一種基于專家信息和貝葉斯數(shù)據(jù)融合的動力傳動系統(tǒng)可靠性評估方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及機械產(chǎn)品可靠性研究技術領域，特別是涉及一種基于專家信息和貝葉 斯數(shù)據(jù)融合的動力傳動系統(tǒng)可靠性評估方法。
【背景技術】
[0002] 動力傳動系統(tǒng)是由多種機械產(chǎn)品以復雜的結構形式或連接方式組成的系統(tǒng)。目前 對動力傳動系統(tǒng)進行可靠性評估采用基于故障間隔時間指數(shù)分布的概率統(tǒng)計方法。具體方 案為：
[0003] (1)投入技術狀態(tài)相同的多個樣本進行動力傳動系統(tǒng)的可靠性試驗；
[0004] (2)記錄試驗過程中的故障間隔時間數(shù)據(jù)；
[0005] (3)利用參數(shù)估計獲得故障間隔時間的指數(shù)分布函數(shù)；
[0006] (4)利用故障間隔時間的指數(shù)分布函數(shù)評估動力傳動系統(tǒng)在額定無故障工作時間 下的可靠度。
[0007] 上述方案存在以下缺陷：
[0008] (1)動力傳動系統(tǒng)可靠性試驗的單位時間成本很高，不允許開展大樣本、長時間試 驗。當樣本量較小、試驗時間較短時，概率統(tǒng)計可靠性評估方法的可信度很低；
[0009] (2)動力傳動系統(tǒng)在試驗過程中存在顯著的機械耗損現(xiàn)象，故障模式以疲勞、磨損 等耗損型失效為主，因此動力傳動系統(tǒng)的故障間隔時間一般服從威布爾分布。采用指數(shù)分 布描述故障間隔時間的分布規(guī)律與動力傳動系統(tǒng)的故障特點不符；
[0010] (3)動力傳動系統(tǒng)結構功能復雜、可靠性相關信息匱乏，專家信息在可靠性評估中 的作用十分重要。目前采用的動力傳動系統(tǒng)可靠性評估方法不能利用專家信息，信息利用 率低。
[0011] 因此，如何設計一種能夠有效融合專家信息，且符合動力傳動系統(tǒng)故障特點的可 靠性評估方法，以提高動力傳動系統(tǒng)可靠性評估的可信度和信息利用率，成為了亟待解決 的技術問題。

【發(fā)明內容】

[0012] (一）要解決的技術問題
[0013] 本發(fā)明要解決的技術問題是：針對現(xiàn)有技術中的缺陷，提供一種能夠有效融合專 家信息的動力傳動系統(tǒng)可靠性評估方法，以提高動力傳動系統(tǒng)可靠性評估的可信度和信息 利用率。
[0014] (二）技術方案
[0015] 為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種基于專家信息和貝葉斯數(shù)據(jù)融合的動 力傳動系統(tǒng)可靠性評估方法，包括以下步驟：
[0016] S1、根據(jù)動力傳動系統(tǒng)結構、功能、使用環(huán)境、故障模式、設計水平等方面的特點， 由相關領域專家根據(jù)經(jīng)驗對系統(tǒng)可靠性進行評估；
[0017] S2、根據(jù)專家人數(shù)規(guī)定專家可靠性評估結果的輸出形式：當專家人數(shù)大于5人時， 要求各位專家分別給出系統(tǒng)可靠度的評估值；當專家人數(shù)小于或等于5人，由其中權威程 度較高、技術領域接近的專家擔任組長，由專家組共同給出系統(tǒng)可靠度下限和上限的評估 值；
[0018] S3、利用專家給出的系統(tǒng)可靠度信息構建動力傳動系統(tǒng)可靠度的先驗Beta分布；
[0019] S4、投入技術狀態(tài)相同的多個樣本進行動力傳動系統(tǒng)的可靠性試驗，記錄試驗過 程中的故障間隔時間數(shù)據(jù)；
[0020] S5、對故障間隔時間數(shù)據(jù)進行威布爾分布的參數(shù)估計，獲得動力傳動系統(tǒng)故障間 隔時間的威布爾分布函數(shù)；
[0021] S6、利用S5中得到的故障間隔時間的威布爾分布函數(shù)，計算額定無故障工作時間 下動力傳動系統(tǒng)的可靠度及可靠度置信下限；
[0022] S7、將S6中得到的可靠度及可靠度置信下限轉換為等效成敗型數(shù)據(jù)；
[0023] S8、將S3中得到的Beta分布作為可靠度驗前分布，將S7中得到的等效成敗型數(shù) 據(jù)作為現(xiàn)場數(shù)據(jù)，進行貝葉斯數(shù)據(jù)融合，得到可靠度的驗后Beta分布；
[0024] S9、利用S8中得到的可靠度驗后Beta分布評估額定工作時間下動力傳動系統(tǒng)的 可靠性。
[0025] 優(yōu)選地，步驟S3中，當專家人數(shù)大于5人時，利用矩法構建先驗Beta分布；當專家 人數(shù)小于或等于5人時，利用分位數(shù)法構建先驗Beta分布；
[0026] 優(yōu)選地，步驟S5中，利用極大似然函數(shù)法進行威布爾分布的參數(shù)估計；
[0027] 優(yōu)選地，步驟S6中，可靠度置信下限為置信度0. 9的單側置信下限；
[0028] 優(yōu)選地，步驟S6中，利用自助法計算可靠度置信下限，自助抽樣次數(shù)為10的整數(shù) 倍，且大于或等于1000次；
[0029] 優(yōu)選地，步驟S7中，利用矩法和置信下限的定義將可靠度及可靠度置信下限轉換 為等效成敗型數(shù)據(jù)。
[0030] (三）有益效果
[0031] 本發(fā)明利用貝葉斯數(shù)據(jù)融合方法，在動力傳動系統(tǒng)可靠性評估中有效地融合了專 家信息。具體而言，將基于專家經(jīng)驗的可靠性評估結果處理為先驗Beta分布，將基于故障 間隔時間威布爾分布的可靠性評估結果處理為等效成敗型現(xiàn)場數(shù)據(jù)，對先驗分布和現(xiàn)場數(shù) 據(jù)進行貝葉斯數(shù)據(jù)融合，得到可靠度驗后分布，進一步評估動力傳動系統(tǒng)的可靠度。根據(jù)專 家人數(shù)的不同，規(guī)定了專家信息的兩類形式，并分別給出了相應的數(shù)據(jù)處理方法。該方法在 動力傳動系統(tǒng)可靠性評估中有效融合了專家信息，因此評估結果的可信度和信息利用率較 商。
【附圖說明】
[0032] 附圖是本發(fā)明的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0033] 下面結合附圖和實施例，對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步詳細描述。以下實施 例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0034] 如附圖所示，本發(fā)明提供了一種基于專家信息和貝葉斯數(shù)據(jù)融合的動力傳動系統(tǒng) 可靠性評估方法，包括以下步驟：
[0035] S1、根據(jù)動力傳動系統(tǒng)結構、功能、使用環(huán)境、故障模式、設計水平等方面的特點， 由相關領域專家根據(jù)經(jīng)驗對系統(tǒng)可靠性進行評估；
[0036] S2、根據(jù)專家人數(shù)η規(guī)定專家可靠性評估結果的輸出形式：η大于5時，要求各位 專家分別給出系統(tǒng)可靠度的評估值Θi;當η小于或等于5人，由其中權威程度較高、技術領 域接近的專家擔任組長，由專家組共同給出系統(tǒng)可靠度下限評估值^和上限評估值
[0037] S3、利用專家給出的系統(tǒng)可靠度信息構建動力傳動系統(tǒng)可靠度的先驗Beta分布 Beta(a，b):當η大于5時，利用矩法確定先驗Beta分布，（a，b)為Beta分布一、二階矩的 表達式所組成的方程組的解，如式（1)所示：
[0038]
(1)
[0039] 當η小于或等于5時，利用分位數(shù)法確定先驗Beta分布，認為系統(tǒng)可靠度有90% 的概率落在^和Θu之間，（a，b)為置信度為0. 9時Beta分布的下分位數(shù)與上分位數(shù)的 定義式所組成方程組的解，如式（2)所示：
[0040]
(2)
[0041] 其中B為Beta函數(shù)；
[0042] S4、投入技術狀態(tài)相同的多個樣本進行動力傳動系統(tǒng)的可靠性試驗，記錄試驗過 程中的故障間隔時間數(shù)據(jù)；
[0043] S5、利用極大似然函數(shù)法對故障間隔時間數(shù)據(jù)進行威布爾分布的參數(shù)估計，獲得 動力傳動系統(tǒng)故障間隔時間的威布爾分布函數(shù)F(t);
[0044] S6、利用F(t)計算得到額定無故障工作時間T下動力傳動系統(tǒng)的可靠度R及置信 度為0.9的可靠度單側置信下限& ;本實施例中，利用關系式R(T) =l-F(T)計算可靠度R; 利用自助法計算可靠度單側置信下限&，自助抽樣次數(shù)m為10的倍數(shù)，且大于或等于1000 次，將自助樣本計算得到的η個可靠度計算結果從小到大排列，取第0.l*m個可靠度計算結 果作為置信度為〇. 9的可靠度單側置信下限&;
[0045]S7、將S6中得到的可靠度R及可靠度置信下限&折合為等效成敗數(shù)據(jù)（s，f)，并 將其做為現(xiàn)場數(shù)據(jù)；本實施例中，利用矩法和置信下限的定義由1?及&求得（s，f)，如式（3) 所示：
[0046] (3)
[0047] 其中B表示Beta函數(shù)；
[0048]S8、將S3中得到的Be