[发明专利]一种产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法

说明书

技术领域

本发明提出了一种产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法，特别是涉及一种基于藤-卡普拉(Vine-Copula)和加速退化试验的产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法，属于可靠性技术领域中的故障行为建模。

背景技术

航天、航空、核设备、电力网络等重大装备的安全服役对于国民经济发展和国防建设都具有重要意义，但其运行条件复杂、环境恶劣，容易导致恶性事故发生，因此正确认识故障、评估和预测其可靠性对于保证设备安全运行、提高经济效益有很大的意义。由于系统复杂度的提高以及对于故障认识的深入，针对可靠性理论的研究，已逐步从面向“故障时间”转向面向“故障过程”。基于故障过程的研究一方面是从微观的角度出发研究故障发生机理，即故障物理学。另一方面是从宏观角度出发，研究故障的发生发展及在系统中的传播，即故障的行为。该发明基于Vine-Copula和加速退化试验的产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法是一种对具有多元变量的产品故障行为建模及可靠性评估方法。通过对现有技术的查新，国内外还没有基于Vine-Copula和加速退化试验对产品进行故障行为耦合建模和可靠性评估方面的研究。

发明内容

针对高可靠长寿命复杂产品具有故障机理耦合的特点，在构建宏观故障行为模型进行可靠性评估的方面，提出了一种基于Vine-Copula和加速退化试验的具有多元变量产品故障行为建模及可靠性评估方法。该方法一方面可以清楚描述产品多元变量耦合关系，另一方面可以在可承受时间和成本内进行产品可靠性评估。

本发明在进行产品故障行为耦合建模和可靠度评估之前，需明确组成产品的系统的故障行为描述方法，选定描述系统故障行为的表征量。由于组成系统的部件之间的故障机理相互影响会表现在部件的状态上，一种可用的方法是采用部件的状态向量Z(t)为表征，描述系统的故障行为，构建故障行为耦合模型,从而估计系统的可靠度。其中，Z(t)＝(D(t)，X(t)，F(t))^T，D(t)是部件损伤状态变量，X(t)是部件响应变量，F(t)是部件承受的应力变量。对于系统而说，各部件间或者部件内部存在的机理竞争或者耦合问题可以用每个部件的状态向量中的损伤状态变量表示其退化损伤状况来构建产品故障行为耦合模型；而从实际角度，损伤状态变量一般从产品的监测参数上来反应，因此本发明从加速退化试验下各水平的性能参数试验数据入手，进行建模与分析，具体实施流程见附图1。

本发明是采用以下技术方案实现的，本发明一种产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法，即一种基于Vine-Copula和加速退化试验的产品故障行为耦合建模和可靠性评估方法，其步骤如下：

步骤一：退化轨迹建模

产品的退化轨迹模型可表示为退化量与时间及所受环境应力的函数；在进行退化轨迹建模时，需

1.分析退化数据特点，建立退化轨迹模型Δy_t＝f(t,S)，Δy_t表示t时刻的退化量，S表示所受环境应力水平大小；

2.建立似然函数f_i表示第i个退化量测试点的概率密度函数，μ，σ表示退化轨迹模型参数；

3.代入退化数据，利用Nelder-Mead单纯形法对似然函数的极大值问题进行求解，得到各应力水平下各性能参数退化轨迹模型的参数估计；

步骤二：失效机理一致性检验

在加速退化试验中，为保证试验的有效性，不同加速应力水平下的同一性能参数应符合失效机理一致性检验。退化轨迹建模中模型参数与失效机理不变间存在的联系依据退化轨迹建模方法的不同而存在差别，以服从漂移布朗运动的退化轨迹建模为例：

1.确定其加速机理一致性检验公式其中μ_i和σ_i分别为应力水平S_i下的退化轨迹模型的漂移系数与扩散系数；

2.构建假设检验统计量T从自由度为n+m-2的t分布；其中：X服从均值为μ₁方差为σ²的正态分布,Y服从均值为μ₂方差为σ²的正态分布,且X₁，X₂，…X_n是来自总体X的样本，Y₁,Y₂,…Y_m是取自总体Y的样本，n和m分别为样本量大小；