本書來源于作者在可靠性與壽命評估領域取得的研究成果，書中以具有退化特征的裝備為研究對象，充分利用其全生命周期的數(shù)據(jù)，開展基于時間尺度轉(zhuǎn)換非線性Wiener過程的加速退化過程建模、基于Wiener過程的變環(huán)境應力下產(chǎn)品退化過程建模、融合加速退化試驗數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品剩余壽命評估模型、基于加速應力與擴散系數(shù)相關性產(chǎn)品的加速退化過程建模、考慮測量誤差的產(chǎn)品剩余壽命預測模型等方面的研究，對基于隨機過程的退化失效建模技術（退化過程建模理論和剩余壽命預測技術等）進行了擴展。本書內(nèi)容翔實，具有較廣泛的模型適用性，對提高裝備剩余壽命預測的快速性和準確性有較高的參考價值。
1）本書基于隨機過程對裝備加速退化試驗數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化試驗數(shù)據(jù)進行建模，提出了一系列裝備剩余壽命預測方法，并充分考慮了不同樣本的差異性、測量誤差，以及個體退化過程的不確定性。
2）本書在內(nèi)容上，從線性退化過程擴展到基于時間尺度轉(zhuǎn)換的非線性Wiener退化過程，繼而擴展到一般非線性Wiener過程；在數(shù)據(jù)構成上，從單應力條件下的退化模型擴展到加速應力下的退化模型，而后延伸至變應力條件下的退化模型，隨后將加速退化數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)融合起來，并充分考慮到監(jiān)測過程中的測量誤差；在模型驗證上，從基于仿真數(shù)據(jù)的模型驗證延伸至基于試驗數(shù)據(jù)的模型驗證，并且試驗數(shù)據(jù)設備涉及多種類、多行業(yè)、多領域。
3）本書內(nèi)容翔實，具有較廣泛的模型適用性，對提高裝備剩余壽命預測的快速性和準確性有較高的參考價值。
隨著傳感技術、通信技術和決策理論的快速發(fā)展，以及我國制造水平的不斷提升，各種復雜裝備逐漸應用于航空、航天、船舶、機械、建筑等領域，系統(tǒng)的綜合化、智能化、信息化程度不斷提高，服役時間也不斷延長。在裝備的全生命周期中，其組成結(jié)構的復雜性和服役環(huán)境的多樣性造成裝備個體發(fā)生故障和功能失效的時間存在較大的差異性、隨機性和不確定性。在裝備的使用和維護過程中，基于復雜系統(tǒng)可靠性、安全性和經(jīng)濟性考慮，以預測技術為核心的故障預測和健康管理（prognostic and health management, PHM）策略得到了越來越多的重視和應用，正在引領全球范圍內(nèi)新一輪制造裝備維修保障制度的變革。
PHM策略的關鍵在于準確預測裝備的剩余壽命。隨著先進傳感和狀態(tài)監(jiān)測技術的發(fā)展，獲取能夠反映裝備健康狀態(tài)的性能退化過程監(jiān)測數(shù)據(jù)已成為可能。在此背景下，發(fā)展基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的退化失效建模技術（即退化過程建模理論和剩余壽命預測技術等），為提高裝備的運行安全性、可靠性與經(jīng)濟性提供有價值的基礎理論和關鍵技術，具有重要的科學意義和潛在的應用價值。
本書基于隨機過程對裝備加速退化試驗數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化試驗數(shù)據(jù)進行建模，提出了一系列裝備剩余壽命預測方法，并充分考慮不同樣本的差異性、測量誤差以及個體退化過程的不確定性，對于提高裝備剩余壽命預測的快速性和準確性具有一定的貢獻。本書所涉及的內(nèi)容，對于提高我國裝備運行維護能力以及裝備制造水平具有重要意義。
本書在編排上采用由淺入深、逐層深入的方式。在內(nèi)容上，從線性退化過程擴展到基于時間尺度轉(zhuǎn)換的非線性Wiener退化過程，繼而擴展到一般非線性Wiener過程；在數(shù)據(jù)構成上，從單應力條件下的退化模型擴展到加速應力下的退化模型，而后延伸至變應力條件下的退化模型，隨后將加速退化數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)融合起來，并充分考慮監(jiān)測過程中的測量誤差；在模型驗證上，從基于仿真數(shù)據(jù)的模型驗證延伸至基于試驗數(shù)據(jù)的模型驗證，并且試驗數(shù)據(jù)設備涉及多種類、多行業(yè)、多領域，內(nèi)容翔實，具有較廣泛的模型適用性。
本書由孫麗、李國超、顧曉輝撰寫。南京理工大學機械工程學院的邸憶、秦朝軒、張洪銘博士及朱廣滕、肖坤、鮑兆偉、王莉碩士對本書中的試驗部分做出了貢獻；加拿大麥克馬斯特大學的Narayanaswamy Balakrishnan教授、我國火箭軍工程大學的司小勝教授在相關理論成果的研究過程中給予了指導和幫助。此外，在本書撰寫過程中參閱了相關文獻、資料，在此謹向其作者表示感謝！
由于作者水平有限，書中難免存在不足之處，敬請廣大讀者批評指正。
作者
前言
第1章緒論1
1.1PHM與退化失效建模1
1.2壽命試驗國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與加速模型3
1.2.1壽命試驗國內(nèi)外研究現(xiàn)狀3
1.2.2常見的加速模型5
1.3基于退化數(shù)據(jù)的可靠性分析與壽命預測研究現(xiàn)狀6
1.3.1退化軌跡模型7
1.3.2基于Gamma過程的退化失效建模8
1.3.3基于逆高斯過程的退化失效建模8
1.3.4基于Wiener過程的退化失效建模9
1.3.5其他隨機過程模型15
1.4現(xiàn)有研究存在的問題15
1.5本書的內(nèi)容體系16
第2章基于時間尺度轉(zhuǎn)換非線性Wiener過程的加速退化過程建模19
2.1基于時間尺度轉(zhuǎn)換的非線性Wiener退化過程19
2.1.1模型描述19
2.1.2加速退化試驗失效機理不變原則及其檢驗20
2.1.3退化參數(shù)的加速模型24
2.1.4考慮隨機效應的產(chǎn)品加速退化模型25
2.2基于Wiener過程的產(chǎn)品恒定應力加速退化過程建模28
2.2.1恒定應力加速退化過程28
2.2.2恒定應力加速退化試驗未知參數(shù)估計28
2.2.3應用實例分析30
2.3基于Wiener過程的產(chǎn)品步進應力加速退化過程建模34
2.3.1步進應力加速退化過程34
2.3.2步進應力加速退化試驗未知參數(shù)估計35
2.3.3基于步進應力加速退化仿真數(shù)據(jù)的壽命及可靠度預測38
2.4本章小結(jié)39
第3章基于Wiener過程的變環(huán)境應力下產(chǎn)品退化過程建模41
3.1基于退化量均值相等的一般等效溫度模型41
3.1.1等效溫度模型41
3.1.2基于加速退化數(shù)據(jù)的參數(shù)估計44
3.1.3參數(shù)敏感性分析45
3.1.4實例分析47
3.2基于庫房溫濕度應力分布的退化數(shù)據(jù)建模54
3.2.1建立庫房自然貯存環(huán)境下的溫濕度載荷譜54
3.2.2基于庫房溫濕度載荷譜的可靠性模型56
3.3變環(huán)境應力下產(chǎn)品等效退化失效建模57
3.3.1變環(huán)境應力下產(chǎn)品退化過程建模57
3.3.2變環(huán)境應力下產(chǎn)品退化量均值與方差的推導58
3.3.3變環(huán)境應力下產(chǎn)品失效壽命分布的概率密度函數(shù)及
可靠度函數(shù)61
3.3.4應用實例分析61
3.4本章小結(jié)65
第4章融合加速退化試驗數(shù)據(jù)和現(xiàn)場退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品剩余壽命評估模型67
4.1實際工作條件下的退化過程建模67
4.1.1數(shù)據(jù)來源及其形式分析67
4.1.2實際工作條件下的產(chǎn)品退化過程模型68
4.1.3退化參數(shù)多樣性69
4.2基于最大期望算法的未知參數(shù)估計及剩余壽命預測70
4.2.1加速因子估計及退化數(shù)據(jù)折算70
4.2.2退化參數(shù)先驗分布估計72
4.2.3個體退化參數(shù)的實時更新75
4.2.4基于貝葉斯更新的產(chǎn)品剩余壽命預測76
4.3產(chǎn)品剩余壽命評估模型對比分析79
4.3.1基于仿真退化數(shù)據(jù)的剩余壽命預測模型對比分析79
4.3.2某O形橡膠密封圈剩余壽命預測模型對比分析86
4.4本章小結(jié)89
第5章基于加速應力與擴散系數(shù)相關性的產(chǎn)品加速退化過程建模91
5.1非線性Wiener退化過程91
5.1.1基于非線性漂移的Wiener退化過程91
5.1.2一般非線性Wiener退化過程92
5.2加速應力下的產(chǎn)品非線性Wiener退化過程93
5.2.1考慮加速應力對擴散系數(shù)影響的產(chǎn)品非線性Wiener退化過程93
5.2.2基于一般非線性Wiener過程的產(chǎn)品加速退化模型未知參數(shù)估計96
5.2.3應用實例分析98
5.3產(chǎn)品加速退化模型誤指定分析105
5.3.1退化模型誤指定定量分析105
5.3.2基于數(shù)值仿真的參數(shù)敏感性分析108
5.4本章小結(jié)115
第6章考慮測量誤差的產(chǎn)品剩余壽命預測模型116
6.1考慮測量誤差的產(chǎn)品壽命評估116
6.1.1考慮測量誤差的產(chǎn)品非線性Wiener退化過程116
6.1.2考慮測量誤差的產(chǎn)品加速退化模型未知參數(shù)估計117
6.1.3應用實例分析 118
6.2基于貝葉斯更新的產(chǎn)品剩余壽命預測120
6.2.1產(chǎn)品剩余壽命概率密度函數(shù)的推導120
6.2.2個體退化參數(shù)的貝葉斯更新123
6.2.3基于貝葉斯更新的仿真數(shù)據(jù)分析125
6.3基于Kalman濾波的產(chǎn)品剩余壽命預測128
6.3.1考慮測量誤差和個體差異的產(chǎn)品退化狀態(tài)空間模型128
6.3.2基于Kalman濾波的仿真數(shù)據(jù)分析131
6.4本章小結(jié)134
結(jié)束語136
參考文獻139
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