(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210662022.9 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 北京理工大 学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 康闻达　李世翔　王典朋　田玉斌　 张明　李海津　 (74)专利代理 机构 北京晟睿智杰知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11603 专利代理师 于淼 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 复杂设备的加速因子及失效边界域分析方 法 (57)摘要 本发明公开了复杂设备的加速因子及失效 边界域分析方法， 包括： 确定设备的工作状态； 根 据选择的试验点及计算机试验设计方法， 对仿真 软件构建统计代理模型； 根据统计代理模型， 确 定设备失效边界域； 根据统计代理模型， 利用蒙 特卡洛方法， 评估设备寿命； 根据统计代理模型 与评估设备寿命， 确定设备加速因子。 针对复杂 设备的仿真软件建立了计算更为简便的统计代 理模型， 在实际应用中极大地节约了计算资源； 依据复杂设备仿真软件的统计代理模 型， 给出了 基于计算机试验设计方法的失效边界域分析方 法， 该方法不仅能够进行单因素的失效边界域分 析也能进行存在耦合作用的双因素失效边界域 分析， 解决了复杂设备失效边界域分析困难的问 题。 权利要求书2页 说明书18页 附图8页 CN 115081200 A 2022.09.20 CN 115081200 A 1.一种复杂设备的加速因子及失效边界域分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 确定设备的工作状态， 所述设备包括多个元器件， 其中， 所述设备的工作状态为： y(X) ＝ξ(X)+∈， 其中， ξ(X)是仿真软件输出的设备工作状态， ∈为观测误差； 根据选择的试验点及计算机试验设计方法， 对仿真软件构建统计代 理模型， 其中， 所述 统计代理模型为 为y0的趋势项， 为对 的修正； 所述根据选择的试验点及计算机试验设计方法包括以下步骤： 将试验空间转 化为[0， 1]d， 其中， d为要考虑的因素个数； 利用拉丁超立方的准则构造包含(m+1)个试验点和d个因素的拉丁超立方设计， 其中， 所述拉丁超立方的准则为： 其中， φk(·)表示第k次抽样的目标函数， D表示试验 设计， n表示试验点个数， dk(·)表 示加权函数， k表示抽样次数， w表示权 重； 根据所述拉丁超立方的准则选择一个包含m个试验点和d个因素的拉丁超立方设计， 并 与上一个阶段的拉丁超立方进行合并为(2m+1)个试验点和d个因素的拉丁超立方设计， 其 中， 当前阶段的m个试验点的试验水平为 在(2m+1)个试验点上进行仿真， 作为验证集， 检测所述统计代理模型的准确度； 根据预设的准确度阈值， 判断是否继续增加试验点， 若继续增加试验点， 则更新所述拉 丁超立方的准则中的权重w， 得到所述权重w的更新值， 并重复上述步骤至达到所述统计代 理模型的准确度； 根据所述统计代理模型， 确定设备失效边界域； 根据所述统计代理模型， 利用蒙特卡洛方法， 评估设备寿命； 根据所述统计代理模型与所述评估设备寿命， 确定设备加速因子 。 2.根据权利要求1所述的复杂设备的加速因子及失效边界域分析方法， 其特征在于， 根 据所述统计代理模型， 利用蒙特卡洛方法， 评估设备寿命 包括以下步骤： 确定不随时间变化的因素 X2的取值以及元器件的退化分布； 根据l个元器件的状态参数随时间发生变化， 从联合分布中抽取样本量为K的样本， 得 到第k个抽样结果； 针对第k个抽样结果在t时刻， 设备的工作状态为 其中， gi(t)为真实状态参数； 根据 得到次序统计量T(1)≤T(2)≤…≤ T(l)， 其中， Tk为统计量； 根据 得到概率α 下寿命的下限值， 其中， 为对a向下 取整。 3.根据权利要求2所述的复杂设备的加速因子及失效边界域分析方法， 其特征在于， 根 据所述统计代理模型与所述评估设备寿命， 确定设备加速因子包括以下步骤： 确定设备工作环境下的状态参数和元器件退化分布为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115081200 A 2X(t)＝(g1(t)+∈1， g2(t)+∈2，…， gl(t)+∈3， X2)； 确定加速条件下设备的状态参数和元器件退化分布为 X′(t)＝(g′1(t)+∈′1， g′2(t)+∈′2，…， g′l(t)+∈′3， X′2)； 根据所述设备工作环境下的状态参数和元器件退化分布， 以及所述加速条件下设备的 状态参数和元器件退化分布， 并利用评估设备寿命方法， 得到加速条件下的加速因子 。 4.根据权利要求1所述的复杂设备的加速因子及失效边界域分析方法， 其特征在于， 所 述设备失效边界域 为 以及 其中， 为第i个参数失效上边界， 第i个参 数失效下边界， 为设备的工作状态满足规定要求的可接受域， 为第k次抽样时仿真 软件输出的设备工作状态。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的复杂设备的加速因子及失效边界域分析方法， 其特 征在于， 所述仿真软件 输出的设备工作状态 ξ(X)为： ξ(X)＝f(X1(t)， X2)， 其中， f( ·)为未知 函数， X1(r)为输入参数中与工作时间t有关的分量， X2为输入参数中与工作时间t无关的分 量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115081200 A 3