混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法
【专利摘要】混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法，按比例组合多种失效模式的失效概率密度函数，得到机械系统的整体失效分布，建立混合比例风险模型，利用多种失效模式下的寿命数据和监测数据，使用极大似然估计方法计算模型参数，获得混合多失效模式的系统可靠度函数，以到达可靠度阈值的时间作为系统运行寿命估计值，本发明考虑了机械系统中多种失效模式的竞争与并存现象，实现了多失效模式下的机械系统运行寿命准确估计。
【专利说明】混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于机械系统运行监控与维护【技术领域】，具体涉及混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法。
【背景技术】
[0002]随着对保障生产安全、提高设备利用率和节约维修资源的需求日益增长，运行寿命估计逐渐成为现代工业预知维修的关键技术基础。机械系统失效是外部载荷影响与内部损伤积累的共同作用过程，通常有两类数据被用来预测机械系统运行寿命:寿命数据和监测数据。利用寿命数据能够建立失效概率密度函数，获得任意时刻的失效概率，但寿命数据只是从开始运行到故障停机的时间间隔，无法用于不同工作条件下失效的过程分析。监测数据能够反映运行工况与系统性能的变化，但与运行寿命之间没有确定性的直接关系。因此，融合寿命数据与监测数据，提供准确有效的机械系统运行寿命估计，成为机械系统运行监控与维护领域中的重要研究方向。
[0003]在寿命数据与监测数据的融合方法中，比例风险模型应用最广泛，该模型以随时间变化的风险率为研究对象，依据故障间隔时间估计其先验分布，将监测数据作为协变量施加运行状态与工况条件影响，建立状态劣化与使用寿命之间的函数关系，具有理论与工程的先进性。机械系统作为由多个零部件组成的系统，在整个服役期内必然经历多种失效模式，传统的比例风险模型是一种单一失效模式下的运行风险评估模型，不能描述具有多失效模式的机械系统失效规律，因此无法获得准确的机械系统运行寿命估计。
【发明内容】
[0004]为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法，利用多种失效模式下的寿命数据和监测数据，建立混合比例风险模型，获得混合多失效模式的系统可靠度函数，进行系统运行寿命估计。
[0005]为了实现上述目的，本发明采取的技术解决方案是:
[0006]混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法，以多种失效模式的寿命数据和监测数据为分析对象，按比例组合多种失效模式的失效概率密度函数，建立混合比例风险模型，通过极大似然估计获得模型参数，建立多失效模式间的关联影响，获得混合多失效模式的系统可靠度函数，根据可靠度阈值估计机械系统运行寿命，具体包括以下步骤:
[0007]I)在机械系统运行过程中，获得多种失效模式下的寿命数据
【权利要求】
1.混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法，其特征在于:以多种失效模式的寿命数据和监测数据为分析对象，按比例组合多种失效模式的失效概率密度函数，建立混合比例风险模型，通过极大似然估计获得模型参数，建立多失效模式间的关联影响，获得混合多失效模式的系统可靠度函数，根据可靠度阈值估计机械系统运行寿命，具体包括以下步骤: 1)在机械系统运行过程中，获得多种失效模式下的寿命数据
【文档编号】G06F19/00GK103729549SQ201310699445
【公开日】2014年4月16日 申请日期:2013年12月18日 优先权日:2013年12月18日
【发明者】张庆, 华成, 徐光华, 王晶 申请人:西安交通大学