一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法技术

本发明专利技术提出了一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法，将故障时间数据和性能退化数据融合起来，能够提升行波管寿命的评估精度。本发明专利技术充分融合了阴极加速退化试验过程中的故障时间数据和性能退化数据，扩大了寿命数据和样本容量，克服了采用传统Arrhenius模型方法存在积累的数据少、统计样本小等问题。统计样本小等问题。统计样本小等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法


[0001]本专利技术涉及可靠性评估
，具体涉及一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法。

技术介绍

[0002]阴极为行波管提供了与微波信号互作用的发射电子，是行波管最重要的组件之一，它的可靠性对系统的整个性能起重要作用。空间行波管的寿命主要由阴极的材料、构造和制造工艺决定，即主要由阴极寿命决定。因而，阴极被称为空间行波管的“心脏”，在管内真空度良好的情况下，其寿命决定了空间行波管的寿命。传统的行波管寿命评估主要采用地面阴极加速寿命试验数据，利用Arrhenius模型外推到正常工作温度下得到的，这对试验样本量、试验时间、失效数要求较高。考虑到在地面阴极开展的加速试验过程中，积累了大量的故障时间数据和性能退化数据，若能融合这些多源异构数据，这可大大提高寿命评估精度。
[0003]根据热阴极的工作机理，影响阴极寿命的主要因素为钡从产生处到阴极表面的传输速率、钡的蒸发速率及阴极发射电流密度。当支取的电流密度一定时，其寿命主要取决于钡的生成及蒸发速率，而钡的生成及蒸发速率均与温度有关，因而工程上常选用Arrhenius方程作为加速寿命模型。对Arrhenius方程两边取对数可得到阴极寿命的对数是温度倒数的线性函数，根据两组以上不同温度加速因子获得加速寿命试验数据得到的阴极寿命，即可外推得到其他低温工作状态的阴极理论预估寿命。但是传统方法仅考虑了温度对寿命的影响，未考虑到阴极在复杂环境下工作，其性能参数的变化具有较强的随机性，也未综合利用加速退化试验过程中采集的其他数据，因而存在模型刻画不够细致、评估结果精度不高的问题。
[0004]综上，传统的寿命评估是利用统计学的方法，通过大量的加速寿命试验获取产品的失效数据和失效时间。对于空间行波管的寿命评估，目前能查询到的文献和报道很少，多是利用Arrhenius模型，拟合外推得到正常工作应力下寿命的方法，但该方法耗时耗力，存在积累的数据少、统计样本小等问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出了一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法，将故障时间数据和性能退化数据融合起来，能够提升行波管寿命的评估精度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：
[0007]本专利技术的一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1，利用Wiener过程的基础理论，分别构建基于故障时间数据的模型来表征行波管阴极时间维度上的寿命分布特征，以及基于随机效应的Wiener过程模型来描述行波管阴极性能退化的特征；
[0009]步骤2，利用贝叶斯理论构建层次贝叶斯融合框架来融合故障时间数据和性能退
化数据；
[0010]步骤3，根据对性能退化数据模型分析和基于故障时间数据模型的分析，在不考虑样本间信息相关的条件下，构建融合故障时间数据和性能退化数据后的似然函数；
[0011]步骤4，量化获取先验分布，采用贝叶斯定理将先验分布与似然函数集成表达为后验分布的形式,；
[0012]步骤5，利用Pymc3模型库中MCMC方法求解模型中的未知参数，完成行波管的寿命评估。
[0013]其中，所述步骤1中的故障时间数据为阴极通过加载在电子枪短管进行加速寿命试验过程中采集的，包括失效寿命数据和定时右截尾试验数据；利用Arrhenius模型，计算出阴极样本在不同工作环境下的加速因子，然后根据试验时间将其折算到正常工作应力下，计算出正常工作应力下对应的故障时间数据。
[0014]其中，所述步骤1中的性能退化数据为采集的正常工作应力下的行波管阴极的发射电流。
[0015]其中，所述步骤4中的量化先验分布，采用均匀分布作为模型未知参数的无信息先验总体分布。
[0016]其中，所述步骤5中的在求解模型中未知参数过程中，后验分布参数的更新采用基于核密度估计的方法。
[0017]有益效果
[0018]1、本专利技术充分融合了阴极加速退化试验过程中的故障时间数据和性能退化数据，扩大了寿命数据和样本容量，克服了采用传统Arrhenius模型方法存在积累的数据少、统计样本小等问题。
[0019]2、本专利技术采用的层次贝叶斯融合方法，具有建模灵活、不确定关系表达、后验参数求解方便等优点，并从不同维度将表征产品特征的故障时间数据和性能退化数据融合了起来，提出了一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法。
[0020]3、本专利技术在对产品开展总体寿命评估的同时，也可以利用实时采集的在轨遥测数据，对行波管放大器的个体剩余寿命进行评估，该结果可以作为卫星关键单机的工作状态和在轨健康管理的重要依据。
附图说明
[0021]图1为本专利技术利用贝叶斯更新进行寿命评估的流程示意图。
[0022]图2为本专利技术基于贝叶斯更新的多源异构数据融合的基本框架的示意图。
[0023]图3为本专利技术实施例中评价指标影响关系示意图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。
[0025]为了充分利用行波管阴极加速寿命试验过程中积累的数据，来扩大寿命数据和样本容量，需要采用基于多源异构数据融合的方法将不同类型的数据利用起来，对行波管阴极的寿命进行综合评估。相对于拟合外推的寿命评估方法，采用层次贝叶斯融合框架的方法具有建模灵活、不确定关系表达、后验参数求解方便等优点，因此本专利技术利用贝叶斯更新
理论融合了行波管阴极的故障时间数据和性能退化数据，将从不同维度表征的产品特征融合了起来，提出了一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法，充分利用行波管阴极加速试验过程中的多源异构数据，弥补了利用Arrhenius方程拟合外推的传统寿命评估方法的不足，具体来说：
[0026]首先，根据收集的多源异构数据，利用贝叶斯理论搭建了层次贝叶斯融合框架，用于融合不同层次的数据；
[0027]其次，本专利技术多源异构数据分别选择了表征时间维度和产品性能维度上的故障时间数据和性能退化数据，从不同角度来挖掘产品的可靠性与寿命信息。
[0028]最后，本专利技术可以根据数据追加与更新情况，更新模型中未知参数的后验分布，进一步更新行波管阴极的寿命评估结果。
[0029]具体步骤如下：
[0030]步骤1、利用Wiener过程的基础理论，分别构建基于故障时间数据的模型来表征行波管阴极时间维度上的寿命分布特征，以及基于随机效应的Wiener过程模型来描述行波管阴极性能退化的特征；
[0031]本步骤通过梳理行波管阴极加速试验过程中采集的异构数据——故障时间数据和阴极性能退化数据，结合它们各自的特征，在Wiener过程理论的基础上，分别构建基于故障时间数据的模型和基于随机效应的Wiener过程模型来描述故障时间数据和阴极性能退化数据表征的产品信息。在构建基于故障时间数据模型的过程中，需先通过Arrhenius方程求解出不同加速应力下的加速因子，然后将收集的故障时间数据折算到正常工作应力下本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合多源异构数据的行波管寿命评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，利用Wiener过程的基础理论，分别构建基于故障时间数据的模型来表征行波管阴极时间维度上的寿命分布特征，以及基于随机效应的Wiener过程模型来描述行波管阴极性能退化的特征；步骤2，利用贝叶斯理论构建层次贝叶斯融合框架来融合故障时间数据和性能退化数据；步骤3，根据对性能退化数据模型分析和基于故障时间数据模型的分析，在不考虑样本间信息相关的条件下，构建融合故障时间数据和性能退化数据后的似然函数；步骤4，量化获取先验分布，采用贝叶斯定理将先验分布与似然函数集成表达为后验分布的形式,；步骤5，利用Pymc3模型库中MCMC方法求解模型中的未知参数，完成行波管的寿命评估。2.如权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：王小宁，苏小保，俞世吉，王晋婧，方有维，龙东腾，角淑媛，申林，冉迎春，程海龙，韩天龙，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：