基于退化失效与突发失效竞争的导弹剩余寿命预测

为了提高导弹剩余寿命预测结果的准确性,本文综合利用导弹的性能退化数据和突发失效时间数据,提出了基于退化失效和突发失效竞争的剩余寿命预测方法。在引入状态空间模型评估出整弹退化程度的基础上,采用Gamma过程建立退化失效模型;在假定突发失效概率与整弹性能退化程度相关的前提下,采用Weibull分布建立突发失效模型;进而建立退化失效与突发失效竞争模式下的导弹可靠度模型。案例应用证明了所提方法的有效性,对准确预测导弹剩余寿命,有效开展视情维修具有一定的工程价值。     

考虑两种失效竞争的多状态冷贮备系统可靠性模型

针对装备系统中多状态工作部件存在退化失效与突发失效竞争的情况，以冷贮备系统为研究对象，假设系统内3个维修台可分别提供预防性维修与两种不同类型的修复性维修，采用随机检测策略，系统性能水平在一定范围内退化时进行预防性维修，部件完全退化失效时进行退化失效修复性维修，而突发失效时进行突发失效修复性维修；利用PH （Phase-type）分布描述模型中各类随机时间变量，外部冲击的到达则采用PH更新过程描述，建立了考虑退化失效与突发失效的多状态冷贮备系统可靠性模型。最后通过算例验证了模型的适用性，演示了预防性维修阈值以及三类维修速率对系统可靠性的影响。     

基于退化失效数据的环境因子问题研究

针对具有退化失效特性的高可靠性长寿命产品,在有限试验时间内难以获得大量失效数据进行环境因子研究的问题,通过对产品性能退化特性的监测和分析,研究退化失效环境因子的建模和估计方法.给出了退化失效环境因子的一般定义和数学描述;提出了复合Poisson过程退化轨道模型的退化失效环境因子模型,并给出了环境因子点估计的矩方法和区间估计的二项分布法;通过仿真实例,对方法在工程应用上的有效性进行了说明.      

多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

随着先进传感与监测技术的快速发展,实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实,如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备,提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中,基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整,以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配,即数模联动。在线预测时,根据提出的数模联动方法,融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标,然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时,为使模型实时反映设备当前状况,提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法,在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后,基于航空发动机的多源传感监测数据,验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的...     

基于秩相关系数的加速贮存退化失效机理一致性检验

利用加速贮存试验数据推断长贮产品贮存寿命的前提是,提高应力水平仅仅增大失效速率而不改变失效机理.提出了基于Spearman秩相关系数的贮存退化失效机理一致性检验的非参数定量方法.分析了加速贮存退化失效机理一致性检验的内涵就是检验退化曲线形状的一致性;然后给出了基于Spearman秩相关系数检验配对样本序列一致性的原理和步骤;进一步,通过某型发射药实例数据和单调递减退化仿真数据,验证了方法的有效性.      

多传感器监测飞机部件非线性退化评估

飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命（RUL）预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法（EM）实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。     

基于加速退化试验和粒子滤波的电子设备故障预测方法

针对导弹电子设备故障预测问题,提出了一种基于综合环境加速退化试验(ADT)和粒子滤波的故障预测新方法。首先,不同于传统的ADT方案,仅以单个样本为试验对象,采用步进加速的思想,将性能退化理论拓展为加速性能退化理论(APDT),建立基于电子设备寿命退化速度的加速寿命退化模型。其次,为克服环境应力等测试不确定性因素对预测精度的影响,定义了电子设备退化度的概念,将寿命预测的不确定性问题转化为设备退化度最优估计问题,利用改进粒子滤波算法求解出电子产品动态退化的最优估计值,进而实现设备的全寿命评估。最后,实例说明该方法可行、有效,并大大提高了试验的效费比。     

非恒定温度场合弹上性能退化型部件贮存可靠性评估

导弹在贮存期内要反复经历运输、存放、检测、维修和战备值班等过程,其环境温度并不恒定,而是在一定范围内发生动态变化。对性能参数有变化趋势的弹上部件而言,有必要考虑环境温度变化对其可靠性的影响,因此提出一种非恒定温度剖面下的贮存可靠性评估方法。首先,分析产品实际性能退化的特点,选择带有非线性漂移项的Wiener过程描述产品的退化性能,推导出试验环境下产品的寿命分布。然后,采用Gamma分布拟合贮存期间的弹内温度分布。进而利用比例风险模型描述温度变化对产品可靠性的影响,推导弹上性能退化型部件在非恒定温度剖面下的无条件寿命分布,并给出模型参数的极大似然估计。算例表明本方法实际可行。     

复合材料层合板有限元分析及疲劳寿命预测

采用有限元方法对复合材料的疲劳进行模拟计算,建立有限元模型,进行疲劳寿命预测。把复合材料的疲劳失效过程模拟成为在外载荷作用下材料性能逐步退化、应力重分布、损伤累积的过程,并利用MSC．PATRAN／NASTRAN进行算列分析,并与试验结果相比较,误差较小,可以作为预测复合材料层合板寿命的方法。     

基于性能非线性退化统计模型的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩 余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析,采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型,利用发动机的历 史数据,通过最小二乘估计求解模型中的未知参数;根据贝叶斯准则,以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数 进行实时更新,以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据,采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布,实现了 对个体发动机剩余寿命的预测;通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测,验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化 数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588,可以辅助指导维修决策。     

Lifetime prediction based on Gamma processes from accelerated degradation data

Accelerated degradation test is a useful approach to predict the product lifetime at the normal use stress level, especially for highly reliable products. Two kinds of the lifetime prediction based on Gamma processes were studied. One was to predict the lifetime of the population from accelerated degradation data, and the other was to predict the lifetime of an individual by taking the accelerated degradation data as prior information. For an extensive application, the Gamma process with a time transformation and random effects was considered. A novel contribution is that a deducing method for determining the relationships between the shape and scale parameters of Gamma processes and accelerated stresses was presented. When predicting the lifetime of an individual, Bayesian inference methods were adopted to improve the prediction accuracy, in which the conjugate prior distribution and the non-conjugate prior distribution of random parameters were studied. The conjugate prior distribution only considers the random effect of the scale parameter while the non-conjugate prior distribution considers the random effects of both the scale and shape parameter. The application and usefulness of the proposed method was demonstrated by the accelerated degradation data of carbon-film resistors.     

基于 Gamma模型和加速退化数据的可靠性分析方法

为了对导弹连接器进行可靠性评估,提出了基于Gamma模型的可靠性分析方法。首先,以电连接器的接触电阻作为性能参量,通过温度、湿度双应力加速退化试验获取其性能退化数据;然后,利用Gamma模型描述样品的退化过程,使用广义艾林模型,描述了样品退化量与温度、湿度之间的关系;最后,使用极大似然估计的方法,估计出了样品在正常工作条件下的模型参数,并对该型电连接器的平均寿命进行了预测。     

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于退化模型的失效机理一致性检验方法

有效的加速试验必须保证产品的失效机理不变。针对加速退化试验(ADT)可靠性建模的特点,提出了一种基于退化模型的失效机理一致性检验方法。以基于随机过程和基于退化轨迹拟合的退化模型为例,通过加速系数的2种等效定义分别建立了模型参数与失效机理不变的内在联系,进一步推导出其参数在不同应力下须满足的关系。在合理假定检验样本服从正态分布的基础上,利用t统计量对样本的一致性进行检验。通过2个ADT实例验证了所提检验方法的合理性与可行性。     

基于随机Wiener过程的航空发动机剩余寿命预测

针对目前剩余寿命(RL)预测方法没有综合考虑发动机个体性能退化的差异性和多阶段性的问题,提出了基于多阶段性能退化模型预测航空发动机剩余寿命的方法。首先,该方法采用多阶段Wiener过程对航空发动机进行退化建模,并假设退化模型参数服从随机分布来描述发动机个体的差异性。然后,根据历史性能退化数据与历史失效时间数据,利用期望最大化算法对模型参数的先验分布进行估计。当获得单台发动机的实时退化数据后,使用Bayesian方法对模型参数进行更新,从而实时更新航空发动机的RL分布,最终实现对单台航空发动机的RL预测。实验结果表明,该方法预测精度较高,能为航空发动机维修计划的制定提供依据。     

基于CNN 与BiLSTM 的退化设备剩余使用寿命预测

针对DC-DC 变换器难以建立物理退化模型的问题,提出了一种基于卷积神经网络和双向长短期记忆 神经网络的剩余寿命预测算法。首先,通过对DC-DC 变换器中关键器件进行失效模式分析,得到DC-DC 变换 器的失效特征参数;然后,采用卷积神经网络对多传感器信号进行融合和特征提取,获得百分比指数退化指标; 其次,将获得的健康指标输入到融合注意力机制的双向记忆神经网络中,利用注意力机制对输出结果进行加权 融合,利用不同的权重值优化预测模型,最后,利用蒙特卡洛丢弃法获得剩余寿命的区间估计,并通过仿真数 据验证了所提出方法的有效性。     

Erosion degradation characteristics of a linear electro-hydrostatic actuator under a high-frequency turbulent flow field

The paper proposes a performance degradation analysis model based on dynamic erosion wear for a novel Linear Electro-Hydrostatic Actuator (LEHA). Rather than the traditional statistical methods based on degradation data, the method proposed in this paper firstly analyzes the dominant progressive failure mode of the LEHA based on the working principle and working conditions of the LEHA. The Computational Fluid Dynamics (CFD) method, combining the turbulent theory and the micro erosion principle, is used to establish an erosion model of the rectification mechanism. The erosion rates for different port openings, under a time-varying flow field, are obtained. The piecewise linearization method is applied to update the concentration of contaminated particles within the LEHA, in order to gain insight into the erosion degradation process at various stages of degradation. The main contribution of the proposed model is the application of the dynamic concentration of contamination particles in erosion analysis of Electro-Hydraulic Servo Valves (EHSVs), throttle valves, spool valves, and needle valves. The effects of system parameters and working conditions on component wear are analyzed by simulations. The results of the proposed model match the expected degradation process.