多阶段退化产品寿命预测理论方法研究

The main concern of this project is the lifetime prediction problem of multi-phase degradation products, which takes the typical multi-phase degradation products such as momentum wheel, solar cell and secondary battery of satellite as examples and aims to establish the corresponding theories and methods. For conquering the difficulties resulted from small sample, long life and high reliability, degradation based reliability technique will be taken as the fundamental solution scheme. The micro-failure mechanism and the feature of macro-degradation data will be considered as the research basis. The specialties of the individual degradation behavior and the common law of the population degradation discipline will be distinguished and combined to achieve the relevant solutions. The research content includes segmental feature analysis of degradation data, multi-phase degradation modeling method, population life prediction based on degradation test data, step stress accelerated degradation test (SSADT) plan design method and individual life prediction based on real-time monitoring data. In this research, the synthesized phase discrimination problem and the time-sequential SSADT plan design problem are first introduced and will be resolved. The creatively designed on-line lifetime prediction method using real-time monitoring data based on sequential Monte Carlo method will be put forward. The rigorous theories for multi-phase degradation model identification will be established. The achievement in the research would also be beneficial to other hotspot engineering fields such as built-in test, high accelerated life test, condition-based maintenance, and prognostics and health management, etc.

本项目以卫星动量轮、太阳电池、蓄电池等多阶段退化产品为对象，针对其小子样、长寿命和高可靠性特点，以基于退化的可靠性技术为根本途径，以产品微观失效机理和宏观退化数据特征为依据，以个体特殊退化行为和总体一般退化规律的分析与综合为手段，研究多阶段退化产品寿命预测理论方法，包括退化数据阶段性特征分析、典型退化机制下多阶段退化过程建模、基于退化试验数据的总体寿命预测、步进应力加速退化试验（SSADT）方案设计、基于实测数据的个体寿命预测等。其中，首次提出并解决退化阶段综合识别和时间序贯SSADT方案设计问题，创新性地提出基于序贯Monte Carlo方法的在线寿命预测方法，建立严格的多阶段退化过程模型辨识理论。本项目研究成果亦可应用于老化试验、高加速寿命试验、视情维修、预测与健康管理等诸多热点工程领域。

基于退化的可靠性理论方法已经成为一种重要的可靠性建模、试验、评估和寿命预测方法。目前研究不足主要体现在：主要针对单一退化过程或某个退化阶段，缺乏对多个退化阶段综合建模的研究；模型选择主要依赖图形和主观判断；长期寿命预测容易忽略不同退化阶段性能变化规律的差异，影响寿命预测结果的精度和可信度。本项目以卫星遥测数据为基础，根据多阶段退化产品特点，以基于退化的可靠性技术为根本途径，以产品微观失效机理和宏观退化数据特征为依据，以个体特殊退化行为和总体一般退化规律的分析与综合为手段，研究多阶段退化产品寿命预测理论方法，包括退化数据阶段性特征分析、典型退化机制下多阶段退化过程建模、基于退化试验数据的总体寿命预测、退化试验方案设计、基于实测数据的个体寿命预测等。通过本项目研究，在卫星在轨遥测数据特征提取、多阶段退化过程综合建模、基于退化数据的寿命预测、加速退化试验方案设计等方面，取得了一些有益的成果，包括：基于波动特征的遥测数据特征提取和状态检测，基于特征向量的遥测数据形态特征提取；基于模式演化的复杂多阶段退化过程建模方法，基于加速-补偿机制的复杂应力下退化轨道建模方法；基于模式演化模型和虚拟遥测的状态预测方法，基于残差的部件健康状态评估方法，基于可重构度的系统健康状态评估方法，基于部件功能映射图的系统健康状态评估方法，基于波及效应的故障风险预测方法；试验样本与试验时间等效性，退化量与标记量等效性，可靠性强化试验方案和数据分析方法。共发表/录用学术论文7篇（1篇SCI，2篇EI）；出版专著2部（国防工业出版社），拟出版专著1部（国防工业出版社）；申请发明专利4项（已授权1项）。.本项目研究成果，已经部分应用于航天器在轨状态检测、故障诊断和健康评估工作，取得了良好的工程效果。本项目提出的数据分析与建模方法，也可用于其它装备的健康管理问题，本项目研究成果对装备性能试验和在役考核也有借鉴意义。