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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510258315.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法是由郭劲言;孙雨欣;陈传海;刘志峰;王超逸;王帅冲;黄玉平;郑继贵;崔珮娟;张彩霞;夏康俊;朱建国设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法，涉及润滑脂性能退化研究技术领域。该方法包括：确定润滑脂性能退化表征指标，采用伽马函数构建润滑脂非线性加速退化可靠性模型；引入服从正态分布的误差项；推导出每个性能退化表征指标的寿命分布函数；采用FrankCopula函数作为连接函数，建立性能退化表征指标之间耦合的可靠度函数；采用最大似然估计方法，并结合非线性回归方法，推导实际工况下模型中所有未知参数的估计值；根据各未知参数的估计值代入可靠度函数，计算出实际工况下润滑脂的等效寿命。通过本发明，实现了考虑多源随机性与多性能退化指标的润滑脂退化可靠性评估。

本发明授权一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法在权利要求书中公布了：1.一种润滑脂加速退化建模与可靠性评估方法，其特征在于，包括：确定润滑脂性能退化表征指标，设定所述性能退化表征指标的退化增量服从伽马分布，采用伽马函数构建润滑脂的非线性加速退化可靠性模型，所述非线性加速退化可靠性模型用于描述在不同应力条件下润滑脂性能的退化过程；基于所述非线性加速退化可靠性模型，在润滑脂非线性伽马加速退化过程中引入服从正态分布的误差项，建立考虑测量误差的润滑脂加速退化可靠性模型；根据所述润滑脂加速退化可靠性模型，推导出每个性能退化表征指标的寿命分布函数，所述寿命分布函数用于描述在不同时间点润滑脂性能退化的概率分布情况；采用FrankCopula函数作为连接函数，建立性能退化表征指标之间耦合的可靠度函数；采用最大似然估计方法，并结合非线性回归方法，推导实际工况下润滑脂加速退化可靠性模型中所有未知参数的估计值；根据得到的各未知参数的估计值代入所述可靠度函数，计算出实际工况下润滑脂的等效寿命，实现可靠性评估；采用伽马函数构建润滑脂的非线性加速退化可靠性模型包括：润滑脂的性能退化路径服从伽马过程，根据伽马过程的特性，所述润滑脂的非线性加速退化可靠性模型表示为： ；式中，表示润滑脂第个性能退化表征指标，，为润滑脂性能退化表征指标的总数；表示在加速应力水平下，润滑脂样本在第次测量时，第个性能退化表征指标的退化增量；表示第个加速应力水平；表示第个性能退化表征指标在加速应力水平下的形状参数；表示相邻两次测量的测量间隔；表示第个性能退化表征指标的扩散系数；表示退化路径服从伽马分布；对其中，采用Arrhenius模型进行描述，以阐释在不同加速应力水平下，润滑脂第个性能退化表征指标的退化增量所受到的影响，其中，所述Arrhenius模型表示为： ；式中，表示第个性能退化表征指标的第一未知参数；表示第个性能退化表征指标的第二未知参数；表示应力水平标准化值；表示润滑脂的正常工作应力；表示润滑脂的最大加速应力；还包括将所述非线性加速退化可靠性模型中的形状参数随机化，引入样本个体之间的差异性，以描述样本个体之间的不同对润滑脂第个性能退化表征指标的退化增量的影响，所述形状参数表示为：；式中，为第个性能退化表征指标的形状参数随机化的均值系数；为第个性能退化表征指标随机化的方差系数；表示第个性能退化表征指标的形状参数服从正态分布；在润滑脂非线性伽马加速退化过程中引入服从正态分布的误差项，建立考虑测量误差的润滑脂加速退化可靠性模型；根据所述润滑脂加速退化可靠性模型，推导出每个性能退化表征指标的寿命分布函数包括：在不考虑测量误差的情况下，采用Birnbaum-Saunders分布逼近退化过程的分布，所述非线性加速退化可靠性模型的概率密度函数表示为：； ； ；其中，表示第个性能退化表征指标退化增量的概率密度函数；表示测量时间；表示第个性能退化表征指标的形状参数；表示第个性能退化表征指标的尺度参数；表示第个性能退化量的失效阈值；引入的误差项服从正态分布，表示为： ；其中，表示测量退化量；表示真实退化量；表示随机测量误差，与测量仪器的精度有关，；表示测量误差的标准差；将误差项引入润滑脂加速退化一般非线性Gamma过程中，则在考虑测量误差的情况下，所述概率密度函数表示为： ；；其中，表示寿命；表示考虑测量误差的情况下第个性能退化表征指标的概率密度函数；表示测量误差的概率密度函数。

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