随着机械系统、机电系统及电化学系统越来越复杂，零部件在复杂载荷作用下的失效状态呈现出非单调性、模糊性、动态性和多态性等多种复杂特性，且各种特性之间存在明显的相关性，导致系统状态感知与寿命预测问题突出，如何充分分析系统多重复杂性并开展系统状态感知与寿命预测是目前面临的核心问题。本书是在国家自然科学基金的资助下，整合多年来在可靠性理论和随机劣化系统分析理论方面的研究成果和工程应用成果完成的。本书详细阐述了随机劣化系统可靠性分析与剩余寿命预测方法的理论基础和优势，深化了针对随机劣化系统基于模糊动态贝叶斯网络进行的可靠性分析技术，拓展了非线性状态空间模型及多应力加速退化模型对劣化系统进行的剩余寿命预测方法。作者所论证的不确定方法和分析，均结合工程应用阐述了基本原理、实现过程，并通过实际案例对提出的方法和分析的有效性进行了验证。
本书可供高等院校、科研机构等从事机械设计理论和方法、机电产品评估研发工作的研究人员及相关领域的工程技术人员参考使用。

第1章 绪论
1.1 可靠性分析综述
1.1.1 多态系统可靠性分析
1.1.2 劣化系统可靠性分析
1.1.3 贝叶斯网络可靠性分析
1.2 剩余寿命预测综述
1.2.1 传统剩余寿命预测
1.2.2 基于状态空间模型的剩余寿命预测
1.2.3 多应力加速模型的剩余寿命预测
1.3 本书的主要内容
本章小结
参考文献
第2章 随机劣化系统可靠性分析方法
2.1 引言
2.2 随机劣化系统的特性分析
2.2.1 随机劣化系统的模糊性分析
2.2.2 随机劣化系统的多态性分析
2.2.3 随机劣化系统的动态性分析
2.2.4 随机劣化系统的非单调性分析
2.3 随机劣化系统的多态性能可靠性分析
2.3.1 蒙特卡洛仿真方法
2.3.2 马尔可夫分析方法
2.3.3 多态故障树分析方法
2.3.4 贝叶斯网络模型
2.4 性能劣化系统模型分析
2.4.1 退化轨道模型
2.4.2 随机过程模型
2.4.3 累积损伤退化模型
本章小结
参考文献
第3章 基于模糊动态贝叶斯网络的多态系统可靠性分析
3.1 引言
3.1.1 模糊系统可靠性分析
3.1.2 动态系统可靠性分析
3.2 模糊动态多态系统可靠性分析方法
3.2.1 总体思路
3.2.2 模糊动态贝叶斯网络模型节点描述
3.2.3 模糊动态贝叶斯网络模型节点可靠性分析
3.2.4 模糊动态贝叶斯网络模型根节点重要度分析
3.3 案例分析
3.3.1 提梁机卷扬系统介绍
3.3.2 提梁机卷扬系统贝叶斯网络模型
3.3.3 提梁机卷扬系统故障可能性分析
3.3.4 提梁机卷扬系统重要度分析
3.3.5 结果分析
本章小结
参考文献
第4章 基于非线性状态空间模型的劣化系统剩余寿命预测方法
4.1 引言
4.1.1 非线性状态空间模型
4.1.2 剩余寿命预测方法
4.1.3 剩余寿命快速预测方法
4.2 基于状态空间模型的性能退化建模与参数估计方法
4.2.1 状态空间模型描述系统退化
4.2.2 状态空间模型参数估计方法
4.3 案例分析
4.3.1 铅酸蓄电池退化过程描述
4.3.2 铅酸蓄电池容量快速预测
4.3.3 基于非线性状态空间模型的铅酸蓄电池剩余寿命预测
本章小结
参考文献
第5章 基于加速模型的劣化系统剩余寿命预测方法
5.1 引言
5.2 加速退化模型
5.2.1 单应力加速退化模型
5.2.2 多应力加速退化模型
5.3 单应力加速下劣化系统剩余寿命预测方法
5.3.1 单应力加速退化建模方法
5.3.2 单应力加速下劣化系统剩余寿命预测
5.4 多应力加速下劣化系统剩余寿命预测方法
5.4.1 多应力加速退化建模方法
5.4.2 多应力加速下劣化系统剩余寿命预测
5.5 案例分析1：电流应力加速下锂离子电池剩余寿命预测
5.5.1 试验方法
5.5.2 试验结果分析
5.5.3 仿真试验设计
5.5.4 剩余寿命预测
5.6 案例分析2：温度-电流双应力下锂离子电池剩余寿命预测
5.6.1 试验方法
5.6.2 试验结果分析
5.6.3 剩余寿命预测
本章小结
参考文献

随着中国制造业突飞猛进的发展，机械系统、机电
系统及电化学系统等性能不断提高的同时，系统也变得
越来越复杂。在复杂工况下，系统运行时性能会逐渐退
化，并且在大多数情况下，零部件的失效不再是非此即
彼，而是会出现亦此亦彼的状况，呈现出非单调性、模
糊性、动态性和多态性等多种复杂特性。系统寿命延长
且系统在性能退化过程中呈现的非线性等特征是系统复
杂性产生的根本原因。可靠性和剩余寿命作为衡量系统
及其零部件质量和性能优劣的重要指标，越来越受到人
们的重视。在工程实际中，劣化系统运用传统可靠性分
析方法和剩余寿命预测技术进行分析诊断时存在诸多局
限。传统可靠性分析方法忽略了可靠性指标随时间递减
的动态变化，无法准确地对劣化系统的可靠性能做出评
估，从而面临一些新的问题：现代产品性能和工作环境
复杂多变，长寿命产品寿命数据难以得到，退化过程中
状态变量不易观测，且观测变量与状态变量呈现非线性
关系；长寿命产品在一定时间内，通过加速寿命试验难
以获得其足够的失效数据；单个加速因子难以准确描述
工作环境等因素对产品性能退化的影响等。
本书为解决传统可靠性分析方法与剩余寿命预测技
术现存问题，采用理论分析、过程推导、实例验证相结
合的方法，针对随机劣化系统基于模糊动态贝叶斯网络
进行可靠性分析，就非线性状态空间模型及多应力加速
退化模型对劣化系统进行剩余寿命预测，主要内容包括
以下四个方面：
1）阐述了随机劣化系统的概念及范畴，并对随机
劣化系统具有的模糊性、多态性、动态性及非单调性等
特性进行了详细描述；针对传统可靠性分析方法将系统
或部件故障状态简单视为二态，无法真实反映实际问题
特征的现象，介绍了适用于故障状态多样化的多态系统
的蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真方法、马尔可夫
（Markov）分析方法、多态故障树分析方法及贝叶斯网
络（Bayesian network，BN）模型四种可靠性分析方
法；阐述了基于产品性能退化数据对高可靠、长寿命产
品进行退化建模的三种方法。
2）提出了一种基于模糊动态贝叶斯网络的多态系
统可靠性分析方法，着重分析了模糊性、动态性、多态
性复杂系统的失效模式。针对其模糊性，通过引入模糊
集合理论，利用模糊数来描述各事件的故障状态；针对
其多态性和动态性，采用贝叶斯网络来描述系统故障和
各零部件故障之间的关系模型，并通过一个提梁机卷扬
系统案例对本书提出的方法的有效性进行了验证。
3）针对非线性系统性能退化的剩余寿命预测难题
，提出了基于非线性状态空间模型的劣化系统剩余寿命
预测方法，阐述了状态空间模型描述系统性能退化的方
法。根据一些剩余寿命的预测方法，总结优化后给出了
其模型参数估计方法。以铅酸蓄电池为对象，根据其放
电电压特性，利用非线性状态空间模型描述其退化规律
，进而预测其剩余寿命并验证书中所提方法的有效性。
4）采用加速退化试验技术，即通过提高应力水平
加快产品退化速率，搜集产品在高应力水平下的性能退
化数据，并利用这些数据估计产品可靠性及预测产品在
正常使用条件下的寿命；基于维纳过程（Wiener
process）建立了其在温度和放电倍率同时影响下的容
量退化模型，利用Gebraeel的方法分别基于能量和容量
进行剩余寿命预测，提出了劣化系统在单应力及多应力
加速影响下的剩余寿命预测方法；以锂离子电池为例，
分别对电流应力加速下锂离子电池剩余寿命预测及温度
-电流双应力下锂离子电池剩余寿命预测两个案例展开
研究，进一步验证了本方法的严谨性和科学性。
本书研究内容是在查询、总结现有相关领域研究成
果的基础上得出的，对当前相关领域研究中存在的问题
进行了探索与尝试。然而，由于所研究的内容涉及多学
科交叉，且当前试验设计与方案不够完善，因此相关理
论成果及试验还有待于进一步探索和优化。本书从工程
实用角度出发，系统地阐述了在随机劣化系统下机电装
备的可靠性分析和剩余寿命预测方法及相关作者最新的
研究成果，是主要作者何芹教授近 10 年里在随机劣化
系统可靠性分析和剩余寿命预测领域中科研成果的总结
，同时也包含何芹教授指导的硕士研究生所做的相关研
究工作。
全书共分为5章，其中第1～3章由山东建筑大学何
芹撰写，第4章由何芹、大连理工大学刘杰撰写，第5章
由国防科技大学刘天宇撰写，全书由何芹统稿，刘天宇
对内容进行了校核。在撰写过程中国防科技大学潘正强
做了详细指导，国防科技大学博士研究生张路路为本书
提供了部分素材，山东建筑大学硕士研究生张鹏、李桦
、张旭、邱添、石润东为本书做了大量的图形绘制、文
字整理工作。此外，感谢山东建筑大学机电工程学院相
关领导、同事的支持与鼓励。在撰写本书过程中，作者
借鉴了大量国内外参考文献，参考了相关领域学者的研
究内容，在此对各位作者、学者表示感谢。
尽管作者慎之又慎，但限于作者能力与水平，书中
难免存在不足之处，恳请读者批评指