基于启发式最大后验概率估计的失效标准    佛山南海升降车出租,   佛山升降车租赁,   升降车租赁        均值更新补偿算法在材料科学领域，材料分散性是指在相同材料成分、加工工艺下材料呈现性能上的差异，材料分散性所引起的性能差异与材料在制备中的相关工艺中的随机现象相关，如铸造凝固过程等。材料分散性引起的性能差异的量值不大，是合理存在的，并不构成生产质量问题，与生产质量有本质区别。材料分散性问题是由于材料加工至产品中合理存在的样本个体与样本总体期望的差异，可能某项性能指标整体高于或低于总体期望值，这种差异不影响总体的期望与方差，只体现在样本个体的评价上；质量问题是由于产品制备过程由于操作不当或标准设置不当而使生产产品的某项性能参数与理想产品指标存在差异，这种差异主要表现在存在质量问题的产品批次方差偏大。因此，在材料单一、结构复杂的机械设备故障诊断和寿命预测研究中，要及时发现这种材料分散性引起的差异，并通过对样本个体的补偿，使依据样本总体而建立的性能退化失效标准均值与样本个体性能退化特征参量的差异减小，进而提高样本个体故障诊断的准确度。依据上述分析，要对材料分散性引起的特征参量偏差进行补偿，就要首先能够比较出新样本特征参量与原有样本空间失效标准均值的差异，利用这种差异来进行补偿。原有样本空间失效标准均值可以认为是已知的、先验的，当新样本的材料分散性较大时，可以利用新样本来对原有失效标准均值进行更新，以此来得到新样本与原有样本空间失效标准均值的差异，通过这种更新得到的失效标准新均值可以认为是后验的。这个过程与贝叶斯估计中最大后验概率（ＭＡＰ）估计的思想一致。对于给定的样本空间，对于样本总体０的估计结果为最大似然估计，现希望能够得到与样本空间Ｄ相关的参数０的最大后验概率ｐ，也即是希望针对样本空间Ｄ，以０为参数的模型更准确。针对材料分散性所引起的样本个体差异，可以认为是样本个体的特征参量与失效标准均值的差异，利用ＭＡＰ对失效标准均值进行更新，可以认为失效标准均值为样本空间待更新的模型,   这里认为；ｕ是一个未知参数，下面以样本空间Ｘ服从正态分布为例进行分析对于样本空间尤只有当新来样本与其他样本差异较大时，差异较大，进而后续对样本个体特征参量的补偿会有明显效果；当ｘ与其他样本差异较小时，会与比较接近，后续补偿效果不明显或可以忽略。在实际的计算中，但可以知道新样本与原样本来自于同样的样本空间，只是由于材料分散性使新样本特征参量值整体高于或低于失效标准均值，可以认为失效标准均值更新前后的失效标准分布形状并不发生巨大变化。利用最新的＆ＭＡＰ得到新的ｐＭＡＰ，直到前后两次ｐＭＡＰ的相对误差控制在合理的精度范围内，则认为失效标准均值更新结束，失效标准均值更新结果为最后一次迭代得到的ｐＭＡＰ值。当得到失效标准均值更新结果后，可以计算失效标准的更新差值.    根据材料分散性问题的内涵，由样本个体的材料分散性引起的差异，应直接对这一样本个体进行补偿，而不是在多数样本统计结果中进行补偿。同时，这种修正只是减少由于材料分散性而引起的个别样本与样本总体的偏差，目的是在存在这种客观合理偏差的情况下提高样本个体故障诊断的准确性。因此，本研究中利用Ａ来修正新来样本特征参量，而不改变原有失效标准，这样才不影响后续的故障诊断和寿命预测模型的统一性。上述利用启发式最大后验概率估计对失效标准均值更新进而补偿特征参量的算法流程.     

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     为由材料分散性而引起的样本个体特征参量在故障点位置整体高于或低于失效标准均值的问题，提供了一种补偿方案，该方案将在箱体材料拉伸和疲劳损伤基于性能退化的故障诊断和寿命预测中进行应用。以上所提出的基于性能退化的故障诊断和寿命预测研究框架和基于启发式最大后验概率估计的失效标准均值更新补偿算法，已经为开展箱体故障诊断研究提供了方法基础。下面将详细阐述箱体材料损伤过程的故障诊断研究工作。

       诊断升降车齿轮箱箱体在运行中要承受一定的自身静载，同时还有可能会受到外界硬物撞击，这将对箱体产生拉伸损伤。对于箱体材料，拉伸损伤过程中的弹性阶段为安全阶段，屈服、塑性和断裂阶段为预警阶段，箱体材料的拉伸损伤过程的故障诊断就是要有效地对材料的损伤状态进行识别，可以认为当箱体材料拉伸损伤状态处于预警阶段即为发生故障。为了对箱体材料的拉伸损伤过程进行无损实时的故障诊断，如前文所分析，本研究中采用声发射技术对箱体材料拉伸损伤过程进行监测，考虑箱体服役寿命长，失效数据匮乏，研究中将基于性能退化和材料表征方法对箱体材料的拉伸损伤过程的故障诊断展开具体研究。材料表征方法，不同于材料性能参数分析方法，是通过其他检测参数来表征材料的性能状态。这种方法虽然间接，但是能够实现无损、实时条件下材料状态表征。表征手段较多，考虑升降车齿轮箱体需要实时无损地进行快速故障诊断，并结合箱体失效机理选用声发射技术作为箱体材料表征的途径，进而对箱体服役过程中声发射信号进行材料损伤的特征提取和故障诊断。根据升降车齿轮箱箱体材料拉伸损伤过程的演化特性，及箱体材料拉伸损伤失效数据较少，本研究中将利用提出的基于性能退化方法的故障诊断和寿命预测研究框架对箱体材料拉伸损伤过程的故障诊断开展具体研究。

      拉伸损伤过程的特征提取,   对于升降车齿轮箱箱体材料，其性能退化量Ｄ为裂纹长度＆本项研究中采用声发射信号对箱体材料的损伤过程进行实时无损监测，声发射信号的振铃计数ｑ、能量Ｃ２、幅值Ｃ３、上升时间Ｃ４、持续时间ｃ５、峰频Ｃ６参数构成性能退化表征参量集Ｃ，即，Ｃｃ２，Ｃｉ，ｃ４，ｃ５，ｃ６｝.    用声发射仪对箱体材料的拉伸损伤过程进行监测，在每一次拉伸损伤过程的监测中，传感器不断采集来一组组声发射信号数据，这一组组数据即为箱体材料拉伸损伤的性能退化表征参量集。理论上，对于同一样本测量参数的相关系数序列，应该开始较大，随着一组组数据的到来，相关系数有一个调整的趋势，之后随着大量数据的到来，相关性逐步趋于稳定。分别对声发射信号的６个参数建立两两间的相关系数序列，两两相关系数序列基本呈现早期波动后振荡下降至趋于平稳的趋势，但并没有得到与箱体材料拉伸损伤过程很好对应的结果，总是某次过程某些相关系数效果较好，对于大多数过程并不统一，这主要是由于加速拉伸试验的过程较快，以及铸造材料的分散性造成的。因此，对声发射信号的相关系数进行综合，以减少相关系数变化趋势的波动，分别计算相关系数均值序列Ｃａｖｅ和相关系数中值序列Ｃｍｅｄ.   时刻的相关系数并不是／时刻的声发射信号计算的结果，而是由／时刻以前一直到／时刻的声发射参数序列计算得到的，因此中包含了历史数据信息，序列也将呈现拉伸损伤过程中声发射信号的演化规律。 相关系数均值Ｃａｖｅ与相关系数中值Ｃｍｅｄ两个序列基本趋势为初始波动调整后最终趋于平稳，弹性与屈服阶段的分界点均在初始调整后的振荡向下阶段，且分界点处的Ｃａｖｅ与Ｃｍｅｄ值比较接近。因此，如果能够将弹性与屈服阶段的分界点处的振荡向下阶段之前的干扰值去掉，就可以利用声发射信号对箱体材料的拉伸损伤过程进行故障诊断。对箱体材料拉伸损伤过程的声发射信号进行比对分析，可以发现峰频信号有着与其他声发射信号参数不同的取值特点，峰频信号.    峰频信号高值与低值有一定差别，统计可得峰频信号的高值均高于１５５，而且从峰频信号的第一个高值发生之后至材料弹性与屈服阶段分界点处的时间内，Ｃａｖｅ与Ｃｍｅｄ值均处于震荡下降阶段，并没有较大波动存在，因此选用峰频信号的第一个高值作为计算拉伸损伤相关系数序列的触发，在此之前，认为拉伸损伤过程处于安全阶段。本研究中，１５次搭载声发射系统的拉伸试验的统计结果。可见，１５次试验中弹性与屈服阶段分界点处的相关系数均值Ｃａｖｅ与相关系数中值Ｃｍｅｄ的值相对集中，而正态分布是在研究应力强度分布的一种常用形式，对１５次试验弹性与屈服阶段分界点处的Ｃａｖｅ与Ｃｍｅｄ的值做正态分布分析，可求的正态分布参数.   可以看出，弹性与屈服阶段分界点处ｃｍｅｄ值比ｃａｖｅ值更加集中。则选取ｃｍｅｄ为表征箱体材料拉伸损伤过程性能退化的特征参量，特征参量即可认为在箱体材料拉伸损伤过程的特征提取结果。

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