两阶段非线性Wiener过程退化建模与可靠性分析

发布时间：2021-07-16 17:34

　　基于性能退化数据对产品进行可靠性分析一直是可靠性工程领域研究的热点与难点。针对多阶段退化过程中存在的非线性规律,同时考虑变点位置位于测试时刻之间的一般情形且各试样变点存在个体差异性的实际情况,提出了基于Wiener过程的两阶段非线性退化模型,给出了模型参数极大似然估计方法,建立了可靠性分析和寿命预测方法。最后通过高压脉冲电容器实例的对比分析,验证了所提方法的合理性与有效性。结果表明,与多阶段线性Wiener过程方法相比,所提方法能够更加准确地描述退化过程的非线性时变特征,进而得到更为合理的寿命评估结果。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2020,42(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

电容量相对变化量的退化数据

为分析退化过程分散性的时变规律，计算了各测试时刻退化增量的样本方差，如图2所示。从图2可以看出，第7个测试时刻的增量方差明显高于其他测试时刻。结合图1展示的两阶段退化规律不难发现，各试样在第7个测试时刻左右发生退化阶段的变化，个体差异性导致该时刻退化增量方差显著增大。同时，根据线性Wiener过程的基本性质[18]，若各阶段退化过程是线性Wiener过程，同一阶段各时刻退化增量的方差应在某一水平波动。而图2可见，第1～第6测试时刻，退化增量方差呈现先减小后稳定的规律，第8～第13测试时刻，退化增量方差呈现先稳定后增大的规律。这表明增量方差具有非线性变化规律。

图3可以看出，对于平均退化曲线，M1得到的结果高于M0的结果。定量分析表明，有52.3%的测试数据位于M0的平均退化曲线以下，有78.5%的测试数据位于M1平均退化曲线以下，这说明在多阶段建模中合理描述各阶段退化均值的非线性时变特征至关重要。对于90%可靠度退化曲线，M1得到的结果远高于M0的结果。定量分析表明，分别有90.8%和98.5%的测试数据位于M0和M1得到的曲线下方。这说明M0能够合理考虑两阶段退化过程分散性的变化特征，而M1的线性方差无法描述图1退化过程方差的时变规律。对于图1的高压脉冲电容器，当电容量漂移超过5%时认为其失效[13]。分别采用M0和M1预测了其中位寿命t0.5和分位点寿命t0.1，结果如表3所示。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]带随机拐点的退化失效建模与分析方法研究[D]. 黎明.国防科学技术大学 2009



本文编号：3287449