基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法技术

本发明专利技术涉及一种基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其技术特点体现于以下步骤：在环境温度C1下，通过继电器样本的寿命试验获得其在生命早期的性能参数C＝{C2,C3,…,Cn}和工作寿命D；以C为条件属性、D为决策属性，基于粗集理论和等概率准则建立继电器个体工作寿命决策表；借助属性约简提取一组关于继电器个体生命早期性能与其寿命的关联规则；此后凡同型号的个体，只需测出其生命早期的性能参数即可预测其寿命，并实现继电器的筛选。本发明专利技术在预测继电器个体工作寿命和筛选产品时，仅需继电器个体的生命早期性能而无需更多信息，使信息获取所需的时间和费用锐减，且计算量小，亦不过多压缩继电器的有效服役期。

【技术实现步骤摘要】
基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法
本专利技术属于继电器
，尤其是一种基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法。
技术介绍
现今，继电器产品被广泛的应用在各行各业。不同行业、系统、设备对其工作寿命有着不同要求，因此很多时候需要以工作寿命为指标对继电器产品进行筛选。特别地，当继电器服役于某些对可靠性要求极高、一旦投入使用就难以修复的系统时，例如太空站、海底工程系统、人造卫星等，每个继电器产品都被要求拥有比它所服役的系统更长的工作寿命。为了选出满足这一要求的产品个体，不得不进行历时较长、条件严苛的筛选试验，这不仅需要高昂的费用，而且也会压缩继电器产品个体的剩余寿命，缩短其有效服役期。因此当前迫切需要一种以工作寿命为指标的继电器产品筛选方法，且该方法不会过多缩短其有效服役时间。当前，产品的寿命预测方法可分为两类：第一类是基于抽样检测理论，根据样本的寿命数据推测整体的寿命分布以及与寿命有关的可靠性特征量(如平均寿命、中位寿命等)。这类方法适用于批产品而非产品个体的寿命预测，对于以寿命为指标的产品筛选意义不大，因为即使是同一批次的产品，不同个体的寿命也是有差别的，表征整体性能的寿命指标并不能充分表达个体的情况。第二类方法是根据产品个体的性能参数变化特征推测其寿命，此类方法建立在产品个体的性能退化机理之上，可以体现同一批次下不同产品个体的寿命差别，故其适用对象为产品个体。在第二类方法中，当前的研究大多集中于基于数学建模的预测，所需数据量大，计算过程复杂。事实上，在为太空站这类对可靠性要求极高的系统筛选合格的继电器产品时，并不需要确切掌握每个产品的工作寿命，而只要求每个产品的寿命长于系统自身的服役期，此时，服务于产品筛选的产品寿命预测不应是完全定量的，而应是定性与定量的结合。然而，目前缺乏一种不过多缩短继电器产品有效服役时间、可迅速判断继电器产品个体的工作寿命能否达到某一给定值的方法。近来的研究发现：继电器产品个体的工作寿命与其生命早期的性能参数有关，生命早期性能参数值较理想的个体其工作寿命较长，反之则工作寿命较短。基于这个发现，本专利技术提出了一种仅依赖于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测方法和产品筛选方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种简单、高效的继电器产品个体工作寿命预测方法与产品筛选方法，该方法仅需测出继电器个体在其生命早期的性能参数，即可估算该个体的工作寿命的大致范围，即预估其工作寿命值的所属区间；该方法实现的前提是建立描述继电器个体生命早期性能参数与其工作寿命之间的相关性的一组规则，规则的条件部分是继电器个体生命早期的性能参数，结论部分是继电器个体的工作寿命，这组规则在本专利技术中是基于粗糙集理论建立的；当面对一个工作寿命待预测的继电器个体时，只需以该个体在生命早期的性能参数为条件进行规则匹配，即可从匹配成功的规则的结论部分获得该个体工作寿命的预测值，进而实现以工作寿命为指标的继电器产品筛选。本专利技术解决该技术问题所采用的技术方案是：首先根据粗糙集理论建立继电器个体工作寿命的决策表，表中，继电器个体生命早期的性能参数为条件属性，继电器个体工作寿命为决策属性，条件属性值与决策属性值分别为继电器个体生命早期性能参数与继电器个体工作寿命的分类划分结果；然后根据决策表，进行条件属性对决策属性的相对约简，在此基础上提取继电器个体的生命早期性能参数与继电器个体工作寿命的一组关联规则；在这组规则建立后，凡是同型号的继电器个体，只需测出其生命早期的性能参数并对性能参数进行分类处理，即可根据这组规则预测该继电器个体工作寿命的区间值，并以此为依据实现继电器个体的筛选。基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，包括以下步骤：步骤1：针对一个具体型号的继电器，尽可能全面地选取它的一组性能参数(属性)；描述继电器性能优劣的参数很多，例如弹跳时间、动态波动时间、动态峰值压降、静态接触压降、工作寿命等，每项性能参数都称为继电器的一个属性，针对具体型号的继电器尽可能全面地选取一组性能参数；不同环境温度下得到的属性值往往是不同的，因此环境温度在这里也被作为一个属性；工作寿命是指继电器产品个体从制成到失效的整个过程中所完成通、断功能的次数；记继电器个体的工作寿命为D，环境温度为C1，其余选中的性能参数依次为C2,C3,…,Ck；步骤2：抽取一组继电器样本，在给定温度下对样本进行完全寿命试验，记录其寿命值及其在生命早期的相关属性值；选择n≥8个继电器样本并依次记为x1,x2,x3......xn；进行样本的完全寿命试验，试验过程中样本每完成一次通断功能则将其工作寿命加1，如此反复动作直至样本失效；记录各样本的寿命值，求取全部样本寿命值的平均值并记之为Lav，定义“生命早期”为样本全寿命的最初10％，即定义样本在其生命早期的动作次数LE＝10％×Lav；记录各样本在其生命早期的每次动作过程中的各项性能参数值，进而求出每个样本在其生命早期关于每项性能参数的平均值；同时，记录每个样本在寿命试验中的环境温度，这里要求每个样本在试验过程中的环境温度保持不变，但不同样本允许其环境温度不同；继电器样本的相关属性值由专用设备测得(参见如下文献：文献1：触点动态接触电阻时间序列混沌预测.电工技术学报,2014,29(9):187-193；文献2：电磁继电器综合参数测试仪；专利号：ZL201320131056.1；授权公告日：2013-7-31)，测得的数据传输到计算机中，该步骤以及其后步骤中的数据处理均在计算机中进行；步骤3：以等概率准则作为各属性值的分类划分方法，将实数表达的属性值转化为定性的分类值；亦称继电器的性能参数为继电器的属性，将全部样本在生命早期关于属性Ci(2≤i≤k)的测量值视为一个测量序列，采用核密度估算法绘制该测量序列的概率密度曲线，并将相应的概率密度函数记为fi(x)；记Cimin与Cimax分别为在寿命试验中测得的全部样本在“生命早期”关于属性Ci的最小值与最大值，Cia与Cib属于实区间[Cimin,Cimax]且Cia<Cib，并满足简记为S1＝S2＝S3，其中S1、S2、S3分别为fi(x)在区间[Cimin,Cia)、[Cia,Cib]、(Cib,Cimax]上的积分；这种对属性值的等概率分类划法称为“等概率准则”；基于该准则确定的Cimin、Cia、Cib、Cimax如图1所示；由概率的性质可知，对于寿命值尚待预测的任一继电器个体，在其生命早期关于属性Ci的平均值落在[Cimin,Cia)、[Cia,Cib]、(Cib,Cimax]三个区间内的概率是相等的；据此制定继电器关于Ci的属性值分类划分标准，如下：若继电器个体关于Ci的属性值落在区间(0,Cia)或[Cia,Cib]或(Cib,+∞)上时，则其分类值为1或2或3；上述划分方法的原理是：通过对继电器某属性进行大规模测量，进而了解其属性值的整体概率分布情况，然后以随机取值的属性值等概率地落在三个区间为目标进行划分，从而将实数表达的属性值转化为分类值，这也意味着随机抽取的任一继电器个体关于该属性的分类值取1或2或3是等概率的；这种对属性值的分类划分法称为“等概率准则”；同样地，亦采用等概率准则对继电器个体本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：针对一个具体型号的继电器，尽可能全面地选取它的一组性能参数(属性)； 步骤2：抽取一组继电器样本，在给定温度下对样本进行完全寿命试验，记录其寿命值及其在生命早期的相关属性值； 步骤3：以等概率准则作为各属性值的分类划分方法，将实数表达的属性值转化为定性的分类值，属性包括环境温度、样本的性能参数及其工作寿命； 步骤4：建立继电器样本(个体)工作寿命决策表； 步骤5：针对决策表，基于粗糙集理论进行属性的相对约简，得到一个决策简表； 步骤6：由决策简表获得用于预测继电器个体工作寿命的一组关联规则； 步骤7：实现继电器个体工作寿命关联规则和相关知识的存储与管理； 步骤8：应用关联规则和相关知识，完成继电器个体工作寿命的预测与产品筛选。

【技术特征摘要】
2013.11.27 CN 20131062505801.基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：针对一个具体型号的继电器，选取它的一组性能参数；步骤2：抽取一组继电器样本，在给定温度下对样本进行完全寿命试验，记录其寿命值及其在生命早期的相关属性值；步骤3：以等概率准则作为各属性值的分类划分方法，将实数表达的属性值转化为定性的分类值，属性包括环境温度、样本的性能参数及其工作寿命；步骤4：建立继电器样本工作寿命决策表；步骤5：针对决策表，基于粗糙集理论进行属性的相对约简，得到一个决策简表；步骤6：由决策简表获得用于预测继电器个体工作寿命的一组关联规则；步骤7：实现继电器个体工作寿命关联规则和相关知识的存储与管理；步骤8：应用关联规则和相关知识，完成继电器个体工作寿命的预测与产品筛选。2.根据权利要求1所述的基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其特征在于：所述步骤8后还包括继电器寿命预测结果与筛选结果的输出步骤。3.根据权利要求1或2所述的基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其特征在于：所述步骤2的具体处理过程为：选择n≥8个继电器样本并依次记为x1,x2,x3......xn；在一定环境温度下对样本进行完全寿命试验，试验过程中样本每完成一次通断功能则将其工作寿命加1，如此反复动作直至样本失效；记录各样本的寿命值D，求取全部样本工作寿命的平均值并记之为Lav，定义“生命早期”为生命中最初的10％Lav；记录环境温度C1和各样本在其生命早期的每次动作过程中的各项性能参数值C2,C3,…,Ck，进而求出每个样本在其生命早期关于每项性能参数的平均值。4.根据权利要求1或2所述的基于生命早期性能的继电器个体工作寿命预测与筛选方法，其特征在于：所述步骤3的分类划分方法为：将全部样本在生命早期关于属性Ci的测量值视为一个测量序列，其中，2≤i≤k；采用核密度估算法绘制该测量序列的概率密度曲线，并将相应的概率密度函数记为fi(x)；记Cimin与Cimax分别为在寿命试验中测得的全部样本在“生命早期”关于属性Ci的最小值与最大值，Cia与Cib属于实区间[Cimin,Cimax]且Cia<Cib，并满足简记为S1＝S2＝S3，其中S1、S2、S3分别为概率密度函数fi(x)在区间[Cimin,Cia)、[Cia,Cib]、(Cib,Cimax]上的积分；这种对属性值的等概率分类划分方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玲玲，鲍丽光，李志刚，张士暖，刘伯颖，
申请(专利权)人：河北工业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12