一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置，该方法包括：S1、获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据退化数据确定待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型；S2、对待预测系统进行退化仿真，根据正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内待预测系统中各部件的仿真退化量；S3、若判断各部件的仿真退化量小于各部件对应的退化阈值，则获取待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度；S4、若判断总退化程度小于退化程度阈值，则仿真步进，返回S2直至待预测系统失效，获取待预测系统的预测寿命。本发明实施例适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测，提高了多部件系统寿命预测的准确性。

权利要求

1.一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，其特征在于，包括：S1、获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型，所述仿真参数数据包括所述待预测系统中各部件的退化阈值和所述待预测系统的退化程度阈值；

S2、对所述待预测系统进行退化仿真，根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量；

S3、若判断获知所述各部件的仿真退化量小于所述各部件对应的退化阈值，则获取所述待预测系统在所述当前仿真时间段内的总退化程度；

S4、若判断获知所述总退化程度小于所述退化程度阈值，则仿真步进，返回S2，直至所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命；

其中，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型，包括：获取所述待预测系统未受到冲击时所述各部件的试验正常退化量，根据所述试验正常退化量进行曲线拟合；

根据所述曲线拟合结果，获取所述各部件的正常退化函数，根据所述试验正常退化量，利用矩估计法，获取所述各部件的正常退化函数的参数，获得所述各部件的正常退化模型；

其中，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的冲击退化模型，包括：获取所述待预测系统受到冲击时所述各部件的试验冲击退化量；

预设所述冲击退化模型符合正态分布，根据所述试验冲击退化量，利用所述矩估计法，获取所述待预测系统各部件的试验冲击退化量的均值和方差，获得所述各部件的冲击退化模型；

其中，所述根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量，包括：根据所述冲击时间间隔和所述仿真时间步长，判断仿真冲击时刻是否落在所述当前仿真时间段内；

若所述冲击时刻落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，根据所述冲击退化模型获取所述各部件的仿真冲击退化量，将所述仿真正常退化量和所述仿真冲击退化量之和作为所述各部件的仿真退化量；

若所述冲击时刻未落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，并将所述仿真正常退化量作为所述各部件的仿真退化量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若判断获知至少一个所述各部件的退化量大于所述各部件对应的退化阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若判断获知所述总退化程度大于所述退化程度阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真参数数据还包括所述待预测系统中各部件对应的权重，相应地，所述获取所述待预测系统的总退化程度，包括：根据所述各部件的仿真退化量，获取所述各部件的退化程度；

根据所述各部件的退化程度和所述各部件对应的权重，将所述各部件的退化程度的加权之和作为所述待预测系统的总退化程度。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待预测系统进行退化仿真，包括：根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长，每隔所述冲击时间间隔对所述待预测系统进行仿真冲击，根据所述仿真时间步长确定所述当前仿真时间段；

其中，所述根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长包括：获取所述待预测系统受到冲击时所述待预测系统受到的冲击总数，预设所述待预测系统的冲击时间间隔符合指数分布；

根据所述冲击总数，利用矩估计法，获取所述待预测系统冲击时间间隔符合指数分布的指数分布参数，获得所述待预测系统的冲击时间间隔模型；

根据所述冲击时间间隔模型确定所述冲击时间间隔；

获取所述各部件正常退化下达到所述各部件对应的退化阈值的退化时间，根据所述退化时间和所述冲击时间间隔，确定所述仿真时间步长。

6.一种非累积冲击下多部件系统寿命预测装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及

与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

7.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

说明书

一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置

技术领域

[0001] 本发明实施例涉及可靠性技术领域，具体涉及一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置。

背景技术

[0002] 随着科技的进步和设计水平的大幅提高，高可靠长寿命部件开始应用于各个领域，但对于这些高可靠性长寿命部件来说，由于部件的高可靠性以及长寿命性，很难预估其寿命，这一难题给军工行业，航空航天行业带来很大麻烦。不只是军工企业，在很多工商企业也存在着部件寿命难以预测的难题，获取高可靠性部件的寿命对很多领域都存在巨大意义。因此，如何对部件寿命进行估计和预测便成为一个重要的研究内容。

[0003] 最初部件寿命预测的方法一般都是寿命试验，取得一定样本进行寿命试验，记录各个样本的失效时间，通过数学方法对收集的失效时间分析，预测产品寿命，但是随着可靠性的提高，部件的失效时间难以收集，因此，基于寿命试验的寿命预测方法不再适用。后来，有人提出加速寿命试验，通过加大试验应力，缩短部件失效时间，该方法针对一般的部件没有问题，但对于一些可靠性很高的部件仍然然存在难以收集失效时间的问题。由于表征部件性能的性能参数会随着使用时间的增加而出现逐渐退化，系统的失效可以看成是性能逐渐退化的结果。因此，现有技术中，人们尝试去研究这一性能退化过程，在研究性能退化预测寿命方面，有关人员提出了利用非线性回归，神经网络或者最小二乘向量的方法研究产品性能退化过程。但这些研究中，需要同时得到历史数据和实时数据，所需数据量较大且忽略了系统退化是一个物理过程，这些方法对于高可靠性长寿命部件的寿命预测都不再适用，影响多部件系统寿命预测的准确性。

[0004] 因此，如何提出一种方案，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测，提高多部件系统寿命预测的准确性，成为亟待解决的问题。

发明内容

[0005] 针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置。

[0006] 一方面，本发明实施例提供了一种非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，包括：

[0007] S1、获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型，所述仿真参数数据包括所述待预测系统中各部件的退化阈值和所述待预测系统的退化程度阈值；

[0008] S2、对所述待预测系统进行退化仿真，根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量；

[0009] S3、若判断获知所述各部件的仿真退化量小于所述各部件对应的退化阈值，则获取所述待预测系统在所述当前仿真时间段内的总退化程度；

[0010] S4、若判断获知所述总退化程度小于所述退化程度阈值，则仿真步进，返回S2，直至所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0011] 进一步地，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型，包括：

[0012] 获取所述待预测系统未受到冲击时所述各部件的试验正常退化量，根据所述试验正常退化量进行曲线拟合；

[0013] 根据所述曲线拟合结果，获取所述各部件的正常退化函数，根据所述试验正常退化量，利用矩估计法，获取所述各部件的正常退化函数的参数，获得所述各部件的正常退化模型。

[0014] 进一步地，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的冲击退化模型，包括：

[0015] 获取所述待预测系统受到冲击时所述各部件的试验冲击退化量，[0016] 预设所述冲击退化模型符合正态分布，根据所述试验冲击退化量，利用所述矩估计法，获取所述待预测系统各部件的试验冲击退化量的均值和方差，获得所述各部件的冲击退化模型。

[0017] 进一步地，所述方法还包括：

[0018] 若判断获知至少一个所述各部件的退化量大于所述各部件对应的退化阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0019] 进一步地，所述方法还包括：

[0020] 若判断获知所述总退化程度大于所述退化程度阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0021] 进一步地，所述仿真参数数据还包括所述待预测系统中各部件对应的权重，相应地，所述获取所述待预测系统的总退化程度，包括：

[0022] 根据所述各部件的仿真退化量，获取所述各部件的退化程度；

[0023] 根据所述各部件的退化程度和所述各部件对应的权重，将所述各部件的退化程度的加权之和作为所述待预测系统的总退化程度。

[0024] 进一步地，所述对所述待预测系统进行退化仿真，包括：

[0025] 根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长，每隔所述冲击时间间隔对所述待预测系统进行仿真冲击，根据所述仿真时间步长确定所述当前仿真时间段；

[0026] 其中，所述根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长包括：

[0027] 获取所述待预测系统受到冲击时所述待预测系统受到的冲击总数，预设所述待预测系统的冲击时间间隔符合指数分布；

[0028] 根据所述冲击总数，利用矩估计法，获取所述待预测系统冲击时间间隔符合指数分布的指数分布参数，获得所述待预测系统的冲击时间间隔模型；

[0029] 根据所述冲击时间间隔模型确定所述冲击时间间隔；

[0030] 获取所述各部件正常退化下达到所述各部件对应的退化阈值的退化时间，根据所述退化时间和所述冲击时间间隔，确定所述仿真时间步长。

[0031] 进一步地，所述根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量，包括：

[0032] 根据所述冲击时间间隔和所述仿真时间步长，判断仿真冲击时刻是否落在所述当前仿真时间段内；

[0033] 若所述冲击时刻落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，根据所述冲击退化模型获取所述各部件的仿真冲击退化量，将所述仿真正常退化量和所述仿真冲击退化量之和作为所述各部件的仿真退化量；

[0034] 若所述冲击时刻未落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，并将所述仿真正常退化量作为所述各部件的仿真退化量。

[0035] 另一方面，本发明实施例提供一种非累积冲击下多部件系统寿命预测装置，包括至少一个处理器；以及

[0036] 与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

[0037] 所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行上述非累积冲击下多部件系统寿命预测方法。

[0038] 在一方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述非累积冲击下多部件系统寿命预测方法。

[0039] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法及装置，根据待预测系统的退化数据，建立待预测系统的正常退化模型和冲击退化模型，再对该待预测系统进行退化仿真，预测该待预测系统的预测寿命，提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

附图说明

[0040] 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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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获得其他的附图。

[0041] 图1为本发明实施例中非累积冲击下多部件系统寿命预测方法的流程示意图；

[0042] 图2为本发明实施例中又一非累积冲击下多部件系统寿命预测方法的流程示意图；

[0043] 图3为本发明实施例中部件1的退化轨迹累计示意图；

[0044] 图4为本发明实施例中部件2的退化轨迹累计示意图；

[0045] 图5为本发明实施例中部件3的退化轨迹累计示意图；

[0046] 图6为本发明实施例中机械系统的退化轨迹累计示意图；

[0047] 图7为本发明实施例中非累积冲击下多部件系统寿命预测装置的结构示意图。

具体实施方式

[0048] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0049] 图1为本发明实施例中非累积冲击下多部件系统寿命预测方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法包括：

[0050] S1、获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据和所述仿真参数数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型，所述仿真参数数据包括所述待预测系统中各部件的退化阈值和所述待预测系统的退化程度阈值；

[0051] 具体地，本发明实施例针对的是多部件的系统，获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，仿真参数数据可以包括待预测系统中各部件的退化阈值以及待预测系统的退化程度阈值，当然，根据需要退化数据还可以包括其他数据例如待预测系统的类型、部件的数量、强度等，本发明实施例不作具体限定。退化数据可以包括待预测系统中各个部件的在不同时间的退化量，当然还可以包括其他数据，本发明实施例不做具体限定。其中退化数据和仿真参数数据的获取可以根据该待预测系统的历史数据进行获取，或对该待预测系统进行退化试验获取退化数据，具体获取方法本发明实施例不作具体限定。获取到待预测系统的退化数据和仿真参数数据后，根据获取到的退化数据和仿真参数数据确定待预测系统中各个部件的正常退化模型和冲击退化模型。

[0052] S2、对所述待预测系统进行退化仿真，根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量；

[0053] 具体地，建立好待预测系统各个部件的正常退化模型和仿真退化模型后，对该待预测系统进行退化仿真，根据各个部件的正常退化模型和仿真退化模型获取当前仿真时间段内该待预测系统中各部件的仿真退化量。

[0054] S3、若判断获知所述各部件的仿真退化量小于所述各部件对应的退化阈值，则获取所述待预测系统在所述当前仿真时间段内的总退化程度；

[0055] 具体地，判断获取到的各部件的仿真退化量是否都小于各部件对应的退化阈值，若判断为是，则获取待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度，该待预测系统的总退化程度可以表示当前仿真时间段内待预测系统的退化量。

[0056] S4、若判断获知所述总退化程度小于所述退化程度阈值，则仿真步进，返回S2，直至所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0057] 具体地，获取到待预测系统的总退化程度后，判断该预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度小于该待预测系统的退化程度阈值，则仿真步进，返回上述S2，直至待预测系统失效，获取待预测系统的预测寿命。其中，仿真步进是指仿真时间增加，返回上述S2获取仿真时间增加后的当前仿真时间段内的待预测系统中各部件的仿真退化量，并继续执行S3-S4。待预测系统失效是指待预测系统中至少一个部件的仿真退化量大于该部件对应的退化阈值，或者该待预测系统的总退化程度大于退化程度阈值，则表示该待预测系统失效。

[0058] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法还包括：若判断获知所述总退化程度大于所述退化程度阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。若判断获知至少一个所述各部件的退化量大于所述各部件对应的退化阈值，则确定所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。即对待预测系统进行退化仿真直至该待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度大于退化程度阈值，或者该待预测系统中的至少一个部件在当前仿真时间段内的退化量大于其对应的退化阈值，则确定该待预测系统失效，获取该待预测系统的预测寿命，该预测寿命为从退化仿真开始到该预测系统失效对应的仿真时刻。

[0059] 需要说明的是，本发明实施例中对待预测系统进行退化仿真，在仿真判断待预测系统未失效，进行仿真步进时，下一仿真时间段各部件的退化量与前一个仿真时间段各部件的退化量不进行冲击累加，本发明实施例考虑了待预测系统受到的冲击损伤只与当前受到的冲击相关，与之前受到的冲击无关这一情况，使得非累积冲击下多部件系统的寿命预测更加准确。

[0060] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，根据待预测系统的退化数据，建立待预测系统的正常退化模型和冲击退化模型，再对该待预测系统进行退化仿真，预测该待预测系统的预测寿命，提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

[0061] 在上述实施例的基础上，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型，包括：

[0062] 获取所述待预测系统未受到冲击时所述各部件的试验正常退化量，根据所述试验正常退化量进行曲线拟合；

[0063] 根据所述曲线拟合结果，获取所述各部件的正常退化函数，根据所述试验正常退化量，利用矩估计法，获取所述各部件的正常退化函数的参数，获得所述各部件的正常退化模型。

[0064] 具体地，可以通过对待预测系统进行退化试验，或根据该待预测系统的历史数据，获取待预测系统未受到冲击时各部件的试验正常退化量。根据获得的各部件的试验正常退化量进行曲线拟合，根据曲线拟合的结果获取各个部件的正常退化函数。根据获得的试验正常退化量。利用矩估计法，获取待预测系统中各部件的正常退化函数的参数，获得各部件的正常退化模型。

[0065] 正常退化模型的具体获取方法如下：

[0066] 对一批数量为q的样品部件进行退化试验，在未发生冲击的时刻t1,t2,...,ta,...,tr收集每个部件的试验退化量，记录ta时刻的试验退化量数据为：

[0067] ya1,ya2...yac...yaq

[0068] a＝1,2,...,r

[0069] c＝1,2,...q

[0070] 样品部件在未发生冲击时刻的退化量数据为ya1,ya2...yac...,yaq,利用最小二乘法分别对q个样品部件在不同时刻的试验退化量数据ya1,ya2...yac...,yaq进行曲线拟合，根据曲线拟合结果，获得各个部件正常退化函数的公式表示如下：

[0071] yi＝fi(t),i＝1,2,...,q

[0072] 式中，yi——部件i未受到冲击时的试验退化量；

[0073] fi(t)——部件i未受到冲击时正常退化函数的表达式；

[0074] t——各部件退化过程中的时间变量；

[0075] q——样品部件的数量。

[0076] 本发明实施例中假设待预测系统中各部件的正常退化函数满足同一种退化规律，即各部件的正常退化函数相同，但是各部件的正常退化函数的参数可能不同，因此需要根据各个部件的试验正常退化量获得个各部件的正常退化函数的参数。

[0077] 根据获得的待检测系统中各部件的退化数据即未受到冲击时的试验退化量，利用矩估计方法，获得正常退化函数的各个参数。下面以正常退化函数服从斜率为β的线性退化为例yi＝fi(t)＝βt，其中β～(uβσ,β)，

[0078]

[0079]

[0080] 其中，

[0081]

[0082]

[0083] 式中，μβ——部件线性退化的平均系数；

[0084] σβ——部件线性退化的方差系数；

[0085] r——分为r个时刻试验，进行数据收集；

[0086] ta——第a个时刻的时间；

[0087] yac——在第ta时刻c部件的试验退化量；

[0088] ——在第ta时刻待预测系统中所有部件的平均试验退化量；

[0089] da2——在第ta时刻待预测系统中所有部件的试验退化量方差。

[0090] 获得各部件正常退化函数的参数后，即可以获得各部件的正常退化模型。

[0091] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，根据待预测系统未受到冲击时刻各部件的试验正常退化量，获得各部件的正常退化模型，结合了待预测系统的实际退化数据，提高了正常退化模型建立的准确性，进一步提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

[0092] 在上述实施例的基础上，所述获取待预测系统的退化数据和仿真参数数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的冲击退化模型，包括：

[0093] 获取所述待预测系统受到冲击时所述各部件的试验冲击退化量，[0094] 预设所述冲击退化模型符合正态分布，根据所述试验冲击退化量，利用所述矩估计法，获取所述待预测系统各部件的试验冲击退化量的均值和方差，获得所述各部件的冲击退化模型。

[0095] 具体地，可以通过对待预测系统进行退化试验，或根据该待预测系统的历史数据，获取待预测系统受到冲击时各部件的试验冲击退化量。本发明实施例假设待预测系统的冲击退化量符合正态分布，当然根据需要还可以假设设待预测系统的冲击退化量符合其他分布如指数分布、泊松分布等，本发明实施例不做具体限定。根据获得的各部件的试验冲击退化量，利用矩估计法，获取待预测系统各部件的试验冲击退化量的均值和方差，这样就可以获得该待预测系统各部件的冲击退化模型。

[0096] 本发明实施例冲击退化模型建立的具体方法如下：

[0097] 对一批数量为q的样品部件进行退化试验，在[0,tr]时间段受到冲击的时刻t1,t2,…,tb,…,tl(tl是[0,tr]区间内最后一次冲击的时间)收集每个部件的试验冲击退化量。测得tb时刻各部件试验冲击退化量数据为：

[0098] zb1,zb2...zbc...zbq

[0099] b＝1,2,…l

[0100] c＝1,2,…q

[0101] 根据冲击时刻t1,t2,…,tb,…,tl各部件的试验冲击退化量数据zb1,zb2,...,zbq,b＝1,2,...l，利用矩估计法，获取待预测系统各部件的试验冲击退化量的均值和方差：

[0102]

[0103]

[0104] 其中，

[0105]

[0106]

[0107] 式中，tb——第b个时刻；

[0108] q——q个部件；

[0109] λ——冲击时间间隔服从指数分布的参数(本发明实施例预先假设仿真的冲击时间间隔符合指数分布)；

[0110] uβ——部件线性退化系数；

[0111] l——冲击次数；

[0112] ——在第tb时刻待预测系统中所有部件的平均试验退化量；

[0113] zbc——第tb时刻，第c个部件的试验退化总量；

[0114] sb2——在第tb时刻待预测系统中所有部件的退化总量的方差。

[0115] 即可以获得各部件的冲击退化模型。

[0116] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，根据待预测系统受到冲击时刻各部件的试验冲击退化量，获得各部件的冲击退化模型，结合了待预测系统的实际退化数据，提高了正常退化模型建立的准确性，进一步提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

[0117] 在上述实施例的基础上，所述仿真参数数据还包括所述待预测系统中各部件对应的权重，相应地，所述获取所述待预测系统的总退化程度，包括：

[0118] 根据所述各部件的仿真退化量，获取所述各部件的退化程度；

[0119] 根据所述各部件的退化程度和所述各部件对应的权重，将所述各部件的退化程度的加权之和作为所述待预测系统的总退化程度。

[0120] 具体地，在判断待预测系统各部件的仿真退化量都小于其对应的退化阈值时，则获取待预测系统的总退化程度，进一步判断该待预测系统是否失效。其中，待预测系统的总退化程度的获取方法是：根据待预测系统中各部件的仿真退化量，获取待预测系统中各部件的退化程度，具体可以将各部件的仿真退化量与各部件对应的退化阈值的比值作为各部件的退化程度，再将各部件的退化程度与各个部件在待预测系统中的权重进行加权求和，获得待预测系统的总退化程度。具体方法如下：

[0121] 对每个部件的仿真退化量做无量纲处理，得出各个部件的退化程度，即各部件的退化程度表示为：

[0122]

[0123] 待预测系统在时刻t+Δt的总退化程度等于各个部件的退化程度加权求和，即：

[0124]

[0125] 式中，Zi(t+Δt)——部件i在时刻t+Δt的仿真退化量；

[0126] K1,K2,…Km——各部件的退化阈值；

[0127] F(Z1(t+Δt),Z2(t+Δt),…Zm(t+Δt))——待预测系统在时刻t+Δt的总退化程度；

[0128] w1,w2,…wm——各部件的仿真退化量在待预测系统中的权重，经验所得。

[0129] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，根据待预测系统中各部件的仿真退化量，利用加权求和方法获得待预测系统的总退化程度，考虑了不同部件的退化程度对待预测系统的总退化程度的影响不同，提高了待预测系统的总退化程度获取的准确性，进一步提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

[0130] 在上述实施例的基础上，所述对所述待预测系统进行退化仿真，包括：

[0131] 根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长，每隔所述冲击时间间隔对所述待预测系统进行仿真冲击，根据所述仿真时间步长确定所述当前仿真时间段；

[0132] 其中，所述根据所述退化数据确定所述待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长包括：

[0133] 获取所述待预测系统受到冲击时所述待预测系统受到的冲击总数，预设所述待预测系统的冲击时间间隔符合指数分布；

[0134] 根据所述冲击总数，利用矩估计法，获取所述待预测系统冲击时间间隔符合指数分布的指数分布参数，获得所述待预测系统的冲击时间间隔模型；

[0135] 根据所述冲击时间间隔模型所述冲击时间间隔；

[0136] 获取所述各部件正常退化下达到所述各部件对应的退化阈值的退化时间，根据所述退化时间和所述冲击时间间隔，确定所述仿真时间步长。

[0137] 具体地，本发明实施例对待预测系统进行退化仿真时，根据获取到的待预测系统的退化数据确定冲击时间间隔和仿真时间步长，冲击时间间隔是指每次进行冲击仿真的时间与上一次冲击仿真的时间之间的时间间隔，仿真时间步长，是指每次仿真步进增加的仿真时间。根据确定的冲击时间间隔每隔该冲击时间间隔进行一次冲击仿真，并根据仿真时间步长确定当前仿真时间段，当前仿真时间段为当前仿真时刻到当前仿真时刻加上仿真时间步长对应的时间段，如当前仿真时刻为t，仿真时间步长为Δt，则当前仿真时间段为[t，t+Δt]。

[0138] 其中，根据退化数据确定待预测系统的冲击时间间隔和仿真时间步长可以采用如下方法：

[0139] 本发明实施例预设冲击时间间隔符合指数分布Xj～exp(λ)，预设仿真冲击次数符合泊松分布N(t)～p(λt)。获取待预测系统在收到冲击时该待预测系统的冲击总数，具体可以通过试验获得。根据获得的冲击总数利用矩估计法，可以确定待预测系统的冲击时间间隔满足指数分布对应的指数分布参数λ，即获得待预测系统的冲击时间间隔模型。当然根据需要可以预设该冲击时间间隔满足其他分布如泊松分布等，再根据获取的待预测系统的冲击时间间隔模型，可以获得待预测系统对应的冲击时间间隔。其中冲击时间间隔模型的具体表达方式如下：

[0140] Xj＝exp rnd(1/λ),j＝1,2,...

[0141] 式中，Xj——第j个冲击仿真的间隔时间，即第j个冲击仿真与第j-1个冲击仿真之间的时间间隔；

[0142] λ——冲击时间间隔服从指数分布的指数分布参数。

[0143] 获取到退化仿真的冲击时间间隔后，获取待预测系统中各部件正常退化下达到该部件退化阈值的退化时间，根据冲击时间间隔和各部件的退化时间，确定退化仿真的仿真时间步长，确定仿真时间步长的具体方法如下：

[0144] 获取待预测系统中各部件正常退化下达到该部件退化阈值的退化时间，具体部件i正常退化下达到退化阈值的退化时间，表达方式如下：

[0145] Hi＝f-1(Ki)

[0146] 式中：Hi——部件i未受到冲击的情况下(即正常退化)达到其对应的退化阈值Ki的退化时间；

[0147] Ki——部件i的退化阈值。

[0148] 仿真时间步长的计算方法如下：

[0149] n为正整数，调节n的大小，使得：

[0150]

[0151] 得出Δt′：

[0152]

[0153] 仿真步长Δt为：

[0154] Δt＝Δt′-Δt′mod50

[0155] 式中，n——分割Hi的区间数，调整n的大小，以求出Δt；

[0156] Xj——第j次冲击的冲击时间间隔。

[0157] ——向下取整符号；

[0158] Δt′mod50——Δt′除以50的余数；

[0159] Δt——仿真步长。

[0160] 本发明实施例提供的非累积冲击下多部件系统寿命预测方法，根据待预测系统的退化数据确定退化仿真的冲击时间间隔和仿真时间步长，并进一步对待预测系统进行退化仿真，获取待预测系统的预测寿命，充分考虑了待预测系统实际退化的数据，提高了待预测系统的退化仿真的准确性，进一步提高了多部件系统寿命预测的准确性。此外，本发明实施例只需要根据待预测系统的历史数据或试验数据，不需要进行寿命试验，能够适合高可靠性长寿命多部件系统的寿命预测。

[0161] 在上述实施例的基础上，所述根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量，包括：

[0162] 根据所述冲击时间间隔和所述仿真时间步长，判断仿真冲击时刻是否落在所述当前仿真时间段内；

[0163] 若所述冲击时刻落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，根据所述冲击退化模型获取所述各部件的仿真冲击退化量，将所述仿真正常退化量和所述仿真冲击退化量之和作为所述各部件的仿真退化量；

[0164] 若所述冲击时刻未落在所述当前仿真时间段内，则根据所述正常退化模型获取所述各部件的仿真正常退化量，并将所述仿真正常退化量作为所述各部件的仿真退化量。

[0165] 具体地，在对待预测系统进行退化仿真时，判断仿真冲击时刻是否落在当前仿真时间段内，即根据上述实施例中冲击时间间隔和仿真时间步长，判断在当前仿真时间段内[t，t+Δt]是否有仿真冲击发生。若判断当前仿真时间段内发生了仿真冲击，则根据正常退化模型获取待预测系统中各部件的仿真正常退化量，根据冲击退化模型获取待预测系统中各部件的仿真冲击退化量，将各部件的仿真正常退化量和仿真冲击退化量之和作为待预测系统中各部件的仿真退化量。若判断当前仿真时间段内没有发生仿真冲击，则根据正常退化模型获取待预测系统中各部件的仿真正常退化量，将该仿真正常退化量作为待预测系统中各部件的仿真退化量。在判断获得的待预测系统中各部件的仿真退化量是否大于各部件对应的退化阈值，再进行相应的下一步动作。

[0166] 待预测系统的仿真退化量的具体获取方法如下：

[0167] 若判断冲击落在[t，t+Δt]这一当前仿真时间段内，则部件i在时刻t+Δt的仿真退化量表达式如下：

[0168] Zi(t+Δt)＝f(t+Δt)+Wij

[0169] 式中：Zi(t+Δt)——部件i在时刻t+Δt的仿真退化量；

[0170] f(t+Δt)——部件i在时刻t+Δt的正常退化量，根据上述实施例中正常退化模型获得；

[0171] Wij——部件i受到第j次冲击造成的冲击退化量，根据上述实施例中冲击退化模型获得；

[0172] Δt——仿真时间步长。

[0173] 若判断冲击未落在[t，t+Δt]这一当前仿真时间段内，则部件i在时刻t+Δt的仿真退化量表达式如下：

[0174] Zi(t+Δt)＝f(t+Δt)

[0175] 式中：式中：Zi(t+Δt)——部件i在时刻t+Δt的仿真退化量；

[0176] f(t+Δt)——部件i在时刻t+Δt的正常退化量，根据上述实施例中正常退化模型获得；

[0177] Δt——仿真时间步长。

[0178] 获取到待预测系统中各部件的仿真退化量后，判断获得的当前仿真时间段内待预测系统中各部件的仿真退化量是否全部小于各部件对应的退化阈值。若都小于，则根据上述实施例提供的方法，获取当前仿真时间段内待预测系统的总退化程度，再判断该总退化程度是否小于退化程度阈值。若小于，则进行仿真步进，即仿真时间的递进，并确定下一仿真冲击时刻，并将t时刻的各部件仿真正常退化量作为各部件仿真退化量，具体操作如下：

[0179] 下一个仿真冲击时刻：

[0180] X＝X+Xj＝X+exp rnd(1/λ)

[0181] 时间递进：

[0182] t＝t+Δt

[0183] 仿真正常退化量：

[0184] Zi(t)＝f(t)

[0185] 式中，X——第j个仿真冲击时刻的下一个仿真冲击时刻；

[0186] Xj——第j个仿真冲击时刻与下一个仿真冲击时刻的冲击时间间隔；

[0187] λ——冲击时间间隔服从指数分布的参数；

[0188] Zi(t)——部件i在时刻t的仿真退化量；

[0189] f(t)——部件i在时刻t仿真正常退化量的函数表达式，即正常退化模型。

[0190] 可以看出，本发明实施例中在一次步进仿真结束后，若待预测系统没有失效，进行仿真步进时，该待预测系统中各部件的仿真退化量都为仿真正常退化量，下一次的退化仿真只根据当次退化仿真是否包含仿真冲击，若不包含，则仿真退化量即为仿真正常退化量。即不进行仿真冲击退化量的累计，认为一次冲击对该待预测系统造成的退化，只要未造成该系统的失效，则不对该待预测系统后期的仿真退化造成影响。

[0191] 图2为本发明实施例中又一非累积冲击下多部件系统寿命预测方法的流程示意图，下面结合图2具体介绍本发明实施例非累积冲击下多部件系统寿命预测方法的实现过程：

[0192] 仿真初始化，即将仿真时间t置为0、冲击次数j置为1，仿真冲击时刻X置为0，以及初始时刻待预测系统中第i个部件的仿真退化量Zi(0)置为0。根据试验数据，确定正常退化模型和冲击退化模型，再对待预测系统进行退化仿真，确定冲击时间间隔。获取当前仿真时间段内各部件的仿真正常退化量，判断仿真冲击时刻是否落在当前仿真时间段[t,t+Δt]内，即t

[0193] 依次获得当前仿真时间段内各部件的仿真冲击退化量，将各部件的仿真正常退化量和仿真冲击退化量之和作为各部件的仿真退化量。判断各部件的仿真退化量是否小于各部件对应的退化阈值，若有至少一个部件的仿真退化量大于或等于该部件对应的退化阈值，则确定待预测系统失效，输出待预测系统的预测寿命为T＝t+Δt。若各部件的仿真退化量均小于该部件对应的退化阈值，则根据各部件的仿真退化量获得待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度，判断该总退化程度是否小于退化程度阈值，若不小于，则仿真步进：确定下一仿真冲击时刻X＝X+Xj，仿真冲击次数j＝j+1，仿真时间t＝t+Δt，获取下一仿真时间待预测系统各部件的仿真退化量等。若待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度大于退化程度阈值，则确定待预测系统失效，输出待预测系统的预测寿命为T＝t+Δt。

[0194] 若判断仿真冲击时刻未落在当前仿真时间段[t,t+Δt]内，则：

[0195] 依次将各部件的仿真正常退化量作为各部件的仿真退化量，并判断各部件的仿真退化量是否小于各部件对应的退化阈值，若有至少一个部件的仿真退化量大于或等于该部件对应的退化阈值，则确定待预测系统失效，输出待预测系统的预测寿命为T＝t+Δt。若各部件的仿真退化量均小于该部件对应的退化阈值，则根据各部件的仿真退化量获得待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度，判断该总退化程度是否小于退化程度阈值，若不小于，则仿真步进：确定仿真时间t＝t+Δt，获取下一仿真时间待预测系统各部件的仿真退化量等。若待预测系统在当前仿真时间段内的总退化程度大于退化程度阈值，则确定待预测系统失效，输出待预测系统的预测寿命为T＝t+Δt。

[0196] 具体过程如图2所示，本发明实施例不做进一步的阐述。

[0197] 下面结合具体的案例，介绍本发明实施例的具体方案：

[0198] 某种型号的机械系统，由3个部件组成，部件1,2退化量表现为磨损量，其中部件1性能退化表现为磨损量越大，制动性能越差；部件2性能退化表现为磨损量越大，密封性能也就越差。部件3的退化量表现为裂纹长度，裂纹长度对机械部件的强度有影响，表现为裂纹越长，部件的强度越低。其中，m＝3，根据该机械系统的退化数据已知各部件的退化阈值和权重分别为如下表1：

[0199] 表1各部件的退化阈值和权重明细表

[0200]

[0201] 表1中Ki表示各部件的退化阈值，KN表示机械系统的退化程度阈值，ωi表示各部件的权重。对上述机械系统利用仿真算法预测寿命的步骤如下：

[0202] 步骤一：收集退化仿真过程中的相关数据，包括：通过退化试验收集一定时间段内各部件的试验正常退化量和试验冲击退化量，多部件系统中各个部件的退化阈值Ki,i＝1,2,3…以及系统整体的退化阈值KN。对收集的试验正常退化量曲线拟合，并得出各个部件的退化模型：

[0203] (1)对试验正常退化量拟合得出该多部件系统正常退化过程遵循线性退化过程，因此，得出各部件的正常退化函数为：

[0204] f(t)＝βit

[0205] 本发明实施例假设各部件的冲击退化符合正态分布。

[0206] (2)参数估计

[0207] 根据实验数据，利用矩估计法获取正常退化模型的参数、冲击退化模型的参数如下表2：

[0208] 表2正常退化模型和冲击退化模型的参数明细表

[0209]

[0210] 步骤二：仿真初始化处理，确定仿真冲击时刻以及仿真时间步长Δt；

[0211] 本发明实施例中，计算得到仿真时间步长等于Δt＝1250h

[0212] 步骤三：判断仿真冲击时刻是否落入[t,t+Δt]这一时间区间；

[0213] 步骤四：计算出各个部件在时刻t+Δt]的退化总量，若在[t,t+Δt]内有冲击，各部件的仿真退化量等于各部件的仿真正常退化量与冲击造成的仿真冲击退化量之和，若在[t,t+Δt]内无冲击，各部件的仿真退化量等于各部件的仿真正常退化量。并判断所有部件的仿真退化量是否都小于相应的退化阈值，若存在任一部件仿真退化量超过退化阈值，则系统失效，输出系统寿命T＝t+Δt；若所有部件仿真退化量均小于退化阈值，则考虑步骤五；

[0214] (1)判断冲击落在[t,t+Δt]这一时间区间

[0215] 部件i在时间t+Δt的仿真退化量表达式如下：

[0216] Z1(t+Δt)＝β1(t+Δt)+W1j＝8.4823×10-8(t+Δt)+1×10-3

[0217] Z2(t+Δt)＝β2(t+Δt)+W2j＝8.4936×10-9(t+Δt)+0.9×10-4

[0218] Z3(t+Δt)＝β3(t+Δt)+W3j＝8.6×10-7(t+Δt)+0.011

[0219] (2)在[t,t+Δt]这一时间区间没有冲击

[0220] 则部件i在时间t+Δt的仿真退化量表达式如下：

[0221] Z1(t+Δt)＝β1(t+Δt)＝8.4823×10-8(t+Δt)

[0222] Z2(t+Δt)＝β2(t+Δt)＝8.4936×10-9(t+Δt)

[0223] Z3(t+Δt)＝β3(t+Δt)＝8.6×10-7(t+Δt)

[0224] 步骤五：计算出系统的总退化程度，并判断总退化程度是否小于系统的退化程度阈值，若系统的总退化程度超过系统的退化程度阈值，系统失效，输出系统寿命T＝t+Δt。若总退化程度小于退化程度阈值，则考虑步骤六；

[0225] 系统在在时间t+Δt的退化程度如下：

[0226]

[0227] 步骤六：仿真步进，计算出下一个非累积冲击的仿真冲击时刻，各部件的仿真退化量还原为各部件的正常退化造成的仿真正常退化量，时间递进，重复步骤三到步骤六，直到系统失效，输出系统寿命T＝t+Δt，仿真结束。

[0228] 下一个冲击的时刻：

[0229] X＝X+Xj＝X+exp rnd(1/λ)

[0230] 时间递进：

[0231] t＝t+Δt

[0232] 时间t时刻的仿真正常退化量：

[0233] Z1(t)＝β1t＝8.4823×10-8t

[0234] Z2(t)＝β2t＝8.4936×10-9t

[0235] Z3(t)＝β3t＝8.6×10-7t

[0236] 图3为本发明实施例中部件1的退化轨迹累计示意图，图4为本发明实施例中部件2的退化轨迹累计示意图，图5为本发明实施例中部件3的退化轨迹累计示意图，图6为本发明实施例中机械系统的退化轨迹累计示意图，如图3-图6所示，在非累积泊松冲击下，当系统工作到1.3255×105h时刻，受到了冲击，导致部件1和部件2的退化量达到退化阈值后而损坏。对于部件3来说，在冲击到来之前，系统已经由于线性的退化过程，在1.245×105h时刻退化到退化阈值。整个系统的退化程度在1.279×105h时刻退化到退化程度阈值，系统将由5
于部件3的退化量达到退化阈值而损坏，则系统的故障首发时间为1.245×10h时刻。故而对于不可修系统来说，在假定参数的工作条件下，系统的预测寿命为1.245×105h。

[0237] 图7为本发明实施例中非累积冲击下多部件系统寿命预测装置的结构示意图，如图7所示，所述装置可以包括：处理器(processor)71、存储器(memory)72和通信总线73，其中，处理器71，存储器72通过通信总线73完成相互间的通信。处理器71可以调用存储器72中的逻辑指令，以执行如下方法：S1、获取待预测系统的退化数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型，所述退化数据包括所述待预测系统中各部件的退化阈值和所述待预测系统的退化程度阈值；S2、对所述待预测系统进行退化仿真，根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量；S3、若判断获知所述各部件的仿真退化量小于所述各部件对应的退化阈值，则获取所述待预测系统在所述当前仿真时间段内的总退化程度；S4、若判断获知所述总退化程度小于所述退化程度阈值，则仿真步进，返回S2，直至所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0238] 此外，上述的存储器72中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0239] 本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：S1、获取待预测系统的退化数据，根据所述退化数据确定所述待预测系统中各部件的正常退化模型和冲击退化模型，所述退化数据包括所述待预测系统中各部件的退化阈值和所述待预测系统的退化程度阈值；S2、对所述待预测系统进行退化仿真，根据所述正常退化模型和冲击退化模型，获取当前仿真时间段内所述待预测系统中各部件的仿真退化量；S3、若判断获知所述各部件的仿真退化量小于所述各部件对应的退化阈值，则获取所述待预测系统在所述当前仿真时间段内的总退化程度；S4、若判断获知所述总退化程度小于所述退化程度阈值，则仿真步进，返回S2，直至所述待预测系统失效，获取所述待预测系统的预测寿命。

[0240] 以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。