS陀螺仪的输出信号分析为例,对两种滤波方法作了实验验证.理论分析和实验结果表明:所提出的两种误差补偿方法是正确有效的,且后一种方法的滤波与跟踪效果比前一种更好.     

存在多丢包率和传感器多模态故障的网络控制系统可靠H∞滤波

研究了存在多丢包率和传感器多模态故障的网络控制系统的可靠H∞滤波器设计问题.利用服从Bernoulli分布的随机变量描述数据包传输过程中发生的随机丢包,丢包率的数学期望随网络带宽和网络流量的变化在不同取值中动态切换.同时,利用一组在不同故障模态下服从不同随机分布的随机变量描述各个传感器的故障.将滤波误差系统建模成随机切换系统,利用随机系统理论和模式依赖平均驻留时间方法得到了可靠H∞滤波器的设计方法.最后,数值仿真验证了所提方法的有效性.     

基于两阶段TKF的测量死区下离散时间系统的故障估计

针对出现测量死区的离散系统,提出一种基于两阶段TKF的故障估计方法。引入2个Bernoulli随机向量描述输出死区,并设计了增广状态Tobit卡尔曼滤波器(augmented state Tobit Kalman filter, ASTKF)。通过两步U-V变换方法对ASTKF的协方差矩阵解耦,从而获得两阶段Tobit卡尔曼滤波器(two-stage Tobit Kalman filter, TSTKF),并且利用TSTKF解决了系统故障估计问题。对所提出方法进行仿真,并与标准卡尔曼滤波器、间歇观测下的卡尔曼滤波器进行比较,说明了该方法的可行性和准确性。     

连续随机变量的一种离散逼近方法及其在随机规划中的应用

逼近算法是解随机规划问题的有效方法,本文用一种新的方法构造离散随机变量序列,使其收敛到连续随机变量,给出了一种解二阶段随机规划问题的逼近方法。