融合理论退化模拟与试验数据的身管寿命预测

针对身管的寿命预测一般采用理论(经验)公式或基于退化试验数据的方法,但是预测精度往往都不高。为减小预测寿命的置信区间,提出了一种将退化过程的模拟与性能退化的实测数据结合起来的分析方法。以某武器的身管为研究对象,基于随机有限元法和身管熔化烧蚀理论模型,得到内膛径向磨损量的分布规律,并转换为基于弹丸初速的理论模拟退化模型,然后结合小子样身管的试验数据,采用贝叶斯后验统计法对理论退化模型的分布参数进行了更新,最后对各种方法的寿命预测结果及其置信区间进行了比较分析,从而验证了方法的有效性。     

基于加速退化数据的航空液压泵剩余寿命预测技术研究

航空液压泵是航空装备的关键件之一。如何很好地预测液压泵的剩余寿命,使得液压泵的有效寿命能够得到更加充分合理地利用,将具有很大的理论价值和经济效益。通过研究某型航空液压泵的失效模式、失效机理和退化参数,确定其加速退化试验方案,建立其加速退化模型,并在此基础上建立了一套基于加速性能退化试验数据的航空液压泵剩余寿命预测方法及步骤,并以该型航空液压泵的加速性能退化试验数据为例对其剩余寿命进行了预测,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于遗传算法的退化试验优化设计

在基于退化试验数据的可靠性研究中,如何能在试验资源有限的条件下获得较准确的可靠性评估结果,是退化试验方案设计首要解决的一个问题。以某国产航空液压泵的退化试验方案设计为例,推导并建立了p阶分位寿命分布的方差最小的优化目标函数,以试验预算费用为限定条件,采用遗传算法进行了优化算法设计,并对服从线性退化模型的一批试验样品进行了算例分析。结果表明:与传统优化算法相比,该方法具有运算量小、求解效率高、容易得到全局最优解的特点。     

基于加速退化试验的机械密封磨损寿命预测

针对目前机械密封应用领域高可靠性的要求,提出了基于随机过程的可靠性分析及磨损寿命预测方法。以密封端面磨损量为研究对象,设计适用于机械密封的加速退化试验以获得磨损退化数据。基于退化模型Gamma过程描述其磨损退化过程,引入双应力逆幂率模型作为加速模型描述转速、弹簧力与退化速率间的关系,从而建立机械密封可靠性分析与寿命预测模型。通过极大似然估计法求解模型参数,结合加速模型外推出多个应力水平下的模型参数并进行失效概率分析,对机械密封在不同可靠度需求下的可靠寿命及不同工作条件下的平均寿命作出了预测。结果表明,Gamma过程适用于描述机械密封的磨损退化过程,通过双应力逆幂率模型外推获得各应力水平下的可靠度及寿命,此方法比传统的机械密封寿命预测方法具有更好的实用性和灵活性,可为密封产品确定维修周期及保证安全运行提供重要参考。     

基于Gamma退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究北大核心

通过研究产品故障发生的机理,建立了基于Gamma退化过程的状态空间模型,运用EM-PF参数估计方法对模型中的参数进行求解,确定模型的具体形式,进而得出产品剩余寿命的分布函数和概率密度函数。该剩余寿命预测方法将退化状态与故障阈值联系起来,从而降低了剩余寿命预测的误差,以轴承磨损量特征进行建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的相互关系。利用剩余寿命的概率密度函数建立了以费用最小为目标的维修决策模型,确定最优的维修更换时间并实现维修决策的优化。最后用轴承寿命试验所得到的数据对模型进行了验证,实例结果证明该模型是可行有效的。     

基于性能退化模型的万能式断路器操作附件实时剩余寿命预测

针对万能式断路器操作附件的个体差异性以及在实际使用过程中动作不频繁的特性,提出一种基于性能退化模型的万能式断路器操作附件实时机械剩余寿命(RUL)预测方法。不同于传统的RUL预测方法,该方法融合了操作附件的历史退化数据与实时更新的状态监测(CM)数据。首先,考虑到操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,建立基于Wiener过程的操作附件性能退化模型;其次,对操作附件的历史退化数据采用极大似然估计法和一维搜索法确定模型参数的先验分布;然后,运用贝叶斯方法并结合操作附件实时更新的CM信息对模型参数进行迭代更新;基于首达时间的概念建立了RUL预测模型,以实现对断路器操作附件实时RUL的预测。最后,通过操作附件的寿命数据对本文所提方法进行验证,结果表明本文方法不仅可实现操作附件的实时剩余机械寿命预测,同时相较于其他文献方法具有更高的预测精度。     

基于MDS-GA-SVR的电动汽车减速器性能退化预测方法研究

针对电动汽车减速器性能退化预测方法难以充分挖掘退化信息,导致预测精度低的问题,提出了一种联合多维尺度（Multiple Dimensional Scale,MDS）变换和遗传算法优化支持向量回归（Genetic Algorithm opitimized Support Vector Regression,GA-SVR）进行性能退化预测建模方法。通过时域、频域、时频域特征提取方法对减速器的振动信号进行处理,利用MDS算法建立了综合退化特征指标;以信号特征指标与综合性能退化指标作为训练与预测数据集,利用遗传算法确定最优惩罚参数C和核参数g并构建SVR模型;通过试验获得了减速器的寿命数据,并利用所提方法建立了高精度的性能退化模型。结果表明,本文所提模型的预测精度均高于PSO-SVR、GS-SVR以及反向传播（Back Propagation,BP）神经网络预测模型,均方根误差值分别降低了50.63%、75.35%、84.73%,确定系数R2分别提高了3.93%、6.51%、9.51%,证明了所提方法的优越性。     

身管疲劳损伤与可靠寿命分析

身管是身管类武器的重要组成部分,在武器循环射击的过程中,身管极易产生疲劳失效,导致武器寿命告终。为预测身管疲劳寿命,提出了一种基于疲劳损伤变化规律的疲劳寿命分析方法:首先通过有限元仿真,研究了温度和膛压载荷综合作用下的身管内壁应力的变化。然后综合考虑各因素的随机性,基于蒙特卡洛原理,应用局部应力应变法,建立了疲劳损伤的评估模型。基于退化数据分析的方法,建立了疲劳损伤随射弹量的变化规律,并通过退化模型预测了身管的可靠寿命。     

N-IGBT 正偏压温度不稳定性阈值电压综合退化模型

N型绝缘栅双极型晶体管(N-IGBT)凭借其优良性能广泛应用于现代工业各个领域,预测特定条件下器件退化情况对提高N-IGBT可靠性具有重要意义。然而,随着N-IGBT制程的降低,因正偏压温度不稳定性(PBTI)造成的栅氧化层退化进一步加剧,退化宏观表现为器件剩余有用寿命(RUL)的降低和阈值电压的改变。基于经典Power Law模型和Arrhenius模型,以退化时间为切入点,提出了相对精度更高的三阶段Power Law-Arrhenius综合退化模型;通过加速退化实验模拟了正偏压温度不稳定性对N-IGBT的退化作用,并在退化后对反映功率器件剩余有用寿命的特征参数阈值电压进行测量;基于遗传优化算法和加速退化实验数据对综合退化模型参数进行优化拟合,确定了N-IGBT综合退化模型的一般数学表达形式,得出其精度在85%以上,并高于传统的Power Law模型精度。     

基于性能退化的小子样电主轴可靠性试验研究

针对高速电主轴可靠性研究存在的问题,探讨了小子样电主轴性能退化可靠性试验方法,完成了两根170MD18Y16型电主轴的退化试验;依据选定的性能退化特征量和截尾时间,检测了主轴轴端径向跳动量,据此建立试样电主轴退化模型,分析其失效寿命;基于跳动量测试数据和Weibull分布函数,应用修正极大似然函数分析分布参数,得到170MD18Y16型电主轴特征寿命,并确定其寿命分布模型。电主轴寿命理论值与实际使用值基本一致,表明小子样电主轴性能退化试验方法合理,建立的退化模型较准确地反映了电主轴性能退化轨迹,且寿命分布模型分析方法有效。     

Step-stress accelerated degradation test modeling and statistical analysis methods

In order to get a rapid assessment on the storage reliability of high-reliable and long-life products within the storage period, accelerated degradation test data with a large amount of reliability information of product is adopted. Conducting a constant-stress accelerated degradation test（CSADT） is generally very costly as it requires a large sample size and long time for test. To overcome this problem, it is necessary to carry out research on modeling and statistical analysis methods of step-stress accelerated degradation test （SSADT）. Taking electrical connectors as the object, a research is conducted on statistical model and assessment method for SSADT. On the basis of mixed-effect degradation path model, the statistical model of SSADT for electrical connectors is presented, the maximum likelihood method for SSADT data based on mixed-effect degradation model is proposed. SSADT accelerated by temperature stress is conducted to Y11X-1419 type of electrical connectors, and the storage reliability is assessed with the SSADT data. Compared with the result obtained from accelerated life test, the reliability estimation of 32-year storage period for electrical connectors obtained from S SADT data only have a difference of 0.869%, which validates the accuracy of the degradation model and the feasibility of the test data statistic analysis method put forward.     

仿真基混合效应模型加速退化试验方案优化设计研究

加速退化试验技术广泛应用于存在性能指标随时间逐渐退化的高可靠长寿命产品的可靠性及寿命评估。不同的加速退化试验方案得到的可靠性及寿命评估结果有很大区别,试验费用也各不相同。如何设计试验方案使试验评估结果最准确、试验代价最小,是加速退化试验应用中面临的一个重要问题。针对解析优化方法在某些场合最优解难以得到甚至不存在的情况,提出一种新的基于Monte Carlo仿真的混合效应模型加速退化试验优化设计方法,将复杂的优化问题转化为较易的统计分析问题,使之流程化好、便于工程应用。以发光二极管恒定应力加速退化试验方案优化设计为例研究方法的有效性。针对该方法的敏感性分析结果表明,在较小的模型偏差情况下,最优加速退化试验方案具有一定的鲁棒性。在工程应用中,利用相同的方法流程可实现其他类型加速退化试验方案的优化设计。     

基于多元性能参数的加速退化试验方案优化设计研究

对于需要考虑多元性能参数退化及其相关性的产品,如何进行加速退化试验方案设计以提高其估计精度问题,提出恒定应力加速退化试验方案优化设计的准则与方法;以产品在正常工作应力水平下,达到所规定的使用寿命时可靠度估计值的方差最小为目标;在给定正常工作应力水平、最高试验应力水平及各应力水平下试验截尾时间和性能参数退化量测试次数等试验参数后,以各试验应力水平和样本分配比例为设计变量,应用极大似然估计理论,建立基于多元性能参数的加速退化试验方案优化设计的数学模型,对电液伺服机构用丁腈橡胶O形密封圈的加速退化试验方案优化设计结果表明,经优化的试验方案能提高产品可靠度的估计精度,在相同置信度下可减少试验所需的样本量。     

基于PSO-ELM的液压油性能衰退预测及分析

提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的液压油性能衰退预测方法。以L-HM46抗磨液压油为研究对象,设计液压油性能衰退实验,检测油液的黏度、张角、水分含量、衰退度。基于提出的液压油性能衰退预测方法,利用遍历搜索和PSO算法分别对ELM的外部、内部参数进行优化选取,从而建立最优的性能衰退预测模型。将油液的黏度、张角、水分含量作为模型输入特征向量,衰退度作为模型输出,采用PSO-ELM性能衰退预测模型对液压油性能进行仿真分析。结果表明：PSO-ELM算法计算结果与实验数据吻合较好;PSO-ELM算法预测精度达到了98.47%,高于ELM算法的预测精度,表明PSO-ELM算法能更准确地预测液压油的衰退情况,为确定换油时机提供参考。     

加速退化下光伏组件伪失效寿命分布估算

开展了加速退化条件下光伏组件产品可靠度评估的研究,提出了新型的基于GLD的光伏组件的伪失效寿命分布估算方法。首先,利用可决系数检验法(R2)优选最佳加速退化轨迹,得到样本组伪失效寿命值。然后,应用Bootstrap法产生自助样本扩充样本群,构建基于GLD的伪失效寿命分布模型,该模型无需预设先验分布,即可真实反映不同加速条件下光伏组件伪失效寿命分布形态。最后,以18 W小功率Mono-Si单晶硅光伏组件加速性能退化数据为例,估算了光伏组件在加速退化条件下的伪失效寿命分布和可靠度。结果表明:在加速退化条件下,本文方法得到的可靠度曲线与试验数据拟合结果很好,绝对误差基本在±300h内,相对误差不超过±15%,满足工程预测精度需求。     

双筒式液压减振器阻尼力退化建模与可靠性评估

针对双筒式液压减振器的性能退化和寿命评估问题,根据阻尼力的产生机理,分析内泄、阻尼阀片卡滞或力学性能退化、油液黏度退化三种典型故障模式下减振器的阻尼力变化机理,在此基础上建立其相应的复原力和压缩力计算模型,通过仿真对比不同退化情况下的示功图和速度特性图,得到了复原力和压缩力的退化规律。提出基于双动耐久试验台和性能试验台的减振器退化试验方案,经试验获得了减振器复原力和压缩力的退化数据;利用Linear模型和最小二乘法获得了退化模型参数的估计值,根据失效阀值确定了减振器的伪失效寿命数据;结合先验信息,采用虚拟增广样本及Bootstrap方法,对极小样本的伪失效寿命数据进行了样本增广,得到了该型减振器的寿命均值。     

基于焊缝品质参数区间模型的疲劳寿命预测方法

疲劳寿命预测中,焊缝品质参数如材料弹性模量E、疲劳强度系数σ′f和指数b、疲劳延性系数ε′f和指数c往往存在不确定性。运用随机-遗传算法对焊缝品质参数进行区间估计,并结合Manson-Coffin公式构建上述不确定因素的区间模型,提出了一种疲劳寿命区间预测方法。首先,在双轴疲劳试验机上进行了基于应变控制的焊接试件疲劳寿命试验。其次,针对疲劳寿命试验数据,运用随机-遗传算法构建了焊缝品质参数区间求解模型,并结合Manson-Coffin公式建立了疲劳寿命区间预测模型。最后通过模型预测数据与试验数据对比证实了预测模型的精确性以及考虑焊缝品质参数不确定性的合理性。     

基于SVDD及ARIMA融合模型的给水泵退化状态监测方法

给水泵的退化状态监测对相关工业生产的有序运行具有重要意义。文中提出了一种给水泵退化状态监测方法,通过评估设备的健康状况和性能对设备退化趋势进行预测。该方法包括数据采集、特征提取、安全域构建、退化表征、退化过程建模和退化趋势预测6个步骤。该方法使用最易获取的健康数据作为训练集来构建安全域模型,然后利用超空间中更好的特征提取能力对退化过程进行表征和预测,最后使用异常数据测试预测模型的性能。文中使用一组真实的给水泵工业监测数据进行验证,并提出了一种退化趋势预测的评价方法。该方法通过5个量化指标从退化表征和预测性能两个维度对退化状态监测效果进行评估。实验结果表明,该方法不但较好地反映了给水泵的实际退化,而且实现了高精度的退化趋势预测,为给水泵智能运维提供了可靠的决策依据。