針對有試驗性能退化量參數(shù)記錄、且（或）有部分數(shù)據(jù)缺失情況的小樣本無失效軸承試驗問題,通過由Taylor和Thompson提出的數(shù)據(jù)模擬法實現(xiàn)補全樣本退化量,結合Bootstrap自助法擴大樣本量,再根據(jù)基于性能退化軌跡的補充信息方法來進行其可靠性評估。選取7組受試軸承的振動退化量,對比在完整數(shù)據(jù)和帶有缺失數(shù)據(jù)情況下的分析結果,發(fā)現(xiàn)可合理利用原舍棄不合規(guī)試驗的部分有效信息,使之增加可靠性評估的樣本數(shù),從而得到較不用這些數(shù)據(jù)更為準確的結果,且所得結果較用完整數(shù)據(jù)結果絕對值相差在0.1以內(nèi)。對比由極大似然估計法和加權E-Bayes法分析試驗壽命數(shù)據(jù)的結果,發(fā)現(xiàn)該方法所得評估結果更優(yōu),與試驗實際相比誤差在10%以內(nèi),對于提高評估精度及降低試驗成本有積極的實際意義。 

【文章來源】：航空動力學報. 2020,35(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

有缺失性能退化數(shù)據(jù)的可靠性評估流程圖

表3 三種計算方法得到的可靠度點估計值對比Table 3 Comparison results of reliability point estimates obtained by three calculation methods 計算方法 可靠度R(t) t=613 h t=1 036 h DDBMC法(完整數(shù)據(jù)組) 0.943 6 0.107 3 退化軌跡法(完整數(shù)據(jù)組) 0.928 1 0.071 3 本文方法(缺失數(shù)據(jù)組) 0.882 1 0.051 6由圖2可知,本文方法分析性能退化有缺失的數(shù)據(jù)組得到的可靠性曲線結果與現(xiàn)有的退化軌跡分析法、DDBMC法分析完整數(shù)據(jù)組得到的結果很接近,說明該方法利用缺失數(shù)據(jù)組中的有效信息擴大可用樣本量進行可靠性評估是可行的。通過表3給出的可靠度點估計值結合試驗實際,在613 h處樣本沒有出現(xiàn)失效,3種方法得到的可靠度點估計值均較高,符合試驗結果;在1 036 h處5個樣本均達到閾值而失效,而3種方法在此時的可靠度點估計值幾乎都在0.1以下,驗證了本文方法在基于退化量數(shù)據(jù)有缺失的情況下得到的無失效小樣本可靠性評估結果是可信的。

將極大似然估計法分析表5完全失效壽命的結果與加權E-Bayes法分析前2 000 h的無失效壽命數(shù)據(jù)結果和本文方法分析前1 300 h缺失退化數(shù)據(jù)結果分別得到的可靠性曲線圖做對比,如圖4所示。由圖4可知,運用本文方法分析前1 300 h帶有缺失性能退化數(shù)據(jù)與極大似然估計法分析完全失效壽命數(shù)據(jù)得到的曲線結果趨勢很接近且評估結果更偏于保守,驗證了本文方法的有效性。而加權E-Bayes法分析結果在沒有性能退化數(shù)據(jù)的情況下評估結果容易受樣本分組及截尾時間的影響,從圖4上反映出曲線的退化趨勢與前兩種分析方法相去甚遠。結合試驗在前2 000 h可靠性較高的實際,發(fā)現(xiàn)加權E-Bayes法僅在1 800～2 000 h的評估結果略優(yōu)于本文,其余時間段的評估明顯過于保守,對樣本的可靠性評判不夠準確。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3410079