装备可靠性数据处理方法

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1、第31卷第7期四川兵工学报2010年7月【武器装备】装备可靠性数据处理方法拳陈辉强，魏鑫，高飞(1．军械工程学院，石家庄050003；2．中国人民解放军66347部队，河北保定071000)摘要：分析了现有统计方法在装备可靠性数据处理中的适用性，研究了某型装备的可靠性参数，确定了相应的数据处理方法。通过具体的应用实例，介绍了分布类型处理的最Jl~-乘法和分布参数处理的最大似然估计法。实例证明该方法处理此类数据适用、有效。关键词：统计方法；分布类型；分布参数；最小二乘法；最大似然估计法中图分类号：E911文献标识

2、码：A文章编号：1006—0707(2010)07—0035—03装备综合保障的参数研究过程离不开对大量装备数合优度检验法后，本文中拟采用最小二乘拟合优度检验法据的分析。故在研究装备维修性、保障性、可靠性等参数进行寿命分布的判定。的过程中首先需要对从部队、工厂、科研单位等地收集来为此，可确定产品的故障间隔分布方法如下：首先根的数据进行处理，并寻找庞杂数据中存在的规律，主要是据可靠性数据的历史信息和产品以往的故障模式与失效明确其分布类型和分布参数。为此，本文中拟通过分析现机理方面的分析，假定可靠性数据可能的分布情

3、况，然后有的统计方法，以及这些方法在装备可靠性数据处理过程用最小二乘拟合优度检验法判定数据是否来自所选择的中的适用性，计算出1套装备部件的可靠性参数，并梳理出总体分布，最后综合比较分析确定其分布类型。1套装备可靠性数据的处理方法和思路。表1符合典型分布的产品类型寿命分布类型适用的产品1分布类型的确定具有恒定故障率的部件、在耗损前进行目前，确定产品故障间隔时间分布的方法主要有2种。j：一是通过实效物理分析，来证实该产品的故障模撇分布毒葛箨辜簧誓嚣主喜蓑耗损型的部件等式近似符合某种类型分布的物理背景(表1给出了某些

4、产品在实践经验中得到的对应分布的种类)；二是通过收集产品的可靠性数据，并利用拟合优度检验来确定其分布。正态分布轰掌磨损、变压器、灯泡及某些机拟合优度(goodnessoffit)是指观测值与事先假定的分布(模型)之间符合程度的数值刻E3]。常用的拟合优度检对数正态分布妻蓥雾擎缘、半导体器件、硅晶体管、验方法有拟合优度检验方法、K—s拟合优度检验方法、滚珠轴承、陀螺、电动机、开关、断路器、最小二乘法或图估法拟合优度检验法。拟合优度检验方法适用于样本较多的情况，其计算繁琐；K—s拟合优度威布尔分布喜耄差盖检验方法则

5、根据试验方案的不同，具有不同的样本量，并泵、齿轮、活门、材料疲劳等需要查阅各种不同的表格。利用最小二乘法可以求出线性回归直线和相关系数，并可利用绘图软件把试验数据与线性回归直线绘制在一2分布参数的点估计起，方便查看拟合程度的好坏。该方法最大的优点是采用相关系数可以定量描述拟合程度的优劣，但需要在假设分在已确定产品故障间隔时问分布或维修时问分布的布的条件下求出与数据相对应的分位数的值。图估法与条件下，可以利用数理统计方法中的点估计来估计寿命或最小二乘法相似，其区别在于图估法需要在概率纸上手工维修时间分布的参数值。

6、进行点估计的方法有很多，主要作业，效率和准确度都不如最小二乘法。综合比较以上拟有矩估计、极大似然估计、最dx_-乘法以及图估计等。矩崇收稿日期：2010一o4—15作者简介：陈辉强(1983一)，男，硕士研究生，主要从事装备综合保障理论与应用研究。36四川兵工学报估计法只适用于完全样本，但他不需要预先知道样本分布首先计算均值、标准差s和中位数t10的类型；极大似然估计法、最小二乘法和图估法适合于所=888．4h有的样本类型，包括随机截尾试验子样，但他们是在已知样本分布的情况下进行估计的。与其他方法相比，图估法：

7、／101—1∑lo((一一f)：8l0．0h虽然使用简单方便，但人为因素影响太大，从这点讲，最小^f】0一】二乘法则可消除这个缺点。需要注意的是，对同1个样本￡=511．5h而言，不同的点估计方法得到的结果是不同的，并不存在其次比较0与、t的关系。可知方位数字板的故障间隔一个在所有情况下都优越于其他估计方法的估计量。由时间概率分布属于正态分布的可能性不大，但由于方位数于作者收集到的可靠性、维修性数据大部分是现场收集的字板可归结到电子器件类型，因此可假设其分布为对数正数据，基本上都属于随机截尾试验数据。因此，根据

8、以上态分布或威布尔分布。分析，本文中选用最小二乘法和极大似然估计法进行分布将X：[90943734044465779841654参数的点估计，具体计算方法略。18482414]分别输入到对数正态分布和威布尔分布拟合程序中，可得如图2、图3所示的拟合曲线。其中，对数3实例分析正态分布拟合的相关系数r=0．9735，威布尔分布拟合的相关系数r=0．9671。比较相关系数，并对其故障机理进行