CN110889186A - 基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法 - Google Patents

基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法 Download PDF

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Abstract

一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其基本思想是：根据序列在空间中的几何形状的相似程度来判断其联系的紧密程度，若加速贮存与自然贮存下的失效机理保持一致，则两种应力下分别计算的相同退化增量序列所对应的试验时间序列曲线形状也相似。其步骤如下：1.分别采集自然贮存退化数据和加速贮存退化数据；2.对退化数据进行回归分析，得到表征退化量与贮存时间关系的回归方程；3.利用不同加速应力水平下的回归方程，得到各应力水平下产品达到等间隔退化量所需的时长；4.计算各应力水平下产品等退化增量对应的时间间隔；5.将等间隔退化增量时间间隔序列数据进行初值化处理；6.利用等间距退化增量时间间隔序列初值化处理后的数据，计算自然贮存与各应力水平下的灰关联性；7.利用灰关联系数，对自然贮存和所对应应力水平下的退化失效过程进行判定。本发明用于对加速贮存试验的实施方案及其试验数据的有效性验证，确保试验过程与自然贮存过程退化机理一致，以保证产品寿命预测与验证的有效性。

Description

基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存 退化数据一致性检验法
一、技术领域
本发明涉及产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验方法，具体是灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验方法，属于可靠性建模技术与寿命预测分析领域，用于对加速试验的实施方案及其试验数据的有效性验证，以保证产品寿命预测与验证的有效性。
二、背景技术
对于长期贮存产品，其有效贮存寿命是重要设计和使用指标之一。但长贮产品在正常贮存应力下状态变化极其缓慢，为了尽快获取产品的贮存失效规律并预测贮存寿命，通常采用提高应力的方式加速产品的贮存失效。对于某些长贮产品，即使在加速应力下，也很难观测到失效寿命数据，只能通过监测产品某些关键性能参数的退化失效规律，预测产品在正常应力下的贮存寿命。为了保证这种统计推断的可信性，必须论证产品在正常应力和加速应力下贮存时具有相同的失效机理，即提高应力水平仅仅增大失效速率而不改变失效机理。这是进行加速贮存退化试验设计的重要前提，也是解决长贮产品贮存寿命预测的关键问题和基础问题。
目前，国内外文献中关于加速试验失效机理一致性检验方法的研究，主要分为三类：第一类是突发失效产品失效机理的一致性检验，如正态分布方差的一致性；第二类是失效机理明确的退化失效产品，一般采用参数方法，检验两种应力下的退化轨道是否属于同一族而参数各异的随机过程；第三类是失效机理不明确的退化失效产品，一般凭借专家经验进行定性判断，此时结论具有一定的主观性，难以推广应用。一方面由于现代长贮产品的工艺复杂度提高，明确产品退化失效机理的难度相应增大，另一方面由于产品检测水平的提高，收集到的产品检测数据的种类和数量都相对充足。因此，基于数据驱动的非参数检验方法可有效提高试验数据一致性检验的水平。
灰色关联是指事物的不确定关联，灰色关联分析的基本任务是基于因子间的影响程度来分析和确定其对主行为的贡献程度，所述因子间的影响程度还可以是因子序列的微观或宏观几何接近程度。本发明基于灰关联分析对加速贮存和自然贮存退化数据进行一致性检验，可以对加速试验的实施方案及其试验退化数据的有效性进行验证。
三、发明内容
（一）目的
本发明的目的是进行加速贮存退化数据和自然贮存退化数据一致性检验，它能够检验加速贮存退化数据的有效性：一方面确保产品在试验过程中退化机理一致，验证加速试验的有效性；另一方面，提高产品寿命预测与验证的可信度和精度。
（二）技术方案
为了解决背景技术所存在的问题，本发明的基本思想是：根据序列在空间中的几何形状的相似程度来判断其联系的紧密程度，它不考虑数据序列间的平均距离，与数据序列在空间的相对位置没有关系。若加速贮存与自然贮存下的失效机理保持一致，则两种应力下分别计算相同退化增量序列所对应的试验时间序列，两组时间序列曲线形状也相似。
一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其步骤如下：
步骤1，分别采集自然贮存退化数据和加速贮存退化数据，所述自然贮存退化数据的采集方式通常是专门的自然贮存试验或产品现场检测，加速贮存退化数据采集于加速贮存试验中同一应力（通常为温度、湿度、盐雾等）下的不同水平的退化数据。
步骤2，对退化数据进行回归分析，得到表征退化量与贮存时间关系的回归方程，其中，利用自然贮存退化数据可得到自然贮存环境下的回归方程，利用不同加速应力水平下的退化数据可以得到不同应力水平下的回归方程。
步骤3，利用不同加速应力水平下的回归方程，得到各应力水平下产品达到等间隔退化量所需的时长，所述等间隔退化量划分的前提是确定产品初始退化量（即退化量为0）和产品失效退化量（即失效阈值），其中退化量的间隔数至少为3。
步骤4，计算各应力水平下产品等退化增量对应的时间间隔，即利用步骤3中得到的同一水平应力下的相邻的等间隔退化量所需时长作差。
步骤5，将等间隔退化增量时间间隔序列数据进行初值化处理。
步骤6，利用等间距退化增量时间间隔序列初值化处理后的数据，计算自然贮存与各应力水平下的灰关联系数。
步骤7，利用灰关联系数，对自然贮存和所对应应力水平下的退化失效过程进行判定，判定规则一般包括以下三种：不具有相关性、具有一定相关性、暂无法下结论，需采用其他相关性检验方法进一步判别，其中灰关联系数越大表征相关性越强。
其中，在加速贮存试验参试样品量的设置上，工程上比较普遍的做法是各加速贮存应力水平下分别投入一个或几个样品进行性能试验，并获得各样品的性能监测数据。
其中，自然贮存环境下至少获得一个同型产品的性能监测数据。在自然贮存环境下，若同时获得了多个同型产品的性能监测数据，则需先根据各产品监测时刻点，采用插值方法对性能数据进行插值，将各产品的测试时刻对齐；然后得到各测试时刻的样本均值；再将样本均值随贮存时间变化的序列看作是单样品性能变化数据，这样就将自然贮存环境下的多样本数据转化成了单样本退化序列数据。加速贮存环境下至少获得一个同型产品的性能监测数据。在加速贮存环境下，若同时获得了多个同型产品的性能监测数据，则需先根据各产品监测时刻点，采用插值方法对性能数据进行插值，将各产品的测试时刻对齐；然后得到各测试时刻的样本均值；再将样本均值随贮存时间变化的序列看作是单样品性能变化数据，这样就将加速贮存应力下的多样本数据转化成了单样本退化序列数据。
本发明中的产品为长贮退化失效型产品、长时间连续工作退化失效型产品、非连续工作退化失效型产品。
（三）本发明的优点：
（1）本发明对样本容量不作任何限制，且不必考虑样本总体的统计分布规律，特别适合小样本序列的情况，且对多维度数据也同样适用。
（2）本发明可用于验证产品在加速贮存试验与自然贮存试验中失效机理一致性，同时对加速试验的实施方案及其试验退化数据的进行有效性验证，验证以保证产品寿命预测与验证的可行、有效。
四、附图说明
图1为本发明的流程图；
五、具体实施方式
加速贮存和自然贮存退化数据一致性检验方法基于如下假设：
（1）产品所进行的加速贮存试验为恒定应力加速退化试验；
（2）各加速贮存应力水平下分别投入一个或几个样品进行性能试验，并获得各样品的性能监测数据；
（3）自然贮存环境下至少获得一个同型产品的性能监测数据。
所述假设条件（1）为工程上最常见最便利开展的加速试验类型，若需要验证一致性的产品不满足假设条件（1），即实际进行的加速试验为步进应力或序进应力，则需采用一定的统计方法，将数据等效转化为恒定应力加速试验下的数据。
所述假设条件（2）关于加速贮存试验参试样品量的说明。在加速应力下，工程上比较普遍的做法是在各个应力水平下分别投入少数几个产品。
所述假设条件（3）是关于自然贮存环境下产品数的说明。在自然贮存环境下，若同时获得了多个同型产品的性能监测数据，则需先根据各产品监测时刻点，采用插值方法对性能数据进行插值，将各产品的测试时刻对齐；然后得到各测试时刻的样本均值；再将样本均值随贮存时间变化的序列看作是单样品性能变化数据，这样就将自然贮存环境下的多样本数据转化成了单样本退化序列数据。对于加速贮存试验下的多样本数据也需作类似处理。
本发明包含如下详细步骤：
（1）分别采集自然贮存退化数据和加速贮存退化数据，所述自然贮存退化数据的采集方式通常是专门的自然贮存试验或产品的现场检测，加速贮存退化数据的采集于加速贮存试验中同一应力（通常为温度、湿度、盐雾等）的不同水平下的退化数据；
（2）根据自然贮存下的试验数据，进行回归分析，得到表征自然贮存环境下退化量与贮存时间关系的回归方程
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；根据应力水平Si下的试验数据，进行回归分析，得到表征应力水平Si下退化量与贮存时间关系的回归方程
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，m为进行恒定应力加速退化试验的应力水平数；
（3）假设新品的退化量为0，根据失效阈值D，将[0,D]划分为n个等间隔退化增量序列，令d=D/n，指定退化量水平
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，当应力水平为Si时，令Si水平下的退化量
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
。解回归方程，得到在应力水平Si下达到给定退化量水平
Figure DEST_PATH_IMAGE016
所需经历的试验时间
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，即
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 317517DEST_PATH_IMAGE012
；
Figure 234657DEST_PATH_IMAGE014
，其中i=0表示自然贮存应力水平；
（4）计算不同应力水平下等间距退化增量对应的时间间隔。令
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
m；
Figure DEST_PATH_IMAGE026
n，其中，i=0表示自然贮存环境；
（5）将等间距退化增量时间间隔序列数据初值化处理，即令
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 952077DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
；
（6）在自然贮存S0与应力水平Si（
Figure 222653DEST_PATH_IMAGE006
）下令
Figure DEST_PATH_IMAGE032
则计算自然贮存S0与应力水平Si（
Figure 909461DEST_PATH_IMAGE006
）下等间距退化增量时间间隔序列数据的灰关联系数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
（7）利用灰关联系数，对自然贮存和所对应应力水平下的退化失效过程进行判定，若灰关联系数
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，则可判定自然贮存S0与应力水平Si下的退化失效过程具有一定的相关性；若
Figure DEST_PATH_IMAGE038
，则可初步判定自然贮存S0与应力水平Si下的退化失效过程不具有相关性，可能存在失效机理不一致的问题，需对加速退化试验条件进行进一步的物理审查，是否由于应力的增加而引入了新的失效机理；若
Figure DEST_PATH_IMAGE040
，则暂时无法下结论，需采用其他相关性检验方法进一步判别。
在采用灰关联分析法来进行基于退化数据的自然贮存和加速贮存试验的失效机理一致性分析时，若加速贮存与自然贮存下的失效机理保持一致，则两种应力下分别计算相同退化增量序列所对应的试验时间序列，两组时间序列曲线形状相似。
兹举实施案例如下：
本案例以不同贮存温度下的某发射药的贮存时间与二苯胺含量数据的一致性检验为例，陈述本发明一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法的应用。
本案例基本信息情况如下：
不同贮存温度下的某发射药的贮存时间与二苯胺含量数据如表1所示，50℃为自然贮存环境即贮存应力
Figure DEST_PATH_IMAGE042
下的贮存数据，60℃为应力水平
Figure DEST_PATH_IMAGE044
下的加速应力贮存数据，70℃为应力水平
Figure DEST_PATH_IMAGE046
下的加速应力贮存数据。（数据来源：冯静，基于秩相关系数的加速贮存退化失效机理一致性检验[J]，航空动力学报，2011年，第26卷第11期，2439-2444）
表1 不同贮存温度下某发射药贮存时间与二苯胺的含量
Figure DEST_PATH_IMAGE048
从表中可知二苯胺含量的初始值为1.26%，最小值为0.289%，假设初始时刻退化量为0，数据最大值与最小值之差为失效阈值D，即0.9710%，经计算，得到不同贮存温度下某发射药贮存时间与二苯胺退化量数据如表2所示。
表2 不同贮存温度下某发射药贮存时间与二苯胺退化量数据表
Figure DEST_PATH_IMAGE050
对
Figure DEST_PATH_IMAGE052
贮存应力下的试验数据，进行回归分析，得到表征退化量与贮存时间关系的回归方程
Figure DEST_PATH_IMAGE054
如下所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE056
Figure DEST_PATH_IMAGE058
Figure DEST_PATH_IMAGE060
解回归方程得到应力水平
Figure DEST_PATH_IMAGE062
下达到给定退化量水平Yj所需经历的试验时间tij如表3所示。
表3退化时间与应力水平及退化量关系表
Figure DEST_PATH_IMAGE064
计算不同应力水平下等间距退化增量对应的时间间隔如表4所示。
表4 不同应力水平下等间距退化增量对应的时间间隔表
Figure DEST_PATH_IMAGE066
经初值化处理后得到不同应力水平下等间距退化增量对应的时间间隔初值化处理后的数据如表5所示
表5等间距退化增量时间间隔序列初值化处理后数据表
Figure DEST_PATH_IMAGE068
代入公式计算得到S1和S2应力下的灰关联系数如下所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure DEST_PATH_IMAGE072
进行一致性判定，由于
Figure DEST_PATH_IMAGE074
均大于0.7，可以判定可判定自然贮存S0与应力水平S1和S2下的退化失效过程具有一定的相关性。

Claims (6)

1.一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，具体是一种灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验方法，用于验证产品在加速贮存试验与自然贮存试验中失效机理的一致性，其特征在于，该方法的具体步骤如下：
步骤1，分别采集产品自然贮存退化数据和加速贮存退化数据，所述自然贮存退化数据的采集方式通常是专门的自然贮存试验或产品现场检测，所述加速贮存退化数据采集于加速贮存试验中同一应力下的不同水平的退化数据，所述同一应力通常为温度、湿度、盐雾等；
步骤2，对退化数据进行回归分析，得到表征退化量与贮存时间关系的回归方程，其中，利用自然贮存退化数据可得到自然贮存环境下的回归方程，利用不同加速应力水平下的退化数据可以得到不同加速应力水平下的回归方程；
步骤3，利用不同加速应力水平下的回归方程，得到各应力水平下产品达到等间隔退化量所需的时长，所述等间隔退化量划分的前提是确定产品初始退化量和产品失效退化量，所述初始退化量即退化量为0，所述产品失效退化量即失效阈值，所述的间隔数至少为3；
步骤4，计算各应力水平下产品等退化增量对应的时间间隔；
步骤5，将等间隔退化增量时间间隔序列数据进行初值化处理；
步骤6，利用等间距退化增量时间间隔序列初值化处理后的数据，计算自然贮存与各应力水平下的灰关联性；
步骤7，利用灰关联系数，对自然贮存和所对应应力水平下的退化失效过程进行判定，所述判定规则一般包括以下三种：不具有相关性、具有一定相关性、暂无法下结论，所述灰关联系数越大表征相关性越强。
2.根据权利要求1所述的一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其特征在于：在加速试验的选择中，产品所进行的加速贮存试验为恒定应力加速退化试验。
3.根据权利要求1所述的一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其特征在于： 在加速贮存试验参试样品量的设置上，各加速贮存应力水平下分别投入一个或几个样品进行性能试验，并获得各样品的性能监测数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其特征在于：自然贮存环境下至少获得一个同型产品的性能监测数据，加速贮存环境下至少获得一个同型产品的性能监测数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其特征在于：所述产品为长贮退化失效型产品、长时间连续工作退化失效型产品、非连续工作退化失效型产品，所述产品的样本容量不作任何限制，且不必考虑样本总体的统计分布规律。
6.根据权利要求4所述的一种基于等退化增量时间间隔灰关联分析的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，其特征在于：若同时获得了多个同型产品的性能监测数据，则需先根据各产品监测时刻点，采用插值方法对性能数据进行插值，将各产品的测试时刻对齐；然后得到各测试时刻的样本均值；再将样本均值随贮存时间变化的序列看作是单样品性能变化数据，这样就将加速贮存应力下的多样本数据转化成了单样本退化序列数据。
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Effective date of registration: 20211008

Granted publication date: 20201117

Pledgee: Bank of Changsha Co.,Ltd. Yinde sub branch

Pledgor: Hunan gingko Reliability Technology Research Institute Co.,Ltd.

Registration number: Y2021980010281