文献综述
1.1 本课题研究的意义与价值
“可靠性”这个词可以追溯到19世纪，从那时起，可靠性概念就成为定性和定量内涵的普遍属性[1]。自二战以来，世界各国都开始注意到可靠性研究在各项领域的重要性，特别是美国、日本和一些欧洲发达国家都着力开展了可靠性工程的研究，成功登月后，美国国家航天局更是将可靠性工程技术列为三大技术成就之一。近年来由于设备运行故障而导致事故的例子屡见不鲜，2011年日本福岛核电站泄漏事故，因核电站抗震能力的不足和设备的老化，致使核电站系统不能正常运行，造成了惨重的生态灾难。2017年7月2日，我国长征五号遥二火箭发射任务失利，后查明是由于制造上的缺陷，导致火箭飞行出现异常。这些事故的发生，无疑在设备安全可靠运行方面对我们敲响了警钟。
随着现代工业的迅速发展，机械设备日趋智能化、精密化、高效化和复杂化，这对机械设备的可靠性和寿命预测、检测维修提出了更高要求。可靠性是评价设备质量的重要指标之一，贯穿于机械设备的开发、设计、制造、运行及维修保养等各个环节[2]。机械设备可靠性包括设计可靠性、制造可靠性、运行可靠性、维修可靠性和管理可靠性等。受不同运行状况的影响，机械设备的退化程度和失效时间具有较大的离散性。针对单台设备运行可靠性评估难以运用大样本统计的传统可靠性方法的问题[3]，本课题提出基于设备运行状态辨识的机械设备关键零部件的运行可靠性研究。机械产品大多是众多学科交叉的高新技术的载体[4]，保证产品在运行过程中的可靠是现代机械产品竞争发展的重点。何正嘉等[5]将运行可靠性定义为设备在规定的条件下和服役的时间内由其零部件的运行状态所决定的完成规定功能的能力。
工业4.0和中国制造2025战略的提出，运行可靠性工程研究的重要性更是不言而喻。我国在制造业领域想要健康持续快速发展离不开机械设备的支持，而机械设备的安全可靠运行直接影响我国社会经济发展以及国家工业竞争实力。因此，正确地评估机械设备的运行状态具有重大的现实意义[6]，不断地完善与创新机械设备运行可靠性评估方法也将是今后可靠性研究工作的重点。
1.2 课题研究的现状及发展趋势
传统的基于概率统计的可靠性评估方法依赖失效寿命数据[7]，但这种可靠性评估方法得出的是设备的整体可靠性评估，对于正在运行的单台或小批量设备，这些统计数据的意义不大，人们更注重的是当前设备的运行可靠性和寿命裕度[8]。设备运行状态信息能够实时反映设备的运行性能和精度，准确判定设备的可靠性，揭示产品失效与性能退化之间的关系[9]。“发于内而形于外”，状态监测数据是设备内在状态的外在表现，能为设备零部件运行可靠性评估提供重要信息[3]。运行状态中有丰富的信息，如：振动、位移、速度、加速度、噪声、应力、应变、温度、压力、电量等等。国内外很多专家也意识到设备运行状态信息在设备可靠性评估中的重要性，并做了一些相关的研究和应用。
获取设备的失效寿命数据后，利用失效分布假设检验确定设备的失效分布。常用的失效分布有：威布尔分布、Log-logistic概率分布、指数分布、对数正态分布、泊松分布、高斯分布、Bernestein分布等。随着评估手段的发展，对运行中的机械设备进行相关信号提取，将信号处理和故障特征提取结果进行数据处理使之成为数值，能够更直观地去体现可靠性。传统的可靠性计算方法很多，如：相关系数法、凝聚函数法、峭度指标法、谱距离指标法等等。为精确起见，建立设备运行状态与可靠性关联映射模型很有必要。目前，国内外对设备运行可靠性评估的建模方法有很多，常用的建模方法有以下几种：
（1）Bayes模型
基于状态特征指标比例关联关系，结合Bayes方法和KM估计器思想，简单高效的对设备进行了瞬时可靠性的评估[9]，并正确预测了刀具的失效时间。李国发等[10]以加工中心主轴箱装配工艺为例，提出基于贝叶斯群判断理论的可靠性评估方法。
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