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    機械裝置不可修復配套件可靠性數(shù)據(jù)分析

    2016-09-05 08:17:01
    關(guān)鍵詞:檢驗法參數(shù)估計頻數(shù)

    張 麗

    (鎮(zhèn)江高等職業(yè)技術(shù)學校,鎮(zhèn)江 212016)

    機械裝置不可修復配套件可靠性數(shù)據(jù)分析

    張麗

    (鎮(zhèn)江高等職業(yè)技術(shù)學校,鎮(zhèn)江 212016)

    本文以假設(shè)數(shù)據(jù)分布類型為基礎(chǔ),對裝載機不可修復配套件的可靠性進行評價,建立了不可修復配套件的頻數(shù)直方圖,詳細闡述了可靠性數(shù)據(jù)分析的基本原理,并以機械工業(yè)部試驗場可靠性試驗數(shù)據(jù)為實例,進行計算和驗證,為機械裝置不可修復配套件可靠性的研究和計算提出了一種新的思路。

    非時齊泊松過程模型 隨機過程 可靠性 相對失效率

    對于結(jié)構(gòu)復雜的產(chǎn)品,往往由成千上萬個零部件組成,尤其是結(jié)構(gòu)復雜且制造質(zhì)量較高的產(chǎn)品。以裝載機產(chǎn)品結(jié)構(gòu)為例,當前國產(chǎn)裝載機產(chǎn)品中,大約有60%~70%的結(jié)構(gòu)零部件是由專業(yè)配套件生產(chǎn)廠商提供,而配套件的可靠性程度直接影響裝載機整體結(jié)構(gòu)的質(zhì)量。對于裝載機整體結(jié)構(gòu)而言,其可靠性程度基于各個配套件的可靠性以及其之間的可靠性關(guān)聯(lián)。所以,有必要開展配套件可靠性評估方法的研究,以準確客觀地評價配套件可靠性指標,極大地提高裝載機配套件產(chǎn)品的可靠性,以利于裝載機企業(yè)合理選擇配套件產(chǎn)品及其生產(chǎn)廠商。因此,提高裝載機整體結(jié)構(gòu)的可靠性程度具有重要的現(xiàn)實意義。

    對于不可修復配套件,它的疲勞壽命特點是:從投入使用開始,一直正常工作至失效為止。因此,它的壽命是一個隨機變量。描述這個隨機變量可用以下三個隨機過程模型:指數(shù)分布、正態(tài)分布及威布爾分布??煽啃詳?shù)據(jù)整理分析的步驟如圖1所示。

    圖1 裝載機可靠性數(shù)據(jù)分析流程圖

    1 制作裝載機配套件可靠性數(shù)據(jù)的分布頻率直方圖

    利用MATLAB工具箱提供的各種函數(shù)繪制直方圖,如hist函數(shù),其命令的格式為:Hist(data,k)。其中,k為所劃分的子區(qū)間數(shù),Data指原始數(shù)據(jù)信息集合。這個命令將可靠性數(shù)據(jù)集合的區(qū)間[min(data),max(data)]劃分為k個子集,各子集數(shù)據(jù)相等,以頻數(shù)直方圖形式表述,k的默認值為10,可以修改。如果需要指定小區(qū)間(即:子集)的數(shù)量,則將區(qū)間的中點代值賦值給向量nb,然后使用MATLAB命令:hist(data,nb),完成直方圖的繪制。

    但是,直方圖并不是在所有情況下都必須的。有時我們可能只希望確定子集中點的位置以及可靠性數(shù)據(jù)落在子集內(nèi)的頻數(shù),這時則可以用以下命令:

    其中,N為返回k個子集的頻數(shù),x為返回子集的中點。

    2 參數(shù)的估值

    參數(shù)的估計是用來估算數(shù)據(jù)整體分布的數(shù)學形式,且可以用有窮個參數(shù)表示估計問題。估計問題可以分為點估計和區(qū)間估計兩個子問題。在各種參數(shù)估計的數(shù)學模型中,最為通用的一種參數(shù)的估計方法為極大似然法(即:Maximum likelihood estimation)。根據(jù)繪出的直方圖的形狀,可以假設(shè)可靠性數(shù)據(jù)服從某一指數(shù)分布。表1為指數(shù)、正態(tài)、威布爾分布的參數(shù)估計。

    3 假設(shè)檢驗

    對于可靠性故障間隔時間這類數(shù)據(jù),常用的分布檢驗方法有柯爾莫戈洛夫(Kolmogorov)檢驗法(簡稱K-S檢驗法)、皮爾遜檢驗法等。

    從可實現(xiàn)性、計算精度等方面考慮,本系統(tǒng)采用柯爾莫戈洛夫檢驗法進行分布檢驗。其命令格式表述如下:

    [H,P,KSSTAT,CV]=kstest(X,cdf,alpha)

    其中,P為之前所假設(shè)成立的可靠性概率;KSSTAT為實際測試所得到的統(tǒng)計量值;CV為閾值,即是否接受假設(shè)的臨界值,如果是,則CV=1,反之,則CV=0。

    需要說明的是,如果H=0,則說明不能拒絕原假設(shè),CV無效;H=1則可以拒絕原假設(shè),CV有效。

    4 應用實例

    以陜西省重擊裝備制造有限公司生產(chǎn)的某型號裝載機用柴油30臺發(fā)動機首次出現(xiàn)故障的時刻數(shù)據(jù)為例進行討論。表2為30臺發(fā)動機首次出現(xiàn)故障的時刻數(shù)據(jù)。

    GUI界面中輸入表2中的數(shù)據(jù),運行“繪制直方圖”的結(jié)果如圖2所示。

    表1 參數(shù)估計函數(shù)

    表2 發(fā)動機的可靠性試驗數(shù)據(jù)

    圖2 無故障工作時間直方圖

    圖3 參數(shù)估計

    在本系統(tǒng)中,給出三種情況的測試水平(0.01,0.05,0.1),選擇在測試水平為0.05時的假設(shè)檢驗。運行“K-S檢驗”的結(jié)果如圖3所示。

    綜上可見,充分利用計算機快速、高效的計算能力,采用matlab所具備的強大工具箱函數(shù)庫,可以完成裝載機可靠性數(shù)據(jù)的處理和計算,一定程度地減輕了科研、工程人員的勞動量,將信息的處理、計算、存儲、綜合分析等大量繁雜的工作智能化、自動化,從而提高了產(chǎn)品的設(shè)計效率。

    5 結(jié)束語

    了解和掌握裝載機結(jié)構(gòu)的各配套件的可靠性數(shù)據(jù),對于生產(chǎn)廠商研制和優(yōu)化裝載機結(jié)構(gòu)具有重要意義,為改善裝載機性能參數(shù),實現(xiàn)裝載機機構(gòu)的優(yōu)化提供重要的參考依據(jù)。本文以某型裝載機為例,通過對裝載機各機構(gòu)裝置的不可修復配套件的可靠性數(shù)據(jù)進行詳細計算和分析,直觀顯示了裝載機機構(gòu)不可修復配套件的平均無故障工作時間,為研發(fā)設(shè)計工作者分析和研究裝載機機構(gòu)不可修復配套件各項性能參數(shù)指標,優(yōu)化裝載機機構(gòu)裝置工作性能提供了重要的指導意義。通過應用實例驗證,其具有良好的效果。

    [1]姜華,余群,曹正清.車輛加速壽命試驗加速系數(shù)的探討[J].農(nóng)業(yè)機械學報,2010,(6):95-97.

    [2]楊占敏.輪式裝載機[M].北京:化學工業(yè)出版社,2011.

    [3]范英.裝載機可靠性數(shù)據(jù)分析與管理系統(tǒng)的研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2014.

    [4]劉中星.輪胎式裝載機配套件可靠性分析與研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2012.

    [5]楊占敏.輪式裝載機[M].北京:化學工業(yè)出版社,2006.

    Reliability Data Analysis of Mechanical Devices with Non-repairable Parts

    ZHANG Li
    (Zhenjiang higher vocational and technical schools, Zhenjiang 212016)

    In this paper, bas ed on the as sumption of the model of data distribution type evaluation, the reliability of the mismatch repair kit for the loader is researched, the fr equency histogram of mismatch repair ki t i s e stablished; The basic principles of data reliability analysis is expounded; And take the ministry of machinery industry test as an example of reliable test data, the calculation and verification are taken place. It proposed a new way for the study and calculation of the reliability of the mechanical device that can not be repaired.

    non homogeneous, poisson process model, stochastic process, reliability relative failure rate

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