[论文解读] Reliability Analysis of Systems Subject To Mutually Dependent Competing Failure Processes With Changing Degradation Rate

Nooshin Yousefi, David W. Coit|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2019

Reliability and Maintenance Optimization参考文献 9被引用 7

一句话总结

本文提出了一种针对受相互依赖的软性与硬性故障影响的系统的新型可靠性模型，其中冲击会加速退化，而退化又会影响冲击的强度。通过使用伽马过程描述退化，使用非时齐泊松过程描述冲击，该模型能够捕捉由冲击大小引起的退化速率动态变化，从而在存在反馈效应的竞争性故障过程中实现更精确的系统可靠性评估。

ABSTRACT

In this paper, a new reliability model has been developed for a single system degrading stochastically which experiences soft and hard failure. Soft failure occurs when the physical deterioration level of the system is greater than a predefined failure threshold, and hard failure occurs when the instantaneous stress caused by a shock process is greater than a critical threshold. It is considered that the degradation and shock process are mutually dependent. In fact, each arriving shock accelerates the degradation process by adding abrupt additional damages to the degradation path and changing the degradation rate according to specific magnitude; also, the cumulative degradation changes the occurrence intensity of shock process. A gamma process is used as a stochastic process to model the degradation path. A realistic numerical example is presented to illustrate the proposed reliability.

研究动机与目标

• 开发一种用于系统在随机退化和冲击过程共同作用下产生软性与硬性故障的可靠性模型。
• 捕捉退化过程与冲击过程之间的相互依赖关系，其中冲击加速退化，而退化又增加冲击强度。
• 对受冲击大小影响而随时间变化的退化速率进行建模，以反映现实世界系统的行为特征。
• 提供一个真实的数值示例，以展示该模型的应用及可靠性评估。
• 通过考虑退化与冲击过程之间的反馈机制，提高可靠性预测的准确性。

提出的方法

• 使用伽马过程对退化进行建模，其退化速率因冲击到达而发生状态依赖性变化。
• 通过非时齐泊松过程对冲击发生进行建模，其强度取决于累积退化程度。
• 将冲击大小作为影响因素，用于增加退化速率，从而改变退化路径的斜率。
• 将软性故障定义为退化程度超过预设阈值。
• 将硬性故障定义为瞬时应力超过临界阈值的冲击。
• 推导系统可靠性，即在指定时间之前既不发生软性故障也不发生硬性故障的概率。

实验结果

研究问题

• RQ1 退化与冲击过程之间的相互依赖关系如何影响系统可靠性？
• RQ2 冲击大小在何种程度上影响退化速率，从而影响系统故障风险？
• RQ3 累积退化如何改变冲击发生强度？
• RQ4 时变退化速率对系统可靠性预测有何影响？
• RQ5 如何通过联合使用伽马过程与非时齐泊松过程准确捕捉竞争性故障动力学？

主要发现

• 该模型成功捕捉了冲击增加退化速率、退化又增强冲击强度的反馈回路。
• 冲击大小直接影响退化速率，导致非线性退化路径。
• 系统可靠性显著受到退化与冲击过程之间相互依赖关系的影响，而这种关系在独立模型中无法体现。
• 与假设故障过程相互独立的模型相比，所提出的模型能提供更精确的可靠性评估。
• 数值示例证明了该模型在实际可靠性分析中的可行性与实用性。
• 引入状态依赖的退化速率显著提升了模型对真实系统行为的拟合度。