基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106484949A(43)申请公布日2017.03.08(21)申请号201610817865.6(22)申请日2016.09.12(71)申请人西安理工大学地址710048陕西省西安市金花南路5号(72)发明人钱富才彭才华杜许龙(74)专利代理机构西安弘理专利事务所61214代理人常娥(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)权利要求书4页说明书7页附图2页(54)发明名称基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法。分析动量轮的性能退化机理，确定关键性能退化参数，并对退化数据进行预处理；分析退化参数的特点，建立合适的性能退化数据模型，利用极大似然法估计出模型中的未知参数，再根据模型的性质推出关于动量轮寿命的概率密度函数、可靠度函数以及剩余寿命概率密度函数；将估计出的参数值代入各个函数表达式中，根据函数分析动量轮各个测量时刻的可靠度以及剩余寿命。本发明方法可以实现对动量轮的可靠性估计与剩余寿命预测，解决了现有动量轮寿命预测中存在退化数据选取不合理以及没有考虑实际测量误差的问题。CN106484949ACN106484949A权利要求书1/4页1.基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、分析动量轮的性能退化机理，确定关键性能退化参数，并对退化数据进行预处理；步骤2、分析步骤1中得出的退化参数的特点，建立合适的性能退化数据模型；步骤3、根据步骤2得到的退化模型，利用极大似然法估计出模型中的未知参数；步骤4、分析步骤2退化模型的特点以及性质，再根据模型的性质推出关于动量轮寿命的概率密度函数、可靠度函数以及剩余寿命概率密度函数；步骤5、将步骤3估计出的参数值代入步骤4中的各个函数表达式中，得出函数的具体表达式，从而根据函数分析动量轮各个测量时刻的可靠度以及剩余寿命。2.根据权利要求1所述的基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤2中对动量轮的退化建模具体步骤如下：2.1)将动量轮中的轴系润滑剂作为关键性能参数，通过观测退化数据发现，润滑剂剩余重量具有单调减小的趋势，且具有波动；2.2)根据维纳过程的性质可知，维纳过程不具有严格单调性，适合对具有单调波动的性能退化过程进行建模且该过程已被广泛的用于退化建模中，而动量轮退化数据正符合维纳过程的性质；2.3)根据步骤2.2)的分析，建立如下带有测量误差的退化数据模型：式(1)中：a为漂移参数，满足X(t)为不含误差的退化量，Y(t)为带有误差的退化量，B(t)用于表征退化过程随机性的标准布朗运动过程，δB为扩散参数，用于表示同类产品的共性，ε为随机测量误差，满足进一步假设a,B(t)和ε是相互独立的。3.根据权利要求1所述的基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤3中对模型参数估计的具体过程如下：假设Yi(tj)表示第i个动量轮在第j时刻测量得到的性能退化量，则Yi(tj)＝aitj+δBB(tj)+δεεij，1＜i＜n,1＜j＜m(2)令t＝(t1,t2...tm)',Yi＝(Yi(t1),Yi(t2)...Yi(tm))',Y＝(Y1',...Yn')'，其中，Yi服从维正态分布，其均值和方差为2μ0＝μat，∑＝δatt'+Ω(3)其中22Ω＝δBQ+δεP2CN106484949A权利要求书2/4页根据极大似然原理写出对数似然函数为：其中对式(4)关于μa和δa分别求一阶偏导，并分别令其等于零，得：将式(5)和(6)中的代入式(4)中，得到：通过极大化式(7)，得到δB和δε的极大似然估计值，再将δB和δε的估计值代入式(5)和(6)中得到μa和δa的极大似然估计值，最后估计出模型中的所有未知数。4.根据权利要求1所述的基于退化数据的动量轮可靠性分析与剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤4中关于动量轮寿命的概率密度函数、可靠度函数以及剩余寿命概率密度函数各自的具体表达式求解过程如下：4.1)根据首达时间(FirstHittingTime,FHT)的概念来定义寿命，即如果退化过程{X(t),t≥0}首次等于或超过一个预设的失效阈值Df时，认为系统失效，寿命T可以定义为：T＝inf{t:X(t)≥Df|X(0)＜Df}(8)为不失一般性，令初始退化量X(t)＝0，失效阈值Df＞0；根据维纳过程的性质以及首达时间分布的特点可知，寿命T服从逆高斯(InverseGaussian,IG)分布；a)不考虑漂移a的随机性时，在一元维纳过程{X(t),t≥0}的基础上定义随机过{Z(t),t≥0}为即任意时刻t≥0，Z(t)取X(t)