[发明专利]一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法

说明书

本发明提供一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法，其步骤如下：步骤一：出厂数据失效概率分布拟合和均值估计；步骤二：融合数据的异常值筛选和保序处理；步骤三：基于离散参数的Weibull参数估计；步骤四：寿命参数选择和误差优化迭代。本发明基于出厂数据失效概率和离散参数回归匹配的思想，对数据进行了误差点筛选和保序处理，充分利用了多阶段数据的特征，保证了寿命分布参数估计的准确性和实际意义；本方法较之极大似然估计方法计算量小，迭代快速简单，可操作性强；本方法对异常数据具有较强的区分能力以及可调整能力；方法科学，工艺性好，具有广阔推广应用价值。

技术领域

本发明提供一种多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估的离散参数回归法，它涉及一种基于加权最小二乘和参数离散思想的多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估方法；它针对多阶段定期抽检型的贮存寿命试验数据，将出厂数据的拟合分布作为评估指标，其他数据进行异常点的筛选和保序处理，而后基于离散分布参数进行加权最小二乘回归拟合，依据出厂分布和拟合精度对参数进行选择，迭代计算数据点误差，以异常点判别的一致性作为迭代中止条件，根据当前分布参数评估产品的贮存寿命，适用于多阶段定期抽检型产品贮存寿命评估中的异常点筛选、小样本评估等领域。

背景技术

通常机电产品在批量生产之后需要在仓库中贮存，部分产品可能会被投入使用，或者由于质量问题进行返厂维修，产品从出厂到不能使用的整个过程被称为产品的使用期；在使用期，产品可能在出厂阶段就出现早期失效，也可能由于长时间贮存的作用，产品可靠性指标逐渐降低；为了鉴定使用期产品的质量变化，一般会在各阶段定期从对产品进行抽检，并分析试验数据；

传统的定期抽检型产品贮存寿命试验分别对各阶段数据进行处理：

记t＝(t₁,…,t_k)为检测时间点，在贮存了时间t_i之后，抽取n_i件产品进行试验，发现X_i件产品失效，从而得到数据：

(t_i,n_i,X_i),i＝1,2,…,k (1)

其中，0＜t₁＜t₂＜…＜t_k，各种抽检试验相互独立；

各阶段数据往往用于评估当前阶段的产品可靠性指标变化，或者进行合并后直接用于寿命评估；并且针对出厂试验数据，为计算方便，一般认为失效率为零，若失效数据较多则计算出均值作为出厂概率估计点而一般出厂数据抽检次数往往较多，零失效假设或者单一均值估计点无法充分体现多次抽检的分布信息，即单次抽样出现失效率p_i的概率分布；另一种思路则是在寿命分布估计时引入位置参数，但对于部分寿命分布(如Weibull分布、对数正态分布)而言，参数估计的难度会大大增加。位置参数等效于对数据点进行横向平移；基于此进行逆向分析，先确定位置参数的范围，而后离散化参数，分别进行估计，根据出厂分布选取最优参数组合，可以有效避免多参数估计；研究发现，β分布在拟合单一时刻失效概率的分布具有较强的适用性，可以作为出厂数据的拟合分布；另一方面，针对使用、维修以及定期检查等多阶段同类型数据，直接合并后可能会出现数据倒挂现象，即X_i+1/n_i+1＜＜X_i/n_i；这与样本失效概率随时间增加而降低的特性不符；已有理论研究表明，保序方法可以有效处理倒挂现象；另外，数据中可能会出现前段时间失效率激增或者后端时间失效率陡降的情况，工程上认为是批次异常引起的，此类样本如不加筛选会对寿命评估有较大的影响；一般可通过经过计算数据点失效率到当前拟合曲线的对应时刻失效率差值作为偏差大小的判断指标。

基于上述思路，本发明结合包含多阶段特征和异常批次的定期抽检型数据，提出了一种基于保序算法和离散思想的定期抽检型产品贮存寿命评估方法，可以有效降低异常点对数据的影响，可调整性强。

发明内容