基于退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品零部件可靠性評(píng)估方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種針對(duì)退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品零部件可靠性評(píng)估方法，包括：原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理；各屬性之間的相關(guān)性分析和假設(shè)檢驗(yàn)；通過(guò)回歸分析擬合特性變化曲線(xiàn)；利用方差分析評(píng)估離散型因素的影響；最后基于退化模型模擬偽失效壽命，對(duì)產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行評(píng)估。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：針對(duì)特殊領(lǐng)域中，產(chǎn)品退化數(shù)據(jù)量少、甚至是“零失效”的情形以及測(cè)量數(shù)據(jù)不連續(xù)的特點(diǎn)，給出了一種對(duì)產(chǎn)品零部件性能退化和可靠性的定量分析方法。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
基于退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品零部件可靠性評(píng)估方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及基于退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品零部件性能評(píng)估方法，是特別針對(duì)小樣本、零失 效數(shù)據(jù)背景下的一種性能退化評(píng)估方法，屬于航天工程、信息科學(xué)與可靠性評(píng)估的交叉領(lǐng) 域。
【背景技術(shù)】
[0002] 可靠性是指元件、產(chǎn)品、系統(tǒng)在一定時(shí)間內(nèi)和條件內(nèi)無(wú)故障地執(zhí)行指定功能的能 力。隨著現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)的能力和自動(dòng)化水平的提高，產(chǎn)品的復(fù)雜度和功能逐漸增加，產(chǎn)品的 可靠性與人身安全、經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)系越來(lái)越密切。有效地評(píng)估產(chǎn)品的可靠性能提高系統(tǒng)的 使用年限，減少維護(hù)費(fèi)用，間接提高產(chǎn)品安全性能和經(jīng)濟(jì)效益。因此產(chǎn)品的可靠性評(píng)估愈發(fā) 受到人們的重視。
[0003] 可靠性的概念最早出現(xiàn)于二戰(zhàn)期間。60年代美國(guó)將可靠性理論應(yīng)用到軍事領(lǐng)域 中，并制定了一整套設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)、評(píng)估和管理方法。從70年代開(kāi)始，可靠性技術(shù)開(kāi)始進(jìn)入民用 工業(yè)領(lǐng)域。到了 90年代，可靠性分析技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到機(jī)械設(shè)備和電子產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制 造過(guò)程當(dāng)中。近些年來(lái)，研究人員逐漸將可靠性分析技術(shù)與多學(xué)科技術(shù)融合，進(jìn)一步提高產(chǎn) 品可靠性評(píng)估方法的有效性和實(shí)用價(jià)值。Meeker.W.Q等人通過(guò)對(duì)多種可靠性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方 法進(jìn)行研究，提出了具有"外推"優(yōu)勢(shì)的可靠性參數(shù)模型。Jose L將模糊灰色理論引入到可 靠性分析中，為決策做進(jìn)一步的支持。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)產(chǎn)品的可靠性評(píng)估進(jìn)行了相關(guān) 的研究，出現(xiàn)了一些值得關(guān)注的理論和方法。
[0004] 但隨著技術(shù)支持和制造能力的不斷加強(qiáng)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造的質(zhì)量日益提高，未來(lái) 產(chǎn)品將呈現(xiàn)可靠性將越來(lái)越高、壽命越來(lái)越長(zhǎng)的趨勢(shì)。在許多新興領(lǐng)域中，對(duì)于造價(jià)昂貴、 可靠性高、壽命長(zhǎng)的關(guān)鍵設(shè)備，幾乎無(wú)法通過(guò)定時(shí)截尾壽命試驗(yàn)，來(lái)取得足夠多的失效壽命 數(shù)據(jù)，甚至還會(huì)出現(xiàn)"零失效現(xiàn)象"。但現(xiàn)有的產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，其分析過(guò)程均建立在能 夠獲取足夠的產(chǎn)品壽命數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，而且無(wú)論是突發(fā)型失效還是退化型失效，模型的建立 和數(shù)據(jù)分析流程并沒(méi)有本質(zhì)上的差異。因此傳統(tǒng)的產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法在使用性能變化數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析過(guò)程中，若失效數(shù)據(jù)不夠多甚至是無(wú)失效數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)傳統(tǒng)可靠性評(píng)估方法進(jìn) 行評(píng)估存在置信度不足，甚至無(wú)法評(píng)估的缺點(diǎn)。
[0005] 基于性能退化數(shù)據(jù)的長(zhǎng)壽命產(chǎn)品可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)技術(shù)是相對(duì)于大樣本情 形下經(jīng)典可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)技術(shù)的新方法。該技術(shù)首先通過(guò)對(duì)產(chǎn)品的性能進(jìn)行測(cè)量實(shí) 驗(yàn)，獲取性能變化數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理后對(duì)產(chǎn)品性能變化過(guò)程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析;然后建立特征性 能參數(shù)的退化模型，給出模型參數(shù)估計(jì)值;最后在此基礎(chǔ)上，通過(guò)設(shè)定失效閥值和建立產(chǎn)品 壽命分布模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)。因此本發(fā)明解決了傳統(tǒng)分析方法在小 樣本、零失效數(shù)據(jù)情形下的置信度不足的問(wèn)題，針對(duì)產(chǎn)品性能退化數(shù)據(jù)給出了一種評(píng)估產(chǎn) 品可靠性的分析方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是基于產(chǎn)品性能退化數(shù)據(jù)，發(fā)明一個(gè)對(duì)產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行有效評(píng)估 的方法?；谠摲椒?，可有效且直觀地反映產(chǎn)品的可靠性隨時(shí)間的整體變化趨勢(shì)，從而解決 了小樣本、零失效數(shù)據(jù)的情況下，傳統(tǒng)分析方法無(wú)法建模、可信度較低等一系列的問(wèn)題。
[0007] 本發(fā)明的具體技術(shù)方案包括以下幾個(gè)步驟：
[0008] 步驟一:數(shù)據(jù)預(yù)處理。針對(duì)性能變化數(shù)據(jù)，根據(jù)性能退化分析過(guò)程的具體情況，對(duì) 原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理:在產(chǎn)品部件性能變化原始數(shù)據(jù)中，不同屬性的量綱有所不同，為 消除不同量綱屬性對(duì)數(shù)值分析過(guò)程造成的影響，利用線(xiàn)性函數(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。
[0009] 步驟二:對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性信息統(tǒng)計(jì)(均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度），計(jì)算各 屬性之間的相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。
[0010] 步驟三:基于步驟二所計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)信息，利用最小二乘法擬合時(shí)間與屬性的最 佳函數(shù)直線(xiàn);若擬合效果欠佳，引入適當(dāng)?shù)姆蔷€(xiàn)性模型(多項(xiàng)式模型、高斯模型等)解決。
[0011] 步驟四：針對(duì)非連續(xù)型（離散型）變量的特點(diǎn)，利用方差分析量化實(shí)驗(yàn)因素對(duì)于產(chǎn) 品性能變化的影響。其核心思想是，將不同實(shí)驗(yàn)條件下的均值差異分成兩個(gè)部分:組內(nèi)誤差 和組間誤差。得到兩者對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量后，與F分布的臨界值對(duì)比，以檢驗(yàn)離散型實(shí)驗(yàn)因素對(duì) 產(chǎn)品性能變化的影響。
[0012] 步驟五:根據(jù)步驟三中的模型，利用回歸分析建立各屬性隨時(shí)間變化的模型，設(shè)置 失效閾值，并得出各屬性的偽失效壽命。將偽失效壽命數(shù)據(jù)作為可靠性評(píng)估方法的輸入，構(gòu) 建相應(yīng)的可靠性評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的可靠性評(píng)估。
[0013] 本發(fā)明的有益效果是：
[0014] 本發(fā)明所提的方法從產(chǎn)品的性能退化角度出發(fā)，針對(duì)性能退化數(shù)據(jù)本身進(jìn)行產(chǎn)品 的性能退化分析，提出了一種新穎的產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，有效地解決了小樣本、零失效條 件下產(chǎn)品的可靠性評(píng)估問(wèn)題。該方法涉及較少的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，能有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)分析方法 在小樣本條件下結(jié)論置信度不足的缺點(diǎn)。本發(fā)明經(jīng)多次實(shí)物試驗(yàn)以及專(zhuān)家評(píng)定，能有效評(píng) 估小樣本、零失效產(chǎn)品的可靠性。
【附圖說(shuō)明】
[0015] 圖1是本發(fā)明方法的總體流程圖。
[0016] 圖2是基于退化數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0017] 下面結(jié)合附圖和相關(guān)算法，對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的說(shuō)明。
[0018] 本發(fā)明的總體流程如圖1所示。
[0019] 本發(fā)明利用產(chǎn)品的性能退化數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性評(píng)估，采用Min-Max方法對(duì)原始數(shù)據(jù) 進(jìn)行歸一化。使用相關(guān)系數(shù)評(píng)估屬性之間的相關(guān)程度，并利用假設(shè)檢驗(yàn)，量化計(jì)算結(jié)果的可 信度。隨后利用最小二乘法擬合性能和時(shí)間之間的變化函數(shù)。使用方差分析技術(shù)進(jìn)一步分 析離散型變量對(duì)性能變化的影響。最后擬合性能退化模型，得到偽失效壽命，并構(gòu)建對(duì)應(yīng)的 模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的可靠性評(píng)估。具體實(shí)施步驟如下：
[0020] 1.數(shù)據(jù)歸一化
[0021] 本發(fā)明針對(duì)性能退化數(shù)據(jù)屬性類(lèi)型不同的特點(diǎn)，采用線(xiàn)性函數(shù)對(duì)產(chǎn)品的各個(gè)測(cè)量 數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除因?qū)傩粤烤V不同所導(dǎo)致的對(duì)后續(xù)分析的影響。其過(guò)程可用算 法1來(lái)描述：
[0022]算法1:數(shù)據(jù)歸一化
[0023]輸入:原始輸入數(shù)據(jù)D
[0024]輸出：歸一化后的數(shù)據(jù)D7
[0025] 01: D. rows =原始數(shù)據(jù)中測(cè)量屬性的個(gè)數(shù)
[0026] 02：for(i = 1 ； i< = D.rows ； i++)
[0027] 03:Di.length =第i個(gè)屬性的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度
[0028] 04:min = + °°，max = -°°
[0029] 05:for( j = 1; j< =Di? length; j++)
[0030] 06 ： if (Dij>max)max = Dij
[0031] 07: if (Dij<min)min = Dij a
[0032] 08：end for
[0033] 09:for( j = 1; j< =Di? length; j++)
[0034] 10：D7 ij = (Dij-min)/(max-min)
[0035] 11 ：end for
[0036] 12：end for
[0037] 2.相關(guān)系數(shù)計(jì)算和假設(shè)檢驗(yàn)
[0038]本發(fā)明完成各屬性的預(yù)處理，完成基本描述性統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算后，進(jìn)一步對(duì)屬性之 間的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行計(jì)算和分析。為有效度量不同屬性之間變化"趨勢(shì)"的相同程度，我們引 入相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)通過(guò)離差來(lái)反映變量之間的相關(guān)程度，設(shè)需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)的屬性 分別為X={xi| i = l，2,3----，n}，Y={yi| i = l，2,3----，n}其中i、j表示屬性編號(hào)，k為記錄 編號(hào)，相關(guān)系數(shù)的計(jì)算過(guò)程如下：
[0040]其中J，；分別表示屬性X和屬性Y的均值。其具體過(guò)程如算法2所述：
[0041]算法2:計(jì)算屬性之間的相關(guān)系數(shù) [0042] 輸入:歸一化的屬性序列X和Y
[0043] 輸出：屬性之間的相關(guān)系數(shù)r
[0044] 〇1: length =數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度
[0045] 02: sumX = 0，sumY = 0
[0046] 03：for(i = l；i< = length； i++)
[0047] 04：sumX = sumX+Xi
[0048] 05: sumY = sumY+Yi
[0049] 06：end for
[0050] 07 ： JC ~ sumX / length
[0051 ] 08 ： y - sumY / length
[0052] 09：num = 0
[0053 ] 10：devX = 0?devY = 0
[0054] ll：for(i = l；i< = length； i++)
[0055] 12 ： num = num + - X) * - F)
[0056] 13 ： dev\ = dev\ + (JT, - JC}2
[0057] 14 ： dev2 = dev2 + (^ - Yf
[0058] 15:end for
[0059] 16 ： r = num / {^devX * devY)
[0060] 完成屬性之間的相關(guān)系數(shù)計(jì)算后，由于隨機(jī)誤差的存在，不能僅憑數(shù)值統(tǒng)計(jì)結(jié)果 直接給出結(jié)論，還需要對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)論的有效性做進(jìn)一步的檢驗(yàn)。顯著性檢驗(yàn)先對(duì)總體做出一 個(gè)假設(shè)，然后根據(jù)樣本信息計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，最后根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息來(lái)判斷假設(shè)是否合理，以 達(dá)到量化實(shí)驗(yàn)結(jié)論可信度的目的。針對(duì)相關(guān)系數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，假設(shè)屬性間不相關(guān)，對(duì)應(yīng)的統(tǒng) 計(jì)量定義如下：
[0062]其中，r為屬性間的相關(guān)系數(shù)，n為數(shù)據(jù)序列的長(zhǎng)度，即樣本大小。由統(tǒng)計(jì)學(xué)可知，其 統(tǒng)計(jì)量服從t分布，對(duì)照t分布表即可量化相關(guān)系數(shù)的可信度。
[0063] 3.時(shí)間與性能變化的函數(shù)擬合
[0064] 本發(fā)明為了定量分析時(shí)間因素對(duì)產(chǎn)品性能變化的影響，采用最小二乘法對(duì)性能隨 時(shí)間變化的函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)擬合。為了防止函數(shù)過(guò)渡擬合數(shù)據(jù)，而導(dǎo)致估計(jì)參數(shù)泛化效果較 差，這里假設(shè)性能變化y與時(shí)間t服從線(xiàn)性關(guān)系：
[0065] y = a+0t+e
[0066]其中a和0是待估計(jì)的參數(shù)，e表;^隨機(jī)誤差。
[0067]最小二乘法通過(guò)最小化實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)估數(shù)據(jù)的離差平方和來(lái)擬合參數(shù):對(duì)一組實(shí) 驗(yàn)數(shù)據(jù)(y i，ti)，最小二乘法通過(guò)t (_y, - <5 -辦,）=i^in藝(少,-a -作,)評(píng)估參數(shù)，其中n為樣 /=1 。'口 i=\ 本數(shù)量，(^，歷為(a，0)的最小二乘估計(jì)。
，得到方程組： - -A na^nt p-riy
[0069] j s ? nta + 2_Jti f3 = 2^tlyi 、 /=1 /=1 n n
[0070] 其中「= 5^, / ?，歹=[只/ ?，求解方程組后可以得到唯一解： /=1 /=1
[0072]其具體過(guò)程如算法3所述：
[0073]算法3:最小二乘法擬合參數(shù)
[0074] 輸入:性能變化的時(shí)間序列(yi，ti)，i = l，…，n
[0075] 輸出：函數(shù)參數(shù)么夕
[0076] 01 :sumT = 0，sumY = 0
[0077] 02：for(i = l；i<=n； i++)
[0078] 03: sumT = sumT+ti
[0079] 04：sumY = sumY+yi
[0080] 05:end for
[0081 ] 06： z1 = sumT I n^y = sumY / n
[0082] 07:num = 0，den = 0
[0083] 08:for(i = l;i<=n; i++)
[0084] 09 ： num - num -+- (Ji - ^) * - y}
[0085] 10 ： den - den + (Jf - t)2
[0086] 11：end for
[0087] 12 ： - num / den
[0088] U：〇： = y-
[0089] 4.離散型變量的方差分析
[0090]在實(shí)際生產(chǎn)和應(yīng)用中，影響產(chǎn)品性能變化的因素有諸如時(shí)間、電流等連續(xù)型實(shí)驗(yàn) 因素，同時(shí)也有諸如地點(diǎn)、平臺(tái)等離散型實(shí)驗(yàn)因素。本發(fā)明應(yīng)用方差分析來(lái)度量離散型實(shí)驗(yàn) 因素對(duì)產(chǎn)品性能變化的影響。
[0091]方差分析的核心思想是將不同試驗(yàn)條件下的均值差異分為兩個(gè)部分:組內(nèi)誤差和 組間誤差。組內(nèi)誤差為在同一實(shí)驗(yàn)條件下，各樣本屬性數(shù)據(jù)與該組均值之差的平方和，直觀 說(shuō)來(lái)反應(yīng)的是組內(nèi)樣本的隨機(jī)波動(dòng)。組內(nèi)誤差記為SSw，定義公式如下所示：
[0092] SSw^^-Y,)2 /=1 _/=!
[0093] 其中r為實(shí)驗(yàn)組數(shù)，m為第i組實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)，Yij為第i組的第j個(gè)樣本值，歹為第i組 樣本的樣本均值。即：
[0095]組間誤差為各實(shí)驗(yàn)條件下，各組性能變化均值與總體均值之差的平方和，反應(yīng)的 是不同實(shí)驗(yàn)因素對(duì)性能變化的影響。組內(nèi)誤差記為SSb，定義公式如下所示：
[0096] 娜= ^>,(U)2 /=1
[0097] 其中，P為總體樣本的均值，即：
[0099]得到兩者的統(tǒng)計(jì)量后，構(gòu)建F分布：
[0101]利用F值與臨界值對(duì)比，檢驗(yàn)離散型變量對(duì)于性能變化的影響。
[0102]算法4:離散型因素的方差分析
[0103] 輸入:不同實(shí)驗(yàn)因素的測(cè)量數(shù)據(jù)￥1」，1 = 1，2，~，〇」=1，2，~，111，顯著水平(1
[0104] 輸出：顯著性檢驗(yàn)結(jié)果
[0105] 01：for(i = l；i<=r； i++)
[0106] 02:sumYi = 0
[0107] 03：end for
[0108] 04： total = 0
[0109] 05：for(i = l；i<=r； i++)
[0110] 06 :for( j = 1; j< = m; j++)
[0111] 07 ：sumYi = sumYi+Yij
[0112] 08 ： total = total+Yij
[0113] 09：end for
[0114] 10：end for
[0115] 11 :for(i = 1; i< = r; i++)
[0116] 12 :meanYi = sumYi/m
[0117] 13：end for
[0118] 14：SSw = 0
[0119] 15：for(i = l；i<=r； i++)
[0120] 16:for( j = 1; j< = m; j++)
[0121 ] 17 ： SSw = SSw+ (Y i j-meanY i)2
[0122] 18：end for
[0123] 19：end for
[0124] 20：SSb = 0
[0125] 21：for(i = l；i<=r； i++) r
[0126] 22 ： SSb = SSb + nj * (meanYj - total / ^ nj )2
[0127] 23：end for
[0128] 24 ： if([SSb / (r -1)] / [SSw/ -r)] > F{_a(r -1, -r)) return refuse ./ J
[0129] 25：else return accept
[0130] 5.基于退化數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估
[0131] 為了解決在諸如航空航天等高精尖領(lǐng)域中，往往無(wú)法通過(guò)定時(shí)截尾壽命試驗(yàn)，來(lái) 取得足夠多的失效壽命數(shù)據(jù)的問(wèn)題，本發(fā)明根據(jù)產(chǎn)品的性能退化數(shù)據(jù)對(duì)退化趨勢(shì)進(jìn)行建 模。設(shè)置合理的失效閾值，并將退化模型外推至達(dá)到失效閾值的時(shí)間，以此作為產(chǎn)品的偽失 效壽命，最后選用壽命分布的可靠性評(píng)估方法對(duì)貯存零部件的可靠性進(jìn)行評(píng)估。具體步驟 如下：
[0132] 第一步:通過(guò)基于最小二乘法的回歸分析技術(shù)，擬合出不同屬性隨時(shí)間變化的退 化模型參數(shù)。
[0133] 第二步:通過(guò)對(duì)退化數(shù)據(jù)以及失效物理過(guò)程的分析，設(shè)置相應(yīng)的失效閾值。
[0134] 第三步:結(jié)合之前求得的退化模型和失效閾值，外推出各測(cè)量屬性的偽失效壽命。
[0135] 第四步:對(duì)各測(cè)量屬性的偽失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分布的假設(shè)檢驗(yàn)，通常產(chǎn)品的壽命 服從威布爾分布或正態(tài)分布。
[0136] 第五步:根據(jù)偽失效壽命的分布，選用可靠性評(píng)估函數(shù)對(duì)產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行計(jì)算。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種針對(duì)退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品零部件可靠性評(píng)估方法，其特征包括如下步驟： (1) 針對(duì)產(chǎn)品性能變化數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，按性能退化分析過(guò)程的特殊需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行 歸一化處理； (2) 對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性信息統(tǒng)計(jì)，計(jì)算得出各屬性之間的相關(guān)系數(shù)，并進(jìn)行系 數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。 (3) 利用最小二乘法對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行性能變化率與時(shí)間的回歸分析。 (4) 在步驟(2)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，利用方差分析來(lái)量化離散型因素對(duì)產(chǎn)品性能變化的 影響。 (5) 根據(jù)步驟(3)中的方法，計(jì)算各屬性的退化曲線(xiàn)，得到性能變化與時(shí)間的模型，以此 評(píng)估廣品的可靠性。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟（1)針對(duì)產(chǎn)品性能變化的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行 歸一化處理，其實(shí)現(xiàn)方法如下： 在產(chǎn)品部件性能變化原始數(shù)據(jù)中，不同屬性的量綱有所不同，為消除不同量綱屬性對(duì) 數(shù)值分析過(guò)程造成的影響，利用線(xiàn)性函數(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化：式中X為原始數(shù)據(jù)值，xmin和分別表示屬性的最大值和最小值，Y為歸一化后的數(shù) 值，其范圍在〇到1之間。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng) 計(jì)信息的計(jì)算，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)各屬性之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算和假設(shè)檢驗(yàn)，其實(shí) 現(xiàn)方法包括： (31)描述性統(tǒng)計(jì)信息的計(jì)算： 針對(duì)產(chǎn)品部件性能變化數(shù)據(jù)，設(shè)某一屬性的數(shù)據(jù)為乂1={111<|1^=1，2,3....，11}，其中1 表示屬性編號(hào)，k為記錄編號(hào)，描述性統(tǒng)計(jì)信息計(jì)算過(guò)程如下：設(shè)需要計(jì)算相關(guān)系數(shù)的屬性分別為x= {xi|i = l，2,3--，n}，Y={yi|i = l，2,3--， η}其中i，j表示屬性編號(hào)，k為記錄編號(hào)，相關(guān)系數(shù)的計(jì)算過(guò)程如下：其中，X，分別表不屬性X和屬性Y的均值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟(3)在統(tǒng)計(jì)信息的基礎(chǔ)上，利用最小二乘 法擬合時(shí)間與屬性的最佳函數(shù)直線(xiàn)，該直線(xiàn)的斜率3計(jì)算公式如下：其中，h表示第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)，？表示時(shí)間均值，yi表示第i條屬性數(shù)據(jù)，表示屬性的均值， 截距?Η十算公式如下所示：5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟(4)量化分析離散型實(shí)驗(yàn)因素對(duì)于性能 變化的影響，本發(fā)明引入方差分析，將不同實(shí)驗(yàn)因素下的均值差異分成兩個(gè)部分:組內(nèi)誤差 和組間誤差，組內(nèi)誤差為同一實(shí)驗(yàn)條件下，各屬性記錄與組內(nèi)均值之差的平方和，組間誤差 為各實(shí)驗(yàn)組的性能變化均值與總均值的之差的平方和，得到兩者的統(tǒng)計(jì)量后，可以構(gòu)建F分 布，并利用F值與臨界值對(duì)比，以檢驗(yàn)離散型變量對(duì)于性能變化的影響。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟(5)中基于退化數(shù)據(jù)的評(píng)估方法利用回 歸分析建立各屬性隨時(shí)間變化的模型，設(shè)置失效閾值，并得出各屬性的偽失效壽命，將偽失 效壽命數(shù)據(jù)作為可靠性評(píng)估方法的輸入進(jìn)行可靠性評(píng)估，設(shè)得到的偽失效壽命數(shù)據(jù)為 Γ = {? | /= l，2，...，n，tl表示第i個(gè)屬性的偽失效年限，將偽失效年限視為完全壽命數(shù)據(jù)，得到 壽命服從正態(tài)分布的均值和方差，給定時(shí)間t，產(chǎn)品零部件的可靠度如下：其中ζ?和??分別為壽命均值，Φ( ·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK105930638SQ201610223492
【公開(kāi)日】2016年9月7日
【申請(qǐng)日】2016年4月8日
【發(fā)明人】皮德常, 毛天銘
【申請(qǐng)人】南京航空航天大學(xué)