基于貝葉斯模型的裝備剩余壽命預(yù)測研究

劉　剛，黎　放

（1.海軍工程大學(xué)，武漢　430033；2.海軍工程大學(xué)艦船綜合保障工程研究室，武漢　430033）

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基于貝葉斯模型的裝備剩余壽命預(yù)測研究

劉剛1，2，黎放1，2

（1.海軍工程大學(xué)，武漢430033；2.海軍工程大學(xué)艦船綜合保障工程研究室，武漢430033）

摘要：為了解決武器裝備日益復(fù)雜及維修工作日趨繁重的問題，運用貝葉斯模型預(yù)測裝備修理后的剩余壽命，為合理安排其修理計劃提供依據(jù)。替代傳統(tǒng)的指數(shù)分布，用威布爾分布描述系統(tǒng)壽命特征，并運用極大似然方法和貝葉斯方法估計威布爾分布的兩個未知參數(shù)，給出其置信區(qū)間。在此基礎(chǔ)上，對先驗樣本和后驗樣本兩種不同情況，分別運用貝葉斯模型預(yù)測裝備修理后的剩余壽命，并給出實例。結(jié)果表明了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：威布爾分布，貝葉斯，剩余壽命，預(yù)測

0　引言

近年來，隨著科技水平的不斷發(fā)展，武器裝備現(xiàn)代化、模塊化程度不斷增加，采取傳統(tǒng)的維修模式已經(jīng)不能適應(yīng)新裝備的維修保障要求。對于裝備的使用人員或直接維修人員而言，傳統(tǒng)的預(yù)防性維修、視情維修策略越來越不能滿足裝備保障現(xiàn)代化保障需求。而采取基于狀態(tài)的維修（Condition-Based Maintenance，CBM）則能減少維修費用，最大化利用裝備［1-2］。因此，對裝備的運行狀況進行監(jiān)控，提前發(fā)現(xiàn)裝備的故障征兆，采用合適的方式進行修理，預(yù)測裝備的剩余壽命，這對于提高裝備可用性、降低維修消耗具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一般認(rèn)為復(fù)雜的機電產(chǎn)品壽命分布函數(shù)如同電子產(chǎn)品一樣，是服從指數(shù)分布的。但實踐證明，只有小部分復(fù)雜的機電產(chǎn)品壽命分布函數(shù)是服從指數(shù)分布的，大部分是服從威布爾分布的，通過威布爾分布的研究，指數(shù)分布只是其特殊形式。因此，對于武器裝備而言，運用威布爾分布描述其壽命分布函數(shù)，更加合理、準(zhǔn)確。目前，威布爾分布被廣泛運用于航天航空、機械制造、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域［3-5］。

因此，針對以上情況，本文研究運用威布爾分布描述系統(tǒng)使用壽命，研究運用極大似然方法和貝葉斯方法來求解威布爾分布的兩個未知參數(shù)，同時求得這兩個參數(shù)的貝葉斯置信區(qū)間；基于不同的分析樣本，運用貝葉斯模型預(yù)測系統(tǒng)在修理后的剩余壽命，從而為使用和維修人員合理安排裝備的使用與維修計劃提供合理依據(jù)。

1　威布爾分布

威布爾分布的概率密度函數(shù)和分布函數(shù)如下所示：

其中，v是形狀參數(shù)，β是尺度參數(shù)。當(dāng)v＞1時，威布爾分布的值是遞減的；當(dāng)v＜1時，威布爾分布的值是遞增的；當(dāng)v=1，威布爾分布就成了指數(shù)分布；當(dāng)v≥3.5時，其曲線趨于正態(tài)分布的情況。因此，可以看出，威布爾分布是比指數(shù)分布、正態(tài)分布更一般的分布，可以更加準(zhǔn)確描述復(fù)雜系統(tǒng)的壽命特征。

為了研究的方便，令θ=1/βv，則式（1）和式（2）可表示為：

2　問題描述

假設(shè)系統(tǒng)使用壽命服從威布爾分布，內(nèi)嵌BIT監(jiān)控其運行狀態(tài)，其中在運行過程中，可能會發(fā)生n個故障，為了使系統(tǒng)運行狀況最優(yōu)，其中m個故障可能需要提前修理。當(dāng)系統(tǒng)運行到時間點x1時，r1個故障被修理；到時間點x2時，r2個故障被修理；直到時間點xm，rm=n-r1-r2-…rm-1-m個故障被修理為止。因此，修理的時間點集X=（x1，x2，…，xm），對應(yīng)時間點故障數(shù)量集為R=（r1，r2，…，rm）。在本文中，針對該系統(tǒng)，研究運用極大似然方法和貝葉斯方法估計威布爾分布的參數(shù)值，并確定其置信區(qū)間，將其用于預(yù)測系統(tǒng)的剩余壽命。

3　參數(shù)估計

在運用威布爾分布的過程中，由于θ和υ這兩個參數(shù)都是未知的，無法直接利用。一般情況下，可以利用系統(tǒng)運行過程中積累的觀測數(shù)據(jù)來估計未知的參數(shù)，因此，文中基于這種思路，運用極大似然方法來分析威布爾分布的兩個參數(shù)，同時利用貝葉斯模型分析威布爾分布的平方誤差損失和置信區(qū)間。

3.1極大似然估計

設(shè)系統(tǒng)運行過程中的觀測數(shù)據(jù)為（x，r），則其似然函數(shù)為：

對于極大似然函數(shù)，分別對θ和v求導(dǎo)，并使求導(dǎo)后的公式為0，得到：

將式（9）代入式（8），可以得到的極大似然估計可以通過下式求出：

通過式（11）～式（13）可以得到矩陣I（θ，v），在一般情況下，（，）的極大似然估計近似于均值為（θ，v），協(xié)方差為I-1（θ，v）的正態(tài)分布，即：

其中I0（θ，v）為以下矩陣：

3.2貝葉斯估計

極大似然估計所利用的信息一般都是已有的信息，俗稱先驗信息，這些信息反映的是系統(tǒng)歷史運行狀況，雖然一定程度上能反映系統(tǒng)未來的趨勢，但是不夠全面；而貝葉斯估計除了能利用先驗信息以外，還能模擬產(chǎn)生系統(tǒng)未來的運行信息，俗稱后驗信息，將先驗信息同后驗信息結(jié)合起來，共同估計θ和v的參數(shù)值，得到的參數(shù)值能更加全面反映系統(tǒng)的壽命特征［6-9］。

假設(shè)θ和v有如下先驗形式：

其中a，b，c，d都是正實數(shù)。

通過式（5）和式（14），可以得出參數(shù)θ和υ的先驗分布如下：

其中：

同時分別求出θ和v后驗邊緣分布：

基于平方誤差損失，參數(shù)θ和v的貝葉斯估計值為：

可以看出，估計值中含有復(fù)雜的積分函數(shù)Φ（a，c，x），因此，考慮運用林德利近似法來計算貝葉斯估計值，計算公式如下：

考慮到有2個參數(shù)的情況，令u（λ）=（λ1，λ2），其平均值近似為：

其中：

此處，ij為先驗信息矩陣的倒置矩陣的第i行第j列的值，L為先驗數(shù)據(jù)的極大似然函數(shù)。式（20）中未知參數(shù)（λ1，λ2）的極大似然估計值為（1，2）。

令u（λ）=（θ，v），則有：

其中Iij為先驗信息矩陣的第i行第j列的值。

根據(jù)林德利近似法，參數(shù)θ和v的貝葉斯估計值為：

3.3貝葉斯置信區(qū)間

假設(shè)函數(shù)g（θ，v）的置信水平為100（1-γ）%，其貝葉斯置信區(qū)間為（Lg，Ug），則（Lg，Ug）需滿足以下條件：

實際應(yīng)用中一般用γ/2代替γ。

通過式（16）和前面的計算，假設(shè)參數(shù)v的置信水平為100（1-γ）%，則其置信區(qū)間（Lv，Uv）可以通過下式求解：

其中，

同理，θ的置信區(qū)間（Lθ，Uθ）可以通過下式求解：

其中，

4　基于多樣本的貝葉斯預(yù)測

貝葉斯估計可以同時利用先驗信息和后驗信息，因此，在樣本的選取中，基于先驗信息的樣本可以簡稱為先驗樣本，基于后驗信息的樣本可以簡稱為后驗樣本［10-14］。在本節(jié)，將分別討論基于先驗樣本和后驗樣本來開展系統(tǒng)運行時間的貝葉斯預(yù)測。

4.1基于先驗樣本的預(yù)測

令Ys表示系統(tǒng)更換備件后的運行時間，其中Ys=Xm+s，s=1，2，…，rm。當(dāng)X=x時，Ys的概率密度函數(shù)為：

其中，R（·）=1-F（·|θ，v）為服從威布爾分布的生存函數(shù)，κ為歸一化常數(shù)，滿足

通過式（23）和式（15），可以得到基于先驗樣本的分布函數(shù)為：

因此，基于先驗樣本預(yù)測的生存函數(shù)為：

因此，通過對先驗樣本分析，及求解下列公式，可以得到置信水平為100（1-γ）%時，Ys的置信區(qū)間為（L1，U1）。

P（Ys＞U1|x）=γ/2，P（Ys＞L1|x）=1-γ/2

4.2基于后驗樣本的預(yù)測

在很多工程應(yīng)用領(lǐng)域，分析人員一般希望在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對系統(tǒng)未來的運行狀況進行預(yù)測，即運用來自相同的壽命時間分布的一組規(guī)模為N的后驗樣本預(yù)測修理后系統(tǒng)的運行時間。令Ti（i=1，2，…，N，T1＜…＜TN）為基于規(guī)模為N的后驗樣本的系統(tǒng)運行時間，如式（3）所示。s個順序統(tǒng)計量的概率密度函數(shù)如下所示：

通過式（25）和式（15），可以得到基于后驗樣本的分布函數(shù)為：

相應(yīng)地，其生存函數(shù)為：

因此，通過后驗樣本分析，求解下列公式，可以得到置信水平為100（1-γ）%時，Ts的置信區(qū)間為

5　算例

為了驗證本文提出的方法的有效性，對某型設(shè)備開展具體試驗分析，下面是該型設(shè)備在不同條件作用下記錄下來的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)服從威布爾分布［15］。從觀測樣本n=19中隨機挑選規(guī)模m=8的樣本，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

利用式（9）和式（10）進行計算，可以分別求出θ和v的極大似然估計值=0.114 8，=0.974 3。假設(shè)（θ，v）的先驗分布是式（14）所描述的兩變量分布，令參數(shù)a=0.1，b=0.5，c=1.5，d=15。利用式（18）和式（19）進行計算，可以分別求出θ和v的貝葉斯估計值B=0.116 7，B=0.973 6。利用式（21）和式（22）進行計算，運用林德利近似法，分別求出θ和v的貝葉斯估計值L=0.112 1，L=0.984 9。同時，可以求得在置信水平為95%時，θ和v的置信區(qū)間分別是（0.0370，0.245 8）和（0.515 5，1.527 7）。

表1　試驗中挑選的樣本數(shù)據(jù)

置信水平為95%時，在先驗樣本的數(shù)據(jù)條件下，系統(tǒng)的貝葉斯估計剩余壽命分布和壽命時間間隔。通過先驗樣本，得到剩余壽命分布函數(shù)，從該分布中生成一組規(guī)模N=5的后驗樣本。通過對后驗樣本進行分析，s（1≤s≤5）個故障被修理后，系統(tǒng)剩余壽命的貝葉斯估計間隔預(yù)測與實際值的對比如下頁表2所示。

可以清晰地看到，隨著s的增加，估計的間隔長度也隨之增大，即系統(tǒng)的剩余壽命也越長；通過對比分析，根據(jù)后驗樣本預(yù)測的系統(tǒng)的剩余壽命更接近實際值，證明了后驗樣本是先驗樣本的有力補充，對兩者綜合分析更能準(zhǔn)確預(yù)測系統(tǒng)剩余壽命。

表2　預(yù)測結(jié)果與實際值對比

6　結(jié)論

相比指數(shù)分布，威布爾分布能更加真實地反映復(fù)雜系統(tǒng)的壽命特征，運用威布爾分布描述系統(tǒng)壽命時間，使得對系統(tǒng)剩余壽命的預(yù)測能夠更加貼近實際，便于使用和維修人員安排合理的修理計劃。本文運用極大似然方法和貝葉斯模型估計威布爾分布的兩個未知參數(shù)，并給出這兩個參數(shù)的貝葉斯置信區(qū)間，為威布爾分布在復(fù)雜系統(tǒng)剩余壽命預(yù)測中的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。然后，在基于先驗樣本和后驗樣本的不同情況下，運用貝葉斯模型對該系統(tǒng)剩余壽命進行了預(yù)測研究。最后開展了實例分析，結(jié)果表明，該方法與實際試驗結(jié)果更加接近，與傳統(tǒng)基于先驗樣本的方法相比，該方法是有效的。

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Bayesian Model for Predicting Residual Life of Equipment

LIU Gang1，2，LI Fang1，2
（1. Naval University. of Engineering，Wuhan 430033，China；2. Lab of Naval Vessel Integrated Logistics Support，Naval University. of Engineering，Wuhan 430033，China）

Abstract：To solve the problem of weapon equipment is the growing complexity and the maintenance work becoming heavy daily，the Bayesian model is applied to predicting residual life of equipment after repair，the foundation was proposed for reasonably arranging repair plan. The traditional exponential distribution is replaced，then Weibull distribution is used for describing life characteristic of system，furthermore，and the methods of Maximum likelihood and Bayesian are applied to estimating the two parameters of Weibull distribution，and the credible intervals are given. On the basis，according to the two situations that prior sample and posterior sample，the residual life after repair is predicted by Bayesian model respectively. The illustrative example is given in paper，and the proposed method is proved to be effective.

Key words：weibull distribution，bayesian，residual life，predict

中圖分類號：TP391.73

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-0640（2016）05-0019-06

收稿日期：2015-04-05修回日期：2015-05-07

作者簡介：劉剛（1982-），男，湖北武漢人，碩士，講師。研究方向：裝備綜合保障工程、可靠性維修性測試性。