一种高维环境特征时变耦合的可靠性评估与维护控制方法

1.一种高维环境特征时变耦合的可靠性评估与维护控制方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：单因素环境效应建模；对于单个环境因素，将状态划分为有限状态集E＝{e 1 ,e 2 ,…,e N }，e i ∈E代表环境状态，在时间间隔Δt内，环境状态由e i ∈E转移到e j ∈E的概率表示为P ij (Δt)，其具有以下性质：步骤2：多因素环境效应耦合；考虑设备退化受K个环境效应综合影响，状态集合分别为E k ,0＜k＜K；则环境因素对应的影响效应矩阵为α k ；步骤3：可靠性建模与评估；设备退化过程以随机过程 表述；设备初始运行状态为退化累积量0，设定失效阈值L，即X(t)＞L, 代表设备发生失效； 表示设备从τ时刻起，在固定参数θ τ 下时间t内退化累积量x的概率密度分布；步骤4：维修策略规划；基于给出的考虑多源环境效应的可靠性评估模型，规划设备维修策略；步骤5：运维成本计算；在任意一个决策点nωδ，检测设备退化累积状态X n ，并获取当前设备运行环境状态Π；(n,x,Π)构成了一个离散时间的马尔可夫链，跃迁概率与设备年龄有关；在第n个检测点，最优设备运维成本给出为：其中，C ω (n,x,Π)代表设备未发生失效，且不执行预防性维修的期望成本；步骤6：运维成本优化；由于R(ωδ|nωδ,x,Π)关于x的单调性，成本函数C ω (n,x,Π)关于退化累计量x单调递增，即存在控制阈值x * (n,Π)＜ξ，当退化累计量超过该阈值时，执行预防性维修为最优策略。 2.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤1中，当时间间隔趋近于0，即Δt→0时，极限表达式为：其中，P ii (Δt)表示环境状态e i 在时间Δt停留的概率，q ij 和q i 分别表示环境状态e i 向e j 的状态转移概率密度和环境状态停留在e i 的状态转移速率；马氏过程下状态转移概率密度具有稳定性，由此得到：因此，根据环境瞬时转移速率矩阵 根据柯尔莫哥洛夫前向方程，对于任意时间间隔Δt，状态转移概率矩阵为 3.根据权利要求2所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：考虑环境因素对退化过程的影响，以加速因子的形式表征，即对于受环境效应影响的参数集θ中的某个参数θ j ，在环境状态e i ∈E的影响下，具有加速因子α ij ，即 α即为该环境因素的影响效应矩阵。 4.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤2中，在某时刻τ，第k个环境因素的状态概率向量为P k,τ ，其中第i个元素代表时刻τ该环境因素处于第i个状态的概率；由于环境效应的时变特性，退化过程的参数也具有时间特性，在第k个环境因素影响下，受环境效应影响的参数集θ，折合为时变参数集θ k,τ ；该环境因素影响下，θ k,τ 的期望为：其中，θ为θ的扩充矩阵，即diag(θ)；其满足： 5.根据权利要求4所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在环境效应影响下，在多个环境因素影响下，受环境效应影响的参数集θ，折合为时变参数集θ τ ； 为θ τ 的扩充矩阵，即diag(θ τ )；退化参数表示为： 代表扩充矩阵diag(P k,τ α k )；受K个环境效应综合影响下的设备退化参数集合的期望；提取 的对角线元素得到θ τ 的期望值E[θ τ ]。 6.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤3中，计算在下一个决策点之前，第k个环境因素经历iδ的环境状态的状态转移概率：其中， 为1×m k 的向量，m k 代表第k个元素的可能状态数，π k 代表环境状态Π中第k个元素，即第k种环境因素所处状态； 的第π k 个元素为1，其余元素为0； 为第k个环境因素经历iδ的状态转移矩阵，由 计算；则在iδ至(i+1)δ时，设备的期望退化参数为：提取对角线元素得到参数向量E[θ τ+iδ |Π]。 7.根据权利要求6所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：由于环境效应时变特性，导致参数集θ随时间具有不确定性；设定环境效应持续时间最小时间单位为δ；则在任意时刻τ，测定设备退化累积量为X τ ，环境状态为Π τ ，则其在时间ωδ内的可靠性为：其中，E[θ τ+iδ |Π τ ]表示在初始环境状态Π τ 下，在τ+nδ时的期望退化参数集,导出 后提取对角线元素得到；x i 代表在iδ时的退化量；同时给出设备在τ+ωδ处的退化累计量概率密度分布为： 8.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤4中，具体为：(1)以ωδ为检测间隔执行定期退化状态检测，检测成本为C I ，退化状态检测：(a)判断设备是否发生失效；(b)测量设备退化状态；(2)在退化状态检测中如果发现系统未失效，执行以下行动之一：(a)不执行维修，使设备继续服役；(b)进行预防性维修，并承受维修成本C P ；(3)在退化状态检测中如果发现系统失效，则必须进行修复性维修，并承受维修成本C F ，且有C F ＞C P ；(4)在检测间隔内发生失效，需要承担停机成本，为每δ时间C down 。 9.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤5中，具体为：其中，e -r δ代表折扣因子；E[V δ (n+1,x′,Π′)|Π]代表下一个检测点，在确定(n+1,x′)状态下，设备维修成本的期望；P k,ω (Π)表示下一个检测点第k个环境因素的状态概率，则有：其中， 表示P k,ω (Π)第i k 个元素，m 1 …m K 代表从第1个到第K个环境因素分别的可能状态数；P ω (n,x,Π)代表设备未发生失效，执行预防性维修的期望成本，具体为：P ω (n,x,Π)＝C P +V ω (0,0,Π)C F +V ω (0,0,Π)则代表设备在检测点发生失效所要承担的成本。 10.根据权利要求1所述的一种时变环境信息自适应耦合的可靠性评估与维修优化方法，其特征在于：在步骤6中，由于成本函数计算过于复杂，设计值迭代优化算法，求出在固定的检测间隔δ下的最优成本函数，值迭代优化算法为：6.1输入设备退化过程 时间参数ωδ、成本参数C I 、C F 、C P 、C down 和允许误差ε；6.2初始化成本函数，令任意(n,x,Π)有 6.3初始化迭代次数i＝0；6.4计算(n,x,Π)对应的可靠度函数R(ωδ|nωδ,x,Π)和转移概率密度函数g(x′|ωδ,nωδ,x,Π)；6.5判断x＜L是否成立，不成立则V ω (n,x,Π)＝C F +V ω (0,0,Π)，进入步骤6.8，成立则进入步骤6.6；6.6根据 x′∈[0,L]和C ω (n,x,Π)计算 6.7判断 是否成立，成立则有 不成立则 6.8判断 是否成立，成立则进入步骤6.9，不成立则有i＝i+1，返回步骤6.6；6.9输出 通过值迭代优化算法，计算在固定检测间隔下处于状态(n,x,Π)的设备的最优成本函数，得到任意状态下的最优行动，形成固定检测间隔下的最优控制策略。