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      三參數(shù)威布爾分布模型在系統(tǒng)的可靠性評(píng)估中的應(yīng)用

      2016-01-19 01:58:11,,
      機(jī)械與電子 2015年3期
      關(guān)鍵詞:最小二乘法可靠性

      ,,

      (1.西北工業(yè)大學(xué),陜西 西安 710072;2.東方航空公司西安維修基地,陜西 西安 712000)

      Estimation the System Reliability based on 3-Parameter Weibull Distribution Model

      WANG Haitao1,CHEN Xing1, DUAN Feifei2

      (1.Northwestern Polytechnical University,Xi’an,710072,China;2.China Eastern Xibei Maintenance Base, Xi’an 712000,China)

      三參數(shù)威布爾分布模型在系統(tǒng)的可靠性評(píng)估中的應(yīng)用

      王海濤1,陳星1,段斐翡2

      (1.西北工業(yè)大學(xué),陜西 西安 710072;2.東方航空公司西安維修基地,陜西 西安 712000)

      Estimation the System Reliability based on 3-Parameter Weibull Distribution Model

      WANG Haitao1,CHEN Xing1, DUAN Feifei2

      (1.Northwestern Polytechnical University,Xi’an,710072,China;2.China Eastern Xibei Maintenance Base, Xi’an 712000,China)

      摘要:威布爾分布是目前可靠性領(lǐng)域內(nèi)最流行的模型之一,在此,采用三參數(shù)威布爾分布模型建模,用相關(guān)系數(shù)法求得位置參數(shù),通過(guò)最小二乘法求得形狀參數(shù)和尺度參數(shù),運(yùn)用WQS軟件擬合出最小二乘回歸直線(xiàn),得出相關(guān)的可靠性數(shù)據(jù)。并且通過(guò)對(duì)渦輪葉片可靠性分析的實(shí)例,驗(yàn)證了三參數(shù)威布爾模型比兩參數(shù)模型擁有更高的精確度。

      關(guān)鍵詞:三參數(shù)威布爾分布;相關(guān)系數(shù)法;最小二乘法;可靠性

      中圖分類(lèi)號(hào):O213.2

      文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      文章編號(hào):1001-2257(2015)03-0078-03

      收稿日期:2014-12-10

      Abstract:The Weibull distribution is one of the most popular models in the field of reliability. This article use the 3-parameter Weibull distribution model,get the positional parameter by using the correlation coefficient method and solve the shape parameter &scale parameter by using the least squares method. Through analysis the data of turbine fan we prove that the 3-parameter Weibull distribution has the higher accuracy than 2-parameter model. Computation is made using ‘Windchill Quality Solution 10.1 Tryout’ software.

      作者簡(jiǎn)介:王海濤(1972-),男,黑龍江哈爾濱人,博士,副教授,中國(guó)航空學(xué)會(huì)會(huì)員,西北工業(yè)大學(xué)航空學(xué)院民航工程系系主任,研究方向?yàn)槠鹇浼苤鲃?dòng)控制、飛機(jī)適航等。

      Key words:3-parameter weibull distribution;correlation coefficient method;least squares;reliability

      0引言

      在壽命數(shù)據(jù)分析中,使用最廣泛的就是威布爾分布,它的主要優(yōu)點(diǎn)是利用有限的數(shù)據(jù)樣本,就能夠給出精確的分析和預(yù)測(cè)結(jié)果。從產(chǎn)品的早期階段、使用階段和疲勞階段獲得的數(shù)據(jù)都可以使用它進(jìn)行分析。它廣泛應(yīng)用于機(jī)械、化工、電氣、電子和材料的失效研究。威布爾模型是研究機(jī)械零部件可靠性的最適合的模型之一。標(biāo)準(zhǔn)的威布爾分布能夠擬合各種類(lèi)型的壽命數(shù)據(jù),當(dāng)其形狀參數(shù)分別取特定的數(shù)值時(shí),它接近于指數(shù)分布、正態(tài)分布等分布類(lèi)型。用威布爾分布可以擬合各種可靠性數(shù)據(jù),計(jì)算產(chǎn)品的可靠性指標(biāo),為故障樹(shù)分析、可靠性設(shè)計(jì)、可靠性預(yù)計(jì)與分配等工作提供了統(tǒng)計(jì)學(xué)依據(jù)。

      余國(guó)林等提出了兩參數(shù)威布爾分布在可靠性評(píng)估中的應(yīng)用,但是兩參數(shù)的威布爾分布忽略了位置參數(shù),這意味著沒(méi)有考慮產(chǎn)品或者系統(tǒng)的最低可靠性時(shí)間,與現(xiàn)實(shí)情況不符,并容易產(chǎn)生計(jì)算精度的誤差。

      1三參數(shù)威布爾分布建模

      1.1 三參數(shù)威布爾分布函數(shù)

      威布爾分布的壽命分布函數(shù)為:

      (1)

      t為時(shí)間;γ為位置參數(shù);η為尺度參數(shù);β為形狀參數(shù)。

      對(duì)式(1)整理得:

      (2)

      則式(2)可簡(jiǎn)化為:

      y=ax+b

      (3)

      設(shè)可靠性壽命試驗(yàn)的樣本數(shù)量為n,失效樣本的壽命時(shí)間分別(順序統(tǒng)計(jì)量)為t1≤t2≤…≤tn,對(duì)應(yīng)的累計(jì)失效概率(經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù))為F(t1)≤F(t2)≤…≤F(tn),其中到第i個(gè)產(chǎn)品的累計(jì)失效概率F(ti)可用中位秩算法求得,即

      (4)

      1.2 最大相關(guān)系數(shù)優(yōu)化法

      x與y間的相關(guān)系數(shù)R(x,y)為:

      (5)

      整理可得:

      (6)

      滿(mǎn)足式(6)的γ即為所求的位置參數(shù)。

      威布爾分布的可靠度函數(shù)為:

      (7)

      失效率函數(shù)為:

      (8)

      威布爾分布概率密度的平均故障時(shí)間為:

      (9)

      1.3 三參數(shù)威布爾分布參數(shù)求解

      在工程應(yīng)用中可用中位秩法計(jì)算出F(ti)后得到y(tǒng)i,如果(xi,yi)數(shù)據(jù)上大體沿一條直線(xiàn)分布,則故障時(shí)間可以用三參數(shù)威布爾分布建模,并且如果相關(guān)系數(shù)R(x,y)越大,證明數(shù)據(jù)擬合度越好,計(jì)算結(jié)果越精確。式(6)所表示的方程十分復(fù)雜,解該方程一般是通過(guò)編程,用數(shù)值解法求出位置參數(shù),然后再通過(guò)最小二乘法或其他方法求解形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。

      運(yùn)用WQS軟件通過(guò)實(shí)例分別應(yīng)用兩參數(shù)威布爾模型和三參數(shù)威布爾模型建模仿真,得出各個(gè)參數(shù)的估計(jì)值,并通過(guò)計(jì)算比較兩種模型的優(yōu)劣。

      1.4 參數(shù)估計(jì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

      對(duì)于同一個(gè)樣本,若采用不同的估計(jì)方法,將得到不同的結(jié)果,為了定量表示應(yīng)用不同方法,對(duì)同一試驗(yàn)樣本進(jìn)行擬合的精確程度,統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用均方根誤差(RMSD)和相對(duì)均方根誤差(NRSME)2種評(píng)價(jià)指標(biāo)。

      (10)

      (11)

      2WQS對(duì)設(shè)備可靠性評(píng)估

      2.1 數(shù)據(jù)模擬

      WQS(windchill quality solutions 10.1)是一款可靠性分析軟件,它擁有多個(gè)模塊可以對(duì)產(chǎn)品或系統(tǒng)的可靠性做出全面的分析。運(yùn)用其中的weibull分布模塊對(duì)參考文獻(xiàn)中某型號(hào)發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,具體數(shù)據(jù)如表1所示。

      表1 渦輪葉片失效數(shù)據(jù)表

      分別通過(guò)兩參數(shù)和三參數(shù)威布爾模型建模,選取中位秩法進(jìn)行仿真,通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件仿真可以得到,可靠度與時(shí)間關(guān)系圖以及失效率與時(shí)間關(guān)系如圖1和圖2所示。

      圖1 可靠度與時(shí)間

      圖2 失效率與時(shí)間

      2.2 結(jié)果和討論

      通過(guò)計(jì)算得到對(duì)于兩參數(shù)威布爾分布,形狀參數(shù)β1=2.618 9,尺度參數(shù)η1=4 085.3 相關(guān)系數(shù)R(x,y)1 =0.973 3。對(duì)于三參數(shù)威布爾分布,形狀參數(shù)β2=1.208 8,尺度參數(shù)η2=2 517.2,位置參數(shù)γ=1 391.4,相關(guān)性系數(shù)R(x,y)=0.987 1。其他數(shù)據(jù)如表2所示。

      表2 使用不同模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

      從以上計(jì)算得出,三參數(shù)威布爾模型的相關(guān)系數(shù)要大于兩參數(shù)的模型,而均方根誤差RMSD和相對(duì)均方根誤差NRMSE的值均小于兩參數(shù)模型,同時(shí)從圖1看出三參數(shù)模型比兩參數(shù)模型的擬合度更好,由此可見(jiàn),考慮了位置參數(shù)的三參數(shù)威布爾模型在實(shí)際應(yīng)用中更加精確,誤差更小。而從圖2中可以看出,兩參數(shù)威布爾分布的失效率曲線(xiàn)增長(zhǎng)過(guò)快,與實(shí)際情況不符,應(yīng)用后可能產(chǎn)生很大誤差。

      3結(jié)束語(yǔ)

      用三參數(shù)威布爾分布對(duì)飛機(jī)部件的使用可靠性進(jìn)行了分析,通過(guò)相關(guān)系數(shù)法計(jì)算相關(guān)參數(shù),應(yīng)用WQS可靠性分析軟件驗(yàn)證了其在處理機(jī)械部件故障概率上可用性。通過(guò)與兩參數(shù)威布爾分布的比較看出,應(yīng)用三參數(shù)威布爾分布模型的計(jì)算結(jié)果更加精確,對(duì)于工程應(yīng)用更有幫助。該方法還可用于飛機(jī)整機(jī)設(shè)備、發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性評(píng)估。評(píng)估結(jié)果可直接作為可靠性監(jiān)控的依據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)飛機(jī)的維修大綱和航空公司的維修方案,進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和有效控制,保持其正確、完整、有效和實(shí)用,為科學(xué)維修和新機(jī)研制提供參考。

      參考文獻(xiàn):

      [1]凌丹. 威布爾分布模型及其在機(jī)械可靠性中的應(yīng)用研究. 西安:電子科技大學(xué),2011.

      [2]余國(guó)林,吳海橋,丁運(yùn)亮. 威布爾分布在飛機(jī)系統(tǒng)使用可靠性評(píng)估中的應(yīng)用. 航空維修與工程,2006(2):49-51.

      [3]Hines W W, Montgomery D C. Probability and statistics in engineering and management science. New York: John Wiley&Sons, 1990.

      [4]李書(shū)明,董成利,黃燕曉,等. 基于威布爾的發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片壽命可靠性評(píng)估. 中國(guó)民航大學(xué)學(xué)報(bào),2008,26(4):14-17.

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