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    盲數(shù)和GM(1,1)模型在性能退化產(chǎn)品可靠性分析中的應(yīng)用

    2018-12-17 08:20:36蓋炳良滕克難王浩偉
    電光與控制 2018年12期
    關(guān)鍵詞:灰數(shù)參數(shù)估計時刻

    蓋炳良,滕克難,王浩偉,陳 瑜,孫 媛

    (海軍航空大學(xué),山東 煙臺 264001)

    0 引言

    如何表達(dá)和處理不確定信息是可靠性工程面臨的不可避免的挑戰(zhàn)[1],而性能退化過程可視為一個部分已知、部分未知的灰色系統(tǒng),因而灰色系統(tǒng)理論可應(yīng)用于性能退化可靠性分析,且GM(1,1)對小樣本建模的有效性[2]使之可有效解決小樣本、貧信息的建模困難。因而本文將盲數(shù)和GM(1,1)等灰色理論方法引入性能退化可靠性分析中。

    盲數(shù)實質(zhì)是建立區(qū)間灰數(shù)和可信度。不考慮概率分布時,常采用自然斷點法構(gòu)建區(qū)間灰數(shù),用判斷矩陣法[3]或直接用數(shù)量百分比建立可信度,這類方法的局限在于盲數(shù)的建立完全受限于現(xiàn)有數(shù)據(jù)??紤]概率分布時,文獻(xiàn)[4]考慮故障率服從浴盆曲線,將區(qū)間總長度設(shè)為故障率最大值與最小值的差值,再等分確定各區(qū)間灰數(shù),可信度設(shè)為區(qū)間故障率對應(yīng)時間與壽命周期的比值;文獻(xiàn)[5]假設(shè)退化量服從正態(tài)分布,由“3σ”性質(zhì)確定區(qū)間灰數(shù)和可信度。

    三參數(shù)威布爾分布應(yīng)用范圍廣泛,其參數(shù)估計方法較多:文獻(xiàn)[6]以秩回歸方法獲取初始值,采用非線性最小二乘法得到參數(shù)估計值;文獻(xiàn)[7]也以秩回歸方法獲取初始值,并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化;也有采用灰色模型方法進(jìn)行參數(shù)估計的,GM(1,1)建模條件的優(yōu)點是小樣本建模,通常只需4~10個樣本[8];文獻(xiàn)[9]采用GM(1,1)直接建模方法對三參數(shù)威布爾分布進(jìn)行參數(shù)估計,認(rèn)為若形狀參數(shù)大于1,則擬合度好,精度較高,但沒有考慮GM(1,1)建模中原始序列和累加序列的區(qū)別,且沒有考慮初始條件的優(yōu)化和參數(shù)估計值的進(jìn)一步優(yōu)化等。

    因此,本文通過模型選擇擇優(yōu)確定概率分布,并用灰數(shù)排序方法優(yōu)化可信度;假定各測量時刻點的可靠度值,在服從三參數(shù)威布爾分布條件下,采用GM(1,1)建模方法估計和優(yōu)化參數(shù)。

    1 基于盲數(shù)的測量時刻點可靠度

    按照盲數(shù)定義[4]構(gòu)建退化數(shù)據(jù)盲數(shù)和失效閾值盲數(shù)。

    1.1 退化數(shù)據(jù)盲數(shù)

    假定產(chǎn)品性能退化服從單調(diào)遞增(單調(diào)遞減同樣適用),性能退化試驗采用平衡測量,即不同樣品的測量數(shù)據(jù)是在多個時刻同時測量得到。設(shè)tk為第k次測量時刻,記測量時刻為t1

    以Xk為tk時刻的性能退化數(shù)據(jù),X·k表示tk時刻退化數(shù)據(jù)區(qū)間灰數(shù),αj為Xk在區(qū)間灰數(shù)X·k中的可信度,α為總可信度,X·k∈g(I),nx為盲數(shù)階數(shù),則tk時刻的性能退化數(shù)據(jù)的盲數(shù)定義為

    (1)

    1.2 失效閾值盲數(shù)

    設(shè)L為失效閾值,Lo為失效閾值區(qū)間灰數(shù),βj為L在區(qū)間灰數(shù)Lo的可信度,β為總可信度,Lo∈g(I),nl為盲數(shù)階數(shù),因而,失效閾值盲數(shù)定義為

    (2)

    1.3 tk時刻可靠度

    若在tk時刻產(chǎn)品退化量Xk超過產(chǎn)品閾值l,則稱為產(chǎn)品失效,產(chǎn)品在tk時刻的可靠度為

    R(tk)=P(Xk0)

    (3)

    由式(1)~式(3)得盲數(shù)可靠度算式為

    R(tk)=P(Xtk0)=
    P(h(L)-f(Xk)>0)

    (4)

    R(tk)=P(φ(γ)>0)。

    (5)

    盲數(shù)運算時,可能出現(xiàn)區(qū)間交叉,設(shè)li=[ldn,lup]∈Lo,Xi=[xdn,xup]∈X·k,當(dāng)出現(xiàn)式(6)中任意一種情形時,就認(rèn)為出現(xiàn)區(qū)間交叉,即

    (6)

    li-Xi>0,表示lup-xdn>ldn-xup≥0;li-Xi=0,表示lup-xdn≥0>ldn-xup,則

    (7)

    可見處理區(qū)間交叉時式(7)折合了區(qū)間中大于0的可信度,折合系數(shù)λ按均勻分布來計算,若考慮概率分布,則不宜按均勻分布來計算[10]。

    假設(shè)退化量和失效閾值相互獨立。圖1中顯見xdn

    圖1 灰數(shù)排序Fig.1 Interval grey number ranking

    當(dāng)xdn

    (8)

    當(dāng)ldn

    (9)

    當(dāng)xdn

    (10)

    當(dāng)ldn

    (11)

    2 產(chǎn)品可靠度

    經(jīng)盲數(shù)運算,求得測量時刻可靠度值,形成一個離散可靠度序列{tk,R(tk)},k=1,2,…,M。假設(shè)產(chǎn)品壽命服從三參數(shù)威布爾分布,即

    (12)

    式中,τ,m,η分別是位置參數(shù)、形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。式(12)經(jīng)變換可表示為

    (13)

    令Rk=ln[-lnR(tk)],則(Rk,tk)滿足

    (14)

    下面基于非等間距GM(1,1)模型對τ,m,η進(jìn)行參數(shù)估計。

    2.1 非等間距GM(1,1) 參數(shù)估計

    由微分方程解的性質(zhì)可得

    (15)

    (16)

    則由定義可得,原始序列模擬值為x(0)(tk)=(x(1)(tk)-x(1)(tk-1))/Δtk={cexp(-atk)[1-exp(aΔtk)]}/Δtk,k=2,3,…,M。

    2.2 三參數(shù)威布爾分布參數(shù)估計

    比較式(14)和式(16),易得

    (17)

    3 實例

    取在80℃條件下某GaAs激光器工作電流隨時間變化的百分比數(shù)據(jù),詳細(xì)數(shù)據(jù)可見文獻(xiàn)[12],試驗樣本個數(shù)為15,每250 h測試一次,至4000 h為止,閾值為10。

    3.1 擇優(yōu)選擇tk時刻的退化量分布

    參考已有文獻(xiàn)對同一批數(shù)據(jù)分析時假定過的分布模型,選擇正態(tài)分布、威布爾分布、Gamma分布和對數(shù)正態(tài)分布4種分布作為待選模型,對各測量時刻的退化量分布進(jìn)行AD檢驗。

    圖2 tk=3500 h時的性能退化模型選擇Fig.2 Degradation model selection when tk=3500 h

    圖2所示為當(dāng)tk=3500 h時的檢驗結(jié)果,可見當(dāng)tk=3500 h時對數(shù)正態(tài)分布AD值最小,是最優(yōu)分布。

    3.2 tk時刻的產(chǎn)品可靠度

    表1給出了未修正折合系數(shù)λ時各測量時刻的可靠度,同時對比了修正后的結(jié)果,其中250~1750 h的可靠度為1。

    表1 各測量時刻基于盲數(shù)的可靠度 (α=1,β=1)

    3.3 產(chǎn)品可靠度

    (18)

    表2 建模精度比較

    表3 三參數(shù)威布爾分布參數(shù)估計值

    4 進(jìn)一步討論

    考慮其他2種方法。方法1:由盲數(shù)方法求得測量時刻點可靠度,再按極值分布進(jìn)行參數(shù)估計,獲取可靠度函數(shù)。方法2:即文獻(xiàn)[12]方法,認(rèn)為每個測量時刻點退化量服從正態(tài)分布,并采用極值分布估計參數(shù)。

    表4是3種方法的比較,可見,本文方法擬合精度最高,平均壽命為4 819.7 h。

    表4 3種方法結(jié)果分析比較

    圖3所示是3種方法所得的可靠度曲線圖,本文方法得到的可靠度曲線介于方法1和方法2得到的可靠度曲線之間。

    圖3 可靠度曲線Fig.3 Reliability curves

    5 結(jié)束語

    本文主要研究盲數(shù)和GM(1,1)建模等灰色系統(tǒng)方法在性能退化產(chǎn)品可靠性分析中的應(yīng)用。首先采用模型選擇,運用盲數(shù)理論求得各測量時刻的可靠度,然后采用GM(1,1)建模方法對三參數(shù)威布爾分布進(jìn)行參數(shù)估計,求得可靠度函數(shù)。通過3種方法在GaAs激光器退化數(shù)據(jù)上的應(yīng)用比較,驗證了本文方法的合理有效性。主要結(jié)論如下:

    1) 采用灰數(shù)排序方法修正灰數(shù)區(qū)間交叉時的可信度值,避免均勻分布造成的誤差;

    2) 基于GM(1,1)的三參數(shù)威布爾分布參數(shù)估計方法,避免了反復(fù)迭代,簡單明了,且相比于極值分布近似方法具有更好的擬合精度;

    3) 下一步如何將灰色系統(tǒng)方法應(yīng)用于多元退化、退化與突發(fā)競爭失效等性能退化過程,有待進(jìn)一步深入研究。

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