基于内场加速试验的产品外场剩余寿命预测方法研究

bb20920d · 发表于 2022-4-17 12:03:57

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雅宝题库解析：
在产品的使用过程中对其进行寿命预测，不仅能够有效地对产品状态进行监测和诊断、降低维护费用，而且还能提高产品的可用度、减少失效时间并通过制定更好的维修策略削减库存从而改善后勤与供应链。因此进行产品寿命预测有着重大的意义。然而对于长寿命产品而言，往往需要更多的时间来收集足够多的外场使用数据，并以此才能进行准确的寿命预测，这在时间和经济上限制了产品寿命预测技术的发展。由于内场加速退化试验通过对产品施加更严酷的应力，所以在相对较短的时间内能获得更多的产品寿命信息。若能将两种数据源综合利用，不仅能提高了历史信息的利用程度，而且还能丰富产品外场使用阶段的寿命预测的数据来源，提高预测的准确度。因此，本论文针对基于内场加速试验的产品外场剩余寿命方法进行了以下研究。首先，通过对多种剩余寿命预测算法进行的大量调研分析，选择了以贝叶斯估计理论和序贯蒙特卡罗抽样为核心思想的粒子滤波算法作为本论文的寿命预测算法。其次，针对多性能参数的情况，本文利用主成分分析方法对原始性能数据处理，整合得到能够反映产品退化失效过程的综合参数，并采用小波分析对该综合参数进行降噪处理，使其趋势性更加平滑。再次，由于动态系统模型是粒子滤波算法得以正常应用的前提，因此本文中选择基于内场加速退化试验数据以及加速退化试验寿命预测技术快速地建立动态系统模型方程。这些方程可以使得通过序贯蒙特卡洛抽样产生的粒子在粒子滤波初期就具有较高的精度。然后利用少量的外场数据进行参数更新使其快速达到足以进行寿命预测的精度，从而进行剩余寿命预测。最后，通过微波接收机与超级辐射发光二极管的两个工程应用实例，验证了本文提出的方法的正确性和有效性。

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