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作者：肖蒙;沈敖;徐志彪;单苏苏;信明江;
单位：五邑大学轨道交通学院;通城县计量检定测试所;
摘要：退化过程中的个体差异是退化建模中的难点之一，也是导致预测不确定性的主要来源。常见的随机漂移模型考虑退化速率的变异性，而将扩散参数视为常数，忽略退化波动中实际存在的个体差异，难以充分描述退化过程中的异质性，进而影响设备的可靠性评估。针对该问题，提出一种基于随机漂移-扩散维纳过程可靠性分析方法，能同时考虑退化速率和退化波动中的异质性，并能根据实际退化数据中的信息选择合适的分布，提升建模通用性和灵活性。针对所提模型的复杂度增加，提出一种基于马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法的模型参数贝叶斯估计算法，能一次性估计出模型参数。通过数据仿真实验验证所提算法的准确性，利用涡扇发动机数据和激光数据比较实验，验证所提模型的有效性。
关键词：维纳过程;MCMC;可靠性;异质性
基金资助：国家自然科学基金(52105202); 广东省自然科学基金(2020A1515011407)
