一种传感器寿命评估预测方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明属于传感器可靠性评估技术领域，特别涉及一种传感器寿命评估预测方法、系统、设备及介质。

背景技术

现代电力系统当中，往往会使用很多传感器设备，通过多个物联网传感器，可以实现对电力系统的精准调控，保障电力系统的稳态运行。电力系统中的环境非常复杂，如电力系统极高的电压等级会激发出很强的电磁场等；传感器暴露在电磁、湿度、温度、振动等复杂工况条件下，传感器中的芯片可能会因内部应力而失效。

鉴于上述实际情况，有必要对传感器进行可靠性加速评估试验，以预测其大致失效时间，便于对电力系统的传感器设备进行定期维护，避免因传感器失效导致的电力系统故障问题。具体解释性的，可靠性加速评估试验是通过将产品置于比实际使用条件更为严苛的环境中进行测试，以模拟其长时间使用的情况。然而，目前传统的加速试验方法往往仅针对单独的物理环境进行试验，试验环境与实际的电力系统的复杂工况环境相差较大，试验结果的可靠性较差；因此，亟需一种新的物联网传感器多物理场可靠性加速评估试验方案，以能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估。

发明内容

本发明的目的在于提供一种传感器寿命评估预测方法、系统、设备及介质，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明提供的技术方案中，基于多物理场耦合的寿命预测模型进行传感器寿命评估预测，可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明第一方面提供的一种传感器寿命评估预测方法，包括以下步骤：

基于待寿命评估预测的传感器，获取预设时间段的环境应力；

基于获取的所述环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数；

基于计算获得的所述位置参数，利用预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型进行寿命评估预测，获得作为传感器寿命指标的平均无故障工作时间。

本发明方法的进一步改进在于，所述基于获取的所述环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数的步骤中，

位置参数的计算表达式为，

μ＝μ

式中，μ为位置参数，μ

式中，a

本发明方法的进一步改进在于，

a

式中，exp为以自然常数e为底的指数函数，γ

其中，第i个物理场的标准化应力是，先由获得的所述环境应力中第i个物理场环境应力进行实际加载变换获得变换后的应力，再根据变换后的应力进行计算获得；第i个物理场的标准化应力ξ

式中，s为变换后的应力，s

本发明方法的进一步改进在于，所述预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型的表达式为，

式中，t为时刻，f(t)为威布尔分布的概率密度函数，R(t)为可靠度函数，μ为位置参数，η为尺度参数，β为形状参数；

其中，尺度参数η与形状参数β为待寿命评估预测的传感器本身的固有值，通过试验拟合确定。

本发明第二方面提供的一种传感器寿命评估预测系统，包括：

环境应力获取模块，用于基于待寿命评估预测的传感器，获取预设时间段的环境应力；

位置参数计算模块，用于基于获取的所述环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数；

评估预测模块，用于基于计算获得的所述位置参数，利用预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型进行寿命评估预测，获得作为传感器寿命指标的平均无故障工作时间。

本发明系统的进一步改进在于，所述位置参数计算模块中，执行基于获取的所述环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数的步骤中，

位置参数的计算表达式为，

μ＝μ

式中，μ为位置参数，μ

式中，a

本发明系统的进一步改进在于，

a

式中，exp为以自然常数e为底的指数函数，γ

其中，第i个物理场的标准化应力是，先由获得的所述环境应力中第i个物理场环境应力进行实际加载变换获得变换后的应力，再根据变换后的应力进行计算获得；第i个物理场的标准化应力ξ

式中，s为变换后的应力，s

本发明系统的进一步改进在于，所述评估预测模块中，预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型的表达式为，

式中，t为时刻，f(t)为威布尔分布的概率密度函数，R(t)为可靠度函数，μ为位置参数，η为尺度参数，β为形状参数；

其中，尺度参数η与形状参数β为待寿命评估预测的传感器本身的固有值，通过试验拟合确定。

本发明第三方面提供的一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本发明第一方面中任一项所述的传感器寿命评估预测方法。

本发明第四方面提供的一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面中任一项所述的传感器寿命评估预测方法。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的传感器寿命评估预测方法中，针对待评估的传感器提出了多物理场耦合下的寿命评估预测方法，依靠多物理场耦合单参数寿命预测模型能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估，且可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果；相比于目前传统的加速评估试验方法，本发明方法可在多物理场耦合的情况下对传感器寿命进行预测，获得准确可靠的评估结果。

本发明方法中，依靠多物理场耦合单参数寿命预测模型能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估，可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果；其中，基于不同物理场权重分配加速因子的位置参数获取步骤具有先进性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中提供的一种传感器寿命评估方法的流程示意图；

图2是本发明实施例中，试验装置工作原理示意图；

图3是本发明实施例中，参数计算流程示意图；

图4是本发明实施例中，模型使用流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种传感器寿命评估系统的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

请参阅图1，本发明实施例公开的一种传感器寿命评估预测方法，包括以下步骤：

步骤1，基于待寿命评估预测的传感器，获取预设时间段的环境应力；具体示例解释性的，环境应力可以包括传感器所述工作环境以及工况下的各种环境应力，可以是温度、湿度、振动、电磁场；

步骤2，基于步骤1获取的环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数；

步骤3，基于步骤2计算获得的位置参数，利用预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型进行寿命评估预测，获得作为传感器寿命指标的平均无故障工作时间。

本发明实施例提供的技术方案中，依靠多物理场耦合的寿命预测模型能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估，且可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果。

在上述实施例的基础上，本发明实施例具体示例性的，步骤1中，基于待寿命评估预测的传感器，获取预设时间段的环境应力的步骤包括：

基于传感器所处工作环境以及工况下的各种应力来源，确定每种单独物理场下的环境应力；具体示例解释性的，在不同的工况以及环境下传感器内部的应力是不同的，需要根据目前所处的环境，工况较为准确地确定所在环境下的应力；具体示例解释性的，可以以温度、湿度、振动、电磁场4种物理场进行具体试验分析。

在上述实施例的基础上，本发明实施例进一步优选的技术方案的步骤2中，基于步骤1获取的环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数的过程中，

位置参数的计算表达式为，

μ＝μ

式中，μ为位置参数；μ

加速因子a的计算表达式为，

式中，a

a

式中，γ

其中，第i个物理场的标准化应力是，先由步骤1获得的环境应力中第i个物理场环境应力进行实际加载变换获得变换后的应力，再根据变换后的应力进行计算获得。

具体的，第i个物理场的标准化应力ξ

式中，s为变换后的应力；s

本发明实施例提供的技术方案中，依靠多物理场耦合的寿命预测模型能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估，且可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果；其中，基于不同物理场权重分配加速因子的位置参数获取步骤中具有先进性。具体示例性的，权重分配时可按照受到不同物理场作用的敏感性强弱来确定。

本发明实施例进一步具体解释性的，对于大多数加速寿命试验，常采用实际加载应力的变换形式，以得到线性的模型形式，简化建模过程；示例性，如温度应力与实际温度的倒数正相关，因此可以取温度的倒数作为变换形式，而对于振动来说，振动幅值与实际加载应力呈正相关，就采用振动的幅值作为实际应力的加载形式；

则标准化应力ξ为，

式中，s为变换后的应力，s

假设位置参数为应力的线性函数，

μ

式中，ξ

在应力ξ

当ξ

a

由于在试验涉及不同的物理场，因此为了考虑到不同的物理场对于加速因子的影响，需要对加速因子进行修改，其中对每种物理场的加速因子进行权重分配是较好的一种方法；具体的，根据权重得到多物理场试验的加速因子：

式中，a

接着，可通过加速因子计算出位置参数。

在上述实施例的基础上，本发明实施例进一步优选的技术方案的步骤3中，预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型的表达式为，

式中，t为时刻；f(t)为威布尔分布的概率密度函数；R(t)为可靠度函数；μ为位置参数；η为尺度参数；β为形状参数。

进一步优选的方案中，尺度参数η与形状参数β为传感器本身的固有值，可以通过试验拟合来确定；具体示例性解释性的，包括：将与所述待寿命评估预测的传感器同型号的样本传感器置于温度箱、振动台、GTEM(Giga hertz Transverse Electromagnetic，吉赫兹横电磁波传输室)小室集成的多物理场试验装置内，对装置内的样本传感器施加适当的极端温度、湿度、电磁场以及振动环境(解释性的，极端环境应力可根据试验时长等要求自行确定)；记录加速寿命评估试验中的环境应力，对得到的试验寿命数据进行记录。

对得到的数据采用最小二乘法对参数进行拟合，对故障概率分布函数进行变形，并进行两次取对数：

R(t)+F(t)＝1；

由于μ已经确定，因此可令

y＝ax+b；

进一步地，通过最小二乘拟合，可以得到

根据试验得到的数据，计算出威布尔分布中的参数η与β。

本发明实施例的步骤3中，具体是将计算获得的威布尔分布中的位置参数μ，代入寿命预测模型中，从而计算得到平均无故障工作时间MTBF。

本发明实施例中进一步解释性的，最开始建立的模型MTBF是三未知数模型，通过实验可以得到其中两个参数，这两个参数只和样品有关，在任一环境下都不改变，可以通过加速寿命评估实验得到；得到这两个参数，便得到了单参数的预测模型；最后一个参数通过不同环境下的环境应力解算出来，因此可以推广到任意环境下的寿命预测。

本发明实施例公开的传感器寿命评估预测方法中，针对待评估的传感器提出了多物理场耦合下的加速评估试验方法，依靠多物理场耦合的寿命预测模型能够实现多物理场耦合条件下的传感器可靠性评估，且可获得较为准确可靠的寿命预测评估结果；相比于目前传统的加速评估试验方法，本发明方法可在多物理场耦合的情况下对传感器寿命进行预测。本发明方法中，仅通过一次加速寿命评估试验，便可建立起所有环境及工况下的寿命预测模型，通过获取待预测环境及工况下的环境应力，便可以预测出传感器在该环境下的寿命。因此，本发明提供了一种物联网传感器多物理场的加速评估试验方法，相比于传统的加速评估试验方法，本方法更接近于实际。传统的加速评估试验方法仅仅针对单独的物理场进行加速试验评估，而传感器在工作过程中往往会暴露在多种物理场的环境下，因此，仅仅针对单独的物理场进行加速试验评估一般是不太准确的，而本方法可以在多种物理场耦合的情况下对传感器的寿命做一个较为准确的预测。

本发明实施例具体应用中，可在多物理场耦合的条件下，针对物联网传感器进行可靠性寿命评估预测。

综上所述，本发明的核心发明点在于，提出了传感器在多物理场环境下的寿命评估预测方法，该方法基于威布尔分布、权重分配方法、最小二乘法等计算出传感器的平均无故障工作时间，从而对传感器的寿命进行预测，具有较高的准确性和可靠性，有利于传感器的定期维护与及时更换，保障了电网的运行安全。

请参阅图2，本发明实施例中使用的多物理场试验设备，可包括温度箱、湿度箱、振动台、GTEM小室、试验记录装置，失效分析装置；其中，所述温度箱用于添加试验环境所需的温度，所述湿度箱用于添加试验所需的湿度，所述振动台用于添加实验环境所需的振动，所述GTEM小室用于添加试验所需的电磁场；所述试验记录装置用于记录试验环境的环境应力以及测试用样品的寿命，所述失效分析装置用于分析样品是否失效。

请参阅图2至图4，本发明再一实施例中，具体提供了一种多物理场加速试验方法，包括以下步骤：

第一步：确定待预测传感器所在环境及工况下的环境应力；

第二步：利用与待预测传感器相同型号的一组传感器进行多物理场加速寿命评估试验，温度箱、湿度箱、振动台、GTEM小室分别对样品传感器施加试验环境所需的温度、湿度、振动、电磁场；试验记录装置记录加速寿命评估试验中的环境应力，并且记录每个传感器的失效时间；

第三步：根据第二步记录的环境应力计算出每种物理场下的加速因子a

第四步：根据第一步得到的待预测传感器所在环境及工况下的环境应力，通过第三步的计算方法计算出μ。进一步地，可以计算MTBF从而对待预测传感器当前环境及工况下的寿命进行预测。

下述为本发明的装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

请参阅图5，本发明再一实施例中，具体提供一种传感器寿命评估预测系统，包括：

环境应力获取模块，用于基于待寿命评估预测的传感器，获取预设时间段的环境应力；

位置参数计算模块，用于基于获取的所述环境应力，计算获得威布尔分布中的位置参数；

评估预测模块，用于基于计算获得的所述位置参数，利用预先构建的多物理场耦合单参数寿命预测模型进行寿命评估预测，获得作为传感器寿命指标的平均无故障工作时间。

本发明再一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于传感器寿命评估预测方法的操作。

本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关传感器寿命评估预测方法的相应步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。