专利名称：电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法
技术领域：
本发明涉及电子产品的故障预测与健康管理预测技术，具体涉及一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法。
背景技术：
飞机故障预测与健康管理(PHM)技术作为实现系统视情维修、自主式保障的关键技术，能够显著降低维修、使用和保障费用，提高飞行器安全性和可用性，提高军用飞机的战备完好率和任务成功率。随着“多电”飞机与“全电”飞机的迅速发展，机载电子产品的寿命与可靠性将影响到整个设备乃至系统的正常运行。对机载电子产品寿命的准确预测能够为备份件的准备、状态的维护及各种维修策略的制定等提供重要的依据，是机载电子产品故障预测与健康管理技术的重要组成部分，受到了国内外广泛重视。·
现有的寿命预测方法中，基于性能退化分析的方法是目前的一个研究热点，根据电子产品或系统的性能退化数据建立退化轨迹模型，预测性能退化值并结合失效阈值预测寿命。性能退化轨迹建模方法可分为两类I)基于机理的建模方法，即根据电子产品的物理特性或失效机理建立模型；2)基于数据驱动的建模方法，采用时间序列分析技术、神经网络等方法对历史性能退化数据进行拟合，建立性能退化轨迹模型，不依赖于失效机理。由于电子产品本身的复杂性，其失效机理很难准确获知，目前主要根据监测性能退化数据进行电子产品的寿命预测。分数阶神经网络将分数阶傅里叶变换核函数作为神经网络隐含层节点的传递函数，从时频两方面分析数据，比BP神经网络具有更灵活有效的函数逼近能力，在短时数据分析方面比小波神经网络具有更强的自适应能力、更快的收敛速度。此外，传统的利用阿伦尼斯(Arrhenius)模型、逆幂律模型、广义艾林(Egring)模型等电子产品寿命预测方法为针对某一特定应力(如阿伦尼斯模型只适用于温度应力)下的失效机理的建模方法。本发明通过恒定应力加速寿命试验获取电子产品性能退化数据，利用分数阶神经网络建立电子产品的性能退化模型，从而进行寿命预测，该方法适用于在不同应力下建立性能退化模型，无需考虑电子产品的失效机理，实现简单，预测精度高。
发明内容
本发明的目的在于提供一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，通过恒定应力加速寿命试验获得受试电子产品的性能退化数据，并将其用于训练分数阶神经网络，得到能够反映电子产品性能退化规律的分数阶神经网络模型，实现电子产品的寿命预测，提高了预测精度，简单实用。为了实现上述目的，本发明的电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，具体包括以下步骤(I)选择温度作为加速应力，确定待测电子产品的实际工作环境温度Ttl，以Ttl为参考，设定在应力！\、T2,…、Tp下分别对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获取各应力等级下从h到tn时刻电子产品的性能退化数据，记为xs,v(xs, v为应力等级Ts下tv时刻电子产品性能退化数据)，其中S= 1，2，…，p(p彡4)、V = 0，1，2，-n, T0 < T1 < T2
<T3 <一< V1 < Tp 且 T「TQ = T2-T1 =…=Tp-Tpf T1 = I. 2T。、Tp ( O. 7TM, Tm 为受试电子产品规定所能承受的最高温度。获取各应力等级下从&到tn时刻电子产品的性能退化数据xs, v，具体实现为在应力等级1；(8= 1,2,…，P)下放置τ个受试电子产品，对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，在tv(V = O, 1,2,…η)时刻记录τ个电子产品的性能退化数据,取τ个数据的算术平均值作为tv时刻最终的性能退化数据，即为xs,v。(2)使用⑴步中得到的xs,v,利用灰色理论中的GM(1,1)模型，以x1>v、x2,v、…、xp,V(v = O, I,…η)为原始数据，计算得到tv时刻温度Tci下的性能退化数据xv(v = O, I,…η) ο
(3)利用⑵步中的性能退化数据X(I、X1、X2、X3、…、Xn训练分数阶神经网络，建立分数阶神经网络性能退化模型，具体包括以下步骤(3. I) (3.5)(3. I)分数阶神经网络的拓扑结构为三层网络结构(I个输入层、I个隐含层和I个输出层，上一层每个节点通过唯一路径与下一层各个节点相连)，输入层节点数为9，隐含层节点数为12，输出层节点数为I ;(3. 2)分数阶神经网络初始化，设定分数阶核函数的旋转角α」为O. 8，网络连接权重0^_、1^分别为0.7、0.5、0.4，网络学习速度η为O. 6、动量因子md为O. 8 ;(3. 3)对训练样本归一化处理；(3. 4)预测输出，并计算预测输出与期望输出之间的误差e ；(3. 5)根据误差e修正网络权值和分数阶核函数的阶次；(3.6)判断误差e是否达到规定要求，若达到要求，则训练结束，否则返回(3.5)
止/J/ O(4)利用(3)步中所建立的分数阶神经网络性能退化模型进行滚动预测，得到性能退化数据的预测值; +,、； +2, a+3、…、； +Λ；(5)根据工程实际经验或相关国家标准，确定电子产品的失效阈值为Xf，将得到的tn+h时刻性能退化数据的预测值与失效阈值Xf比较，若(退化过程中，性能退化
数据呈递增趋势)或L+,, <χ7 (退化过程中，性能退化数据呈递减趋势)，则判定在tn+h时刻电子产品失效，电子产品寿命则为tn+h。
图I是电子广品寿命预测流程图；图2是分数阶神经网络拓扑结构图；图3是分数阶神经网络训练流程图。
具体实施例方式下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。如图I所示，本发明通过恒定应力加速寿命试验获得受试电子产品的性能退化数据，并将其用于训练分数阶神经网络，建立分数阶神经网络性能退化模型，然后基于分数阶神经网络性能退化模型实现电子产品的寿命预测，具体包括以下步骤(I)选择温度作为加速应力，确定待测电子产品的实际工作环境温度T。，以Ttl为参考，设定在应力！\、T2,…、Tp下分别对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获取各应力等级下从h到tn时刻电子产品的性能退化数据，记为xs, v(xs, v为应力等级Ts下tv时刻电子产品性能退化数据)，其中S= 1，2，…，p (p彡4)、V = 0，1，2，-n, T0 < T1 < T2
<T3 <一< Th < Tp 且 T1-Ttl = T2-T1 =…=Tp-Tf-P T1 = I. 2Τ。、Tp ( O. 7TM, Tm 为受试电子产品规定所能承受的最高温度。获取各应力等级下从&到tn时刻电子产品的性能退化数据xs, v，具体实现为在应力等级1；(8= 1,2,…，P)下放置τ个受试电子产品，对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，在tv(V = O, 1,2,…η)时刻记录τ个电子产品的性能退化数据,取τ个数据的算术平均值作为tv时刻最终的性能退化数据，即为xs,v。对本发明中的加速寿命试验，其试验时间为受试电子产品在各应力等级下同时开始试验、同时停止，停止条件是试验中最高温度应力Tp下受试电子产品的性能退化数据高于正常值的130% (性能退化数据呈递增趋势)或低于正常值的70% (性能退化数据呈递减趋势)。本发明中若取P = 4、τ = 10,则最终的性能退化数据xs,ν记录如表I所示。表I中tv(v = 0,1,2, ···, η)为记录时刻，Ts(s = 1,2,3,4)为应力等级。表I加速试验中各应力等级下的性能退化数据
权利要求
1.一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤 步骤一选择温度作为加速应力，确定待测电子产品的实际工作环境温度Ttl,以Ttl为参考，设定在应力！\、T2,…、Tp下分别对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获取各应力等级下从h到tn时刻电子产品的性能退化数据，记为Xs, v(xs, v为应力等级Ts下tv时刻电子产品性能退化数据)，其中S= 1，2，…，p(p彡4)、V = 0，1，2，-n, T0 < T1 < T2< T3〈…< Th < Tp 且 T1-T0 = T2-T1 =…=Tp-Th ； 步骤二对步骤一中获得的电子产品性能退化数据xs,v(s = I, ···, p, V = 0,1,…η),利用灰色理论中的GM(1，I)模型计算得到温度Ttl下从h到tn时刻的性能退化数据，记为X0、X1Λ Χ2、Χ3、…、χη步骤三利用步骤二中的性能退化数据Xo、X1 > X2> x3、…、Xn训练分数阶神经网络，建立分数阶神经网络性能退化模型； 步骤四利用步骤三中所建立的分数阶神经网络性能退化模型进行滚动预测，得到性能退化数据的预测值1+, 、Χη+2、 -Χπ+3、 · ·.、 Xn+h ; 步骤五根据工程实际经验或相关国家标准，确定电子产品的失效阈值为Xf，将得到的性能退化数据的预测值与失效阈值Xf比较，预测失效时间，从而确定电子产品寿命。
2.根据权利要求I所述的电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，其特征在于，所述恒定应力加速寿命试验中对温度应力的要求为T1 = I. 2T0,TP ( O. 7ΤΜ，试验时间为受试电子产品在各应力等级下同时开始试验、同时停止，停止条件是试验中最高温度应力Tp下受试电子产品的性能退化数据值高于正常值的130% (性能退化数据呈递增趋势)或低于正常值的70% (性能退化数据呈递减趋势)，其中Tm为受试电子产品规定所能承受:的最闻温度。
3.根据权利要求I所述的电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，其特征在于，所述步骤二中，利用灰色理论中的GM(1，I)模型计算得到温度Ttl下从h到tn时刻的性能退化数据，包括以下步骤 (3. I)对于性能退化数据Xs,v，如td时刻的性能退化数据Χ4.(Ι、Χ3.(Ι、Χ2.(Ι、Χ1.(Ι，将Χ4. (!、％(!、X2,。4,。作为灰色计算的原始数据，依次分别记为χ(°)⑴、χ(°)⑵、χ(°)⑶、χ(°) (4)，将此原始数据组成数据序列记为x(0) = Ix(O) (I)，X(0) (2)，x(0) (3)，χ(0) (4)}，利用灰色理论进行一次累加生成得到Χω = Ιχω(1)，χω(2)，χω(3)，χω(4)}，建立白化微分方程，如式(I)
4.根据权利要求I所述的电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，其特征在于，所述步骤三中，建立电子产品分数阶神经网络性能退化模型，包括以下步骤 (4. I)确定分数阶神经网络的拓扑结构为三层网络结构(I个输入层、I个隐含层和I个输出层，上一层每个节点通过唯一路径与下一层各个节点相连)，输入层节点数为9，隐含层节点数为12，输出层节点数为I ; (4. 2)分数阶神经网络初始化，设定分数阶核函数的旋转角α」为O. 8，网络连接权重Wij, 0」、1^分别为0.7、0.5、0.4，网络学习速度η为O. 6、动量因子md为O. 8 ; (4. 3)对训练样本归一化处理； (4. 4)预测输出，并计算预测输出与期望输出之间的误差e ； (4. 5)根据误差e修正网络权值和分数阶核函数的阶次； (4.6)判断误差e是否达到规定要求，若达到要求，则训练结束，否则返回(4.5)步。
全文摘要
本发明公开了一种电子产品分数阶神经网络性能退化模型及寿命预测方法，具体步骤为(1)对受试电子产品进行恒定应力加速寿命试验，获得不同应力等级下的性能退化数据；(2)使用(1)步中得到的性能退化数据，利用灰色理论中的GM(1，1)模型计算得到待预测应力T0下的性能退化数据；(3)利用(2)步中得到的应力T0下的性能退化数据训练分数阶神经网络；(4)利用(3)步中训练好的分数阶神经网络进行滚动多步预测；(5)将(4)步中的预测值与电子产品的失效阈值相比较，预测失效时间，从而确定电子产品寿命。本发明的电子产品寿命预测方法，适用于在不同应力下建立性能退化模型，无需考虑电子产品的失效机理，实现简单，预测精度高。
文档编号G01M99/00GK102901651SQ20121039787
公开日2013年1月30日 申请日期2012年10月16日 优先权日2012年10月16日
发明者王友仁, 王书锋 申请人:南京航空航天大学