一种基于专家信息和贝叶斯数据融合的动力传动系统可靠性评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机械产品可靠性研究技术领域，特别是涉及一种基于专家信息和贝叶 斯数据融合的动力传动系统可靠性评估方法。
【背景技术】
[0002] 动力传动系统是由多种机械产品以复杂的结构形式或连接方式组成的系统。目前 对动力传动系统进行可靠性评估采用基于故障间隔时间指数分布的概率统计方法。具体方 案为：
[0003] (1)投入技术状态相同的多个样本进行动力传动系统的可靠性试验；
[0004] (2)记录试验过程中的故障间隔时间数据；
[0005] (3)利用参数估计获得故障间隔时间的指数分布函数；
[0006] (4)利用故障间隔时间的指数分布函数评估动力传动系统在额定无故障工作时间 下的可靠度。
[0007] 上述方案存在以下缺陷：
[0008] (1)动力传动系统可靠性试验的单位时间成本很高，不允许开展大样本、长时间试 验。当样本量较小、试验时间较短时，概率统计可靠性评估方法的可信度很低；
[0009] (2)动力传动系统在试验过程中存在显著的机械耗损现象，故障模式以疲劳、磨损 等耗损型失效为主，因此动力传动系统的故障间隔时间一般服从威布尔分布。采用指数分 布描述故障间隔时间的分布规律与动力传动系统的故障特点不符；
[0010] (3)动力传动系统结构功能复杂、可靠性相关信息匮乏，专家信息在可靠性评估中 的作用十分重要。目前采用的动力传动系统可靠性评估方法不能利用专家信息，信息利用 率低。
[0011] 因此，如何设计一种能够有效融合专家信息，且符合动力传动系统故障特点的可 靠性评估方法，以提高动力传动系统可靠性评估的可信度和信息利用率，成为了亟待解决 的技术问题。
【发明内容】
[0012] (一）要解决的技术问题
[0013] 本发明要解决的技术问题是：针对现有技术中的缺陷，提供一种能够有效融合专 家信息的动力传动系统可靠性评估方法，以提高动力传动系统可靠性评估的可信度和信息 利用率。
[0014] (二）技术方案
[0015] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于专家信息和贝叶斯数据融合的动 力传动系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
[0016] S1、根据动力传动系统结构、功能、使用环境、故障模式、设计水平等方面的特点， 由相关领域专家根据经验对系统可靠性进行评估；
[0017] S2、根据专家人数规定专家可靠性评估结果的输出形式：当专家人数大于5人时， 要求各位专家分别给出系统可靠度的评估值；当专家人数小于或等于5人，由其中权威程 度较高、技术领域接近的专家担任组长，由专家组共同给出系统可靠度下限和上限的评估 值；
[0018] S3、利用专家给出的系统可靠度信息构建动力传动系统可靠度的先验Beta分布；
[0019] S4、投入技术状态相同的多个样本进行动力传动系统的可靠性试验，记录试验过 程中的故障间隔时间数据；
[0020] S5、对故障间隔时间数据进行威布尔分布的参数估计，获得动力传动系统故障间 隔时间的威布尔分布函数；
[0021] S6、利用S5中得到的故障间隔时间的威布尔分布函数，计算额定无故障工作时间 下动力传动系统的可靠度及可靠度置信下限；
[0022] S7、将S6中得到的可靠度及可靠度置信下限转换为等效成败型数据；
[0023] S8、将S3中得到的Beta分布作为可靠度验前分布，将S7中得到的等效成败型数 据作为现场数据，进行贝叶斯数据融合，得到可靠度的验后Beta分布；
[0024] S9、利用S8中得到的可靠度验后Beta分布评估额定工作时间下动力传动系统的 可靠性。
[0025] 优选地，步骤S3中，当专家人数大于5人时，利用矩法构建先验Beta分布；当专家 人数小于或等于5人时，利用分位数法构建先验Beta分布；
[0026] 优选地，步骤S5中，利用极大似然函数法进行威布尔分布的参数估计；
[0027] 优选地，步骤S6中，可靠度置信下限为置信度0. 9的单侧置信下限；
[0028] 优选地，步骤S6中，利用自助法计算可靠度置信下限，自助抽样次数为10的整数 倍，且大于或等于1000次；
[0029] 优选地，步骤S7中，利用矩法和置信下限的定义将可靠度及可靠度置信下限转换 为等效成败型数据。
[0030] (三）有益效果
[0031] 本发明利用贝叶斯数据融合方法，在动力传动系统可靠性评估中有效地融合了专 家信息。具体而言，将基于专家经验的可靠性评估结果处理为先验Beta分布，将基于故障 间隔时间威布尔分布的可靠性评估结果处理为等效成败型现场数据，对先验分布和现场数 据进行贝叶斯数据融合，得到可靠度验后分布，进一步评估动力传动系统的可靠度。根据专 家人数的不同，规定了专家信息的两类形式，并分别给出了相应的数据处理方法。该方法在 动力传动系统可靠性评估中有效融合了专家信息，因此评估结果的可信度和信息利用率较 商。
【附图说明】
[0032] 附图是本发明的方法流程图。
【具体实施方式】
[0033] 下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步详细描述。以下实施 例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0034] 如附图所示，本发明提供了一种基于专家信息和贝叶斯数据融合的动力传动系统 可靠性评估方法，包括以下步骤：
[0035] S1、根据动力传动系统结构、功能、使用环境、故障模式、设计水平等方面的特点， 由相关领域专家根据经验对系统可靠性进行评估；
[0036] S2、根据专家人数η规定专家可靠性评估结果的输出形式：η大于5时，要求各位 专家分别给出系统可靠度的评估值Θi;当η小于或等于5人，由其中权威程度较高、技术领 域接近的专家担任组长，由专家组共同给出系统可靠度下限评估值^和上限评估值
[0037] S3、利用专家给出的系统可靠度信息构建动力传动系统可靠度的先验Beta分布 Beta(a，b):当η大于5时，利用矩法确定先验Beta分布，（a，b)为Beta分布一、二阶矩的 表达式所组成的方程组的解，如式（1)所示：
[0038]
(1)
[0039] 当η小于或等于5时，利用分位数法确定先验Beta分布，认为系统可靠度有90% 的概率落在^和Θu之间，（a，b)为置信度为0. 9时Beta分布的下分位数与上分位数的 定义式所组成方程组的解，如式（2)所示：
[0040]
(2)
[0041] 其中B为Beta函数；
[0042] S4、投入技术状态相同的多个样本进行动力传动系统的可靠性试验，记录试验过 程中的故障间隔时间数据；
[0043] S5、利用极大似然函数法对故障间隔时间数据进行威布尔分布的参数估计，获得 动力传动系统故障间隔时间的威布尔分布函数F(t);
[0044] S6、利用F(t)计算得到额定无故障工作时间T下动力传动系统的可靠度R及置信 度为0.9的可靠度单侧置信下限& ;本实施例中，利用关系式R(T) =l-F(T)计算可靠度R; 利用自助法计算可靠度单侧置信下限&，自助抽样次数m为10的倍数，且大于或等于1000 次，将自助样本计算得到的η个可靠度计算结果从小到大排列，取第0.l*m个可靠度计算结 果作为置信度为〇. 9的可靠度单侧置信下限&;
[0045]S7、将S6中得到的可靠度R及可靠度置信下限&折合为等效成败数据（s，f)，并 将其做为现场数据；本实施例中，利用矩法和置信下限的定义由1?及&求得（s，f)，如式（3) 所示：
[0046] (3)
[0047] 其中B表示Beta函数；
[0048]S8、将S3中得到的Be