劉任洋，李慶民，王 慎，李 華（海軍工程大學(xué)兵器工程系，湖北　武漢430033）

任意壽命分布單元表決系統(tǒng)備件需求量的解析算法

劉任洋，李慶民，王 慎，李 華
（海軍工程大學(xué)兵器工程系，湖北武漢430033）

表決結(jié)構(gòu)廣泛存在于裝備的可靠性設(shè)計(jì)中。針對(duì)表決系統(tǒng)備件需求計(jì)算困難、不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了一種基于壽命分布等效的表決系統(tǒng)備件需求量計(jì)算方法。首先通過(guò)R-等效方法將系統(tǒng)中的非指數(shù)單元轉(zhuǎn)化為指數(shù)單元；而后將多指數(shù)單元表決系統(tǒng)等效為伽馬系統(tǒng)并給出等效伽馬系統(tǒng)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式；在此基礎(chǔ)上以可用度為保障約束指標(biāo)，利用伽馬分布的可加性得到備件計(jì)算結(jié)果；最后在實(shí)際算例中，通過(guò)與仿真結(jié)果的比較表明，此解析算法對(duì)于指數(shù)單元具有較高精度，對(duì)于非指數(shù)單元，在可用度較高的情況下亦能滿(mǎn)足精度要求。

表決系統(tǒng)；R-等效；伽馬等效；備件需求量；可用度

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0 引 言

在裝備的可靠性設(shè)計(jì)中，為了滿(mǎn)足一定的可靠性要求，通常采用表決結(jié)構(gòu)作為一種冗余設(shè)計(jì)來(lái)提高裝備的整體可靠度［1-4］：即在N 個(gè)單元組成的系統(tǒng)中，只要有k（1≤k≤N）個(gè)單元正常工作，系統(tǒng)則不會(huì)失效，記為k/N（G）。備件作為裝備維修保障的重要資源，影響著裝備的作戰(zhàn)能力和全壽命保障費(fèi)用［5-6］。因此，精確計(jì)算備件需求量不論是對(duì)裝備的保障性設(shè)計(jì)還是裝備的有效運(yùn)行都具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外已有很多學(xué)者對(duì)表決系統(tǒng)的備件需求和配置問(wèn)題開(kāi)展研究。文獻(xiàn)［7］分析了k/N冷備份冗余系統(tǒng)的建模方法，給出了精確和近似兩種計(jì)算單層級(jí)k/N系統(tǒng)可用度的方法；文獻(xiàn)［8］從單部件可用度入手，分析和推導(dǎo)了冷備份系統(tǒng)可用度的計(jì)算方法；文獻(xiàn)［9］研究了備件保障與裝備戰(zhàn)備完好性的關(guān)系，建立了k/N系統(tǒng)的備件配置優(yōu)化模型；文獻(xiàn)［10］針對(duì)已有研究未考慮備件報(bào)廢的問(wèn)題，將報(bào)廢率引入k/N系統(tǒng)的備件配置模型中；國(guó)軍標(biāo)《備件供應(yīng)規(guī)劃要求》中將多指數(shù)k/N 系統(tǒng)假設(shè)為串聯(lián)結(jié)構(gòu)，即只要有一個(gè)單元失效則立即開(kāi)展換件維修工作，從而利用“指數(shù)壽命件備件需求模型”能很方便的得到備件結(jié)果。

盡管以上對(duì)表決系統(tǒng)備件需求的研究取得一定的成果，但在實(shí)際應(yīng)用中還存在以下不足：首先，現(xiàn)有研究幾乎都是假設(shè)系統(tǒng)中單元壽命服從指數(shù)分布，而對(duì)非指數(shù)分布的情況討論較少；其次，對(duì)于故障單元的更換方式，大部分文獻(xiàn)均采用“壞一件換一件”的模式［11-13］，但在某些場(chǎng)合，如執(zhí)行任務(wù)的艦艇編隊(duì)，由于時(shí)間緊急，對(duì)故障件進(jìn)行頻繁的更換和維修往往影響任務(wù)的執(zhí)行，此時(shí)，采用批量更換策略卻能起到更好的效果；第三，國(guó)軍標(biāo)將表決系統(tǒng)假設(shè)為串聯(lián)系統(tǒng)的方法雖然易于計(jì)算，但得到的備件需求結(jié)果是保守、不準(zhǔn)確的。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種表決系統(tǒng)備件量的解析算法。依次通過(guò)R-等效和伽馬等效過(guò)程將任意壽命分布單元表決系統(tǒng)等效為伽馬系統(tǒng)；根據(jù)伽馬分布的可加性，以部隊(duì)常用的可用度為保障約束指標(biāo)，對(duì)系統(tǒng)備件量進(jìn)行迭代求解。

1 基于R-等效的任意分布單元指數(shù)近似方法

1.1 R-等效原理

由于指數(shù)分布失效率為常數(shù)，能大大簡(jiǎn)化備件計(jì)算過(guò)程，因此在處理非指數(shù)單元時(shí)若能將其等效為指數(shù)單元就可為備件需求計(jì)算帶來(lái)方便。文獻(xiàn)［14］提出了基于累計(jì)失效次數(shù)相等的指數(shù)近似方法，該方法精度較高且易于實(shí)現(xiàn)，本文在其基礎(chǔ)上根據(jù)失效次數(shù)與可用度之間的關(guān)系，引入R-等效（可靠度相等）原則將表決系統(tǒng)中的非指數(shù)單元轉(zhuǎn)化為指數(shù)單元。

可靠度函數(shù)R（t）的定義為系統(tǒng)在指定條件下和指定的時(shí)間t內(nèi)不發(fā)生故障的概率。指數(shù)型單元的可靠度函數(shù)為

R-等效原理就是從表征單元壽命的基本參數(shù)出發(fā)，采用可靠度相等的原則，將非指數(shù)單元等效為指數(shù)單元。設(shè)任務(wù)時(shí)間為T(mén)，則有

式中，λe為等效指數(shù)單元的失效率，得到

一般來(lái)說(shuō)，故障時(shí)刻在平均壽命E處的概率較大。通過(guò)大量試驗(yàn)表明，當(dāng)任務(wù)時(shí)間超過(guò)平均壽命時(shí)仍用平均壽命代入計(jì)算具有更高的精度：

R（T）的物理意義為單元能夠正常工作至?xí)r間T的概率，若按一定的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)失效次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，就能對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。以下給出幾種典型壽命分布單元的R-等效計(jì)算方法。

1.2 威布爾型單元等效方法

對(duì)于服從尺度參數(shù)為α，形狀參數(shù)為β的威布爾單元W（α，β），其可靠度函數(shù)［15］為

平均壽命為

1.3 正態(tài)型單元等效方法

對(duì)于服從均值為μ，標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)單元N（μ，σ），其可靠度函數(shù)為

平均壽命為μ。根據(jù)R-等效原則，在任務(wù)時(shí)間T內(nèi)，得到等效指數(shù)單元失效率

1.4 伽馬型單元等效方法

對(duì)于服從形狀參數(shù)為a，尺度參數(shù)為b的伽馬單元G（a，b），其可靠度函數(shù)為

2 基于伽馬等效的表決系統(tǒng)備件量確定

2.1 伽馬等效原理

在可靠性理論中，指數(shù)分布是a=1的伽馬分布，伽馬分布是指數(shù)分布的推廣。由伽馬分布性質(zhì)可知，N個(gè)伽馬分布之和仍為伽馬分布。針對(duì)表決系統(tǒng)壽命分布難確定的問(wèn)題，如果能將其等效為伽馬分布，則利用伽馬分布的可加性能很好模擬系統(tǒng)的換件過(guò)程從而快速方便的計(jì)算備件需求量。

依據(jù)沖擊失效理論：壽命服從伽馬分布的系統(tǒng)G（a，b），可經(jīng)受若干次外界沖擊，而當(dāng)沖擊次數(shù)累積達(dá)到a次時(shí)系統(tǒng)就會(huì)失效。根據(jù)k/N表決系統(tǒng)定義：當(dāng)失效單元數(shù)量累積到（N-k+1）時(shí)，該系統(tǒng)會(huì)失效。因此，G（a，b）系統(tǒng)和k/ N表決系統(tǒng)二者在失效條件上的物理意義是等效的。

通過(guò)上述分析，本文在R-等效的基礎(chǔ)上將多指數(shù)單元表決系統(tǒng)近似等效為壽命服從伽馬分布的伽馬系統(tǒng)G（a，b）。如果表決系統(tǒng)有足夠的壽命樣本，參數(shù)a、b可通過(guò)樣本擬合的方式得到，但實(shí)際保障過(guò)程中可得的裝備故障數(shù)據(jù)往往很少，這將嚴(yán)重影響擬合效果造成參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確。

本文給出一種求解參數(shù)a、b的經(jīng)驗(yàn)公式。k/N系統(tǒng)可靠度函數(shù)為

式中，Rs（t）為系統(tǒng)可靠度；R（t）為單元可靠度。對(duì)于服從任意壽命分布的單元，經(jīng)R-等效后均可近似看作失效率為λe的指數(shù)分布，則有

進(jìn)而得到k/N系統(tǒng)平均壽命

將k/N系統(tǒng)等效為伽馬系統(tǒng)G（a，b）后，由伽馬分布性質(zhì)可知Es=ab，因此，令a=N-k+1，則b此經(jīng)驗(yàn)公式操作簡(jiǎn)單，不需要獲取系統(tǒng)的壽命樣本，可為工程應(yīng)用帶來(lái)便利。

2.2 表決系統(tǒng)備件量確定流程

在換件維修模式下，壽命服從參數(shù)（a，b）的伽馬系統(tǒng)，假設(shè)備件更換時(shí)間忽略不計(jì)，則系統(tǒng)在n次換件下的壽命仍服從伽馬分布，其參數(shù)為（a（n+1），b）。本文選取可用度作為系統(tǒng)的保障指標(biāo)，其計(jì)算公式為

Req（t）為考慮換件次數(shù)下等效伽馬系統(tǒng)G（a（n+1），b）的可靠度函數(shù)

式（16）建立了可用度與換件次數(shù)之間的關(guān)系，因此在給定的可用度指標(biāo)下即可利用該式不斷迭代計(jì)算換件次數(shù)和備件量。下面給出由任意分布單元構(gòu)成的表決系統(tǒng)備件量計(jì)算流程，如圖1所示。

圖1 任意分布單元表決系統(tǒng)備件需求量計(jì)算流程

步驟1 根據(jù)R-等效原則，利用式（4）將k/N系統(tǒng)中的非指數(shù)單元等效為指數(shù)單元。

步驟2 將等效后的多指數(shù)單元系統(tǒng)等效為伽馬系統(tǒng)G（a，b）。參數(shù)a，b的經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式如下：

步驟3 設(shè)置保障指標(biāo)目標(biāo)值A(chǔ)0，令換件次數(shù)n=0。

步驟4 通過(guò)式（15）計(jì)算保障系統(tǒng)指標(biāo)A。

步驟5 若A≥A0，則得到單元備件需求量S=n× （N-k+1），否則置n=n+1，轉(zhuǎn)入步驟4。

3 算例分析

某8/10系統(tǒng)由10個(gè)蓄電池單元組成，當(dāng)有效單元數(shù)量少于8個(gè)時(shí)，該系統(tǒng)發(fā)生故障，對(duì)失效單元進(jìn)行換件維修。系統(tǒng)可用度目標(biāo)值A(chǔ)0設(shè)為0.98，任務(wù)時(shí)間T為1 500 h。為了更充分的說(shuō)明本文方法的正確性和有效性，以下分別以單元壽命服從指數(shù)分布、威布爾分布、正態(tài)分布以及伽馬分布為例進(jìn)行計(jì)算和討論。

（1）當(dāng)單元壽命服從λ=1/1 000的指數(shù)分布時(shí)，本文和仿真方法所得備件需求量都為15，算法的迭代過(guò)程如表1所示。圖2為該指數(shù)單元在不同任務(wù)時(shí)間下的備件量計(jì)算結(jié)果。

表1 指數(shù)單元（λ=1/1 000）備件量計(jì)算過(guò)程

圖2 本文方法和仿真方法的備件需求量對(duì)比

（2）當(dāng)單元壽命服從（α，β）=（800，2）的威布爾分布時(shí)，本文和仿真方法所得備件需求量都為18，算法迭代過(guò)程如表2所示。圖3為該威布爾單元在不同任務(wù)時(shí)間下的備件量計(jì)算結(jié)果。

表2 威布爾單元（（α，β）=（800，2））備件量計(jì)算過(guò)程

圖3 本文方法和仿真方法的備件需求量對(duì)比

（3）當(dāng)單元壽命服從（μ，σ）=（1 000，500）的正態(tài)分布時(shí)，本文和仿真方法所得備件需求量都為12，算法迭代過(guò)程如表3所示。圖4為該正態(tài)單元在不同任務(wù)時(shí)間下的備件量計(jì)算結(jié)果。

表3 正態(tài)單元（（μ，σ）=（1 000，500））備件量計(jì)算過(guò)程

圖4 本文方法和仿真方法的備件需求量對(duì)比

（4）當(dāng)單元壽命服從（a，b）=（1 000，500）的伽馬分布時(shí)，本文和仿真方法所得備件需求量都為21，算法迭代過(guò)程如表4所示。圖5為該伽馬單元在不同任務(wù)時(shí)間下的備件量計(jì)算結(jié)果。

表4 伽馬單元（（a，b）=（0.8，1 000））備件量計(jì)算過(guò)程

圖5 本文方法和仿真方法的備件需求量對(duì)比

綜合以上算例可以看出，本文算法應(yīng)用于指數(shù)單元時(shí)相對(duì)誤差最小，在0.05%～1.17%之間，這是因?yàn)楸疚拿枋龅膬纱蔚刃н^(guò)程都為近似等效過(guò)程，存在一定的誤差積累，而指數(shù)單元只需對(duì)其進(jìn)行一次伽馬等效，這也說(shuō)明了本文的伽馬等效方法具有較高的精度。對(duì)于其他分布類(lèi)型的單元，在可用度較低時(shí)相對(duì)誤差普遍較大，如威布爾單元在備件量為0時(shí)，可用度的相對(duì)誤差達(dá)到了31.95%，但隨著可用度的逐漸增大，相對(duì)誤差逐步減小至0.95%。事實(shí)上，雖然在低可用度下誤差較大，但本文提出的等效算法仍有其適用性：首先，低可用度下的備件配置結(jié)果或可用度評(píng)估往往不是裝備保障人員所關(guān)心的，因?yàn)橥ǔＧ闆r下，為了保證裝備的戰(zhàn)備完好性和執(zhí)行任務(wù)的能力，一般要求可用度在0.8甚至0.95以上，而在這個(gè)范圍內(nèi)，以上算例中誤差最大值僅為伽馬單元的2.42%，完全滿(mǎn)足一般的精度要求；其次，本文解析算法的耗時(shí)僅為仿真方法的十分之一，在面對(duì)大批量備件需求計(jì)算問(wèn)題時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。

另外還需說(shuō)明的是，雖然解析方法的備件量計(jì)算結(jié)果與仿真方法有時(shí)存在較大差別，但這主要是批量換件導(dǎo)致的，實(shí)際的換件次數(shù)誤差最多為1次。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了基于R-等效、伽馬等效的表決系統(tǒng)備件量計(jì)算模型，能對(duì)任意壽命分布單元構(gòu)成的表決系統(tǒng)備件量進(jìn)行求解。算例中通過(guò)與仿真結(jié)果的比較表明，本文等效方法對(duì)指數(shù)單元具有較高精度，對(duì)于其他分布單元，在部隊(duì)較為關(guān)心的高保障指標(biāo)范圍內(nèi)，其精度也能滿(mǎn)足要求。

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Analytical algorithm of spare demand for voting system of any life distribution units

LIU Ren-yang，LI Qing-min，W A N G Shen，LI Hua
（Department of Weaponry Engineering，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China）

The voting structure is widely used in reliability design of equipment.For the co m putation of spare demand for the voting system is difficult and inaccurate，a method to calculate spare demand for the voting system is proposed based on life distribution equivalence.First，non exponential units are converted to exponential units by R-equivalence.Then the voting system of exponential units is converted to Gam ma system and the parameter calculation formulas for the equivalent system are presented.With constrains of availability index，the spare demand results are obtained based on the additive property of Gamma distribution.Finally，in the actual example compared with simulation results，the analytical algorith m put forward in this paper owns high precision for exponential units and can also meet precision demands under high availability for non exponential ones.

voting system；R-equivalence；Gamma equivalence；spare demand；availability

E 911；TJ 761.1

A

10.3969/j.issn.1001-506 X.2016.03.36

1001-506 X（2016）03-0714-05

2015-02--02；

2015-09-05；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2015-12-14。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http：∥w w w.cnki.net/kcms/detail/11.2422.T N.20151214.1348.006.html

總裝預(yù)研基金（51304302，51304303）資助課題

劉任洋（1989-），男，博士研究生，主要研究方向?yàn)檠b備綜合保障。

E-mail：463572090@qq.com

李慶民（1957-），男，教授，博士，主要研究方向?yàn)槲淦飨到y(tǒng)對(duì)抗仿真、裝備保障模擬與仿真。

E-mail：licheng0001@hotmail.com

王 慎（1983-），男，工程師，博士，主要研究方向?yàn)檠b備綜合保障仿真。

E-mail：wangshen_hust@163.com

李 華（1972-），男，高工，博士，主要研究方向?yàn)槲淦飨到y(tǒng)對(duì)抗仿真、裝備保障模擬與仿真。

E-mail：akbng094nba@163.com