一种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及加工工艺可靠性评估方法，具体涉及一种基于非线性相关分析的工艺 可靠性评估方法。
【背景技术】
[0002] 产品的固有可靠性是由设计决定，由制造过程保证的。在工程实践过程中，相同设 计规范的产品，可由不同工艺方法加工制造，其固有可靠性会因工艺的不同，具有较大的差 异。据统计当今机械产品，在使用过程中暴露的问题，约50%是由加工过程的缺陷造成的。 认知产品固有可靠性在制造过程中的形成规律，定量评估加工工艺对产品可靠性的影响成 为目前研究的热点和难点。
[0003] 在建立产品固有可靠性预测模型时，如果不对输入变量进行有效选择，模型中包 含的冗余或影响较小的变量，可能会掩盖重要变量的作用，并会增加预测模型的复杂性，降 低预测结果的准确度。并且产品的固有可靠性与各过程特性之间存在着复杂的非线性关 系，这使得传统的线性相关分析方法不再适用。
[0004] 产品的固有可靠性与各过程特性存在着复杂的非线性关系，过程特性间也存在着 相关性，而且在建立产品固有可靠性预测模型时，输入变量过多会增加预测模型的复杂性。 因此产品固有可靠性的预测较为困难，模型预测的准确度也不能保证。
[0005] 因此对形成产品固有可靠性的制造过程进行分析，确定对产品固有可靠性影响较 大的关键过程特性，并建立产品固有可靠性预测模型具有十分重要的意义，而目前关于这 方面的研究较为薄弱，本发明提供了一种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法，并 在此基础上进行工艺选取与优化。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法，以解决 现有的线性相关分析方法，不适用于评价产品的固有可靠性与各过程特性之间存在有复杂 非线性关系的加工工艺可靠性的技术问题。
[0007] 为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
[0008] -种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法，包括：
[0009]步骤1:取产品固有可靠性评估指标为早期失效率X，通过对产品进行过程机理 分析和FMEA分析，选取影响产品早期失效率的产品特性有p个，记为 yi、y2、…、yp，则利用 基于Clayton copula熵的偏互信息估计方法，求得各产品特性与产品早期失效率之间的偏 互信息，该偏互信息表示为PMI (y1; A )，i = 1，2,…，t ;根据变量入选规则确定入选的关键 产品特性有m(m彡p)个，并重新整理记为y2、…、ym;
[0010] 步骤2 :通过过程机理分析和FMEA分析，选取影响产品关键产品特性的过程特性 共有q个，记为X^x2、…、x q;则利用基于Clayton copula熵的偏互信息估计方法，求得各 过程特性与关键产品特性之间的偏互信息可以表示为
[0011]
[0012] 则各过程特性最终的平均偏互fg息为式（I):
[0014] 根据变量入选规则确定最终入选的关键过程特性有n (n < q)个，并重新整理记为 XpXp…、Xn;
[0015] 步骤3 :收集并整理z组n个关键过程特性下m个产品特性的数据，以及对应的 f?个时间下的早期失效率的数据，利用基于Clayton Copula熵的偏互信息估计方法步骤 中的前两步估计出相应Clayton copula函数，并依据变量间相依结构的估计方法求出由 Clayton copula函数表示的两个过程特性xu、xi22间的相依结构5 = 1,2,…，g)如 表1所示；
[0016] 表1产品固有可靠性数据
[0017]
[0018] 步骤4 :利用数据挖掘软件clementine，将表1中的z组n个关键过程特性和相应 的g个相依结构的数据作为最终输入，h (i = 1，2,…，f)时间下的早期失效率数据作为最 终输出，建立固有可靠性预测模型；
[0019] 步骤5 :假设有r道新工艺，给出其过程特性数据（如表2所示），利用该过程特性 数据求出其相依结构，将该过程特性数据和求出的相依结构输入步骤4中建立的所述固有 可靠性预测模型，可得到各道新工艺下的早期失效率数据（如表2所示），利用该早期失效 率数据绘图并观察比较各道工艺下早期失效率的下降情况，选取下降最快且在尾部水平最 高工艺为最优工艺。
[0020] 表2新工艺下过程特性和早期失效率数据
[0021]
[0039] 如上所述的可靠性评估方法，优选地，在步骤3中所述变量间相依结构的估计方 法，其计算方法如下：
[0040] 在Clayton copula函数选定后，相依结构5可由下式近似表达：
[0042] 所述式（8)为一个简化的测度，用于考虑两个随机变量相依结构的动态变化；而 S的估计值可表示为：
[0044] 所述式（9)中，Xi是随机变量X的样本，在Clayton copula函数框架下，u就等于 F1 (X);而V就等于F2 (y)，其估计方法和F1 (X) -样；此时，
[0045] 8 ^ 2C (F1 (x), F2 (y)) / (F1 (x) +F2 (y)) (10)。
[0046] 本发明提供了一种基于非线性相关分析的工艺可靠性评估方法，其通过对产品的 工艺过程进行分析，明确过程特性以及产品特性对产品固有可靠性的影响关系，并选取关 键特性并建立产品固有可靠性预测模型，从而根据预测结果选取最优工艺方案。
[0047] 本发明利用偏互信息有效地衡量变量间的非线性关系，并利用偏互信息与 Clayton Copula熵之间的关系式避免估计联合概率密度函数，提高偏互信息估计的准确 度。对输入变量进行有效选择，提高了模型的预测精度和效率。
[0048] 本发明借助于Cl ay ton copu I a函数，刻画了影响产品固有可靠性的过程特性间的 相依结构，更准确的揭示了产品固有可靠性的形成规律。
【附图说明】
[0049] 图1是本发明一优选实施例产品固有可靠性预测模型。
[0050] 图2是本发明一优选实施例新工艺下的产品早期失效率。
【具体实施方式】
[0051] 本发明将早期失效率作为工艺可靠性的评价指标，给出了基于非线性相关分析的 工艺可靠性评估方法。首先对产品进行失效机理分析和FMEA分析，确定影响产品固有可靠 性的产品特性以及影响各产品特性的过程特性，然后利用基于Clayton copula熵的互信息 估计方法选取关键产品特性和关键过程特性，然后借助于Clayton copula函数给出过程特 性间的相依结构，最后给出基于支持向量机的产品固有可靠性预测方法，并根据预测结果 选取合适工艺。
[0052] 下面采用某镀膜过程的加工工艺，具体说明本发明。
[0053] 某镀膜过程是增加轴承固有可靠性的一道热处理工艺，通过对产品进行过程机理 分析和FMEA分析，确定影响产品固有可靠性的产品特性有硬度（Y 1)、膜厚（Y2)和表面粗糙 度（Y3)，影响产品特性的过程特性有镀膜时间（X 1)、基底偏压（X2)、基底温度（X3)、靶基距 (X4)、氦气流量（X 5)和氩气流量（X6)。按上述产品特性和过程特性设定工艺加工过程，通过 设定实施15次工艺过程，记录每次工艺所设定各特性值及早期失效率的测量值。表3是收 集的15次工艺过程的历史数据，每次包括对过程特性的设定值以及对产品特性和t。时刻 早期失效率的测量值。假设当前拟采用的新工艺有3道，其过程特性数据如表4所示。试 评估各新工艺下的产品早期失效率，并给出最优的工艺方案。
[0054] 表3 15次工艺下的历史数据
[0057] 表4拟采用的3道新工艺数据
[0058]
[0075] 式（7)中：表示所有Clj的中位数；计算所有PMI值所对应的z鹰，如果最大 的PMI值对应的Z j值大于3,那么确定该变量为入选变量。
[0076]将表3中的数据带入公式（2)至公式（6)，求得各产