摘要:為提高小樣本非線性下的性能退化產(chǎn)品可靠性評(píng)估準(zhǔn)確性,提出一種融合性能退化數(shù)據(jù)與壽命數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估方法.首先選定產(chǎn)品的性能退化變量并記錄下與時(shí)間相關(guān)的退化數(shù)據(jù),隨后利用支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)理論對(duì)性能退化軌跡進(jìn)行擬合建模,再通過首達(dá)閾值的概念推算出產(chǎn)品偽失效壽命數(shù)據(jù).假設(shè)產(chǎn)品壽命服從特定的概率分布,則可求得產(chǎn)品的可靠性解析表達(dá)式.為了充分利用可得到的多種信息,增加評(píng)估的可信度,結(jié)合Bayesian理論,融合可得的真實(shí)壽命數(shù)據(jù),一旦得到新的失效壽命數(shù)據(jù),便可更新迭代模型參數(shù)提高評(píng)估準(zhǔn)確性.最后通過數(shù)值仿真與陀螺儀退化數(shù)據(jù)的實(shí)例驗(yàn)證所提方法的可行性.結(jié)果表明,本研究有效地解決了小樣本非線性情形下性能退化產(chǎn)品可靠性分析不精確的難題.
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南京大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)雜志, 雙月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)和決策、臺(tái)風(fēng)發(fā)展的動(dòng)力與物理過程等。于1955年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。