申请/专利权人：西南财经大学

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117690528B

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;G16C20/70;G16C20/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于分布式有限样本的多因素耦合寿命预测方法，包括以下步骤：1建立老化指标的参数化退化轨迹模型；2建立累积损伤模型；3采用多指标迁移学习方法增加样本量；采用正则化方法在目标函数中增加岭回归判罚项，建立目标函数；4对退化轨迹模型进行改进，刻画出实验室与户外实验数据之间的异质性；5引入因素间的耦合效应；6利用老化指标的参数化退化轨迹模型预测新环境数据下的老化曲线。本发明充分考虑数据特点，最大程度利用已有的物理机理，通过多指标迁移学习增加有效信息，使用判罚方法更多地结合实验室信息，引入实验室与户外数据之间的异质性，以及对外界因素影响形式及因素间耦合关系的细致刻画。

主权项：1.基于分布式有限样本的多因素耦合寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于实验室加速实验与户外自然老化试验数据的“S”型特点进行精细化建模：基于Logistic曲线建立老化指标的参数化退化轨迹模型，具体形式为：Yitij＝Gitij；θ+εitij 其中，Yitij表示材料样本i在tij时刻实际观测到的老化指标水平，Gitij；θ表示对应的潜在退化轨迹，εitij为误差项；Sitij表示至tij时刻外部环境对材料造成的累积损伤模型；老化指标的参数化退化轨迹模型整体呈“S”型，通过曲线形状参数η，μ，σ控制；2建立累积损伤模型，累积损伤模型Sitij的具体形式为： 该累积损伤模型考虑了包括温度T、辐照强度I、相对湿度RH三个外界因素；其中，温度T的影响函数为其形式符合阿伦尼乌斯方程，α为正数，表示高分子材料老化时对温度的敏感程度；辐照强度I的影响函数为Iiτγ，满足史瓦西定律；相对湿度RH的影响函数为β表示当相对湿度超过t时对老化的加速效应；α，β，γ为与外部因素相关的物理参数；超参数t由目标材料的特性所决定，t的取值由基于超参数交叉验证的方法确定；3采用多指标迁移学习方法增加样本量；采用正则化方法在目标函数中增加岭回归判罚项，并建立目标函数；岭回归判罚项的形式为： 其中，θ包括了模型中的待估参数，θlab为使用验室数据得到的模型参数结果，λ为调节参数；得到用于估计模型的目标函数为： 其中，θ＝η，μ，σ，α，β，γ表示退化轨迹模型中的所有参数，I1，I2分别对应于实验室加速数据集和室外自然老化数据集；I3，I4，...，IK表示通过其他指标迁移得到的数据集，用于描述实验室数据、户外数据和指标迁移数据之间的异质误差；通过最小化上述目标函数，得到θ和的估计结果；4对退化轨迹模型进行改进，刻画出实验室与户外实验数据之间的异质性：允许模型中控制“S”型曲线形状的参数η，μ，σ在户外和室内条件下不同，用于描述材料老化在两种环境下的异质特征，但与外部因素相关的物理参数α，β，γ在户外与室内保持一致，即 其中，η1，μ1，σ1为实验室数据集对应的曲线参数，η2，μ2，σ2为户外数据集与迁移指标数据集对应的曲线参数，ni代表第i个样本的观测点的总数；5引入因素间的耦合效应：通过将与老化速率相关的曲线参数σ根据外部环境对其进行聚类引入耦合效应，得到参数估计的结果；为了引入耦合效应，将户外曲线参数中的σ2扩展为ε2，p，p＝i，...，P；其中P代表着户外数据集所包含的不同室外环境条件的总数量，p代表着第p种室外环境条件，ε2，p为第p种室外条件所对应的曲线参数σ2，p；将扩展后的σ2，p带入目标函数后，得到参数估计对参数估计进行聚类，将P个参数精简为L个参数其中代表第l类室外环境条件下的曲线参数σ，而聚类同属于第l组的多个室外环境此时共用来替换在确定了聚类分组之后，将带入目标函数，得到作为最终的参数估计；将步骤4中的σ2改进为重新代入3中的目标函数，最小化目标函数值，得到参数估计的结果；6利用老化指标的参数化退化轨迹模型预测新环境数据下的老化曲线：建立室外环境与聚类组别之间的关系，即Lp＝fTp，Ip，RHp；其中Lp∈1，…，L，表示第p种户外环境所归属的聚类组别；Tp，Ip，RHp对应第p种户外环境的环境特征；通过线性回归或者非参数回归得到fTp，Ip，RHp的一个函数估计：通过该估计函数来建立环境特征和聚类组别的关系；此时如果有新的环境数据到来Tp+1，Ip+1，RHp+1，预测其聚类组别为假定预测结果为：则利用η2，μ2以及α，β，γ计算新环境数据的老化曲线，其中是第k个聚类组别的估计参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南财经大学 基于分布式有限样本的多因素耦合寿命预测方法

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