考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法、系统及设备

本发明涉及可靠性工程，特别是涉及一种考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法、系统及设备。

背景技术：

1、基于退化过程建模的寿命估计或剩余寿命(remaining useful life，rul)预测在预测和健康管理(prognostics and health management，phm)中引起了关注，因为它可以为以后的维护管理提供有用的信息。众所周知，随机数据驱动的寿命估计方法不仅依赖于可用的退化数据和模型，而且还可以更好地描述退化过程的不确定性和随机性。因此，这些方法近年来受到越来越多的关注。例如，随机数据驱动方法已被广泛研究并应用于许多工业设备，如电池、轴承、陀螺仪、led等。退化过程第一次达到给定阈值的时间被用来定义寿命或rul。

2、为了提高运行可靠性，包括热备用、暖备用和冷备用在内的备用技术已广泛应用于许多系统。众所周知，所需备件的短缺可能会导致系统停机或失效，并导致不必要的生产损失，而库存过多的备件可能会导致大量不必要的库存成本。因此，使用预定数量的备件准确估计贮备系统寿命(standby system’s lifetime，ssl)非常重要。然而，在热备用和暖备用系统中，备件的性能会随着时间的推移而恶化。此外，由于内部机制和存储条件不完善，冷备用系统的备件在存储过程中也会逐渐退化。因此，由于存储退化，ssl不能简单地通过累加所有备件的运行寿命来计算，而应考虑备件的退化和存储失效概率。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法、系统及设备，以解决简单累加所有备件的运行寿命计算贮备系统寿命的预测准确性低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法，包括：

4、获取运行部件的运行退化过程以及备件的存储退化过程，构建所述贮备系统的退化过程模型，并确定首次通过时间概念下的贮备系统寿命；一个所述贮备系统包括一个运行部件以及多个备件；

5、利用维纳过程描述所述运行退化过程以及存储退化过程；

6、在所述退化过程模型中，将失效阈值作为吸收边界，根据维纳过程描述的运行退化过程以及存储退化过程确定所述备件的存储退化状态的概率密度函数；

7、根据所述存储退化状态的概率密度函数迭代计算多个备件的贮备系统寿命的概率密度函数；

8、忽略备件存储失效情况，对所述贮备系统寿命的概率密度函数进行优化，确定优化后的概率密度函数；

9、基于所述优化后的概率密度函数，根据所述首次通过时间概念下的贮备系统寿命确定所述贮备系统寿命的期望以及所述贮备系统寿命的方差；

10、基于所述贮备系统寿命的期望以及方差，建立可靠性函数，并基于所述维纳过程的性质，确定所述备件的存储退化过程在存储时间内未达到给定阈值的存储寿命的概率密度函数；所述存储寿命的概率密度函数用于表征考虑备件退化条件下贮备系统寿命。

11、可选的，所述退化过程模型为：

12、

13、其中，x(t)为退化过程；n(t)为更换备件在t时刻的更换次数；τi为更换时间在第i个更新阶段；τi+1为更换时间在第i+1个更新阶段；xop,i(t)为运行部件在第i个更新阶段在t时刻的运行退化幅度；xst,i(t)为备件在第i个更新阶段t时刻的存储退化幅度；i(·)为指标函数。

14、可选的，所述首次通过时间概念下的贮备系统寿命s为：

15、s＝inf{s:x(s)≥ξ|x(0)＜ξ}；

16、其中，s为当前时刻；x(s)为贮备系统当前时刻寿命，x(0)为初始寿命；ξ为给定的失效阈值。

17、可选的，所述多个备件的贮备系统寿命的概率密度函数为：

18、

19、其中，fs,n(t)为具有n个备件的贮备系统寿命的概率密度函数；fs,n-1(t)为具有n-1个备件的贮备系统寿命的概率密度函数；fst(t)为存储寿命的累计分布函数cdf；a1(t,τ)为第一组合项；b1(t,τ)为第二组合项；fs,n-1(τ)为具有n-1个备件的贮备系统在备件更换点τ寿命的概率密度函数。

20、可选的，所述贮备系统寿命的期望为：

21、

22、其中，为有n个备件的贮备系统寿命的期望；sn为有n个备件的贮备系统寿命；μst为备件的存储退化过程的漂移系数；μop为运行部件的运行退化过程的漂移系数；为有n-1个备件的贮备系统寿命的期望。

23、可选的，所述贮备系统寿命的方差为：

24、

25、其中，var[sn]为有n个备件的贮备系统寿命的方差；var[sn-1]为有n-1个备件的贮备系统寿命的方差；σop为运行部件的运行退化过程的扩散系数；σst为备件的存储退化过程的扩散系数。

26、可选的，所述备件的存储退化过程在存储时间内未达到给定阈值的存储寿命的概率密度函数为：

27、

28、其中，lη为的η分位数，为贮备系统寿命未存储退化，η为最低可接受的置信水平；φ为标准正态分布的累积分布函数。

29、一种考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测系统，包括：

30、退化过程模型构建模块，用于获取运行部件的运行退化过程以及备件的存储退化过程，构建所述贮备系统的退化过程模型，并确定首次通过时间概念下的贮备系统寿命；一个所述贮备系统包括一个运行部件以及多个备件；

31、维纳过程描述模块，用于利用维纳过程描述所述运行退化过程以及存储退化过程；

32、存储退化状态的概率密度函数确定模块，用于在所述退化过程模型中，将失效阈值作为吸收边界，根据维纳过程描述的运行退化过程以及存储退化过程确定所述备件的存储退化状态的概率密度函数；

33、贮备系统寿命的概率密度函数确定模块，用于根据所述存储退化状态的概率密度函数迭代计算多个备件的贮备系统寿命的概率密度函数；

34、优化模块，用于忽略备件存储失效情况，对所述贮备系统寿命的概率密度函数进行优化，确定优化后的概率密度函数；

35、期望及方差确定模块，用于基于所述优化后的概率密度函数，根据所述首次通过时间概念下的贮备系统寿命确定所述贮备系统寿命的期望以及所述贮备系统寿命的方差；

36、贮备系统寿命表征模块，用于基于所述贮备系统寿命的期望以及方差，建立可靠性函数，并基于所述维纳过程的性质，确定所述备件的存储退化过程在存储时间内未达到给定阈值的存储寿命的概率密度函数；所述存储寿命的概率密度函数用于表征考虑备件退化条件下贮备系统寿命。

37、一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行如上述任一项所述的考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法。

38、一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法。

39、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供了一种考虑备件退化条件下贮备系统寿命预测方法、系统及设备，构建退化过程模型，并确定首次通过时间(first passage time，fpt)下的贮备系统寿命(standby system’s lifetime，ssl)，基于维纳过程，确定ssl的概率密度函数(probability density function，pdf)，忽略备件存储失效情况，对ssl的pdf进行优化，确定优化后的pdf，最终得到表征考虑备件退化条件下贮备系统寿命的存储寿命的pdf，本发明充分考虑了备件在存储过程中的退化失效，相对于不考虑存储退化的处理方法更切合实际，本发明通过考虑备件的退化和存储失效概率计算贮备系统寿命，提高了ssl的预测准确性。