基于不确定油液光谱数据的综合传动装置剩余寿命预测

原子发射光谱分析得到的磨损微粒元素浓度是综合传动装置性能劣化评估和剩余寿命预测的重要监测指标。由于系统随机劣化过程和光谱测量误差的影响,油液光谱数据中不可避免包含系统劣化随机性和光谱测量不确定性。然而,现有基于油液光谱数据的剩余寿命预测研究中,没有考虑劣化过程的随机性和测量的不确定性对剩余寿命预测的影响。因此,针对综合传动装置劣化随机性和油液光谱数据测量不确定性对寿命预测的影响,提出一种考虑系统随机劣化和数据不确定测量的综合传动装置劣化过程建模方法。基于随机过程首中时间的概念,定义了综合传动装置的剩余寿命;基于Wiener随机过程,建立了考虑系统随机劣化和不确定测量数据的综合传动装置劣化模型,利用极大似然估计方法,估计了劣化过程模型的参数;利用卡尔曼滤波技术,实现了综合传动装置劣化状态的实时估计与更新,进一步得到了考虑系统劣化随机性和光谱数据测量不确定性的剩余寿命分布。研究结果表明,提出的劣化建模方法能够准确估计装置的运行状态,避免了采用条件维护时间对装置进行维护与保养的局限性;综合传动装置的维护时间预测值比条件维护时间延长了193 Mh（113.5%）;考虑光谱数据测量不确定性的剩余寿命预测方法优于不考虑测量不确定性的方法。     

基于性能退化数据的超辐射发光二极管可靠性评估研究

作为光纤陀螺仪中的关键元件与薄弱环节,超辐射发光二极管(SLD)的可靠性在很大程度上决定了光纤陀螺仪的可靠性。针对其长寿命特点,研究了基于性能退化数据的可靠性评估方法。在对SLD失效机理分析的基础上,提出用正态-沣泊松复合随机过程模型对产品在环境应力作用下的退化特性进行建模,基于所得模型,由SLD的性能退化信息估计模型中的参数进而评估得到SLD可靠性指标。克服了传统可靠性分析方法依赖寿命数据的缺点,能够在没有寿命数据的情况下评估得到SLD的可靠性指标,从而节约大量的试验经费和时间。     

基于油液光谱数据的离合器剩余寿命随机过程预测

基于油液光谱数据的湿式离合器剩余寿命预测对于综合传动装置的状态监测及可靠性具有显著影响。针对油液光谱数据随机性较高以及现有方法的性能指标单一且误差偏大的问题,利用二元Wiener过程的预测实时性和准确的优点,开展离合器剩余寿命预测研究。首先,结合湿式离合器寿命试验,通过对全寿命周期光谱数据的补换油修正处理,提取出离合器剩余寿命预测的指示元素Cu和Pb及失效阈值;其次,通过Matlab Copula函数分析指示元素的相关关系特性,由此推导出剩余寿命的关联函数;再次,根据Inverse Gaussian原理,建立上述两种指示元素的一元、二元wiener过程的性能退化数学模型;最后,利用极大似然估计法进行参数估计,并采用一元、二元性能退化数学模型分别对被试离合器的剩余寿命开展了随机过程预测研究。通过预测结果与试验结果的对比,在150～240 h范围内,二元wiener过程剩余寿命预测的偏差为6%～22%;相较一元wiener过程,剩余寿命预测的准确率提升9%以上。研究结果表明,二元wiener过程模型及其预测方法用于湿式离合器的剩余寿命预测,具有预测实时性强且预测精度高的优点。同时,该方法可推广到设备状态在线监测及剩余寿命预测等相关领域。     

光电产品的新型寿命预测模型及其应用

大多数现有的寿命预测模型在处理光电产品实验数据时存在耗时长、精度低等问题。为了短时间内准确地预测光电产品的寿命,利用两参数威布尔函数拟合多组应力下的亮度衰减数据获得加速寿命,通过拟合优度检验参数确定Power函数来外推常规寿命,从而构建了一种新型的光电产品寿命预测模型:加速寿命外推模型(ALEM)。将该模型应用于真空荧光显示屏(VFD)寿命的快速预测,开展了4组恒定应力加速退化实验,实现了模型精度的评价。结果表明,设计的VFD加速退化实验方案正确可行,采集的实验数据客观地反映了VFD亮度衰减特性;ALEM准确地描述了加速应力下亮度的变化轨迹,很好地揭示了应力随寿命变化的规律,无需开展常规寿命实验便可精确地外推出产品的寿命,为现代光电产品的寿命评估开辟了一种新的方法和途径。     

基于贝叶斯的智能电能表可靠性评估方法

针对具有高可靠、长寿命特点的智能电能表,应用加速退化试验方法进行可靠性评估是一种有效的方法。开展加速退化试验过程中,在高加速应力激发下,一方面可观测到智能电能表的性能退化,也可能出现智能电能表的整表失效。如何融合智能电能表加速寿命试验过程中的整表失效数据、性能退化数据转化得到的伪寿命数据,从而进行智能电能表的综合可靠性评估,是智能电能表可靠性评估急需解决的问题。本文研究提出基于贝叶斯方法的智能电能表可靠性评估方法,给出融合智能电能表的整表失效数据、伪寿命数据的数据处理方法及计算模型,探讨了伪失效数据计算方法、整表失效数据与伪失效寿命数据相容性检验方法等。     

基于油液光谱Wiener过程的综合传动装置失效预测

原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法。作为一种非直接测量方法,油液光谱数据是车辆综合传动装置可靠性评估中的系统性能劣化的重要监测指标,可用于系统失效评估与剩余寿命预测。针对油液光谱数据这类型的一元劣化失效,随机过程尤其是Wiener过程模型具有良好的计算分析性质,在基于性能劣化的可靠性分析中应用日趋广泛。通过对车辆综合传动装置运行中的实时采样,共取得50个油液光谱样本。采用其中三种指示元素的线性回归方程来计算综合传动装置运行中每个瞬时的特征值与均值。基于正漂移Wiener过程,建立了综合传动装置的劣化失效预测模型,并基于R语言环境进行了随机微分方程的仿真与求解。得到了油液光谱中的Fe,Cu和Mo元素含量增长趋势的预测结果以及三种指示元素各自的首中时间。经比较,劣化失效周期的预测值较之条件维护时间延长了27 Mh(15.9%)。维护时间的延长,能够有效的减少全寿命周期内的维护次数,并最终降低维护成本。研究结果表明,该方法适用于综合传动装置的磨损与失效预测、全寿命周期费用与维护计划的优化。同时,也可推广至其他复杂机械系统的失效预测与评价等相关领域。     

基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter, PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。     

综合多种信息的金属化膜电容器可靠性评估

 金属化膜电容器是惯性约束聚变激光装置能源系统最重要的元器件之一,其可靠性水平对整个装置的可靠性和运行维护费用有着重要的影响。在分析金属化膜电容器失效机理的基础上,采用Wiener过程对其性能退化过程进行建模,得到了其寿命分布。在此基础上,提出了一种综合性能退化数据和寿命数据的可靠性评估方法。给出了一种评估精度的分析方法,对综合评估方法和基于性能退化数据评估方法的精度进行了分析,结果表明,综合评估方法的评估精度高于基于性能退化数据的评估方法的评估精度。     

基于状态指标的更新决策方法研究

针对设备在实际运行和执行任务时经常涉及到维修、更新报废等管理活动缺乏定量模型支撑的问题,提出了利用典型部件的预测寿命和非典型部件的历史寿命对设备系统级的健康状态进行综合评估的方法,建立了一种以状态指标为决策序列的动态规划更新决策方法。该方法能综合考虑维修费用和更新费用,确定最优更新决策,降低保障费用,有效的提高了设备的经济效益。最后经过案例分析证明了该方法的有效性,对于提高设备的保障能力和经济效益提供了理论支撑和方法指导。     

湍流大气光通信系统误码率分析与实验研究

自由空间光通信(FSO)系统的性能由于受大气湍流影响会产生剧烈波动。根据系统和大气参数评估系统差错性能的研究具有现实意义。以大气湍流信道和光电探测两个模型为基础,建立了FSO系统差错性能的数学仿真模型,提出了湍流条件下系统误码率计算公式。对仿真结果与弱湍流条件下获得的实验数据进行了比较,并依据此模型对光强起伏和背景噪声等因素的影响进行仿真。仿真结果表明,基于该模型的仿真结果与实验数据一致,光强起伏是引起系统性能波动的主要因素,最优判决阈值需根据实际大气条件进行调整。该模型可有效评估湍流条件下FSO系统性能,并为相关理论研究提供参考。     

基于超结构光纤光栅的全光编解码性能分析

分析了光码分多址(OCDMA)系统中超结构光纤光栅(SSFBG)编解码器的相关特性, 考虑了输入脉冲宽度、SSFBG编解码光栅之间的波长偏移以及光栅的折射率调制振幅对全光编解码性能的影响。结果表明, 随着输入脉冲宽度和编解码光栅之间的波长偏移量的增加, 自相关峰值旁瓣比和自互相关峰值比下降, 即编解码性能出现下降; 编解码器的插入损耗和相关性能间存在矛盾, 需要折中考虑SSFBG折射率调制振幅的选取。建立了基于SSFBG编解码器的时域相位编码OCDMA系统的数学模型, 考虑了差拍噪声、多址干扰、接收机噪声以及接收机的带宽限制对系统性能的影响, 采用全光阈值技术和turbo编码来提高相干扩时OCDMA的系统性能。     

Acceleration transforms and statistical kinetic models

For a restricted class of problems a mathematical model of microscopic degradation processes, statistical kinetics, is developed and linked throughacceleration transforms to the information which can be obtained from a system in which the only observable sign of degradation is sudden and catastrophic failure. The acceleration transforms were developed in accelerated life testing applications as a tool for extrapolating from the observable results of an accelerated life test to the dynamics of the underlying degradation processes. A particular concern of a physicist attempting to interpreted the results of an analysis based on acceleration transforms is determining the physical species involved in the degradation process. These species may be (a) relatively abundant or (b) relatively rare. The main results of this paper are a theorem showing that for an important subclass of statistical kinetic models, acceleration transforms cannot be used to distinguish between cases a and b, and an example showing that in some cases falling outside the restrictions of the theorem, cases a and b can be distinguished by their acceleration transforms.     

自愈式金属化膜脉冲电容器耗损失效模型

 自愈式金属化膜脉冲电容器广泛应用于各类激光装置的能源系统中，它的可靠性直接影响到系统的可靠性与运行费用。在参考国外相关研究方法的基础上，分析了金属化膜脉冲电容器的失效机理，提出了一种新的耗损失效模型-Gauss Poisson模型，该模型将电容器的损耗分成自然损耗和突发损耗，与脉冲电容器传统的寿命分布模型Weibull模型相比具有预测更为精确的特点，而且基于该模型的寿命试验具有设计简单、时间较短、费用较低等优点，是一种较好的退化失效模型，应用前景较为广阔。     

基于退化数据和DBN算法的IGBT健康参数预测方法

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)等电子元器件被广泛用于运输和能源部门,其健康状态对于设备安全和有效至关重要;在对IGBT的结构和损伤机制分析基础上,结合NASA艾姆斯中心开展的IGBT加速退化试验,选择集电极-发射极关断峰值电压作为失效特征参数,提出了一种基于深度信念网络的预测模型对其进行分析和预测;以Levenberg-Marquardt(LM)算法模型作为对比,实验结果显示文章提出的三隐藏层DBN模型相比于LM模型有更好的预测性能和更高的预测精度。     

基于高储能密度电容退化数据的可靠性评估

 根据强激光能源模块高储能密度电容器在工作过程中，受到连续冲击而使退化失效具有累积效应的特点，提出了利用产品运行过程中性能参数退化的信息，用复合Poisson过程对退化轨道建模并进行可靠性评估的方法。给出了模型参数的矩估计和电容器的平均退化量、可靠度、平均寿命等可靠性指标评估的Bootstrap仿真过程。并通过实例说明了该评估方法在工程中的应用。基于电容退化信息的可靠性评估方法，可以在极少甚至没有寿命数据的情况下给出客观可信的评估结果，在理论和应用上都具有重要的价值。     

基于油液光谱分析的综合传动视情维护研究

综合传动装置磨损产生的金属颗粒在润滑油液中均匀混合,导致装置工作环境的恶化并最终导致装置磨损失效事故的发生。因此,实现综合传动装置磨损劣化状态的准确监测和视情维护策略的合理制定对提高装置的可靠性与可维护性具有重要意义。携带着磨损部位与磨损状态信息的油液光谱与综合传动装置寿命的相互关系反映了装置磨损劣化的分布特征,使实现基于油液光谱数据的装置劣化建模和维护决策成为可能。现有综合传动装置视情维护研究是通过油液光谱数据趋势分析结合经验阈值实现的,没有考虑维护成本、装备可用度等因素的影响。鉴于此,提出基于油液光谱数据的综合传动装置视情维护决策方法。首先,针对综合传动装置的历史故障油液光谱数据,考虑装备寿命与各劣化变量间的相互关系及各劣化变量对装备劣化的贡献程度,采用Weibull比例风险回归建立了装置的工作寿命模型。然后,针对综合传动装置训练演习和执行任务两种使用工况,分别以最少维护成本、最大可用度为目标建立了装置的维护决策模型。与传统的综合传动装置维护决策方法相比,该方法考虑了维护成本因素和装备可用度因素的影响,能够根据维护目标有效的制定装置最优维护时间,为装置的视情维护决策提供了一个客观的量化方法。最后,通过对Ch系列综合传动装置历史故障油液光谱数据的实例分析证明了该方法的有效性,它能够实现综合传动装置视情维护策略的合理制定,也为其他装备的视情维护决策提供了有益的参考。     

Performance of GPRML-AR system in perpendicular magnetic recording channel with thermal decay

The bit-error rate (BER) performance of the generalized partial response maximum likelihood with autoregressive (GPRML-AR) channel model system in perpendicular magnetic recording (PMR) channel with thermal decay is obtained. The 128/130(0,16/8) run-length-limited (RLL) code is used as a recording code. The GPR channel consists of the PR1 channel followed by the reduction circuit of predicted noise. The BER performance is evaluated by computer simulation using a thermal decay model. The model has been obtained by using an approximate equation that represents amplitude degradation of the reproducing waveform with elapsed time based on the experimental data for CoPtCr-SiO₂ PMR media. The Viterbi detector with an AR channel model is employed. Furthermore, long-term degradation of the required SNR to achieve a BER of 10⁻⁴ with elapsed time is obtained and the performance is compared with that of PR1ML system. The results show that the poorer the thermal stability of the medium becomes, the larger the SNR gain of the GPR1ML-AR system over the PR1ML system becomes. The SNR gain also increases with elapsed time.