專利名稱：一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)壽命預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
加速壽命試驗(yàn)(Accelerated Life Testing, ALT)方法是快速評(píng)定長(zhǎng)壽命高可靠產(chǎn)品壽命與可靠性指標(biāo)的一種有效途徑。利用加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品正常應(yīng)力水平下的壽命特征進(jìn)行評(píng)估的關(guān)鍵在于建立壽命特征與應(yīng)力水平之間的關(guān)系，即通常所說(shuō)的加速模型，又稱加速方程。目前，針對(duì)加速模型的研究中，單應(yīng)力加速模型相對(duì)比較成熟，如關(guān)于溫度應(yīng)力的 Arrhenius模型和Eyring模型，關(guān)于電應(yīng)力的逆冪率模型和指數(shù)模型等。然而，產(chǎn)品在實(shí)際使用中受到的環(huán)境應(yīng)力是復(fù)雜的，比如會(huì)同時(shí)受到溫度、振動(dòng)和濕度等應(yīng)力的影響。實(shí)際上，也正是這些應(yīng)力的綜合效果影響了產(chǎn)品的壽命。因此，在加速試驗(yàn)中引入綜合應(yīng)力，不僅可以縮短試驗(yàn)時(shí)間、提高試驗(yàn)效率，而且可以更精確的模擬實(shí)際環(huán)境條件，得到更可信的結(jié)果。但是，多應(yīng)力加速模型的建立卻存在兩個(gè)難以克服的困難首先，多應(yīng)力情況下各種不同的應(yīng)力引起的失效機(jī)理不一樣，同時(shí)不同應(yīng)力之間也存在著相互耦合的作用，很難找出一個(gè)合適的應(yīng)力壽命關(guān)系；其次，即使通過(guò)經(jīng)驗(yàn)的或統(tǒng)計(jì)的方式確定了一個(gè)加速模型，隨著模型考慮的因素越來(lái)越多，其形式也變得越來(lái)越復(fù)雜，模型中待定參數(shù)的增加急劇地加大了似然方程組的求解困難，甚至耗費(fèi)了大量的計(jì)算也難以搜索到最優(yōu)解。另外，采用事先假定加速模型的方法對(duì)加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，即使建立的加速模型再好，也會(huì)存在與實(shí)際情況不完全符合的問(wèn)題，這種方法本身就存在一定的系統(tǒng)誤差。參考文獻(xiàn)[1]張慰，姜同敏，李曉陽(yáng)，黃領(lǐng)才.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，航空學(xué)報(bào)，2009，30 (9)，1691-1696中提出了一種基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多應(yīng)力ALT試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，這種方法雖然避免了建立多應(yīng)力加速模型存在的問(wèn)題，但是卻采用對(duì)失效數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)擬合再抽樣的方法以獲得足夠多的訓(xùn)練樣本，這種不可逆人為擬合丟失了部分信息，給預(yù)測(cè)結(jié)果帶來(lái)了一定的系統(tǒng)誤差。另外，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模還存在不可復(fù)現(xiàn)性、精度較低等問(wèn)題，且需要大量訓(xùn)練樣本，不適合小樣本情況。灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授于1982年提出的，是一種主要研究少信息和不確定性的理論?；疑＿^(guò)程包含三個(gè)基本操作累加生成操作(Accumulated Generating Operation, AGO)，灰色建模禾口逆累力口生成操作(Inverse Accumulated Generating Operation, IAG0)。設(shè)有 η 維原始數(shù)據(jù)序列 x(0) = [x(0) (1)，x(0) (2)，· · ·，χ(0) (η)]，若對(duì) χ(0) 進(jìn)行如下計(jì)算
權(quán)利要求
1. 一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，其特征在于包括以下幾個(gè)步驟步驟一、多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集對(duì)產(chǎn)品實(shí)施多應(yīng)力完全加速壽命試驗(yàn)，設(shè)在第i個(gè)應(yīng)力水平Si下，投入Ni個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行試驗(yàn)，則收集到第i個(gè)應(yīng)力水平下第j個(gè)產(chǎn)品發(fā)生失效的產(chǎn)品失效時(shí)間為，其中i = 0，. . .，k，k為應(yīng)力水平Si的個(gè)數(shù)，其中&表示正常應(yīng)力水平，S1, S2, ... , Sk^1, Sk表示加速應(yīng)力水平；步驟二、采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)法確定可靠度步驟一得到產(chǎn)品失效時(shí)間、后，根據(jù)公式FJtij) = HtijVNi, i = 1，2，...，k，j = 1,2, ...,Ni獲取產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，其中，F(xiàn)nUij)表示應(yīng)力水平Si下失效時(shí)間時(shí)刻的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，Htij)表示時(shí)刻應(yīng)力水平Si下的產(chǎn)品累積失效數(shù),Ni表示加速應(yīng)力水平Si下的樣本量；采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)法獲取產(chǎn)品在第i個(gè)應(yīng)力水平Si下失效時(shí)間時(shí)刻的產(chǎn)品失效時(shí)間可靠度 Raij)為 Raij) = I-FJtij) = I-HtijVNi, i = 1,2, . . .，k，j = 1,2, · · ·，Ni ；步驟三、產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)的級(jí)比檢驗(yàn)分別獲取各應(yīng)力水平下產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)的級(jí)比σ (j) = Iii^ZtijA = 1，2，···，k，j = 2，3，···，Ni;并判斷各應(yīng)力下產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)的級(jí)比是否均落入?yún)^(qū)間(e—內(nèi)；如果沒(méi)有落入該區(qū)間內(nèi)，對(duì)所有產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)、進(jìn)行方根處理，然后再獲取各加速應(yīng)力下經(jīng)方根處理后的產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)^ 的級(jí)比，并判斷級(jí)比是否都落入?yún)^(qū)間(e-內(nèi)，如果仍未落入，繼續(xù)對(duì)產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)^進(jìn)行方根處理， 直至方根處理后的產(chǎn)品失效時(shí)間落入?yún)^(qū)間(β-2/(巧+1)，e2/(Wi+1))內(nèi)； 步驟四、產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成操作對(duì)各應(yīng)力水平下滿足級(jí)比檢驗(yàn)要求的經(jīng)過(guò)方根處理后的產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成操作，若未進(jìn)行方根處理即滿足級(jí)比檢驗(yàn)則為原始產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)，得到AGO生成序列t' u，將與t' υ相對(duì)應(yīng)的AGO生成序列可靠度記為R(t' ,j)； 步驟五、構(gòu)造支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型將各應(yīng)力水平Si進(jìn)行累加生成操作后的AGO生成序列t' ,j分別進(jìn)行歸一化處理，以分別進(jìn)行歸一化處理后的應(yīng)力水平和AGO生成序列可靠度R(t' ,j)作為輸入向量，相應(yīng)的歸一化處理后的AGO生成序列t' υ作為目標(biāo)向量，采用Meve Gunn SVM Matlab軟件包， 建立支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，其中核函數(shù)選擇為徑向基核函數(shù)； 步驟六、采用構(gòu)造的支持向量機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)法獲取受試產(chǎn)品在正常應(yīng)力水平下&的可靠度R(t' ^，將正常應(yīng)力水平下&和可靠度值R(t' 0J)輸入構(gòu)造的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型，得到正常應(yīng)力水平&下的AGO生成序列預(yù)測(cè)值‘；步驟七、對(duì)AGO生成序列預(yù)測(cè)值作還原處理首先對(duì)正常應(yīng)力下的AGO生成序列預(yù)測(cè)值‘進(jìn)行逆累加生成操作IAG0，得到IAGO生成數(shù)據(jù)；然后再根據(jù)步驟三中是否進(jìn)行了方根處理以及方根處理的次數(shù)，對(duì)IAGO生成數(shù)據(jù)Hgg進(jìn)行(^T5平方處理，其中rq表示步驟三中方根處理的次數(shù)，則正常應(yīng)力下的失效時(shí)間預(yù)測(cè)值為‘=(^。廣； 步驟八、壽命分布擬合對(duì)正常應(yīng)力下的失效時(shí)間預(yù)測(cè)值&進(jìn)行壽命分布檢驗(yàn)，采用最小二乘法對(duì)正常應(yīng)力下的失效時(shí)間預(yù)測(cè)值&及其對(duì)應(yīng)的可靠度進(jìn)行擬合，得到受試產(chǎn)品在正常應(yīng)力水平下的可靠度曲線，通過(guò)可靠度曲線得到產(chǎn)品的壽命信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法， 其特征在于所述的步驟一中應(yīng)力水平Si的個(gè)數(shù)k滿足k > 2。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法， 其特征在于所述的應(yīng)力水平Si是由多種不同的應(yīng)力類型綜合確定的。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述的應(yīng)力水平Si是由應(yīng)力類型溫度、電壓和振動(dòng)綜合確定的。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，屬于壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集、采用經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)法確定可靠度、產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)的級(jí)比檢驗(yàn)、產(chǎn)品失效時(shí)間數(shù)據(jù)的累加生成操作、構(gòu)造支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型、采用構(gòu)造的支持向量機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)、對(duì)AGO生成序列預(yù)測(cè)值作還原處理和壽命分布擬合八個(gè)步驟。本發(fā)明提出的一種基于灰色支持向量機(jī)的多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)預(yù)測(cè)方法，不需要知道具體的加速模型和產(chǎn)品壽命分布等信息就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而避免了建立加速模型的困難和預(yù)測(cè)中系統(tǒng)誤差的引入，不需要求解復(fù)雜多元似然方程組，對(duì)不同的產(chǎn)品或應(yīng)力種類有較強(qiáng)的工程適用性和通用性。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102270302SQ20111020304
公開(kāi)日2011年12月7日 申請(qǐng)日期2011年7月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月20日
發(fā)明者姜同敏, 孫富強(qiáng), 李曉陽(yáng) 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)