本發(fā)明涉及一種基于性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的軌道交通產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，屬于軌道交通產(chǎn)品可靠性評(píng)估。

背景技術(shù)：

1、可靠性評(píng)估是軌道交通產(chǎn)品可靠性工程的主要內(nèi)容。通過(guò)對(duì)軌道交通產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評(píng)估，可以衡量其可靠性處于何種水平，是否已經(jīng)達(dá)到了預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)。它是對(duì)軌道交通產(chǎn)品可靠性進(jìn)行定量控制的必要手段，也可以驗(yàn)證設(shè)計(jì)的合理性，找出其薄弱環(huán)節(jié)，為進(jìn)一步的設(shè)計(jì)改進(jìn)工作提供明確的方向和依據(jù)，它是促進(jìn)軌道交通產(chǎn)品可靠性增長(zhǎng)的重要途徑。通常，可靠性評(píng)估是指在產(chǎn)品整個(gè)壽命周期內(nèi)，根據(jù)其系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)、分布類(lèi)型及相關(guān)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，利用概率統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)產(chǎn)品的可靠性指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、評(píng)估和推斷的過(guò)程。因此，科學(xué)合理的可靠性評(píng)估無(wú)疑是現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的需要。

2、由于軌道交通產(chǎn)品的集成化、精密化、復(fù)雜化和功能多樣化，設(shè)備中的各級(jí)系統(tǒng)和各元件之間的關(guān)系也變得相對(duì)復(fù)雜，加上人力、物力、財(cái)力和時(shí)間等客觀條件的限制，給其可靠性建模工作帶來(lái)了困難。另外，軌道交通產(chǎn)品的制造成本高、專(zhuān)用性強(qiáng)以致不可能進(jìn)行大量的生產(chǎn)，更不可能進(jìn)行產(chǎn)品的全生命周期檢測(cè)和相應(yīng)的破壞性壽命檢測(cè)。同時(shí)，隨著科技的進(jìn)步，軌道交通產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造技術(shù)也不斷地改善和提高，加上新材料的使用，部分產(chǎn)品的可靠性越來(lái)越高，相應(yīng)的壽命也越來(lái)越長(zhǎng)，直接導(dǎo)致了無(wú)法在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)獲得大量的失效數(shù)據(jù)，在這種情況下，如仍采用傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法，所得到的結(jié)果是無(wú)法讓人信服的，因此，軌道交通產(chǎn)品的無(wú)失效數(shù)據(jù)或失效數(shù)據(jù)較少已成為制約其可靠性建模與評(píng)估的重要因素。

3、后來(lái)，研究者發(fā)現(xiàn)在產(chǎn)品的全生命周期內(nèi)，除了軌道交通產(chǎn)品日常運(yùn)營(yíng)收集的失效數(shù)據(jù)可利用外，還有一些信息和數(shù)據(jù)在某些程度上可以反映其可靠性特性。例如，產(chǎn)品在投入運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的“性能檢測(cè)數(shù)據(jù)”包含著豐富的可靠性信息，隨著時(shí)間的增加，產(chǎn)品的材料強(qiáng)度逐漸降低、對(duì)應(yīng)的元器件物理性能也隨之逐漸退化直到最后發(fā)生失效，從而可以利用性能退化表達(dá)式描述產(chǎn)品的功能逐漸降低的過(guò)程。因此，利用性能檢測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品的可靠性分析的研究方法應(yīng)運(yùn)而生，克服了無(wú)失效數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)較少給軌道交通產(chǎn)品可靠性分析帶來(lái)的困擾。另外，對(duì)于那些檢測(cè)費(fèi)用高、周期壽命長(zhǎng)、可靠性高的軌道交通產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，利用性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析，既可節(jié)約昂貴的檢測(cè)費(fèi)用，又可提供良好的維修計(jì)劃，排除不必要的預(yù)防性維修，降低其維修成本，減少不必要的浪費(fèi)，提高經(jīng)濟(jì)效益。因此，基于性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的可靠性分析是可靠性發(fā)展的新動(dòng)向，為傳統(tǒng)可靠性分析提供了一條新的途徑，具有十分重要的理論意義和重大的工程實(shí)用價(jià)值。

4、目前在評(píng)估軌道車(chē)輛實(shí)際運(yùn)行的可靠性指標(biāo)時(shí)通常是使用故障數(shù)據(jù)、累計(jì)運(yùn)行里程數(shù)據(jù)基于指數(shù)分布來(lái)計(jì)算百萬(wàn)公里故障率（fpmk）、平均故障間隔時(shí)間（mtbf）等數(shù)值。

5、平均故障間隔時(shí)間（mtbf）是指可修復(fù)產(chǎn)品的一種基本可靠性參數(shù)。其度量方法為：在規(guī)定的條件下和規(guī)定的期間內(nèi)，產(chǎn)品壽命單位總數(shù)與故障產(chǎn)品總數(shù)之比。mtbf的數(shù)據(jù)學(xué)表達(dá)式為：

6、；

7、其中，n為產(chǎn)品數(shù)量，t為工作時(shí)間總數(shù)，r為故障總數(shù)。

8、百萬(wàn)公里故障率（fpmk）是故障率的其中一種形式。故障率是指產(chǎn)品可靠性的一種基本參數(shù)，其度量方法為：在規(guī)定的條件下和規(guī)定的期間內(nèi)，產(chǎn)品的故障總數(shù)與壽命單位總數(shù)之比。有時(shí)亦稱(chēng)失效率。當(dāng)產(chǎn)品壽命服從指數(shù)分布時(shí)，失效率為常數(shù)，其倒數(shù)為平均壽命，當(dāng)壽命單位是時(shí)間單位時(shí)，平均壽命可以表示為mtbf。但在計(jì)算fpmk時(shí)還需要利用速度v將時(shí)間轉(zhuǎn)換為里程，最終，fpmk的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

9、；

10、利用傳統(tǒng)的可靠性方法評(píng)估m(xù)tbf和fpmk指標(biāo)時(shí)，需要收集評(píng)估范圍內(nèi)的故障數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)需要滿足一定的要求。首先，待分析的軌道交通產(chǎn)品的樣本量不能過(guò)少，一般需要至少達(dá)到20件以上，如果樣本過(guò)少，結(jié)果可能存在較大偏差。其次，由于現(xiàn)代軌道交通產(chǎn)品可靠性普遍較高、壽命較長(zhǎng)，因此，收集故障數(shù)據(jù)可能需要花費(fèi)幾年甚至更長(zhǎng)的時(shí)間。第三，如果在評(píng)估范圍內(nèi)軌道交通產(chǎn)品未發(fā)生故障，則mtbf會(huì)因?yàn)榉帜笧?而無(wú)法直接計(jì)算得出，只能計(jì)算出在某一置信度下的一個(gè)單側(cè)置信下限。

11、傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估理論以壽命數(shù)據(jù)為分析對(duì)象，現(xiàn)代軌道交通產(chǎn)品的可靠性普遍較高、壽命較長(zhǎng)，而高可靠性產(chǎn)品的壽命數(shù)據(jù)不易獲取。無(wú)論是采用定時(shí)截尾試驗(yàn)、定數(shù)截尾試驗(yàn)，要實(shí)現(xiàn)可靠性的有效評(píng)估，都必需獲得一定數(shù)量的壽命數(shù)據(jù)。對(duì)短壽命軌道交通產(chǎn)品而言，通過(guò)實(shí)際運(yùn)營(yíng)期間就可以較容易地獲取壽命數(shù)據(jù)。但是，對(duì)高可靠、長(zhǎng)壽命的軌道交通產(chǎn)品，在有限的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)周期內(nèi)，很難獲得足夠的壽命數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法將失去效用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供一種基于性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的軌道交通產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，使用性能檢測(cè)數(shù)據(jù)取代失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)，可以應(yīng)用在只有少數(shù)或零失效的情況下，提供比失效時(shí)間數(shù)據(jù)更多的信息，減少了失效時(shí)間數(shù)據(jù)丟失造成的信息損失。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明是采用下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的軌道交通產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，包括：

4、收集軌道交通產(chǎn)品中各部件在不同等間隔時(shí)間的性能檢測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)性能檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理形成退化量數(shù)據(jù)；

5、根據(jù)退化量數(shù)據(jù)，應(yīng)用退化軌跡法建立各部件的性能退化模型；

6、利用模型參數(shù)擬合方法，對(duì)建立的性能退化模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到各樣本的退化軌跡模型參數(shù)；

7、根據(jù)各樣本的退化軌跡模型參數(shù)和預(yù)先設(shè)定的失效閾值，得到各部件的偽失效壽命數(shù)據(jù)；

8、對(duì)偽失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命分布模型假設(shè)檢驗(yàn)，確定合適的壽命分布模型；

9、根據(jù)壽命分布模型，計(jì)算各部件的可靠性指標(biāo)；

10、將各部件的可靠性指標(biāo)輸入預(yù)先構(gòu)建的系統(tǒng)可靠性模型計(jì)算得到軌道交通產(chǎn)品整體或高層級(jí)部件的可靠性指標(biāo)，完成產(chǎn)品可靠性的全面評(píng)估。

11、進(jìn)一步的，所述方法還包括：在收集軌道交通產(chǎn)品中各部件在不同等間隔時(shí)間的性能檢測(cè)數(shù)據(jù)之前，確定軌道交通產(chǎn)品構(gòu)型，其中，所述軌道交通產(chǎn)品構(gòu)型能夠?qū)④壍澜煌óa(chǎn)品中各組成部分的名稱(chēng)及其相關(guān)信息、各組成部分之間的從屬關(guān)系、各組成部分的安裝位置進(jìn)行管理、展示，并按照構(gòu)型所包含的不同維度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

12、進(jìn)一步的，所述應(yīng)用退化軌跡法建立各部件的性能退化模型時(shí)，采用的退化軌跡函數(shù)包括二階導(dǎo)數(shù)為零時(shí)的線性函數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)為正時(shí)的凹函數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)為負(fù)時(shí)的凸函數(shù)。

13、進(jìn)一步的，所述線性函數(shù)使用以下幾種變化后的線性模型來(lái)擬合：

14、；

15、；

16、；

17、式中 x i為產(chǎn)品的性能退化指標(biāo)， i為第 i個(gè)檢測(cè)樣本， t為檢測(cè)時(shí)間， αi、 βi為模型參數(shù)，其值通過(guò)測(cè)量的性能檢測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)獲得。

18、進(jìn)一步的，所述失效閾值在確定時(shí)，選取的退化量指標(biāo)至少包括一項(xiàng)或多項(xiàng)主要技術(shù)指標(biāo)，當(dāng)其中一項(xiàng)或幾項(xiàng)超出規(guī)定值時(shí)，判定軌道交通產(chǎn)品發(fā)生退化失效。

19、進(jìn)一步的，所述模型參數(shù)擬合方法包括失函數(shù)法或最小二乘法。

20、進(jìn)一步的，所述各部件的可靠性指標(biāo)包括可靠度、故障概率和故障率。

21、進(jìn)一步的，所述壽命分布模型包括weibull分布模型、指數(shù)分布模型以及正態(tài)分布模型。

22、進(jìn)一步的，所述系統(tǒng)可靠性模型包括可靠性框圖模型、故障樹(shù)分析模型以及蒙特卡洛仿真模型。

23、進(jìn)一步的，收集性能檢測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，樣本量至少為5個(gè)，且記錄數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔覆蓋部件的壽命周期，對(duì)應(yīng)的記錄時(shí)間點(diǎn)數(shù)量至少為3個(gè)。

24、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果：

25、本發(fā)明提供一種基于性能檢測(cè)數(shù)據(jù)的軌道交通產(chǎn)品可靠性評(píng)估方法，通過(guò)收集構(gòu)型最低層級(jí)部件的每個(gè)樣本在不同等間隔時(shí)間的性能檢測(cè)數(shù)據(jù)，確定性能退化模型的參數(shù)，得到完整的退化模型，利用部件的性能閾值，基于性能退化模型外推出各個(gè)部件的失效壽命，進(jìn)一步確定失效壽命分布，再利用壽命分布模型計(jì)算各個(gè)部件的可靠性指標(biāo)，最后利用系統(tǒng)可靠性模型計(jì)算得到高層級(jí)部件或系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)，本發(fā)明使用性能檢測(cè)數(shù)據(jù)取代失效數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)，可以應(yīng)用在只有少數(shù)或零失效的情況下，提供比失效時(shí)間數(shù)據(jù)更多的信息，減少了失效時(shí)間數(shù)據(jù)丟失造成的信息損失。