黃軍瑞 韓 旭 王元鑫 陳強(qiáng)強(qiáng)
(1.91001部隊(duì) 北京 100841)(2.海軍航空大學(xué) 青島 266041)(3.海軍研究院 上海 200436)
機(jī)載設(shè)備,特別是復(fù)雜設(shè)備,造價(jià)一般都比較昂貴,因此發(fā)生故障后,一般要進(jìn)行修復(fù),然后繼續(xù)使用,而不是簡(jiǎn)單地用新品進(jìn)行替換。因此設(shè)備的維修程度將直接影響設(shè)備各次故障樣本之間的相關(guān)性。機(jī)載設(shè)備按照維修程度可分為完全修復(fù)和基本修復(fù)。完全修復(fù)一般指設(shè)備發(fā)生故障后直接用新品替換,或者更換了全部耗損、老化等部件。在完全修復(fù)情況下,設(shè)備使用故障樣本在修理前后可看作相互獨(dú)立?;拘迯?fù)是指設(shè)備發(fā)生故障后,通過(guò)各種維修方法,如局部調(diào)整更換、潤(rùn)滑、保養(yǎng)等,使故障件恢復(fù)正常。但故障件在修復(fù)后,其可靠性狀況與新設(shè)備相比,并不完全一樣,也就是說(shuō),故障件各次故障的發(fā)生是相互關(guān)聯(lián)的。而多數(shù)機(jī)載設(shè)備的維修程度一般都屬于基本修復(fù)。
對(duì)于完全修復(fù)的機(jī)載設(shè)備來(lái)說(shuō),由于故障樣本之間可看作相互獨(dú)立,因此其使用可靠性評(píng)估可利用傳統(tǒng)的概率分布模型進(jìn)行處理,常用的傳統(tǒng)分布模型有指數(shù)分布模型[1]、Weibull分布模型[2]、對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型[3]、正態(tài)分布模型[4]等。其中,指數(shù)分布模型不僅在電子技術(shù)可靠性領(lǐng)域是一種非常廣泛的著名分布,而且在系統(tǒng)和整機(jī)方面也常被選取;Weibull分布模型具有適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn),因此其分布應(yīng)用廣泛,常用于描述疲勞失效、真空失效等耗損類壽命分布;對(duì)數(shù)正態(tài)分布模型適用于物理模型具有疲勞特性的產(chǎn)品,如材料由于疲勞而斷裂,或由于暴露而造成腐蝕等。
基本修復(fù)的機(jī)載設(shè)備,由于其各次故障之間是相關(guān)的,因此傳統(tǒng)的概率分布模型已經(jīng)不適用。文獻(xiàn)[5~6]利用殘存比率法,對(duì)不可修設(shè)備稍作修正來(lái)處理可修設(shè)備樣本,然而在理論上是欠妥的,而且計(jì)算結(jié)果也會(huì)隨著故障機(jī)理和樣本量的變化變得不再準(zhǔn)確;文獻(xiàn)[7]利用多項(xiàng)式擬合的方法,然而在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中要不斷調(diào)整階數(shù),計(jì)算并不方便。非齊次泊松過(guò)程(Honhomogeneous Poisson Process,NHPP)[8]不以隨機(jī)理論為基礎(chǔ),物理意義明確[9],在系統(tǒng)可靠性分析[10~12],可靠性增長(zhǎng)試驗(yàn)[13]、可靠性指標(biāo)計(jì)算[14~15]等方面得到了廣泛重視和應(yīng)用。同時(shí),考慮到基本修復(fù)設(shè)備故障發(fā)生過(guò)程呈現(xiàn)出非齊次特性,因此本文采用NHPP對(duì)可修設(shè)備的故障發(fā)生過(guò)程進(jìn)行建模,并引入故障強(qiáng)度函數(shù)分析故障變化趨勢(shì),最后利用某機(jī)載設(shè)備的故障數(shù)據(jù)對(duì)所建立的模型可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。
假設(shè)設(shè)備發(fā)生故障的時(shí)間是隨機(jī)的,且將各次故障發(fā)生的時(shí)刻ti依次排列起來(lái),0≤t1≤t2≤…≤ti,便可用隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程表示。設(shè)產(chǎn)品在(0,t)時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障數(shù)為 N(t),其中 t≥0,其過(guò)程記為{N(t),t≥0},如果符合下列條件:
時(shí),稱這個(gè)特殊的NHPP為威布爾過(guò)程,其中Δ(t)稱作故障強(qiáng)度函數(shù)。故障強(qiáng)度函數(shù)表示了各時(shí)間區(qū)間(ti,ti+dt)內(nèi)故障平均數(shù)隨時(shí)間的變化率,可反映出某個(gè)故障在時(shí)間區(qū)間(ti,ti+dt)中發(fā)生的概率。故障強(qiáng)度函數(shù)式中:a為尺度參數(shù);b為形狀參數(shù);t為工作時(shí)間。形狀參數(shù)b表示了故障變化趨勢(shì),當(dāng)b>1時(shí),發(fā)生故障的時(shí)間間隔減小,即表示故障發(fā)生更為頻繁,故障具有耗損性;當(dāng)b<1時(shí),發(fā)生故障的時(shí)間間隔增大,發(fā)生故障可能性減小。這與盆浴曲線相對(duì)應(yīng),適用于描述復(fù)雜可修產(chǎn)品的故障變化規(guī)律。
假定共有k臺(tái)可修機(jī)載設(shè)備,其中第q臺(tái)設(shè)備在統(tǒng)計(jì)時(shí)間區(qū)間[Sq,Tq]發(fā)生了 Nq次故障,第i次故障發(fā)生時(shí)間是 tqi(i=1,2,…,Nq,q=1,2,…,k)。其故障過(guò)程函數(shù)的檢驗(yàn)和參數(shù)評(píng)估以及有關(guān)可靠性參數(shù)的計(jì)算方法如下:
1)數(shù)據(jù)處理。將設(shè)備K1,K2,…的故障時(shí)間進(jìn)行排序。
2)參數(shù)估計(jì)。NHPP過(guò)程故障強(qiáng)度函數(shù)Δ(t)的參數(shù),按照最大似然估計(jì)法可得尺度參數(shù)和形狀參數(shù)分別為
首先給出某設(shè)備50件次的故障數(shù)據(jù)匯總表,如表1所示。
表1 某設(shè)備故障數(shù)據(jù)匯總表
為便于說(shuō)明本文提出的方法的有效性,將基于NHPP模型下的可靠度和假設(shè)各次故障獨(dú)立且均服從于指數(shù)分布模型的可靠度分別進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如圖1所示。圖1表明,若假設(shè)各次故障相互獨(dú)立,即故障修復(fù)后設(shè)備可被看做新的時(shí),得到的各次故障下在同樣的時(shí)間點(diǎn)處的可靠度卻是在降低的,這與各故障是互相獨(dú)立的假設(shè)是矛盾的,且由圖可知,各次故障發(fā)生后,相同時(shí)間點(diǎn)處可靠度在降低,即故障率在增加。按照本文模型得到的形狀參數(shù)b?=1.23>1,則發(fā)生故障的時(shí)間間隔減小,即故障發(fā)生更為頻繁,故障具有耗損性。由圖1亦可看出,利用本文提出的模型得到的可靠度評(píng)估曲線,包含了各次故障數(shù)據(jù)的特點(diǎn),具有更強(qiáng)的數(shù)據(jù)擬合性,也更加符合工程要求。
圖1 NHPP可靠度函數(shù)曲線
圖2 任務(wù)可靠度函數(shù)曲線
本文根據(jù)可修復(fù)機(jī)載設(shè)備在各次故障相互關(guān)聯(lián)的特點(diǎn),基于NHPP模型建立了設(shè)備使用可靠性評(píng)估方法,經(jīng)過(guò)對(duì)某故障件故障數(shù)據(jù)的計(jì)算驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)相比于假設(shè)各次故障相互獨(dú)立并利用傳統(tǒng)的指數(shù)分布評(píng)估方法,本文的方法更加符合故障數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn),也更加符合各次故障修復(fù)不能如新的實(shí)際特點(diǎn)。且得到該設(shè)備故障件的故障強(qiáng)度隨時(shí)間逐漸增大,說(shuō)明對(duì)該設(shè)備故障件一旦完成基本修復(fù)后,故障率會(huì)增大,對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行基本修復(fù)無(wú)助于提高其可靠性,因此對(duì)于此類設(shè)備,建議采用換新的維修方式。