基於復雜性能退化模型的產品壽命預測方法

劉天宇,潘正強,褚驍庚

  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2024-05-01
  • 定價: $480
  • 售價: 8.5$408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 212
  • ISBN: 7121478781
  • ISBN-13: 9787121478789
  • 相關分類: Machine Learning
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商品描述

性能退化理論是開展高可靠、長壽命產品壽命預測的基礎。傳統壽命預測方法,包括可靠性評估與剩餘壽命預測,多基於簡單性能退化模型展開,較適用於實驗室條件下獲取的理想規律退化數據。然而,產品在實際工況下,退化過程往往存在應力時變、退化特徵多元、退化趨勢非線性等復雜特徵,須結合工程實際對簡單退化模型做出適當改進。本書以工程中常見的幾類復雜退化現象為例,在其基礎上探討退化建模與壽命預測中涉及的關鍵技術,包括退化模型構建與參數估計、產品總體可靠性評估與壽命分佈估計、產品個體在線模型更新與剩餘壽命預測等,旨在為產品設計研發、改進升級、運維管理等提供決策支持。

目錄大綱

目 錄
第1章 緒論 001
1.1 引言 002
1.2 國內外研究現狀 009
1.2.1 性能退化建模與可靠性評估方法綜述 010
1.2.2 數據驅動的剩餘壽命預測方法綜述 016
1.3 本書內容安排 024
1.3.1 存在的問題 024
1.3.2 本書章節安排 026
第2章 基礎知識 029
2.1 引言 030
2.1 壽命預測概述 030
2.1.1 壽命與剩餘壽命 031
2.1.2 壽命與可靠度 032
2.1.3 壽命預測、可靠性評估與剩餘壽命預測 033
2.2 常見退化模型 034
2.2.1 退化軌道模型 037
2.2.2 退化量分佈模型 039
2.2.3 失效物理模型 040
2.2.4 隨機過程模型 041
2.3 加速試驗理論 043
2.3.1 加速試驗介紹 043
2.3.2 加速應力類型 044
2.3.3 加速模型 045
第3章 復雜應力剖面下退化軌道建模及壽命預測 049
3.1 引言 050
3.2 退化軌道模型 052
3.2.1 研究動機 052
3.2.2 傳統退化軌道模型 053
3.2.3 改進的退化軌道模型 055
3.3 可靠性評估 058
3.3.1 壽命分佈估計 058
3.3.2 可靠性指標估計 060
3.4 實例分析 061
3.4.1 基礎知識 061
3.4.2 試驗介紹 063
3.4.3 退化建模 066
3.4.4 可靠性評估 069
3.5 本章小結 072
第4章 考慮應力加速的Wiener過程建模及壽命預測 075
4.1 引言 076
4.2 考慮應力加速效應的Wiener過程模型 077
4.3 模型初始參數估計 079
4.4 基於貝葉斯公式的模型參數在線更新 080
4.5 剩餘壽命預測 084
4.5.1 未來恆定應力剖面下剩餘壽命預測 084
4.5.2 未來時變應力剖面下剩餘壽命預測 086
4.6 案例分析 088
4.6.1 背景介紹 088
4.6.2 模擬設計 093
4.6.3 結果與討論 096
4.7 本章小結 107
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第5章 考慮應力加速—補償的Wiener過程建模及壽命預測 109
5.1 引言 110
5.2 考慮應力加速—補償效應的Wiener過程建模 110
5.2.1 改進Wiener過程模型 110
5.2.2 考慮復合應力的鋰離子電池容量退化建模與可靠性評估 112
5.3 退化模型初始參數估計 115
5.4 基於貝葉斯公式的模型參數在線更新 117
5.5 剩餘壽命預測 119
5.5.1 未來恆定應力剖面下剩餘壽命預測 119
5.5.2 未來時變應力剖面下剩餘壽命預測 123
5.6 案例分析 124
5.6.1 背景介紹 124
5.6.2 初始參數估計與模型驗證 125
5.6.3 結果與討論 126
5.7 本章小結 130
第6章 基於二元Wiener過程的退化建模及壽命預測 133
6.1 引言 134
6.2 基於二元Wiener過程的退化建模 136
6.2.1 二元Wiener過程基本性質 136
6.2.2 二元Wiener過程首達時分佈 137
6.3 二元Wiener過程模型初始參數估計 138
6.4 基於貝葉斯公式的模型參數在線更新 141
6.5 剩餘壽命預測 143
6.6 模擬案例 145
6.6.1 模擬設計 145
6.6.2 參數更新 147
6.6.3 剩餘壽命預測 150
6.7 應用實例 153
6.8 本章小結 160
第7章 基於Copula函數的二元退化建模及壽命預測 163
7.1 引言 164
7.2 基於Copula函數的多元退化建模 165
7.2.1 一元Wiener過程退化建模 165
7.2.2 Copula函數介紹 166
7.2.3 多元退化建模 168
7.3 初始參數估計 169
7.4 可靠性評估 170
7.5 剩餘壽命預測 171
7.5.1 粒子濾波算法介紹 171
7.5.2 在線參數更新與剩餘壽命預測 173
7.6 模擬案例 174
7.6.1 模擬1 174
7.6.2 模擬2 176
7.6.3 模擬3 179
7.7 本章小結 181
參考文獻 182
表目錄
表2.1 常見退化軌道函數 037
表3.1 常見加速退化模型 056
表3.2 鋰離子電池容量退化軌道模型參數估計 068
表3.3 不同溫度下鋰離子電池偽壽命 069
表3.4 鋰離子電池可靠性指標點估計結果與80%置信區間估計結果 071
表4.1 鋰離子電池容量退化模型初始參數估計結果 093
表4.2 四種應力剖面下鋰離子電池剩餘壽命預測結果 101
表5.1 各單體電池參數估計值 125
表6.1 固定效應參數敏感性分析結果 151
表7.1 τ與α對應關系表 175

圖目錄
圖1.1 基於性能退化的可靠性評估方法示意圖 004
圖1.2 基於性能退化的剩餘壽命預測方法示意圖 005
圖1.3 應力對產品退化過程影響示意圖 008
圖1.4 雙性能參數退化過程示意圖 009
圖1.5 本書各章節關系圖 028
圖2.1 不同類型產品的壽命單位 031
圖2.2 壽命與剩餘壽命關系示意圖 031
圖2.3 剩餘預測方法體系及思路圖 034
圖2.4 基於失效數據的壽命分佈估計與可靠性評估 035
圖2.5 基於退化數據的壽命分佈估計與可靠性評估 036
圖2.6 首達時與非首達時示意圖 036
圖2.7 偽壽命法示意圖 038
圖2.8 解析法示意圖 039
圖2.9 退化量分佈模型示意圖 040
圖2.10 Gamma過程示意圖 042
圖2.11 Gamma分佈示意圖 043
圖2.12 典型加速應力剖面 045
圖3.1 復雜溫度應力剖面下鋰離子電池容量退化曲線 053
圖3.2 利用偽壽命法推斷產品壽命分佈示意圖 055
圖3.3 鋰離子電池充放電原理圖 062
圖3.4 復雜溫度應力剖面下某型號鋰離子電池容量退化曲線 064
圖3.5 鋰離子電池通用退化軌道模型擬合效果圖 065
圖3.6 復雜溫度應力剖面下通用退化軌道模型擬合誤差與溫度對比圖 066
圖3.7 改進後的退化軌道模型擬合效果圖 068
圖3.8 Cell 1在各溫度應力等級下的偽壽命外推示意圖 070
圖3.9 不同溫度應力等級下鋰離子電池可靠度曲線 070
圖3.10 壽命分佈位置參數 與溫度擬合圖 071
圖3.11 鋰離子電池可靠度隨循環次數和溫度變化圖 072
圖4.1 三種充放電倍率下鋰離子電池容量退化曲線 090
圖4.2 漂移系數與應力線性擬合結果 091
圖4.3 參數a的先驗分佈 092
圖4.4 參數b的先驗分佈 092
圖4.5 模擬過程中用到的四種應力剖面 094
圖4.6 應力剖面1下容量退化模擬結果 095
圖4.7 應力剖面2下容量退化模擬結果 095
圖4.8 應力剖面3下容量退化模擬結果 096
圖4.9 應力剖面4下容量退化模擬結果 096
圖4.10 應力剖面1下RL概率密度曲線 097
圖4.11 應力剖面1下RL特徵量 098
圖4.12 應力剖面2下RL概率密度曲線 098
圖4.13 應力剖面2下RL特徵量 098
圖4.14 應力剖面3下RL概率密度曲線 099
圖4.15 應力剖面3下RL特徵量 099
圖4.16 應力剖面4下RL特徵量 099
圖4.17 應力剖面4下基於模擬得到的剩餘壽命直方圖 100
圖4.18 本章方法與傳統剩餘壽命預測方法結果對比圖(應力剖面1) 103
圖4.19 本章方法與傳統剩餘壽命預測方法結果對比圖(應力剖面2) 103
圖4.20 本章方法與傳統剩餘壽命預測方法結果對比圖(應力剖面3) 104
圖4.21 本章方法與傳統剩餘壽命預測方法結果對比圖(應力剖面4) 104
圖4.22 本章方法與傳統方法相對預測誤差對比圖(應力剖面1) 105
圖4.23 本章方法與傳統方法相對預測誤差對比圖(應力剖面2) 105
圖4.24 本章方法與傳統方法相對預測誤差對比圖(應力剖面3) 106
圖4.25 本章方法與傳統方法相對預測誤差對比圖(應力剖面4) 106
圖5.1 LiFePO4鋰離子電池容量隨溫度變化曲線[142] 112
圖5.2 鋰離子電池容量退化軌跡 124
圖5.3 Cell 3電池退化模型結果 126
圖5.4 22℃下電池容量退化軌跡模擬結果(第50次循環之後) 127
圖5.5 常應力下RL預測結果 128
圖5.6 不同方法RL預測誤差對比 128
圖5.7 非恆定應力下剩餘壽命預測結果 129
圖5.8 非恆定應力下不同方法RL預測誤差對比 130
圖6.1 二元退化型產品剩餘壽命預測總體思路 135
圖6.2 基於二元Wiener過程模擬得到的雙參數退化軌道樣本 146
圖6.3 某個體樣本退化軌道預測結果 147
圖6.4 模擬案例中超參數 逐步更新曲線 148
圖6.5 模擬案例中超參數 逐步更新曲線 149
圖6.6 模擬案例中超參數 逐步更新曲線 149
圖6.7 模擬案例中超參數 逐步更新曲線 149
圖6.8 模擬案例中超參數 逐步更新曲線 150
圖6.9 模擬案例樣本的剩餘壽命預測結果 151
圖6.10 本章方法與Gebraeel方法剩餘壽命平均預測誤差對比圖 152
圖6.11 鋰離子電池容量—能量二元退化過程 154
圖6.12 鋰離子電池退化模型超參數 逐步更新曲線 155
圖6.13 鋰離子電池退化模型超參數 逐步更新曲線 155
圖6.14 鋰離子電池退化模型超參數 逐步更新曲線 156
圖6.15 鋰離子電池退化模型超參數 逐步更新曲線 156
圖6.16 鋰離子電池退化模型超參數 逐步更新曲線 156
圖6.17 基於二元Wiener過程的鋰離子電池剩餘壽命預測結果 157
圖6.18 時刻鋰離子電池剩餘壽命分佈 157
圖6.19 時刻鋰離子電池剩餘壽命分佈 158
圖6.20 時刻鋰離子電池剩餘壽命分佈 158
圖6.21 時刻鋰離子電池剩餘壽命分佈 159
圖6.22 本章方法與傳統單一性能參數剩餘壽命預測方法預測誤差對比圖 160
圖6.23 本章方法與傳統忽略相關性剩餘壽命預測方法預測誤差對比圖 160
圖7.1 考慮/忽略退化特徵量相關性對壽命分佈預測結果的影響 176
圖7.2 存在一定相關性下的二元退化軌跡模擬圖( ) 177
圖7.3 二元退化模型隨機效應參數更新過程( , , ) 177
圖7.3 二元退化模型隨機效應參數更新過程( , , ) 178
圖7.4 剩餘壽命預測結果( , , ) 178
圖7.5 相關性較低情形下的二元退化軌跡模擬圖( ) 179
圖7.6 二元退化模型隨機效應參數更新過程( , , ) 180
圖7.7 剩餘壽命預測結果( , , ) 180