[发明专利]基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法，属于加速试验评估技术领域，包括试验数据采集及预处理；多性能参数时序建模；多性能参数退化失效预测；多性能参数退化加速建模和多性能参数产品寿命预测的步骤；本发明解决了产品单一性能参数退化预测未考虑产品的多个性能参数退化过程的相互影响，因而预测不够准确的问题；提出了多元混合时序模型，考虑了产品多性能参数退化过程中的单调性退化趋势、随机性和周期性波动，以及这些特性在各性能参数间的相关性；提出了产品多性能参数退化的失效判据；对多性能参数退化过程的描述更加全面，提高了多性能参数加速退化试验寿命预测结果的准确度。

主权项

1.基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法，其特征在于：假设加速退化试验中：(a)产品的性能退化过程总体趋势具有单调性；(b)每个应力水平下产品的寿命分布类型不变，分布参数变化；(c)每个应力水平下产品的失效机理不变；(d)同一个应力水平下同一个产品样本的所有性能参数的采样时刻相等；基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法包括以下五个步骤：步骤一、试验数据采集及预处理；步骤二、多性能参数时序建模；(1)确定多性能参数退化量时序结构：在t时刻，将性能参数退化量向量Y_t分为确定性部分D_t和平稳随机性部分R_t，将确定性部分D_t进一步分解为趋势项F_t和周期项C_t的叠加，结合随机项即Y_t的平稳随机性部分R_t，则有，Y_t＝D_t+R_t＝F_t+C_t+R_tYt=y1ty2t...ynt,]]>Dt=d1td2t...dnt,]]>Rt=r1tr2t...rnt,]]>Ft=f1tf2t...fnt,]]>Ct=c1tc2t...cnt]]>其中y_it表示第i个性能参数在t时刻的退化量，d_it为第i个性能参数的确定性部分，f_it为第i个性能参数的平稳随机性部分，f_it为第i个性能参数的趋势项，c_it为第i个性能参数的周期项，i＝1，2，...，n，其中的n为性能参数的个数；(2)建立多性能参数退化量时序趋势项模型；趋势项F_t采用一元单调回归方程组模型描述，包括线性或单调非线性一元回归方程组，为Ft=F(t)=f1tf2t...fnt=f1(t)f2(t)...fn(t)]]>其中F(t)为以时间t为自变量的n维一元单调回归方程组，f_i(t)为第i个性能参数的一元单调回归方程，i＝1，2，...，n；(3)建立多性能参数退化量时序周期项模型；周期项C_t采用一元潜周期回归方程组模型描述，为其中C(t)为以时间t为自变量的n维一元潜周期回归方程组，c_i(t)为第i个性能参数的一元潜周期回归方程，q_i、ω_ij、a_ij、分别为潜周期角频率个数、角频率、幅值、相位，i＝1，2，...，n；(4)建立多性能参数退化量时序随机项模型；随机项R_t采用多元自回归模型描述，为Rt=Σj=1pHjRt-j+Et]]>Rt-j=r1(t-j)r2(t-j)...rn(t-j),]]>Et=ϵ1tϵ2t...ϵnt]]>其中p为多元自回归模型阶数，H_j为n×n多元自回归模型系数矩阵，η_iki为第i个性能参数对第k个性能参数的多元自回归模型系数，R_t-j为t-j时刻Y_t的平稳随机性部分，r_i(t-j)为t-j时刻第i个性能参数的平稳随机性部分，E_t为n维白噪声向量，ε_it为第i个性能参数的白噪声，i＝1，2，...，n；k＝1，2，...，n；(5)多性能参数退化量多元混合时序模型；将趋势项F_t的一元单调回归方程组模型、周期项C_t的一元潜周期回归方程组模型与随机项R_t的多元自回归模型结合，得到多性能参数退化量的多元混合时序模型：Yt=Dt+Rt=Ft+Ct+Rt=F(t)+C(t)+Σj=1pHjRt-j+Et;]]>步骤三、多性能参数退化失效预测；步骤四、多性能参数退化加速建模；步骤五、多性能参数产品寿命预测；产品的正常应力水平下的可靠度函数由下述表达式得到：可靠度函数＝1-寿命分布函数。