● 摘要
传统的可靠性评估方法一般基于失效寿命数据，但随着科学技术的日益进步，产品设计、制造水平日益提高，产品的可靠性将越来越高，寿命将越来越长，在允许的时间内很难通过寿命试验和加速寿命试验获取失效寿命时间，这对传统可靠性评估方法将是一个巨大的挑战。然而，产品在工作过程中的性能退化数据中包含着大量的寿命信息，因此，对高可靠、长寿命产品，基于产品性能退化数据的可靠性评估是一种行之有效的技术途径。鉴于此，针对传统可靠性分析方法与工程实际应用中不相适宜的问题，本文对性能退化数据的可靠性评估方法进行了研究。论文对基于性能退化数据的可靠性评估的相关概念进行了阐述，分别从退化轨迹和退化量分布的角度总结了现行基于性能退化数据可靠性评估的一般研究步骤，并指出了存在的问题。首先，从性能退化轨道的角度出发，通过采用时间序列对产品性能退化数据进行分析与描述，提出了一种基于时间序列模型的产品可靠性评估与寿命预测方法。由于该方法综合了时序模型对随机序列自拟合性强与短期预测精度高的优点，有效克服了传统方法需要预先假定退化轨道函数而导致对产品进行可靠性评估与寿命预测时人为及经验因素影响大的缺点，因而具有良好的鲁棒性。并通过实例表明了该方法的有效性。然后，针对非线性退化数据难以进行平稳化处理的特点，通过将时变随机序列模型中的时变参数随机化，提出并建立了随机系数TVARMA模型，并用在退化数据可靠性评估中，进而通过实例验证了该方法的可行性。最后，从退化量分布的角度出发，使用极大似然估计法估计出分布函数各个时刻的参数值，对这些参数随时间变化的规律进行了研究；通过建立相应时序模型，对其进行分析与预测，得到各个时刻的可靠性。该方法克服了传统基于退化量分布的评估方法的缺点，提高了基于性能退化数据的产品可靠性评估的精度。