基于支持向量回归与Bayesian理论的性能退化产品可靠性分析

作者：冯海林; 王雨薇^*

来源：南京大学学报(自然科学), 2019, 55(02): 161-169.

DOI：10.13232/j.cnki.jnju.2019.02.001

• 支持向量回归
• 性能退化
• 数据融合
• Bayesian理论
• 可靠性

为提高小样本非线性下的性能退化产品可靠性评估准确性,提出一种融合性能退化数据与寿命数据的可靠性评估方法.首先选定产品的性能退化变量并记录下与时间相关的退化数据,随后利用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)理论对性能退化轨迹进行拟合建模,再通过首达阈值的概念推算出产品伪失效寿命数据.假设产品寿命服从特定的概率分布,则可求得产品的可靠性解析表达式.为了充分利用可得到的多种信息,增加评估的可信度,结合Bayesian理论,融合可得的真实寿命数据,一旦得到新的失效寿命数据,便可更新迭代模型参数提高评估准确性.最后通过数值仿真与陀螺仪退化数据的实例验证所提方法的可行性.结果表明,本研究有效地解决了小样本非线性情形下性能退化产品可靠性分析不精确的难题.

• 单位
  西安电子科技大学