CN110889189B - 一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验法 - Google Patents

一种产品在不同试验应力水平下的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Spearman相关系数的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法。方法是对来自加速贮存试验的数据进行回归拟合，得到与自然贮存数据等退化增量下所需经历的试验时间序列。通过计算各加速应力水平与自然贮存下所对应的试验时间间隔序列的Spearman秩相关系数，判断两组序列的相关性，从而推断加速贮存与自然贮存下的失效机理是否保持一致。该一致性检验方法对加速试验的实施方案及其试验数据的有效性进行验证，以保证产品寿命预测与验证的有效性。

Description

一种产品在不同试验应力水平下的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，具体是基于等退化增量时间间隔Spearman秩相关系数的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验法，属于可靠性建模技术与寿命预测分析领域。
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。Spearman秩相关系数检验是对两个随机变量相关性的一种非参数检验方法。它需要满足以下条件：(1)两变量均为测量得到的连续变量；(2)变量必须是成对的数据；(3)两变量间为线性关系。因此，对于已知退化模型为非线性模型的情形，对其进行线性转换后再进行线性相关检验。本发明是基于等退化增量时间间隔Spearman秩相关系数的加速贮存与自然贮存退化数据一致性检验方法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初步地验证。
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
本发明一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验法，基本思想是：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，两组时间序列具有秩相关性。即在自然贮存环境下若某一退化增量间隔经历时间长，则在加速贮存环境下，该退化增量间隔经历的时间也相对较长。
本发明一种产品在不同试验应力水平下的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)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，根据失效阈值划分等间隔退化量序列。
步骤4，通过间隔退化量序列解回归方程，得到达到给定退化量水平所需经历的试验时间。
步骤5，计算等间距退化增量对应的时间间隔。
步骤6，对等退化增量时间间隔序列进行排序，得到等退化增量时间间隔序列的秩。0015
步骤7，计算自然贮存与不同应力水平下等退化增量时间间隔序列数据Spearman秩相关性系数。
步骤8，利用Spearman秩相关系数，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，判定规则一般包括不具有相关性、具有一定正相关性、具有一定负相关性，其中Spearman秩相关系数的绝对值越接近1表征相关性越强。
其中，在步骤1所述的加速贮存试验应为恒定应力加速退化试验。恒定应力加速退化试验为工程上最常见最便利开展的加速试验类型，若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。
其中，在步骤1所述的加速贮存试验中，在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，在步骤1所述的分别采集自然贮存退化数据和加速贮存退化数据，要求：
(1)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。
(2)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。
四、附图说明
图1为本发明的数据一致性检验方法的流程图。
五、具体实施方式
本发明一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验法基于如下假设：
(1)产品所进行的加速贮存试验为恒定应力加速退化试验，若需要验证一致性的产品不满足此条件，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；
(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。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。
如图1所示，本发明一种产品在不同试验应力水平下的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。
步骤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F0(t)；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Fi(t)，i＝1，2，…，m，m为进行恒定应力加速退化试验的应力水平数。
步骤3，假设新品的退化量为0，根据失效阈值Df，将[0，Df]划分为n个等间隔退化增量序列，令d＝Df/n，指定Yj＝j.a，j＝1，2，…，n。
步骤4，解回归方程Fi(t)＝Yj，j＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n，得到达到给定退化量水平Yj所需经历的试验时间
Figure GDA0002737546470000045
i＝0，1，2，…，m，j＝1，2，…，n，其中i＝0表示自然贮存。
步骤5，计算等间距退化增量对应的时间间隔。令Δtij＝tij-ti，j-1，i＝0，1，2，…，m，j＝1，2，…，n，其中，i＝0表示自然贮存环境，由此得到各应力下相同退化增量所经历的时间间隔序列。
步骤6，对等退化增量时间间隔序列进行排序，得到等退化增量时间间隔序列的秩Rij，即Rij表示Δtij示在序列{Δti1，Δti2，…，Δtij，…，Δtin}中的秩，i＝0，1，2，…，m。
步骤7，计算自然贮存S0与应力水平Si下等退化增量时间间隔序列数据秩相关性系数
Figure GDA0002737546470000041
其中，
Figure GDA0002737546470000042
i＝1，2，…，m。
步骤8，制定判定规则。给定置信水平α，计算标准正态分布α/2分位数uα/2，若
Figure GDA0002737546470000043
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；反之，若
Figure GDA0002737546470000044
则可初步判定自然贮存S0与应力水平Si下的退化失效过程具有一定相关性(正相关或负相关)。
兹举实施案例如下：
本案例以发射药为例，陈述本发明一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验法的应用。
本案例的加速贮存试验设计如下。
(1)采用温度单一恒定应力，应力分别为50℃、60℃、70℃、80℃、90℃。
(2)试验样品全部采用新出厂的发射药。
(3)加热设备采用恒温水浴炉。
(4)使用液相色谱仪定时取样测定安定剂含量。
通过以上加速贮存试验，记录不同安定剂剩余含量下的试验时间数据如表1所示。
案例实施流程为上述八个步骤。针对本案例，通过步骤一至步骤五后，得到各加速应力与自然贮存时间增量数据Δtij如表2所示；通过步骤六计算后，得到各加速应力与自然贮存等退化增量时间间隔序列的秩Rij如表3所示；通过步骤七后，得到各加速应力与自然贮存下的秩相关系数如表4所示；经过步骤八制定判定规则，给定置信水平α＝0.05时，
Figure GDA0002737546470000051
ri＞C1-α，初步判定可以认为5个加速应力下贮存失效机理与自然贮存时的失效机理一致，未发生改变。
表1不同温度应力下的试验时间(tij)
Figure GDA0002737546470000052
表2时间增量数据(Δtij)
Figure GDA0002737546470000053
Figure GDA0002737546470000061
表3发射药的Spearman秩
Figure GDA0002737546470000062
表4发射药的Spearman秩相关系数表
温度/K 363K 353K 343K 333K 323K
秩相关系数 0.9833 0.9833 0.9833 0.9833 0.7167

Claims (4)

1.一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验方 法，具体是基于等退化增量时间间隔Spearman秩相关系数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，该方法的具体步骤如下：
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的不同水平下的退化数据；应力包括温度、湿度或盐雾；
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，根据失效阈值划分等间隔退化量序列；
步骤4，通过间隔退化量序列解回归方程，得到达到给定退化量水平所需经历的试验时间；
步骤5，计算等间距退化增量对应的时间间隔；
步骤6，对等退化增量时间间隔序列进行排序，得到等退化增量时间间隔序列的秩；
步骤7，计算自然贮存与不同应力水平下等退化增量时间间隔序列数据Spearman秩相关性系数；
步骤8，利用Spearman秩相关系数，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，判定规则包括不具有相关性、具有一定正相关性、具有一定负相关性，其中Spearman秩相关系数的绝对值越接近1表征相关性越强。
2.根据权利要求1所述的一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验方法，其特征在于：在步骤1所述的加速贮存试验应为恒定应力加速退化试验，
恒定应力加速退化试验为工程上最常见最便利开展的加速试验类型，若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。
3.根据权利要求1所述的一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验方法，其特征在于：在步骤1所述的加速贮存试验中，在参试样品量的设置上，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。
4.根据权利要求1所述的一种产品在不同试验应力水平下的退化数据一致性检验方法，其特征在于：在步骤1所述的分别采集自然贮存退化数据和加速贮存退化数据，要求(1)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；(2)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。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111721692B (zh) * 2020-06-05 2021-04-20 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） 模拟热带海洋遮蔽环境的涂层加速试验及等效评估方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542101A (zh) * 2011-12-19 2012-07-04 北京工业大学 一种快速判别温度应力加速实验失效机理一致性的方法
CN104182635A (zh) * 2014-08-22 2014-12-03 北京电子工程总体研究所 一种弹上密封件的加速贮存试验方法
CN105468907A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 北京航空航天大学 一种加速退化数据有效性检验及模型选择方法
CN106570281A (zh) * 2016-11-08 2017-04-19 上海无线电设备研究所 基于相似产品信息的小子样产品贝叶斯可靠性评估方法
CN108446523A (zh) * 2018-05-11 2018-08-24 北京航天自动控制研究所 一种电子整机贮存寿命评估与预测方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10614146B2 (en) * 2015-12-17 2020-04-07 Siemens Aktiengesellschaft Adaptive demand response method using batteries with commercial buildings for grid stability and sustainable growth

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102542101A (zh) * 2011-12-19 2012-07-04 北京工业大学 一种快速判别温度应力加速实验失效机理一致性的方法
CN104182635A (zh) * 2014-08-22 2014-12-03 北京电子工程总体研究所 一种弹上密封件的加速贮存试验方法
CN105468907A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 北京航空航天大学 一种加速退化数据有效性检验及模型选择方法
CN106570281A (zh) * 2016-11-08 2017-04-19 上海无线电设备研究所 基于相似产品信息的小子样产品贝叶斯可靠性评估方法
CN108446523A (zh) * 2018-05-11 2018-08-24 北京航天自动控制研究所 一种电子整机贮存寿命评估与预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于加速系数不变原则的失效机理一致性判别;奚文骏 等;《北京航空航天大学学报》;20151231;第2198-2204页 *
基于秩相关系数的加速贮存退化失效机理一致性检验;冯静;《航空动力学报》;20111130;第2439-2444页 *

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