一種基于物理統計模型的壽命預測方法
【技術領域】
[0001] 本發明提出一種基于物理統計模型的壽命預測方法，它是一種基于物理統計結合 卡爾曼濾波更新的加速退化試驗數據建模方法，屬于可靠性技術領域中的加速退化試驗數 據處理。
【背景技術】
[0002] 隨著產品設計、材料、制造工藝的發展，產品的可靠性和壽命已經可以達到一個很 高的水平。隨之而來亟需解決的難題是如何評估這些高可靠性產品的壽命。對于壽命少則 幾年多則數十年的設備或系統，加速試驗在試驗技術上為解決這一問題提供了可行的理論 支撐。然而，如何對加速試驗數據進行合理的處理，得出產品壽命和可靠性較為精確的估計 依舊是一個問題。
[0003] 目前加速試驗數據處理主要有兩種思路：
[0004] 1.在加速試驗中產品出現失效，利用失效數據對產品壽命符合的概率分布形式進 行估計，從而得到產品的壽命分布和可靠度分布函數；
[0005] 2.在加速試驗中產品未出現失效，但是能從產品的性能參數監測到具有退化特 征，利用退化數據對產品的退化軌跡進行建模，外推得到產品的壽命。
[0006] 在第二種思路中，對于退化軌跡進行建模又主要有兩種思路：
[0007] 1.依據產品發生退化的機理建立物理模型，之后利用退化數據對模型中的參數進 行估計，得到產品的退化軌跡模型；
[0008] 2.依據產品退化軌跡的特點，選擇合適的統計模型，并利用退化數據對模型中的 參數進行估計，最終得到產品的退化軌跡模型。
[0009] 利用物理模型對退化軌跡進行建模的方法中，對產品壽命和可靠度的預測的結果 與建立的物理模型是否準確直接相關。然而在實際工程中，針對產品建立精確的物理模型 是較為復雜的。利用統計模型對退化軌跡進行建模的方法中，對產品壽命和可靠度的預測 的結果與退化軌跡的特點是否突出有密切聯系，不僅需要數據量較大，而且需要數據能夠 體現出統計規律。一種新的思路是將上述提到的物理方法與統計方法相結合，這種混合建 模方法使得能夠利用對產品的結構、機理認識建立的物理模型，同時結合統計手段，在建模 是能夠將樣品間個體差異作為隨機性的因素包含在模型中。
【發明內容】
[0010] 針對加速退化試驗的退化數據處理，發明了一種基于物理統計結合卡爾曼濾波更 新的加速退化數據建模方法。本發明的為了精確的對加速退化試驗得到的退化軌跡進行外 推，全面考慮了產品的物理退化機理、產品個體特性、產品退化各階段的退化軌跡差異性， 對于高可靠長壽命的產品，能夠在指定失效閾值的前提下進行壽命分布和可靠度函數的預 測。
[0011] 本發明提出的退化過程有依據以下四點假設前提：
[0012] 1.所研宄的產品是具備性能參數退化的產品，而不是單一功能的成敗型產品，即 產品的退化狀態是一系列性能參數采樣點，而不是功能正常與功能不正常兩點；
[0013] 2.產品的性能參數退化趨勢總體是具有單調性的，即退化軌跡應是逐漸趨近失效 閾值；
[0014] 3.產品的性能參數具有失效閾值，即產品的某項性能參數或輸出參數達到性能指 定的失效閾值后，產品本身或裝備了該產品的系統將不能正常穩定工作；
[0015] 4.導致產品發生性能退化的應力及機理在退化過程是確定不變的，即產品自退化 開始到達失效閾值為止，促使其退化的應力及機理在退化過程中始終促使產品發生退化， 并且不存在其它應力及機理僅在退化過程中某一階段起作用。
[0016] 基于上述假設，本發明提供的一種基于物理統計模型的壽命預測方法，主要包括 以下具體幾個步驟：
[0017] 步驟一：構建產品退化的物理模型。
[0018] 根據產品的使用信息，確定產品可能經受的環境應力和工作應力，依此對產品退 化的物理模型進行調研，并結合對產品結構、工況等方面的分析，確定可能的退化模型。對 于單應力退化，通常其模型的形式是y=f(t，S)，其中y是性能參數退化量，t是時間，S是 加速應力。
[0019] 步驟二：將產品退化的物理模型轉換成線性模型的形式。
[0020] 根據產品退化的物理模型，轉換成線性模型形式的具體方法主要有以下三種：
[0021] 1.若在物理模型中，含有應力水平S的項與含有時間t的項是乘積關系，則可以 將兩項分別做整體代換構建成線性模型。即若產品的加速退化物理模型形式為y=Ag(S) h(t)，則可以分別作代換Bs=g(S)，Ct=h(t)，將物理模型代換成線性模型y=ABsCt，其 中氏為與應力水平有關的系數，Ct是經過形式轉換的時間量。在此模型中，性能參數的退 化量與經過形式轉換的時間量具有線性關系。
[0022] 2.若在物理模型中，含有應力水平S的項與含有時間t的項是指數關系，則可以 對模型等式兩邊先取對數，再分別作整體代換構建線性模型。即若產品的加速退化物理模 型形式為y=Ag⑶h(t)或y =Ah(t)g(s)，先對等式兩邊取對數得Iny =h(t)lng(S)+ln A或Iny=g(S)lnh(t)+lnA。對第一種情況作代換Bs=Ing(S)，Ct=h(t);對第二種 情況作代換Bs=g(S)，Ct=lnh(t)，都可以得到線性模型形式Iny=BsCt+lnA。在此 模型中，性能參數退化量的對數與經過形式轉換的時間量具有線性關系。
[0023] 3.若在物理模型中，含有應力水平S的項與含有時間t的項是其他關系，則可以根 據具體情況用包括取對數、整體代換等方法變換為線性模型的形式。
[0024] 步驟三：對物理模型的線性形式進行參數估計。
[0025] 本發明中，采用了最小二乘法，利用歷史樣本數據對變換成線性形式的物理模型 進行參數估計。以線性模型y=ABsCt為例說明：
[0026]1.整理產品性能參數的退化數據，將試驗的真實時間量度按照線性形式中時間轉 換形式進行轉換，從而將退化軌跡中退化量與真實時間的對應關系轉換為退化量與經時間 轉換形式轉換后的計算時間的對應關系；
[0027] 2.計算物理模型在每一時刻求得的退化量與加速退化試驗測得的退化量偏差。偏 差
【主權項】
1. 一種基于物理統計模型的壽命預測方法，其特征在于：它包括以下具體步驟： 步驟一：構建產品退化的物理模型； 根據產品的使用信息，確定產品可能經受的環境應力和工作應力，依此對產品退化的 物理模型進行調研，并結合對產品結構、工況方面的分析，確定可能的退化模型；對于單應 力退化，通常其模型的形式是y=f(t，S)，其中y是性能參數退化量，t是時間，S是加速應 力； 步驟二：將產品退化的物理模型轉換成線性模型的形式； 根據產品退化的物理模型，轉換成線性模型形式的具體方法有以下三種：
1. 若在物理模型中，含有應力水平S的項與含有時間t的項是乘積關系，則將兩項分別 做整體代換構建成線性模型，即若產品的加速退化物理模型形式為y=Ag(S)h(t)，則