一種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，通過性能退化數(shù)據(jù)，畫出退化軌跡，設(shè)定失效閥值，再根據(jù)退化模型得到偽失效壽命數(shù)據(jù)，驗證偽失效壽命數(shù)據(jù)的分布后，把得到的偽失效壽命數(shù)據(jù)作為非完全樣本，來獲取到截尾樣本。根據(jù)環(huán)境因子針對具體分布的定義式，給出基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子的表達式，并用最佳線性估計法估計環(huán)境因子表達式中的參數(shù)，最后驗證計算得到的環(huán)境因子，這樣使產(chǎn)品的可靠性估算更加準確，同時具有高效率、低成本的性能。
【專利說明】—種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于產(chǎn)品的壽命預(yù)測和可靠性預(yù)測【技術(shù)領(lǐng)域】，更為具體地講，涉及一種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在產(chǎn)品的可靠性評估中，常常會在多個環(huán)境下進行試驗，采集不同環(huán)境條件下運行的產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)，但由于條件的限制，實際工作環(huán)境條件下采集數(shù)據(jù)困難，而通過環(huán)境因子可將惡劣環(huán)境下的試驗數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)換到實際條件下需要得到的試驗數(shù)據(jù)，從而降低了試驗成本，擴充了樣本容量，提高了可信度。
[0003]環(huán)境因子作為一種折算因子，主要是將一種環(huán)境下的失效壽命數(shù)據(jù)折算成另一種環(huán)境下的失效壽命數(shù)據(jù)，它表征了相同產(chǎn)品在不同環(huán)境中失效快慢程度，反映了環(huán)境對產(chǎn)品可靠性影響的嚴酷等級。傳統(tǒng)的環(huán)境因子基于大量的失效壽命數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計推斷，經(jīng)過改進后可利用先驗信息基于小樣本的失效壽命數(shù)據(jù)對環(huán)境因子進行評估。李鳳在論文“環(huán)境因子估計理論及其在可靠性評估中的應(yīng)用”中，基于貝葉斯理論充分利用先驗信息的特點，研究在小字樣情況下幾種常見分布的環(huán)境因子的Bayes點估計，但仍然是基于失效壽命數(shù)據(jù)估算環(huán)境因子 ，這類方法有明顯的缺點，隨著科技進步，產(chǎn)品質(zhì)量提高，對于高可靠產(chǎn)品在很長的工作時間內(nèi)也很少出現(xiàn)失效，由于試驗時間長，經(jīng)費昂貴，實際工程中很難得到高可靠產(chǎn)品期望的失效壽命數(shù)據(jù)。
[0004]現(xiàn)有的很多文獻在給出環(huán)境因子點估計的表達式后，通過計算均方誤差來對比計算結(jié)果，胡莎莎等在“伽馬分布環(huán)境因子的極大似然估計和Bayes估計”中，基于失效壽命數(shù)據(jù)，給出了伽馬分布環(huán)境因子的極大似然估計和Bayes估計，通過數(shù)值模擬，計算兩種方法的均方誤差來說明Bayes估計優(yōu)于極大似然估計。其缺點是，在沒有足夠的試驗數(shù)據(jù)時，只能通過數(shù)值模擬來得到數(shù)據(jù)，并且計算過程繁雜，得到的結(jié)果也不精確。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，使產(chǎn)品的可靠性估算更加準確，同時具有高效率、低成本的性能。
[0006]為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0007]( I)、計算偽失效壽命數(shù)據(jù):
[0008]在被測產(chǎn)品中抽取樣本，根據(jù)樣本的退化數(shù)據(jù)畫出退化軌跡，將采集得到第i個樣本在tn, ti2...t^.個時刻點的退化數(shù)據(jù)yu，通過性能退化分析的一般模型=Dij+ ε u，i = 1，2，...，n，j = 1，2，...，I，擬合出退化軌跡D Uij, β J，并采用最小二乘法估計參數(shù)β i，其中共有η個樣本，I個觀測時刻點，ε 是隨機誤差，β i是第i個樣本的退化軌跡方程的系數(shù)，是第i個樣本在第j個觀察時刻點的性能退化量，設(shè)定失效閾值Df，令Yij = Df求出樣本達到失效閾值時間hj,得到樣本的偽失效壽命數(shù)據(jù)；[0009](2)、驗證偽失效壽命數(shù)據(jù)的分布:
[0010]在S個溫度應(yīng)力下，且每個溫度應(yīng)力下共有η個樣本，每個溫度應(yīng)力下的樣本的退化量服從韋伯分布，估計每個溫度應(yīng)力下不同時刻的分布參數(shù)，再檢驗在各個溫度應(yīng)力下形狀參數(shù)m是否相等，即Hi1 = m2 =…=mk, k = I, 2,...S ；
[0011](3)、獲取截尾樣本:
[0012]在特定溫度Tk下第i個樣本的偽失效壽命，把^)視為非完全樣本，將溫度Tk
下的η個樣本的偽失效壽命從小到大排序:
【權(quán)利要求】
1.一種基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)、計算偽失效壽命數(shù)據(jù): 在被測產(chǎn)品中抽取樣本，根據(jù)樣本樣本的退化數(shù)據(jù)畫出平面退化軌跡，將采集得到第i個樣本在tn，ti2...tij個時刻點的退化數(shù)據(jù)yu，通過性能退化分析的一般模型=Dij+ ε u，i = 1，2，...，n，j = 1，2，...，I，擬合出退化軌跡D Uij, β J，并采用最小二乘法估計參數(shù)β i，其中共有η個樣本，I個觀測時刻點，ε 是隨機誤差，β i是第i個樣本的退化軌跡方程的系數(shù)，是第i個樣本在第j個觀察時刻點的性能退化量，設(shè)定失效閾值Df，令Yij = Df求出樣本達到失效閾值時間hj,得到樣本的偽失效壽命數(shù)據(jù)； (2)、驗證偽失效壽命數(shù)據(jù)的分布: 在S個溫度應(yīng)力下，且每個溫度應(yīng)力下共有η個樣本，每個溫度應(yīng)力下的樣本的退化量服從韋伯分布，估計每個溫度應(yīng)力下不同時刻的分布參數(shù)，再檢驗在各個溫度應(yīng)力下形狀參數(shù) m 是否相等，即 Iii1 = m2 =…=mk, k = I, 2,...S ； (3)、獲取截尾樣本: 在特定溫度Tk下第i個樣本的偽失效壽命tTj，^Tkj視為非完全樣本，將溫度Tk下的η個樣本的偽失效壽命從小到大排序
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，其特征在于，所述的退化軌跡Daij,βi)的斜率為被測樣本的退化率。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于阿倫尼斯模型的環(huán)境因子點估計方法，其特征在于，所述的退化量還可以服從正態(tài)分布。
【文檔編號】G06F19/00GK103559414SQ201310576335
【公開日】2014年2月5日 申請日期:2013年11月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月18日
【發(fā)明者】劉震, 魏郁昆, 黃建國, 楊成林 申請人:電子科技大學(xué)