摘 要：為了優(yōu)化電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測效果，提升參數(shù)預(yù)測準(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)測方法研究。首先，采集元器件的運行數(shù)據(jù)，獲取元器件的運行狀態(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，得到近似計算預(yù)測區(qū)間?；诳煽慷群瘮?shù)，在該區(qū)間范圍內(nèi)預(yù)測電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)指標(biāo)。試驗分析結(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)測中平均相對誤差始終低于對照組，誤差率更低，預(yù)測結(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

中圖分類號：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，其可靠性對整個電子設(shè)備的性能和壽命有重要影響[1]，對電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測和評估尤為重要[2]。傳統(tǒng)的電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測方法多數(shù)采用文獻(xiàn)[3]提出的預(yù)測方法原理，但該方法不能充分考慮元器件個體間的差異，預(yù)測結(jié)果精度不高。區(qū)間算法能夠為決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)測方法研究。

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

1.1 電子設(shè)備元器件運行數(shù)據(jù)采集

進(jìn)行電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測前，需要采集元器件的運行數(shù)據(jù)，以獲取元器件的運行狀態(tài)變化。本文利用傳感器采集電子設(shè)備元器件運行數(shù)據(jù)，需要確定采集的電子設(shè)備元器件的運行數(shù)據(jù)類型，見表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。打開數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，實時采集電子設(shè)備元器件的運行數(shù)據(jù)并存儲在系統(tǒng)中[5]。對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析，了解電子設(shè)備元器件的運行狀態(tài)、性能指標(biāo)等信息，幫助進(jìn)行故障診斷和預(yù)測[6]。

1.2 電子設(shè)備元器件壽命階段識別

電子設(shè)備元器件運行數(shù)據(jù)采集完畢后，可得元器件的運行狀態(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)而識別元器件壽命階段，為后續(xù)可靠性參數(shù)預(yù)測提供有力支持。

本文采用威布爾分布模型對電子設(shè)備元器件故障進(jìn)行分析。設(shè)定電子設(shè)備元器件隨機變量M服從三參數(shù)威布爾分布，此時，隨機變量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)而識別出電子設(shè)備元器件的3個壽命階段，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，運行過程中可能會出現(xiàn)各式各樣的故障，故障率相對較高。在元器件使用一段時間并逐漸進(jìn)入適應(yīng)期后，故障率會隨下降，在此期間，元器件失效率維持穩(wěn)定。元器件使用長時間會逐漸產(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)測提供有力幫助[8]。

1.3 基于區(qū)間算法預(yù)測可靠性參數(shù)

完成電子設(shè)備元器件壽命階段識別后，得出元器件的運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)特點和目標(biāo)變量進(jìn)行模型構(gòu)建。將待預(yù)測的數(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)行計算，得出近似計算預(yù)測區(qū)間，如公式（3）所示。

Q=（-t×R，+t×R） （3）

式中：Q為近似計算預(yù)測區(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。

具體來說，預(yù)測區(qū)間的下限是所有樣本數(shù)據(jù)的平均值減去1個倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，這個倍數(shù)是根據(jù)置信度水平和自由度查得的t值。預(yù)測區(qū)間的上限則是所有樣本數(shù)據(jù)的平均值加上1個倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。近似計算預(yù)測區(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。

獲取近似計算預(yù)測區(qū)間后，基于可靠度函數(shù)，在該區(qū)間范圍內(nèi)預(yù)測電子設(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)備元器件在期望時間s內(nèi)始終保持安全、正常地運行且不會發(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)定的零時刻開始，運行至其第一次發(fā)生故障并造成失效的連續(xù)運行時間。設(shè)定電子設(shè)備元器件的壽命為T，元器件運行期望時間為s，可靠度函數(shù)為R（s）。在這一過程中，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)測示意圖。

在電子設(shè)備元器件運行預(yù)定時間逐漸增長的情況下，元器件的R（s）會隨之減少，在s=0處總有1，說明在零時刻，電子設(shè)備元器件總能保持正常工作。當(dāng)s→∞時，R（s）→∞，說明電子設(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)測結(jié)果存在一定的不確定性，可以通過預(yù)測區(qū)間來衡量。如果預(yù)測區(qū)間較大，說明預(yù)測結(jié)果的不確定性較高；如果預(yù)測區(qū)間較小，說明預(yù)測結(jié)果的不確定性較低。通過上述內(nèi)容，能夠?qū)崿F(xiàn)電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測目標(biāo)。

2 試驗分析

2.1 試驗準(zhǔn)備

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

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。每個數(shù)據(jù)集包括1000個電子設(shè)備元器件數(shù)據(jù)樣本。這些元器件在相同的工作環(huán)境下運行，每個元器件的壽命為1000h～5000h，在運行過程中出現(xiàn)了不同類型的故障。試驗數(shù)據(jù)集具體內(nèi)容見表2。

如表2所示，試驗數(shù)據(jù)較復(fù)雜并包括較多變量和特征。處理數(shù)據(jù)時，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)測模型，確定試驗方案和評價標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行測試并分析、討論試驗結(jié)果。

2.2 預(yù)測結(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)測方法與文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[3]提出的預(yù)測方法進(jìn)行比較和分析，評估本文方法的優(yōu)勢。再比較3種方法的預(yù)測結(jié)果，分析基于區(qū)間算法的預(yù)測方法在預(yù)測精度指標(biāo)上的表現(xiàn)。電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測精度可以通過計算預(yù)測值與實際值間的誤差來衡量。本次試驗選用平均相對誤差指標(biāo)。該指標(biāo)有助于了解預(yù)測方法在實際情況下的誤差程度，從而評估其可靠性。預(yù)測結(jié)果平均相對誤差越低，說明預(yù)測值的準(zhǔn)確性越高，預(yù)測結(jié)果越可靠。電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測平均相對誤差如公式（5）所示。

（5）

式中：S為電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)實際值；R為電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測值。

利用上述3種方法預(yù)測編號1001～1006的電子設(shè)備元器件的可靠性參數(shù)，統(tǒng)計預(yù)測結(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)測方法和傳統(tǒng)預(yù)測方法的平均相對誤差指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，基于區(qū)間算法的預(yù)測方法在6類電子設(shè)備元器件可靠性參數(shù)預(yù)測中的平均相對誤差始終低于另外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)測結(jié)果。

3 結(jié)語

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)測方法具有重要的實際意義和應(yīng)用價值。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)測中存在的不確定性，提供更精確的預(yù)測結(jié)果，從而為電子設(shè)備的設(shè)計與制造提供更有效的理論支持和實踐指導(dǎo)。對比試驗驗證了基于區(qū)間算法的預(yù)測方法在預(yù)測精度方面表現(xiàn)優(yōu)異。未來的研究需要進(jìn)一步拓展區(qū)間算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，為解決實際問題提供更有效的工具和方法。

參考文獻(xiàn)

[1]易理，楊陽，秦茂，等.電力元器件腐蝕環(huán)境可靠性評價與壽命預(yù)測技術(shù)研究[J].機電工程技術(shù)，2023，52（8）：68-71，142.

[2]魏盛興，錢誠，任羿，等.基于時頻域轉(zhuǎn)換及雨流法的電子設(shè)備隨機振動概率疲勞損傷預(yù)測[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報，2023，55（3）：489-496.

[3]孫淑嫻，田昕怡，何澤昊，等.基于數(shù)據(jù)分解及因果推理的設(shè)備可靠性預(yù)測模型[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2023，19（5）：44-50.

[4]謝開貴，趙宇生，胡博，等.考慮風(fēng)電主動參與頻率控制的電力系統(tǒng)運行可靠性評估[J].電網(wǎng)技術(shù)，2023，47（1）：41-54.

[5]楊墨緣，歐陽森，王鳳學(xué)，等.星形共直流母線多端口電力電子變壓器多狀態(tài)可靠性模型及應(yīng)用[J].南方電網(wǎng)技術(shù)，2023，17（5）：59-70.

[6]李欣榮，楊云，雷庭，等.基于片上系統(tǒng)的電子設(shè)備可靠性預(yù)計方法研究[J].工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，2022，9（5）：116-122.

[7]張鑫，韓建立，張信明，等.航空電子設(shè)備加速可靠性試驗有限元分析應(yīng)用進(jìn)展[J].裝備環(huán)境工程，2021，18（9）：27-34.

[8]程林，萬宇翔，周楊林，等.MMC型電力電子變壓器運行可靠性分析及其應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù)，2022，46（3）：1073-1083.

[9]孫志剛，王國濤，高萌萌，等.參數(shù)優(yōu)化支持向量機的密封電子設(shè)備多余物定位方法研究[J].電子測量與儀器學(xué)報，2021，35（8）：162-174.