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        基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法

        2024-12-17 00:00:00任學(xué)龍
        關(guān)鍵詞:電子設(shè)備元器件可靠性

        摘 要:為了優(yōu)化電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)效果,提升參數(shù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,本文引入?yún)^(qū)間算法,進(jìn)行了基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法研究。首先,采集元器件的運(yùn)行數(shù)據(jù),獲取元器件的運(yùn)行狀態(tài)與性能指標(biāo)信息。其次,分析元器件是否存在故障,根據(jù)故障率與失效率識(shí)別元器件所處壽命階段。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建區(qū)間算法模型,得到近似計(jì)算預(yù)測(cè)區(qū)間?;诳煽慷群瘮?shù),在該區(qū)間范圍內(nèi)預(yù)測(cè)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)指標(biāo)。試驗(yàn)分析結(jié)果表明,本文方法在6類電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)中平均相對(duì)誤差始終低于對(duì)照組,誤差率更低,預(yù)測(cè)結(jié)果更精確。

        關(guān)鍵詞:區(qū)間算法;電子設(shè)備;元器件;可靠性;參數(shù)預(yù)測(cè)

        中圖分類號(hào):TH 122" " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        元器件作為電子設(shè)備的最小組成單元,其可靠性對(duì)整個(gè)電子設(shè)備的性能和壽命有重要影響[1],對(duì)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和評(píng)估尤為重要[2]。傳統(tǒng)的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法多數(shù)采用文獻(xiàn)[3]提出的預(yù)測(cè)方法原理,但該方法不能充分考慮元器件個(gè)體間的差異,預(yù)測(cè)結(jié)果精度不高。區(qū)間算法能夠?yàn)闆Q策者提供確切的概率信息[4]。因此本文進(jìn)行了基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法研究。

        1 電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法設(shè)計(jì)

        1.1 電子設(shè)備元器件運(yùn)行數(shù)據(jù)采集

        進(jìn)行電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)前,需要采集元器件的運(yùn)行數(shù)據(jù),以獲取元器件的運(yùn)行狀態(tài)變化。本文利用傳感器采集電子設(shè)備元器件運(yùn)行數(shù)據(jù),需要確定采集的電子設(shè)備元器件的運(yùn)行數(shù)據(jù)類型,見(jiàn)表1。

        根據(jù)表1中需要采集的數(shù)據(jù)類型選擇合適的傳感器。將傳感器安裝在需要采集數(shù)據(jù)的電子設(shè)備元器件上,確保連接穩(wěn)定且數(shù)據(jù)傳輸可靠。打開(kāi)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),實(shí)時(shí)采集電子設(shè)備元器件的運(yùn)行數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)在系統(tǒng)中[5]。對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,了解電子設(shè)備元器件的運(yùn)行狀態(tài)、性能指標(biāo)等信息,幫助進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)[6]。

        1.2 電子設(shè)備元器件壽命階段識(shí)別

        電子設(shè)備元器件運(yùn)行數(shù)據(jù)采集完畢后,可得元器件的運(yùn)行狀態(tài)和性能指標(biāo)信息。然后分析元器件的是否存在故障,進(jìn)而識(shí)別元器件壽命階段,為后續(xù)可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)提供有力支持。

        本文采用威布爾分布模型對(duì)電子設(shè)備元器件故障進(jìn)行分析。設(shè)定電子設(shè)備元器件隨機(jī)變量M服從三參數(shù)威布爾分布,此時(shí),隨機(jī)變量M的概率密度函數(shù)與累積分布函數(shù)分別如公式(1)、公式(2)所示。

        (1)

        (2)

        式中:β為威布爾分布形狀參數(shù);η為威布爾分布尺度參數(shù);γ為威布爾分布位置參數(shù)。

        其中β可以用于辨別電子設(shè)備元器件壽命分布的故障類型,進(jìn)而識(shí)別出電子設(shè)備元器件的3個(gè)壽命階段,如圖1所示。

        電子設(shè)備元器件主要的壽命階段包括早期失效期、偶然失效期和耗損失效期。其中早期失效期間是全新的電子設(shè)備元器件,運(yùn)行過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)各式各樣的故障,故障率相對(duì)較高。在元器件使用一段時(shí)間并逐漸進(jìn)入適應(yīng)期后,故障率會(huì)隨下降,在此期間,元器件失效率維持穩(wěn)定。元器件使用長(zhǎng)時(shí)間會(huì)逐漸產(chǎn)生磨損,出現(xiàn)疲勞老化現(xiàn)象,此期間的故障率再次呈指數(shù)上升[7]。根據(jù)電子設(shè)備元器件的失效率與故障率識(shí)別元器件所處的壽命階段,為后續(xù)元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)提供有力幫助[8]。

        1.3 基于區(qū)間算法預(yù)測(cè)可靠性參數(shù)

        完成電子設(shè)備元器件壽命階段識(shí)別后,得出元器件的運(yùn)行工況和故障失效情況。在此基礎(chǔ)上利用區(qū)間算法,預(yù)測(cè)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)。先構(gòu)建區(qū)間算法模型,為后續(xù)預(yù)測(cè)奠定良好基礎(chǔ)。再分析數(shù)據(jù),確定影響元器件可靠性的關(guān)鍵因素,包括工作溫度、濕度和電壓等[9]。確定需要預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量,包括元器件的壽命、故障概率等。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和目標(biāo)變量進(jìn)行模型構(gòu)建。將待預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)作為輸入,準(zhǔn)備好需要用到的變量和參數(shù)。對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)的清洗、歸一化等操作,以提升算法的性能和精度。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入模型中進(jìn)行計(jì)算,得出近似計(jì)算預(yù)測(cè)區(qū)間,如公式(3)所示。

        Q=(-t×R,+t×R) (3)

        式中:Q為近似計(jì)算預(yù)測(cè)區(qū)間;為所有電子設(shè)備元器件樣本數(shù)據(jù)的平均值;t為臨界值,根據(jù)置信度水平和自由度確定;R為樣本均值的標(biāo)準(zhǔn)差。

        具體來(lái)說(shuō),預(yù)測(cè)區(qū)間的下限是所有樣本數(shù)據(jù)的平均值減去1個(gè)倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤,這個(gè)倍數(shù)是根據(jù)置信度水平和自由度查得的t值。預(yù)測(cè)區(qū)間的上限則是所有樣本數(shù)據(jù)的平均值加上1個(gè)倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。近似計(jì)算預(yù)測(cè)區(qū)間的準(zhǔn)確性取決于樣本數(shù)據(jù)的分布和樣本數(shù)量。

        獲取近似計(jì)算預(yù)測(cè)區(qū)間后,基于可靠度函數(shù),在該區(qū)間范圍內(nèi)預(yù)測(cè)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)指標(biāo)??煽慷群瘮?shù)指的是電子設(shè)備元器件在期望時(shí)間s內(nèi)始終保持安全、正常地運(yùn)行且不會(huì)發(fā)生失效的概率。電子設(shè)備元器件壽命指的是元器件從規(guī)定的零時(shí)刻開(kāi)始,運(yùn)行至其第一次發(fā)生故障并造成失效的連續(xù)運(yùn)行時(shí)間。設(shè)定電子設(shè)備元器件的壽命為T,元器件運(yùn)行期望時(shí)間為s,可靠度函數(shù)為R(s)。在這一過(guò)程中,元器件壽命T屬于自變量,可靠度函數(shù)如公式(4)所示。

        R(s)=P(Tgt;s) (4)

        可見(jiàn)電子設(shè)備元器件可靠度函數(shù)就是壽命T>s的概率。根據(jù)公式(4)繪制出如圖2所示的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)示意圖。

        在電子設(shè)備元器件運(yùn)行預(yù)定時(shí)間逐漸增長(zhǎng)的情況下,元器件的R(s)會(huì)隨之減少,在s=0處總有1,說(shuō)明在零時(shí)刻,電子設(shè)備元器件總能保持正常工作。當(dāng)s→∞時(shí),R(s)→∞,說(shuō)明電子設(shè)備元器件總是要失效的。需要注意的是,電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果存在一定的不確定性,可以通過(guò)預(yù)測(cè)區(qū)間來(lái)衡量。如果預(yù)測(cè)區(qū)間較大,說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性較高;如果預(yù)測(cè)區(qū)間較小,說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性較低。通過(guò)上述內(nèi)容,能夠?qū)崿F(xiàn)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)目標(biāo)。

        2 試驗(yàn)分析

        2.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

        為了驗(yàn)證基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法的可行性和有效性,并評(píng)估該方法的預(yù)測(cè)精度,本文進(jìn)行如下文所示的試驗(yàn)測(cè)試。

        收集不同類型電子設(shè)備元器件的可靠性數(shù)據(jù),包括壽命數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)等,針對(duì)每種類型的元器件,確定影響其可靠性的關(guān)鍵因素,如工作環(huán)境溫度、濕度等。建立數(shù)據(jù)集,即電子設(shè)備元器件壽命數(shù)據(jù)集和故障數(shù)據(jù)集。每個(gè)數(shù)據(jù)集包括1000個(gè)電子設(shè)備元器件數(shù)據(jù)樣本。這些元器件在相同的工作環(huán)境下運(yùn)行,每個(gè)元器件的壽命為1000h~5000h,在運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)了不同類型的故障。試驗(yàn)數(shù)據(jù)集具體內(nèi)容見(jiàn)表2。

        如表2所示,試驗(yàn)數(shù)據(jù)較復(fù)雜并包括較多變量和特征。處理數(shù)據(jù)時(shí),需要更細(xì)致地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征提取,以消除缺失值、異常值和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中提取與元器件可靠性相關(guān)的特征。在此基礎(chǔ)上搭建基于區(qū)間算法的元器件可靠性預(yù)測(cè)模型,確定試驗(yàn)方案和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行測(cè)試并分析、討論試驗(yàn)結(jié)果。

        2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

        將上述本文基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法與文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[3]提出的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行比較和分析,評(píng)估本文方法的優(yōu)勢(shì)。再比較3種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果,分析基于區(qū)間算法的預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度指標(biāo)上的表現(xiàn)。電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)精度可以通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值間的誤差來(lái)衡量。本次試驗(yàn)選用平均相對(duì)誤差指標(biāo)。該指標(biāo)有助于了解預(yù)測(cè)方法在實(shí)際情況下的誤差程度,從而評(píng)估其可靠性。預(yù)測(cè)結(jié)果平均相對(duì)誤差越低,說(shuō)明預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確性越高,預(yù)測(cè)結(jié)果越可靠。電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差如公式(5)所示。

        (5)

        式中:S為電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)實(shí)際值;R為電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)值。

        利用上述3種方法預(yù)測(cè)編號(hào)1001~1006的電子設(shè)備元器件的可靠性參數(shù),統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)結(jié)果并進(jìn)行比較,結(jié)果如圖3所示。

        從圖3可以看出,通過(guò)比較基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法和傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的平均相對(duì)誤差指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn),基于區(qū)間算法的預(yù)測(cè)方法在6類電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)中的平均相對(duì)誤差始終低于另外2種方法,誤差率更低,表明元器件可靠性參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確,能夠更好地處理不確定性,并提供更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

        3 結(jié)語(yǔ)

        綜上所述,本文提出的基于區(qū)間算法的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)方法具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。使用區(qū)間算法能夠更好地處理電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測(cè)中存在的不確定性,提供更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果,從而為電子設(shè)備的設(shè)計(jì)與制造提供更有效的理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證了基于區(qū)間算法的預(yù)測(cè)方法在預(yù)測(cè)精度方面表現(xiàn)優(yōu)異。未來(lái)的研究需要進(jìn)一步拓展區(qū)間算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用,為解決實(shí)際問(wèn)題提供更有效的工具和方法。

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