CN114492004A - 有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质 - Google Patents

有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN114492004A CN202210044821.XA CN202210044821A CN114492004A CN 114492004 A CN114492004 A CN 114492004A CN 202210044821 A CN202210044821 A CN 202210044821A CN 114492004 A CN114492004 A CN 114492004A
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Abstract

本发明属于可靠性评估技术领域，针对多应力下成败型产品的可靠性评估问题，本发明提出一种有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质，在成败型产品试验或使用过程中有失效的情况下，通过构造成败型产品多应力非线性模型，再利用成败型产品的试验数据确定模型和估计模型参数，进一步评估成败型产品的可靠度。本发明的计算步骤清晰，并解决了现有成败型可靠性评估方法没有考虑多应力的问题。

Description

有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及可靠性评估领域，尤其是一种有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质。
背景技术
可靠性是指产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。可靠性是产品的固有属性，反映了产品的通用质量特性，因此产品的可靠性研究非常重要，产品的可靠性评估是其中的基础内容。
成败型产品工作一次后就无法再次使用，例如导弹、炸药等。因此，对成败型产品，通常只需记录其是否能够正常工作。由于成败型产品是否能正常工作是随机的，故假定多个成败型产品能正常工作的个数服从二项分布，并采用可靠度这个指标评估成败型产品的可靠性。假定共有n个相同的成败型产品，其中r个成败型产品能正常工作，可得该产品的可靠度评估结果为
Figure BDA0003471710620000011
而事实上，在成败型产品的试验或使用过程中，其任务剖面会涉及到不同的工作环境，从而会包含不同的工作应力，例如导弹在飞行过程中会涉及到不同的温度、湿度、海况和风向等应力。显然，不同的工作环境所带来的多种应力会对成败型产品的工作产生影响。从统计理论的角度来看，多应力组合下的成败型产品已不再属于同一总体。但现有的成败型产品可靠性评估方法没有考虑这种影响，仍然将多应力组合下的成败型产品视为同一总体，并直接汇总试验结果后按照式(1)得到可靠度的评估结果。
由此可知，针对多应力下成败型产品的可靠性评估问题，现有技术没有考虑多应力的影响，造成评估结果偏差较大，因而现有技术存在一定的缺陷。
发明内容
针对多应力下成败型产品的可靠性评估问题，本发明提出一种有失效时成败型产品可靠性评估方法、装置、设备及介质。由于现有技术没有考虑到多应力的影响，本发明在成败型产品试验或使用过程中有失效的情况下，通过构造成败型产品多应力非线性模型，再利用成败型产品的试验数据确定模型和估计模型参数，进一步评估成败型产品的可靠度，从而提出了有失效时成败型产品多应力非线性建模和可靠性评估方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
有失效时成败型产品可靠性评估方法，包括：
获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力xl的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure BDA0003471710620000021
在试验有失效数据时，要求
Figure BDA0003471710620000022
给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure BDA0003471710620000023
Figure BDA0003471710620000024
在应力函数库中选择；
设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变，构建成败型产品的多应力非线性模型；
Figure BDA0003471710620000031
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure BDA0003471710620000032
Figure BDA0003471710620000033
分别为待确定的第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数；
利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到成败型产品的似然函数；
对所述似然函数取对数，得到对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型；
通过改变所述多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数；
根据所确定的成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值；
基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
本发明所述应力函数库中应力函数的形式不限，本领域技术人员可以根据实际情况进行选择和给定。在本发明一优选实施方式中，所述应力函数库中的应力函数包括：
Figure BDA0003471710620000034
Figure BDA0003471710620000035
在应力函数库中选择多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，获得所有不同类型应力所对应的应力函数的组合，将各应力函数组合对应地代入到对数似然函数中进行求解，得到各应力函数组合对应的对数似然函数的数值、形状参数m的估计值以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。选出令对数似然函数最大所对应的应力函数组合，并选取令对数似然函数最大所对应的应力函数组合所对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值作为最终的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。
本发明可以广泛适应于评估各种成败型产品的可靠性，成败型产品包括但不限于导弹、炸药。成败型产品在试验或使用过程中涉及到应力类型有其自身所处的工作环境决定，如温度、压力、湿度、风速、风向等等。
另一方面，本发明提供一种有失效时成败型产品可靠性评估装置，包括：
第一模块，用于获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure BDA0003471710620000041
在试验有失效数据时，要求
Figure BDA0003471710620000042
第二模块，用于给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure BDA0003471710620000043
Figure BDA0003471710620000044
在应力函数库中选择；
第三模块，用于设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变，构建成败型产品的多应力非线性模型；
Figure BDA0003471710620000051
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure BDA0003471710620000052
Figure BDA0003471710620000053
分别为待确定的第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数；
第四模块，用于利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到成败型产品的似然函数；
第五模块，用于对所述似然函数取对数，得到对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型；
第六模块，用于通过改变所述多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数；
第七模块，用于根据所确定的成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值；
第八模块，用于基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
另一方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现所述有失效时成败型产品可靠性评估方法中的步骤。
再一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现所述有失效时成败型产品可靠性评估方法中的步骤。
本发明能够产生的技术效果是：
本发明通过构建成败型产品的多应力非线性模型，再利用试验数据确定多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数的组合形式及其模型参数，最后对成败型产品的可靠度进行评估。本发明的计算步骤清晰，并解决了现有成败型可靠性评估方法没有考虑多应力的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明一实施例的流程图；
图2为本发明一实施例得到的可靠度曲线图；
图3为本发明一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将以附图及详细叙述清楚说明本发明所揭示内容的精神，任何所属技术领域技术人员在了解本发明内容的实施例后，当可由本发明内容所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本发明内容的精神与范围。本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
本发明一实施例中，提供一种有失效时成败型产品可靠性评估方法，包括：
(1)获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力xl的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure BDA0003471710620000071
在试验有失效数据时，要求
Figure BDA0003471710620000072
(2)给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure BDA0003471710620000073
Figure BDA0003471710620000074
在应力函数库中随机选择。
(3)设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变。基于不同类型应力对应的应力函数，构建应力组合Xi下成败型产品的多应力非线性模型；
Figure BDA0003471710620000075
其中，ηi为应力组合Xi下成败型产品的工作时间的尺度参数；a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure BDA0003471710620000076
分别为x1＝x1i、x2＝x2i、x3＝x3i、…、xd＝xdi时应力函数
Figure BDA0003471710620000077
的取值。
(4)利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到应力组合Xi下成败型产品的似然函数；
(5)对应力组合Xi下成败型产品的似然函数取对数，得到应力组合Xi下成败型产品的对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型。
(6)通过改变应力组合Xi下成败型产品的多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到应力组合Xi下成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定应力组合Xi下成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数。
(7)根据所确定的应力组合Xi下成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi对应的尺度参数的估计值；
(8)基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
本发明可以广泛适应于评估各种成败型产品的可靠性，成败型产品包括但不限于导弹、炸药。成败型产品在试验或使用过程中涉及到应力类型有其自身所处的工作环境决定，如温度、压力、湿度、风速、风向等等。本发明所述应力函数库中应力函数的形式不限，本领域技术人员可以根据实际情况进行选择和给定。
在本发明一优选实施例中，所述应力函数库中的应力函数包括6种应力函数形式，分别为：
Figure BDA0003471710620000081
Figure BDA0003471710620000082
多应力非线性模型中各类型应力所对应的应力函数可以是应力函数库中任一种应力函数形式。
本发明考虑多应力环境会对成败型产品的运行时间产生影响，并假定在不同应力组合下成败型产品运行时间的形状参数m不变，只有尺度参数η会变，构造多应力非线性模型为：
Figure BDA0003471710620000091
即
Figure BDA0003471710620000092
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure BDA0003471710620000093
Figure BDA0003471710620000094
分别为第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数。第l种类型应力xl所对应的应力函数
Figure BDA0003471710620000095
可以是应力函数库中任一种应力函数形式，需根据具体产品和实际数据进行确定。例如对某型成败型产品，存在3种类型应力，则其多应力非线性模型可以为：
lnη＝a0+a1x1+a2 exp(x2)+a3 lnx3
如果多应力非线性模型中的应力函数
Figure BDA0003471710620000096
都取表1中的编号为1的应力函数形式，那么表明不同类型应力对成败型产品的工作时间没有影响。
表1.应力函数库中包含的应力函数形式
Figure BDA0003471710620000097
本发明步骤(4)中，所述似然函数为：
Figure BDA0003471710620000098
其中：
Figure BDA0003471710620000099
Figure BDA0003471710620000101
似然函数包含未知的形状参数m、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad和函数形式
Figure BDA0003471710620000102
为便于求解，将似然函数取对数可得:
Figure BDA0003471710620000103
根据极大似然法构造以下无约束优化模型：
Figure BDA0003471710620000104
本发明步骤(6)中，在应力函数库中选择多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，获得所有不同类型应力所对应的应力函数的组合，将各应力函数组合对应的代入到对数似然函数中进行求解，得到各应力函数组合对应的对数似然函数的数值、形状参数m的估计值以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。选出令对数似然函数最大所对应的应力函数组合，并选取令对数似然函数最大所对应的应力函数组合所对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值作为最终的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。
在本发明一实施例步骤(6)中，应力函数库中包括表1所示的6种应力函数形式。因此对于涉及到d种不同类型的应力的成败型产品，其多应力非线性模型中的应力函数组合方式有6d种，将各应力函数组合对应的代入到对数似然函数中进行求解，得到各应力函数组合对应的对数似然函数的数值、形状参数m的估计值以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。选出令对数似然函数最大所对应的应力函数组合，并选取令对数似然函数最大所对应的应力函数组合所对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值作为最终的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。
应力组合Xi对应的尺度参数的估计值
Figure BDA0003471710620000111
为：
Figure BDA0003471710620000112
将形状参数m的估计值以及应力组合Xi对应的尺度参数的估计值代入下式，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值：
Figure BDA0003471710620000113
下面提供一具体应用实例对本发明提供方法进行检验。
电爆炸丝是一种成败型产品，本实例假定电爆炸丝工作时会涉及到温度和压力共2种不同的应力即d＝2，对该产品的试验设置2种不同的应力组合即k＝2，获取2种不同的应力组合下电爆炸丝的试验数据如表2所示。
表2.试验数据(时间单位：秒)
Figure BDA0003471710620000121
本实施例给定的应力函数库中的应力函数的数目以及形式如表1所示。
接下来，构建电爆炸丝的多应力非线性模型
Figure BDA0003471710620000122
其中x1和x2分别代表温度和压力这2种应力，模型参数a0，a1，a2和两种应力对应的应力函数形式
Figure BDA0003471710620000123
待确定。
将表2中两种应力组合下的电爆炸丝的试验数据代入上述多应力非线性模型，分别得到两种不同应力组合下电爆炸丝的多应力非线性模型。
采用上述任一实施例中相同的方法得到似然函数、对数似然函数以及无约束优化模型，在此不再赘述。
假定电爆炸丝的多应力非线性模型中应力函数
Figure BDA0003471710620000124
的形式都取表1中的第一种函数，从而给定电爆炸丝的多应力非线性模型为lnη＝a0+a1+a2，将其代入对数似然函数中，求解无约束优化模型后得到形状参数m的估计值为1.8431，模型参数a0、a1、a2的估计值分别为5.3234、1.3234、2.3234，同时求解到的对数似然函数的数值为-97.8090。不断改变电爆炸丝的多应力非线性模型中应力函数
Figure BDA0003471710620000131
的形式组合，本实施例中爆炸丝的多应力非线性模型中的应力函数组合方式有62＝36种。重复上述过程，求得各种应力函数组合方式相应的形状参数m的估计值，模型参数a0、a1、a2的估计值以及对数似然函数的数值的数值，所得结果如表3所示。从中易知，当应力函数
Figure BDA0003471710620000132
都取表1中第四种函数形式时，所对应的对数似然函数(即本发明的目标函数)的数值最大。从而可确定形状参数m的估计值为5.3360，有：
Figure BDA0003471710620000133
其中
Figure BDA0003471710620000134
表3.模型形式和参数的求解结果
Figure BDA0003471710620000135
Figure BDA0003471710620000141
最后，评估电爆炸丝的可靠度。设定电爆炸丝的温度和压力这2种应力为表2中的组合1时，在工作时间1000小时至2000小时下，根据
Figure BDA0003471710620000142
可得电爆炸丝的可靠度，评估结果如图2所示。
表2中的数据是在设定式为
Figure BDA0003471710620000143
所得的仿真数据，故利用本发明所得结果与实际高度一致。另外，如果按照现有的成败型产品可靠度评估方法，根据式分析表2中数据只能给出电爆炸丝的可靠度评估结果为0.5，因而现有方法没有考虑到多种应力影响，所得结果是固定值，因而是不合理的。
通过以上本发明所提出的有失效时成败型产品多应力非线性建模和可靠性评估方法，首先构造成败型产品多应力非线性模型，其次根据试验数据确定多应力非线性模型及其参数，最后评估成败型产品的可靠度。通过实例检验，本发明所提出的方法，步骤简单清晰，且解决了现有方法没有考虑多应力所造成的评估结果不合理的问题。
本发明一实施例中提供一种有失效时成败型产品可靠性评估装置，包括：
第一模块，用于获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力xl的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure BDA0003471710620000151
在试验有失效数据时，要求
Figure BDA0003471710620000152
第二模块，用于给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure BDA0003471710620000153
Figure BDA0003471710620000154
在应力函数库中选择；
第三模块，用于设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变，构建成败型产品的多应力非线性模型；
Figure BDA0003471710620000155
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure BDA0003471710620000156
Figure BDA0003471710620000157
分别为待确定的第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数；
第四模块，用于利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到成败型产品的似然函数；
第五模块，用于对所述似然函数取对数，得到对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型；
第六模块，用于通过改变所述多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数；
第七模块，用于根据所确定的成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值；
第八模块，用于基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
上述各模块功能的实现方法，可以采用前述各实施例中相同的方法实现，在此不再赘述。
在本一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储样本数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现上述有失效时成败型产品可靠性评估方法的步骤。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中有失效时成败型产品可靠性评估方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述仅为本发明的优选的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.有失效时成败型产品可靠性评估方法，其特征在于，包括：
获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力xl的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure FDA0003471710610000011
在试验有失效数据时，要求
Figure FDA0003471710610000012
给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure FDA0003471710610000013
Figure FDA0003471710610000014
在应力函数库中选择；
设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变，构建成败型产品的多应力非线性模型；
Figure FDA0003471710610000015
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure FDA0003471710610000016
Figure FDA0003471710610000017
分别为待确定的第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数；
利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到成败型产品的似然函数；
对所述似然函数取对数，得到对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型；
通过改变所述多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数；
根据所确定的成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值；
基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
2.根据权利要求1所述有失效时成败型产品可靠性评估方法，其特征在于，所述似然函数为：
Figure FDA0003471710610000021
其中：
Figure FDA0003471710610000022
Figure FDA0003471710610000023
3.根据权利要求1或2所述有失效时成败型产品可靠性评估方法，其特征在于，应力函数库中的应力函数包括：
Figure FDA0003471710610000024
Figure FDA0003471710610000025
4.根据权利要求3所述有失效时成败型产品可靠性评估方法，其特征在于，在应力函数库中选择多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，获得所有不同类型应力所对应的应力函数的组合，将各应力函数组合对应地代入到对数似然函数中进行求解，得到各应力函数组合对应的对数似然函数的数值、形状参数m的估计值以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。选出令对数似然函数最大所对应的应力函数组合，并选取令对数似然函数最大所对应的应力函数组合所对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值作为最终的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。
5.根据权利要求1或2或4所述有失效时成败型产品可靠性评估方法，其特征在于，应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值为：
Figure FDA0003471710610000031
其中：
Figure FDA0003471710610000032
为应力组合Xi对应的尺度参数的估计值。
6.有失效时成败型产品可靠性评估装置，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取不同的应力组合下成败型产品的试验数据(Xi,tij,δij)，其中成败型产品在试验或使用过程中涉及到d种不同类型的应力，取n个成败型产品的样品投入试验，并设置了k组不同的应力组合Xi，Xi＝[x1i,x2i,...,xdi]，xli代表应力组合Xi中的第l种类型应力xl的取值，l＝1,2,...,d，i＝1,2,...,k；在应力组合Xi下投入ni个样品进行试验，收集到每个样品的工作时间tij及其是否成功工作的标志变量δij，j＝1,2,...,ni，δij＝1代表样品成功工作，反之令其为0，
Figure FDA0003471710610000033
在试验有失效数据时，要求
Figure FDA0003471710610000034
第二模块，用于给定成败型产品的应力函数库，应力函数库中包括多种应力函数，待确定的第1、2、3...、d种类型应力xl所对应的应力函数
Figure FDA0003471710610000035
Figure FDA0003471710610000036
在应力函数库中选择；
第三模块，用于设成败型产品的工作时间服从威布尔分布，且不同应力组合下成败型产品的工作时间的形状参数m不变，而尺度参数η会变，构建成败型产品的多应力非线性模型；
Figure FDA0003471710610000041
其中，a0、a1、a2、a3、…、ad为待确定的模型参数；
Figure FDA0003471710610000042
Figure FDA0003471710610000043
分别为待确定的第1、2、3、…、d种类型应力所选择的应力函数；
第四模块，用于利用成败型产品的试验数据，基于所述多应力非线性模型以及成败型产品的工作时间对应的概率密度函数以及可靠度函数，得到成败型产品的似然函数；
第五模块，用于对所述似然函数取对数，得到对数似然函数，将要求所述对数似然函数最大作为无约束优化模型；
第六模块，用于通过改变所述多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，求解无约束优化模型，得到成败型产品对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，并确定成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数；
第七模块，用于根据所确定的成败型产品的多应力非线性模型中各种类型应力最终所对应的应力函数以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值，得到应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值；
第八模块，用于基于形状参数m的估计值以及应力组合Xi下成败型产品对应的尺度参数的估计值，得到应力组合Xi下的成败型产品工作时间t处的可靠度评估值。
7.根据权利要求6所述有失效时成败型产品可靠性评估装置，其特征在于，所述第二模块中应力函数库中的应力函数包括：
Figure FDA0003471710610000051
Figure FDA0003471710610000052
8.根据权利要求6或7所述有失效时成败型产品可靠性评估装置，其特征在于，所述第六模块，通过在应力函数库中选择多应力非线性模型中不同类型应力所对应的应力函数，获得所有不同类型应力所对应的应力函数的组合，将各应力函数组合对应的代入到对数似然函数中进行求解，得到各应力函数组合对应的对数似然函数的数值、形状参数m的估计值以及模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。选出令对数似然函数最大所对应的应力函数组合，并选取令对数似然函数最大所对应的应力函数组合所对应的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值作为最终的形状参数m的估计值、模型参数a0、a1、a2、a3、…、ad的估计值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行计算机程序时实现权利要求1或2或4所述有失效时成败型产品可靠性评估方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：计算机程序被处理器执行时实现权利要求1或2或4所述有失效时成败型产品可靠性评估方法中的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115114776A (zh) * 2022-06-23 2022-09-27 中国人民解放军国防科技大学 威布尔型有失效数据折算成败型可靠性数据的方法和装置

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