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        系統(tǒng)可靠性評(píng)估與更新方法

        2020-05-07 08:58:06傅惠民文歆磊
        關(guān)鍵詞:置信置信度單側(cè)

        傅惠民, 文歆磊

        (北京航空航天大學(xué) 小樣本技術(shù)研究中心, 北京 100191)

        0 引言

        復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性評(píng)估與實(shí)時(shí)更新是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[1,2]。文獻(xiàn)[3]嚴(yán)格證明了串(并)聯(lián)系統(tǒng)可靠度(不可靠度)單側(cè)置信下(上)限等于各子系統(tǒng)可靠度(不可靠度)單側(cè)置信下(上)限的乘積,提出了串并聯(lián)系統(tǒng)可靠度置信下限的計(jì)算方法。 本文進(jìn)一步建立子系統(tǒng)可靠度和差積商的置信限公式, 解決了一般復(fù)雜系統(tǒng)可靠度的置信限計(jì)算難題。 同時(shí),建立系統(tǒng)壽命和可靠度實(shí)時(shí)更新方法, 能夠通過(guò)子系統(tǒng)可靠度置信限和當(dāng)前系統(tǒng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的有機(jī)融合,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)壽命和可靠度的高精度實(shí)時(shí)更新。

        1 和差積商的置信限

        要解決一般系統(tǒng)的可靠性評(píng)估問(wèn)題, 首先需建立關(guān)于和差積商置信限的四個(gè)引理。

        設(shè)λL和λU分別為母體特征值λ(如母體均值、方差、百分位值、百分率、分布參數(shù)等)置信度為γ的單側(cè)置信下限和上限,即

        根據(jù)文獻(xiàn)[4],式(1)或式(2)可以看作λ的置 信 分布函數(shù)。

        引理1 設(shè)兩個(gè)母體特征值λ1≥0 和λ2≥0 的置信度為γ的單側(cè)置信下限分別為λL1≥0 和λL2≥0,且λL1與λL2相互獨(dú)立, 則它們之和λ=λ1+λ2的單側(cè)置信下限λL=λL1+λL2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        若令X1=λ1-λL1,X2=-(λ2-λL2),則有γ*=P(X1≥X2),因此,γ*可由隨機(jī)變量X1和X2的干涉模型計(jì)算,具體見(jiàn)文獻(xiàn)[3]。 下面的3 個(gè)引理也可以同樣證明。

        引理2 設(shè)兩個(gè)母體特征值λ1≥0 和λ2≥0 的置信度為γ的單側(cè)置信下限和上限分別為λL1≥0 和λU2≥0,且λL1與λU2相互獨(dú)立,則它們之差λ=λ1-λ2的單側(cè)置信下限λL=λL1-λU2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        引理3 設(shè)兩個(gè)母體特征值λ1>0 和λ2>0 的置信度為γ的單側(cè)置信下限分別為λL1>0 和λL2>0, 且λL1與λL2相互獨(dú)立, 則它們之積λ=λ1λ2的單側(cè)置信下限λL=λL1λL2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        引理4 設(shè)兩個(gè)母體特征值λ1>0 和λ2>0 的置信度為γ的單側(cè)置信下限和上限分別為λL1>0 和λU2>0,且λL1與λU2相互獨(dú)立, 則它們之商λ=λ1/λ2的單側(cè)置信下限λL=λL1/λU2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        對(duì)于λ1<0 或λ2<0 的情況,可以令λ1'=-λ1或λ2'=-λ2,上述四個(gè)引理仍然成立。 由于置信度為1-γ的單側(cè)置信下限即為置信度為γ的單側(cè)置信上限, 所以根據(jù)上述四個(gè)引理也可求得和差積商的單側(cè)置信上限, 并且可以解決多個(gè)母體特征值和差積商及其組合的置信限問(wèn)題。 此外,將置信度換成置信水平,上述四個(gè)引理仍然成立。

        2 系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法

        根據(jù)上述四個(gè)引理, 可以方便地建立關(guān)于系統(tǒng)可靠性的四個(gè)定理。

        定理1 設(shè)R1和R2分別為兩個(gè)相互獨(dú)立的子系統(tǒng)的可靠度,RL1和RL2分別是其置信度為γ的單側(cè)置信下限,則它們之和R=R1+R2的單側(cè)置信下限RL=RL1+RL2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        根據(jù)式(7),γ*可通過(guò)下式進(jìn)行數(shù)值計(jì)算

        式中

        實(shí)際計(jì)算時(shí),首先按精度要求選取m(如取104,105,106等),代入式(11)計(jì)算γi,再由式(10)得到RL1,γi,然后代入式(9)計(jì)算γ~i,最后由式(8)得到置信度γ*。

        定理2 設(shè)R1和R2分別為兩個(gè)相互獨(dú)立的子系統(tǒng)的可靠度,RL1和RU2分別是其置信度為γ的單側(cè)置信下限和上限,則它們之差R=R1-R2的單側(cè)置信下限RL=RL1-RU2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        根據(jù)式(12),γ*可通過(guò)式(8)求得,其中RL1,γi和γi仍由式(10)和式(11)計(jì)算,γ~i由下式給出

        定理3 設(shè)R1和R2分別為兩個(gè)相互獨(dú)立的子系統(tǒng)的可靠度,RL1和RL2分別是其置信度為γ的單側(cè)置信下限,則它們之積R=R1R2的單側(cè)置信下限RL=RL1RL2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        根據(jù)式(14),γ*可通過(guò)式(8)求得,其中RL1,γi和γi仍由式(10)和式(11)計(jì)算,γ~i由下式給出

        定理4 設(shè)R1和R2分別為兩個(gè)相互獨(dú)立的子系統(tǒng)的可靠度,RL1和RU2分別是其置信度為γ的單側(cè)置信下限和上限, 則它們之商R=R1/R2的單側(cè)置信下限RL=RL1/RU2的置信度γ*由下式計(jì)算

        特別地,當(dāng)γ≥50%時(shí),有γ*≥γ。

        根據(jù)式(16),γ*可通過(guò)式(8)求得,其中RL1,γi和γi仍由式(10)和式(11)計(jì)算,γ~i由下式給出

        由于置信度為1-γ的可靠度單側(cè)置信下限即為置信度為γ的可靠度單側(cè)置信上限, 所以根據(jù)上述四個(gè)定理也可求得可靠度和差積商的單側(cè)置信上限。 此外,將置信度換成置信水平,上述四個(gè)定理仍然成立。

        鑒于一般系統(tǒng)的可靠度是各子系統(tǒng)可靠度的和差積商及其組合, 因此上述四個(gè)定理能夠很好地解決一般系統(tǒng)的可靠性評(píng)估問(wèn)題。

        3 成敗型試驗(yàn)可靠性更新方法

        3.1 置信度更新

        設(shè)產(chǎn)品(系統(tǒng))可靠度R 的置信度為γ的單側(cè)置信下限為RL,γ,即

        式中,事件B={R≥RL,γ},其對(duì)立事件Bˉ={R<RL,γ}。

        現(xiàn)投入n 個(gè)當(dāng)前產(chǎn)品進(jìn)行成敗型試驗(yàn), 共r 個(gè)產(chǎn)品失敗,n-r 個(gè)產(chǎn)品成功。 此時(shí)有

        式中,事件A={r 個(gè)產(chǎn)品失敗,n-r 個(gè)產(chǎn)品成功}。

        根據(jù)Bayes 公式可知,在事件A 發(fā)生的條件下,當(dāng)前產(chǎn)品可靠度R 的單側(cè)置信下限RL,γ的置信度可以更新為

        式中

        其中,g(R)為可靠度R 的置信分布[4]。 式(22)和式(23)的數(shù)值計(jì)算公式為

        式中

        m 可根據(jù)精度要求進(jìn)行取值 (如取104,105,106等),并且應(yīng)使mγ為整數(shù)。

        對(duì)于只能求得置信度γ≥γ0的可靠度單側(cè)置信下限的情況,可以將P(AB)的近似值代入式(21)計(jì)算。 此時(shí)要求γ0較小,這樣上式中最后一項(xiàng)也就相對(duì)較小,最終γ*的計(jì)算誤差很小。 下面類(lèi)似的近似計(jì)算誤差也同理很小。另外,選取的m 也應(yīng)使mγ0為整數(shù)。

        3.2 可靠度更新

        對(duì)于給定的置信度γ,由式(21)可以求得更新后的置信度γ*,并通過(guò)不斷調(diào)整γ的取值至γ**,使得更新后的置信度γ*等于給定的置信度γ,即γ*=γ。 此時(shí),可將原來(lái)可靠度R 的置信度為γ的單側(cè)置信下限RL,γ更新為RL,γ**。

        4 非成敗型試驗(yàn)可靠性更新方法

        同樣,設(shè)產(chǎn)品(系統(tǒng))在t0時(shí)刻可靠度R 的置信度為γ的單側(cè)置信下限為RL,γ,即滿足式(18)和式(19)。

        現(xiàn)對(duì)n 個(gè)當(dāng)前產(chǎn)品進(jìn)行壽命試驗(yàn),事件A={r 個(gè)失效數(shù)據(jù)t1,t2,…,tr,n-r 個(gè)未失效數(shù)據(jù)tr+1,tr+2,…,tn}發(fā)生。 并設(shè)當(dāng)前產(chǎn)品壽命的概率密度函數(shù)為f(t,θ),可靠度函數(shù)為R(t,θ)。 此時(shí)有

        4.1 置信度更新

        在事件A 發(fā)生的條件下,當(dāng)前產(chǎn)品可靠度R 的單側(cè)置信下限RL,γ的置信度可由下式進(jìn)行更新

        式中

        式(32)和式(33)的數(shù)值計(jì)算公式為

        式中,RL,γi和k 仍由式(26)~式(28)給出。

        同樣, 對(duì)于只能得到置信度γ≥γ0的可靠度單側(cè)置信下限的情況,可以將P~(AB)的近似值

        代入式(31)計(jì)算。

        特別地, 當(dāng)r=0, 即試驗(yàn)結(jié)果均為無(wú)失效數(shù)據(jù)時(shí),式(35)和式(36)簡(jiǎn)化為

        對(duì)于只能得到γ≥γ0的RL,γ的情況,P~(AB)的近似值為

        4.2 可靠度更新

        可靠度的更新與3.2 節(jié)類(lèi)似, 對(duì)于給定的置信度γ,可以由式(31)求得更新后的置信度γ*,并通過(guò)不斷調(diào)整γ的取值至γ**,使得更新后的置信度γ*等于給定的置信度γ,即γ*=γ。 此時(shí),可將原來(lái)可靠度R 的置信度為γ的單側(cè)置信下限RL,γ更新為RL,γ**。

        5 非成敗型試驗(yàn)壽命更新方法

        設(shè)給定可靠度R0時(shí),置信度為γ的可靠壽命tR的單側(cè)置信下限為tRL,γ,即

        式中,事件B={tR≥tRL,γ},其對(duì)立事件={tR<tRL,γ}。

        現(xiàn)投入n 個(gè)當(dāng)前產(chǎn)品(系統(tǒng))進(jìn)行壽命試驗(yàn),事件A發(fā)生(事件A 定義與第4 節(jié)相同),并設(shè)當(dāng)前產(chǎn)品壽命的概率密度函數(shù)為f(t,θ),可靠度函數(shù)為R(t,θ),則P(A)仍由式(30)給出。

        5.1 置信度更新

        在事件A 發(fā)生的條件下,當(dāng)前產(chǎn)品可靠壽命tR的單側(cè)置信下限tRL,γ的置信度仍由式(31)給出,其中

        式中,g*(t)為可靠壽命tR的置信分布[4]。 同樣,可通過(guò)式(35)和式(36)對(duì)式(44)和式(45)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,此時(shí)

        式中,γi和k 仍由式(27)和式(28)給出。 對(duì)于只能得到置信度γ≥γ0的可靠壽命單側(cè)置信下限的情況,P~(AB)的近似值仍通過(guò)式(38)求得。 當(dāng)試驗(yàn)結(jié)果均為無(wú)失效數(shù)據(jù)時(shí),仍由式(39)~式(41)進(jìn)行計(jì)算,此時(shí)θi由式(47)給出。

        5.2 可靠壽命更新

        對(duì)于給定的置信度γ,可以先通過(guò)5.1 節(jié)方法求得更新后的置信度γ*,然后不斷調(diào)整γ的取值至γ**,使得更新后的置信度γ*等于給定的置信度γ,即γ*=γ。 此時(shí),可將原來(lái)可靠壽命tR的置信度為γ的單側(cè)置信下限tRL,γ更新為tRL,γ**。

        6 Weibull 分布可靠性和壽命更新方法

        設(shè)當(dāng)前產(chǎn)品壽命t 服從Weibull 分布,其概率密度函數(shù)和可靠度函數(shù)由下式給出

        式中,α0為形狀參數(shù),β 為尺度參數(shù)。α0為一已知常數(shù)(或?yàn)槠湟阎孪蓿?,它可以通過(guò)以往試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得(例如,對(duì)于鋁合金結(jié)構(gòu),α0=4;鈦合金結(jié)構(gòu),α0=3;鋼結(jié)構(gòu),α0=2.2)[5]。

        設(shè)已知在t0時(shí)刻可靠度R 的置信水平為γ的單側(cè)置信下限為RL,γ,或者在給定可靠度R0處可靠壽命tR的置信水平為γ的單側(cè)置信下限為tRL,γ。 現(xiàn)投入n 個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行壽命試驗(yàn),在事件A 發(fā)生的條件下,則可采用第4 節(jié)和第5 節(jié)方法,分別對(duì)其可靠度和壽命進(jìn)行更新,其中

        7 對(duì)數(shù)正態(tài)分布可靠性和壽命更新方法

        設(shè)當(dāng)前產(chǎn)品的對(duì)數(shù)壽命x=lgt 服從正態(tài)分布,其概率密度函數(shù)和可靠度函數(shù)由下式給出

        式中,Φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù),μ 為對(duì)數(shù)壽命均值,標(biāo)準(zhǔn)差σ0為一已知常數(shù)(或?yàn)槠湟阎舷蓿?/p>

        設(shè)已知在x0=lgt0時(shí)刻可靠度R 的置信水平為γ的單側(cè)置信下限為RL,γ,或者在給定可靠度R0處對(duì)數(shù)可靠壽命xR的置信水平為γ的單側(cè)置信下限為xRL,γ。 現(xiàn)投入n個(gè)產(chǎn)品進(jìn)行壽命試驗(yàn),在事件A 發(fā)生的條件下,同樣可采用第4 節(jié)和第5 節(jié)方法, 分別對(duì)其可靠度和壽命進(jìn)行更新,其中

        8 算例

        8.1 橋式系統(tǒng)可靠度置信下限評(píng)估

        設(shè)某橋式系統(tǒng)由5 個(gè)完全相同且相互獨(dú)立的子系統(tǒng)構(gòu)成,各子系統(tǒng)可靠度相同(即R1=R2=R3=R4=R5),則該橋式系統(tǒng)的可靠度R 為

        根據(jù)定理1~定理3 可知, 該橋式系統(tǒng)置信水平為γ的可靠度單側(cè)置信下限RL由下式給出

        式中,RL1和RU1分別為子系統(tǒng)可靠度R1的置信水平為γ的單側(cè)置信下限和上限。

        8.2 單一系統(tǒng)可靠度置信下限更新驗(yàn)證

        現(xiàn)對(duì)100 個(gè)產(chǎn)品開(kāi)展成敗型試驗(yàn), 共有5 個(gè)產(chǎn)品失敗,95 個(gè)產(chǎn)品成功, 則其置信度γ=0.9 的可靠度單側(cè)置信下限RL,γ=0.909。接著,又投入20 個(gè)相同的產(chǎn)品進(jìn)行成敗型試驗(yàn), 結(jié)果全部成功, 采用第3 節(jié)方法對(duì)置信下限RL,γ=0.909 進(jìn)行更新,可將其提高到0.924。

        此外,由于兩次成敗型試驗(yàn)數(shù)據(jù)都屬于同一母體,可將它們作為一個(gè)整體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析, 求得置信度γ=0.9的可靠度單側(cè)置信下限為0.924。

        從上述結(jié)果可以看到,對(duì)于單一系統(tǒng)來(lái)說(shuō),本文方法與傳統(tǒng)方法得到的結(jié)果完全一致, 這不僅驗(yàn)證了本文方法的正確性, 而且說(shuō)明在更新過(guò)程中沒(méi)有造成任何信息丟失。對(duì)于多個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)方法已不適用,而本文方法仍能很好地進(jìn)行更新。

        8.3 工程算例

        某航天器由兩個(gè)完全相同的零部件串聯(lián)組成, 首先對(duì)10 個(gè)零部件進(jìn)行壽命試驗(yàn), 每個(gè)試件均在106循環(huán)處中止,未發(fā)生失效。 已知零部件的壽命服從形狀參數(shù)α0=3 的兩參數(shù)Weibull 分布,求得該航天器置信水平γ=0.9、可靠度R=0.999 的壽命單側(cè)置信下限為[3,5]

        然后又投入一臺(tái)該航天器整機(jī)進(jìn)行壽命試驗(yàn), 截止到2×106循環(huán)仍未失效。 采用第5 節(jié)方法對(duì)式(61)的壽命預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行更新,此時(shí)γ0=0.005[5],求得γ**=0.588,從而將可靠壽命單側(cè)置信下限由tRL,γ=1.295×105提高至

        從上述計(jì)算結(jié)果可以看到, 本文建立的更新方法能夠?qū)⒘悴考驼麢C(jī)的試驗(yàn)結(jié)果有機(jī)融合, 把整機(jī)的可靠壽命單側(cè)置信下限提高了37.5%。

        9 結(jié)論

        基于置信分布,提出和差積商的置信限理論,給出子系統(tǒng)可靠度和差積商的置信限公式, 進(jìn)而建立一種系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法,解決了一般系統(tǒng)的可靠性評(píng)估難題。

        提出一種系統(tǒng)可靠度和壽命更新方法, 能夠利用當(dāng)前系統(tǒng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù), 對(duì)系統(tǒng)原來(lái)的可靠度和壽命評(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。 在此基礎(chǔ)上, 詳細(xì)討論了常用的Weibull 分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布的壽命和可靠度更新問(wèn)題。

        對(duì)于一個(gè)零部件有多種失效模式和多個(gè)危險(xiǎn)部位的情況,若它們彼此之間相互獨(dú)立,則可以將它們看作該零部件的廣義子系統(tǒng), 也能用本文方法進(jìn)行可靠性評(píng)估和更新。

        大量工程算例和Monte Carlo 模擬驗(yàn)證表明,本文方法能夠有效提高可靠性評(píng)估和壽命預(yù)測(cè)精度, 且計(jì)算簡(jiǎn)單,便于工程應(yīng)用。

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