论文摘要
针对航空产品相关部件性能退化不确定性强的特点,为了较为科学合理地确定产品检测维修的时刻,提出一类基于实时可靠度评估的序贯检测模型。采用Wiener过程描述产品的性能退化规律,然后基于随机过程首达时理论给出产品实时可靠度的解析表达式,并综合利用强跟踪滤波算法、最优平滑算法和期望最大化算法对模型未知参数进行自适应估计。当获得新的退化数据信息时,根据贝叶斯规则重新迭代对模型参数进行实时更新。在更新过程中,融合同类型产品的历史信息选取初始化参数,实现了更新算法的快速收敛。接着根据对产品的实时可靠度要求确定出了优化的序贯检测间隔期。通过某航空铝合金材料的疲劳裂纹增长的实例验证了模型与算法的有效性。研究结果表明:实时可靠度评估模型能够最大限度利用运行期的实时数据,有效提高不确定条件下产品可靠度估计的准确性,从而保证相应序贯检测策略的效率和实用性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白森洋,程志君,郭波,杨勇
关键词: 过程,实时可靠度,期望最大化算法,贝叶斯方法,序贯检测
来源: 机械工程学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程
单位: 国防科技大学系统工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61573370,71571188)
分类号: V267
页码: 177-185
总页数: 9
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