【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及退化试验，尤其涉及一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法。
技术介绍
1、可靠性测试作为一种评估可靠性特征的有效方法，已被广泛应用到各个领域，以探索失效机制。可靠性测试可以在实验室或在运行过程中进行。当在实验室计划进行可靠性测试时，必须模拟环境条件，以保持收集数据的准确性。在通过检测服务产品的性能来获取故障数据的情况下，成本负担难以得到广泛应用。因此，大多数的可靠性测试都是安排在实验室中进行的。
2、传统的可靠性试验计划收集故障数据，对运行机构进行建模。然而，随着科学技术的快速发展，产品变得越来越可靠。故障事件可能不太可能在有限的时间间隔内发生。因此，收集足够的故障数据可能比以前的产品成本高得多。然后，可靠性测试倾向于关注退化过程，并在测试过程中检查性能水平。上述测试也可以称为降解测试。由于内在退化在原始的测试应力水平(如温度、湿度和电压)内演变缓慢，加速退化过程的技术也被用于提高预定试验的经济性。
3、综上所述，在工程实践中广泛应用的是加速降解试验(adt)。在adt中，在相同的失效机制下，被测试的产品可能会受到比正常值更苛刻的应力，以缩短总的测试持续时间。随着时间的推移，采用退化测量来指定退化过程的演化，通常由随机过程建模。
4、根据所应用的加速技术，adt可分为恒应力adt、步进应力adt和渐进应力adt三类。对于恒定应力adt，试验应力值高于正常水平，并在整个试验过程中保持不变。在阶跃应力adt中，所测试的应力的值可以在特定的水平上得到提高。对于渐进应力adt，试验应力值
5、现有的关于adt的文献通常可以分为降解过程建模的研究和优化adt以提高有效性和经济性的技术。对于第一个问题，维纳过程、伽马过程和逆高斯过程是退化数据分析中应用最广泛的模型。对于adt的优化设计，其目标往往是在一定的约束条件下最大化一定意义上的估计精度。虽然有大量的研究从不同的角度来优化adt，但几乎所有现有的方法都只关注固有的降解过程，不论暴露在外的外部随机冲击。并且，很少的工作估计了测量这两个失效过程之间的依赖性的参数。此外，上述方法大多基于大样本量，一些模型对分布有严格的约束，然后对特征参数进行优化，难以广泛应用。
6、为了克服上述缺点，现有技术引入灰色发病率分析(gia)模型是衡量不同数据序列之间相似性的有效工具，不受样本量和分布要求的约束。因此，它已被广泛地应用于最优化和可靠性工程等许多不同的领域。然而，整合gia并探索退化机制、不同类型故障过程之间的依赖性以及决定可靠性水平的特征参数的最优值的问题仍然存在。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，可以有效地克服测试数据的限制所带来的缺点，并能确定固有退化与外部随机冲击之间的依赖强度。该模型可以同时保证优化的计算成本和精度。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，包括：
3、采用伽马过程对降解路径进行建模以获得加速模型，并设置a个(a＝1～n)优化目标；
4、收集退化过程中加速模型的测试结果，该结果包括a个优化目标值以及与目标值对应的若干待优化变量，形成至a组序列数据；计算各组序列数据与参考序列的差值，以获得至少一组差值序列；
5、基于差值序列计算至少一个灰色入射系数，基于至少一个灰色入射系数计算a个优化目标的综合灰色关联程度；
6、基于综合灰色关联程度评估测试结果的最优性。
7、在上述技术方案中，本专利技术具备如下优点：
8、(1)提高优化效率与精度：通过采用伽马过程对降解路径进行建模，本专利技术能够更准确地描述加速退化过程中的复杂动态行为，从而为优化提供坚实的数学模型基础。设置多个优化目标(a个)并收集对应的测试结果，使得优化过程更加全面，能够同时考虑多个性能指标，提高优化的综合效果。利用灰色关联分析计算综合灰色关联程度，能够量化各待优化变量对优化目标的影响程度，从而更精确地指导优化方向，提高优化精度。
9、(2)增强鲁棒性与适应性：
10、灰色关联分析作为一种处理不确定性和模糊性信息的有效方法，能够应对退化过程中存在的数据不完整、噪声干扰等问题，增强优化方法的鲁棒性。通过计算差值序列和灰色入射系数，本专利技术能够捕捉到退化过程中的微小变化，及时调整优化策略，提高优化方法的适应性。
11、(3)简化优化流程与降低成本：
12、本专利技术将灰色关联分析与加速退化试验相结合，形成了一种系统化的优化方法，能够简化传统优化流程中的复杂步骤，提高优化效率。通过精确的数学建模和优化算法，本专利技术能够在减少试验次数和降低试验成本的同时，达到理想的优化效果，具有显著的经济效益。
13、(4)解决根本问题：
14、针对加速退化试验中优化目标多、变量关系复杂的问题，本专利技术提供了一种有效的解决方案。通过灰色关联分析，能够明确各待优化变量与优化目标之间的关联关系，从而有针对性地进行优化，解决优化过程中的盲目性和不确定性问题。本专利技术还能够揭示退化过程中的内在规律和趋势，为产品的可靠性设计和寿命预测提供有力支持，从根本上提高产品的质量和可靠性水平。
15、综上所述
16、本专利技术提出的基于灰色关联的加速退化试验优化方法，通过精确的数学建模、多目标优化和灰色关联分析等技术手段，能够显著提高优化效率与精度，增强鲁棒性与适应性，简化优化流程与降低成本，并解决加速退化试验中优化目标多、变量关系复杂等根本问题。该方法在答审中将展现出显著的技术创新性和实际应用价值，为产品的可靠性设计和寿命预测提供有力支持。
17、在一些实施例中，所述优化目标包括：
18、1)最小化加速退化试验中估计的mttf对应的渐近方差；
19、2)最大化fisher信息矩阵中包含的参数值；
20、3)在改变输入参数时最小化渐近方差的比率。
21、在一些实施例中，所述加速模型的约束包括测试资源，该测试资源表达式如下：
22、
23、式中，cs表示一个样品的成本，n表示样品数量，c0表示测试设备的单位时间使用成本，dk表示所选应力的第k个水平下的测试持续时间，cm表示测量一个样品和一个时间的性能水平的成本，mk表示指定应力组合内的测量测试总数，tc*表示可靠性测试所能提供的最大成本。
24、在一些实施例中，收集退化过程中加速模型的测试结果，该结果包括a个优化目标值以及与目标值对应的若干待优化变量，形成至a组序列数据，还包括：
25、对测试结果进行归一化预处理。
26、在一些实施例中，基于综合灰色关联程度评估测试结果的最优性，具体地：
27、将所述综合灰色关联程度作为因变量，构建克里格模型，基于克里格模型预测灰色发生率；
28、基于灰度发生率评估测试结果的最优性。
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【技术保护点】
1.一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
6.如权利要求5所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
7.一种基于灰色关联的加速退化试验优化装置，其特征在于，基于权利要求1-6任一项所述的方法；包括依序连接的：
8.一种基于灰色关联的加速退化试验优化设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
3.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种基于灰色关联的加速退化试验优化方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：栾宜强，王铁述，王阳春，李琦，李春美，
申请(专利权)人：江阴动心健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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