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    繼電器貯存可靠性分析和加速退化試驗(yàn)綜述*

    2022-09-19 00:19:10喬青云王召斌陳康寧劉百鑫朱佳淼
    電器與能效管理技術(shù) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:機(jī)理繼電器壽命

    喬青云, 王召斌, 陳康寧, 劉百鑫, 朱佳淼

    (江蘇科技大學(xué) 電子信息學(xué)院, 江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

    0 引 言

    繼電器作為一種基本電氣控制器件,被廣泛地應(yīng)用于航天、軍事等電氣控制領(lǐng)域。對(duì)于應(yīng)用于軍事國(guó)防等方面的電子器件上的繼電器,長(zhǎng)期貯存階段是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)。在長(zhǎng)期貯存環(huán)節(jié)中,繼電器由于受到環(huán)境因素的影響,在使用時(shí)可能會(huì)發(fā)生失效,導(dǎo)致電子產(chǎn)品發(fā)生故障,對(duì)繼電器進(jìn)行貯存可靠性分析,有助于提高需長(zhǎng)期貯存的組件的可靠性[1]。繼電器的貯存壽命是研究繼電器貯存可靠性的一項(xiàng)重要參數(shù)。研究繼電器貯存壽命預(yù)測(cè)方法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)繼電器的貯存壽命,剖析繼電器貯存失效的表現(xiàn)形式和失效機(jī)理。失效機(jī)理是導(dǎo)致產(chǎn)品發(fā)生失效時(shí)內(nèi)在的化學(xué)、物理、機(jī)械本質(zhì)或動(dòng)靜態(tài)過(guò)程。

    高可靠性和長(zhǎng)壽命的繼電器在貯存退化過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)無(wú)失效數(shù)據(jù)的情況,而加速退化試驗(yàn)方法記錄繼電器失效具體過(guò)程,可以很好地解決該問(wèn)題[2]。

    剖析研究在貯存階段失效的繼電器,通過(guò)分析其失效機(jī)理,提出針對(duì)性的改進(jìn)措施并建立相關(guān)的可靠性保障體系,對(duì)于提高繼電器的貯存壽命和電子器件的可靠性有著重要意義[3]。

    1 繼電器長(zhǎng)期貯存狀態(tài)下的失效機(jī)理

    近年來(lái),繼電器作為自動(dòng)控制開(kāi)關(guān)應(yīng)用于各種控制電路中,同時(shí)繼電器也是一種失效率較高的電子元器件[4]。繼電器的可靠性將會(huì)影響其所在系統(tǒng)的可靠性,繼電器的可靠性低水平,在很大程度上限制了電氣系統(tǒng)的發(fā)展。

    1.1 繼電器的長(zhǎng)期貯存狀態(tài)下的環(huán)境因素

    繼電器的工作環(huán)境比較復(fù)雜,不同用途的繼電器工作在不同的環(huán)境中,如航天繼電器、軍用繼電器等,這些特殊用途繼電器的壽命不僅受到自身因素的影響,而且受到外界各種因素的影響。在繼電器的整個(gè)壽命中,貯存時(shí)間占了絕大部分時(shí)間,繼電器的貯存環(huán)境在很大程度上影響著繼電器的可靠性[5-6]。

    環(huán)境因素包括溫度、濕度、氣壓等[7]。在這些不同的干擾因素中,每一種或者多種綜合作用都會(huì)造成不同的失效模式和失效機(jī)理[8-9]。在不同的環(huán)境因素中造成的繼電器失效表現(xiàn)形式和失效機(jī)理如表1所示。

    1.2 長(zhǎng)期貯存繼電器的失效機(jī)理

    對(duì)于繼電器而言,不論何種繼電器,均由觸點(diǎn)系統(tǒng)、電磁系統(tǒng)和機(jī)械系統(tǒng)3部分共同組成,因此繼電器的故障發(fā)生主要在這3個(gè)系統(tǒng)之中[10-11]。

    繼電器的失效機(jī)理包括腐蝕失效、潮解失效、密封失效、機(jī)械失效、接觸失效。根據(jù)有關(guān)密封電磁繼電器失效模式的技術(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知,其中接觸失效占據(jù)了失效模式的80%以上[12-13]。

    表1 在不同的環(huán)境因素中造成的繼電器失效表現(xiàn)形式和失效機(jī)理

    根據(jù)文獻(xiàn)[14]可知,繼電器的失效機(jī)理一般分為兩類:應(yīng)力機(jī)理和磨損機(jī)理。應(yīng)力機(jī)理指繼電器受到外界的作用力超過(guò)繼電器本身能夠承受的范圍,通常會(huì)造成突發(fā)失效;磨損機(jī)理指繼電器在貯存的過(guò)程中會(huì)一直受到應(yīng)力作用,逐漸累加直至造成繼電器失效,即退化失效。

    2 貯存可靠性分析方法

    貯存可靠性是指產(chǎn)品在規(guī)定的貯存條件下,在規(guī)定的貯存時(shí)間內(nèi),保持其規(guī)定狀態(tài)的能力,是衡量產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)之一[15]。在面對(duì)不同的規(guī)定要求時(shí),需要對(duì)繼電器產(chǎn)品的貯存壽命和可靠性進(jìn)行分析評(píng)估,從而判斷出系統(tǒng)的可靠性。

    繼電器進(jìn)行可靠性評(píng)估的方法有很多種?!斑z傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”在可靠性評(píng)估時(shí),雖需要大量的樣本數(shù)據(jù),但能夠同時(shí)考慮多因素的影響并且對(duì)于特定情況具有較高的預(yù)測(cè)精度;“Bayes方法”在可靠性評(píng)估時(shí),只需利用極少的樣本數(shù)據(jù),結(jié)合先驗(yàn)信息的利用,就能夠在復(fù)雜的系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用。結(jié)合以上特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)這兩種方法適用的范圍幾乎不重疊,且覆蓋了多種應(yīng)用方向。因此本文對(duì)這兩種方法進(jìn)行詳細(xì)的描述。

    2.1 基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性評(píng)估

    遺傳算法(Genetic Algorith,GA)是一種全局隨機(jī)尋找最優(yōu)結(jié)果的算法,用于求解多變量、多參數(shù)和多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是采用了BP算法的前饋算法,BP算法屬于一種梯度下降算法[16-17]。而GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則是將遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者有機(jī)結(jié)合起來(lái)。

    GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合了GA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),因此能夠?qū)崿F(xiàn)在快速全局中尋找最優(yōu)解的功能。

    劉金梅等[18]使用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)某種彈藥的貯存可靠性進(jìn)行了評(píng)估,選定了15個(gè)訓(xùn)練樣本,得出了樣本測(cè)試的平均值與實(shí)測(cè)值的誤差約為0.006,結(jié)果表明該模型是有效的,且通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能在一定程度上是取決于采用數(shù)據(jù)的質(zhì)量。文獻(xiàn)[17]對(duì)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性進(jìn)行了分析并對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn),大幅度提高了成功率,使得AGA-BP的準(zhǔn)確率達(dá)到97.57%,而誤差僅為2.07%,優(yōu)于傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法。李文華等[19]建立函數(shù)鏈的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型精度取決于模型的權(quán)系數(shù),對(duì)于能夠預(yù)先知道輸入數(shù)據(jù)關(guān)系的情況,該模型具有可觀的預(yù)測(cè)精度。

    綜上所述,能夠發(fā)現(xiàn)基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性評(píng)估方法具有以下優(yōu)點(diǎn):能夠同時(shí)考慮多因素的影響和無(wú)需假定壽命分布類型及確定參數(shù),對(duì)于特定情況的預(yù)測(cè)精度較高;但是同樣也具有無(wú)法準(zhǔn)確選取隱含層節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題,只能憑借經(jīng)驗(yàn)選取。

    2.2 基于Bayes方法的可靠性評(píng)估

    由于傳統(tǒng)可靠性分析方法在復(fù)雜情況下評(píng)估具有局限性,無(wú)法全面利用先驗(yàn)信息,因此許多學(xué)者提出采用Bayes方法進(jìn)行評(píng)估。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)是一種基于概率的推理技術(shù),注重先驗(yàn)信息的利用,然后根據(jù)小樣本的失效數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行條件分析和推理,因此在復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性和風(fēng)險(xiǎn)分析等領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。

    黃周霖等[20]將Bayes方法應(yīng)用于電磁繼電器長(zhǎng)貯存、零失效情況下的可靠性評(píng)估,選取了23只電磁繼電器進(jìn)行分組試驗(yàn),得出電磁繼電器的可靠度函數(shù)并分別計(jì)算出其誤差為0.021 25和0.002 36,證明了該方法的可靠性。翟勝[21]提出了一種基于BN的多態(tài)系統(tǒng)可靠性分析方法,該方法利用了BN的多態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái)描述故障模式的多態(tài)性,條件概率表示節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系。通過(guò)對(duì)先驗(yàn)數(shù)據(jù)的使用,發(fā)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié),為提高系統(tǒng)的可靠性提供了依據(jù)。在文獻(xiàn)[22]中將BN方法應(yīng)用于電力系統(tǒng)的可靠性評(píng)估,并且通過(guò)兩個(gè)實(shí)例展示了該方法相對(duì)于傳統(tǒng)可靠性評(píng)估方法的有效性和優(yōu)越性。

    還有一些學(xué)者將Bayes方法與其他可靠性分析方法相結(jié)合比較,從多方面體現(xiàn)出了BN的優(yōu)越性。如周忠寶[23]將BN與故障樹(shù)分析方法進(jìn)行比較,描述了多種故障樹(shù)分析方法向BN轉(zhuǎn)化的方法,最后通過(guò)大亞灣核電站的實(shí)例,展示了BN在可靠性分析中具有描述事物動(dòng)態(tài)性和非確定邏輯關(guān)系的能力,即獲取更多信息的能力,表明基于BN的方法非常適用于進(jìn)行可靠性分析。

    綜上所述,利用BN對(duì)繼電器貯存可靠性進(jìn)行評(píng)估時(shí),能夠提高信息的利用率和結(jié)果的可信度,且比傳統(tǒng)方法更加有效、可靠,但由于該方法注重先驗(yàn)信息的利用,所以選擇正確的先驗(yàn)分布密度尤為重要。

    2.3 其他可靠性評(píng)估方法

    對(duì)于高可靠性和長(zhǎng)壽命的繼電器產(chǎn)品,一般采用加速壽命試驗(yàn),以達(dá)到對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評(píng)估的目的[24]。該方法使用的前提是確保繼電器的失效機(jī)理不發(fā)生改變,提高應(yīng)力水平,加速繼電器的貯存。該方法對(duì)于加速壽命試驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù),假定產(chǎn)品的壽命服從威布爾模型,建立可靠性模型和似然估計(jì)函數(shù),對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評(píng)估。

    馮靜等[25]針對(duì)目前的可靠性增長(zhǎng)模型無(wú)法解決無(wú)失效數(shù)據(jù)狀態(tài)下的可靠性分析,提出了一種新的基于修正似然函數(shù)的可靠性分析方法,并建立了威布爾分布零失效下的可靠性增長(zhǎng)模型,通過(guò)實(shí)例仿真驗(yàn)證了該模型的正確性,對(duì)繼電器在無(wú)失效數(shù)據(jù)情況下的可靠性評(píng)估提供了一定的參考。

    還有其他的學(xué)者利用加速退化試驗(yàn)過(guò)程中的退化數(shù)據(jù),基于加速退化數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行可靠性分析。文獻(xiàn)[26]通過(guò)航天繼電器的退化規(guī)律分布,建立了以接觸電阻退化情況為參數(shù)的退化失效可靠性統(tǒng)計(jì)模型;利用最佳線性無(wú)偏估計(jì)方法進(jìn)行了參數(shù)估計(jì),為航天繼電器貯存可靠性評(píng)估和貯存壽命預(yù)測(cè)提供了參考。

    3 繼電器加速退化試驗(yàn)壽命預(yù)測(cè)方法

    3.1 加速退化試驗(yàn)

    隨著科技的發(fā)展提高,出現(xiàn)了許多長(zhǎng)壽命和高可靠性的繼電器,為了對(duì)這些繼電器進(jìn)行可靠性評(píng)估,需要進(jìn)行加速退化試驗(yàn)來(lái)快速獲取數(shù)據(jù)。加速退化試驗(yàn)是指增加應(yīng)力來(lái)加速產(chǎn)品的失效,采集產(chǎn)品在高水平應(yīng)力下的性能退化數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行可靠性評(píng)估以及預(yù)測(cè)產(chǎn)品在正常應(yīng)力下壽命時(shí)間的加速退化試驗(yàn)[27]。加速退化試驗(yàn)流程如圖1所示。

    圖1 加速退化試驗(yàn)流程

    具體步驟[28]如下:

    (1) 試驗(yàn)類型選擇。有恒定應(yīng)力加速、步進(jìn)應(yīng)力加速和序進(jìn)應(yīng)力加速。

    (2) 加速退化試驗(yàn)?zāi)P瓦x擇。有回歸模型、灰色理論預(yù)測(cè)模型等。

    (3) 加速應(yīng)力水平確定。應(yīng)保持失效機(jī)理一致,然后在此基礎(chǔ)上增強(qiáng)應(yīng)力水平。

    (4) 樣品數(shù)量確定。根據(jù)有效的條件,適當(dāng)選擇試驗(yàn)所需要的樣品數(shù)量。

    (5) 性能退化參數(shù)確定。有接觸電阻、吸合時(shí)間和釋放時(shí)間等。

    (6) 貯存試驗(yàn)要求。按照GJB 65B—1999《有可靠性指標(biāo)的電磁繼電器總規(guī)范》和GJB/Z 108A—2006《電子設(shè)備非工作狀態(tài)可靠性預(yù)計(jì)》規(guī)定。

    對(duì)于加速退化試驗(yàn)獲得的退化數(shù)據(jù)的分析方法通常分為兩類:基于回歸模型的退化分析和基于隨機(jī)過(guò)程的退化分析。

    3.1.1 基于回歸模型的退化分析

    回歸模型也被稱為退化軌跡,即將產(chǎn)品的退化量和退化參數(shù)作為時(shí)間參數(shù)建立模型,許多學(xué)者通過(guò)分析產(chǎn)品的失效機(jī)理建立產(chǎn)品性能退化軌跡函數(shù)。

    陳志軍等[29]采取溫度應(yīng)力進(jìn)行加速退化試驗(yàn),對(duì)于導(dǎo)電膜電阻建立了以溫度應(yīng)力為參數(shù)的退化軌跡模型,最后獲得了導(dǎo)電膜電阻在不同應(yīng)力下的壽命,對(duì)產(chǎn)品在正常應(yīng)力下的壽命進(jìn)行了可靠性預(yù)測(cè)。通過(guò)以某導(dǎo)電膜電阻為例,預(yù)測(cè)該導(dǎo)電膜電阻20 ℃下的貯存壽命估計(jì)為61.97 a,置信度為75%的單側(cè)置信下限為17.85 a,滿足17.00 a的貯存要求,驗(yàn)證了基于退化數(shù)據(jù)的方法在壽命預(yù)測(cè)中的可靠性和有效性。

    3.1.2 基于隨機(jī)過(guò)程的退化分析

    繼電器產(chǎn)品在貯存的過(guò)程中,受到不同環(huán)境應(yīng)力的影響,繼電器的退化過(guò)程具有隨機(jī)性和不確定性,可以采用隨機(jī)過(guò)程對(duì)繼電器的退化過(guò)程進(jìn)行建模分析。目前,許多隨機(jī)過(guò)程在建模應(yīng)用中,大多根據(jù)主觀判斷做出假定,容易造成可靠性模型不準(zhǔn)確,加速因子不變?cè)瓌t可以有效解決這個(gè)問(wèn)題。不同隨機(jī)過(guò)程及結(jié)論如表2所示。表2概述了一些隨機(jī)過(guò)程根據(jù)加速因子不變?cè)瓌t推導(dǎo)出的結(jié)論[30-33]。

    表2 不同隨機(jī)過(guò)程及結(jié)論

    許多產(chǎn)品的退化過(guò)程屬于Gamma過(guò)程,Gamma過(guò)程性能退化模型在壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。在文獻(xiàn)[34]中,介紹了Gamma過(guò)程性能退化的模型,并推理出Gamma過(guò)程性能退化模型的壽命預(yù)測(cè)公式,最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該模型在壽命預(yù)測(cè)和可靠性評(píng)估的有效性。

    李奎等[35]對(duì)交流接觸器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了MATLAB處理,根據(jù)數(shù)據(jù)的分布函數(shù)與Gamma過(guò)程的分布密度曲線和累積曲線進(jìn)行擬合,并進(jìn)行皮爾遜χ2擬合優(yōu)度檢驗(yàn);對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行Gamma過(guò)程性能退化模型的壽命預(yù)測(cè),結(jié)果證明Gamma過(guò)程性能退化模型能夠正確地描述交流接觸器退化過(guò)程和壽命預(yù)測(cè),為繼電器的性能退化過(guò)程描述和壽命預(yù)測(cè)提供了參考依據(jù)。

    3.2 基于灰色理論的壽命預(yù)測(cè)模型

    系統(tǒng)一部分?jǐn)?shù)據(jù)是已知的,另一部分?jǐn)?shù)據(jù)是未知的,則該系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)?;疑到y(tǒng)通過(guò)對(duì)已知的樣本進(jìn)行分析,總結(jié)出已知信息的特定規(guī)律,對(duì)未知數(shù)據(jù)的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而能夠掌握整個(gè)系統(tǒng)的規(guī)律[36-38]。

    蔚德申等[36]根據(jù)傳統(tǒng)的灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型,提出了一種改進(jìn)的加權(quán)型GM(1,1) 預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)低壓斷路器壽命。加權(quán)型GM(1,1)預(yù)測(cè)模型能夠減小誤差,提高模型的預(yù)測(cè)精度,降低數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的干擾,真實(shí)地反應(yīng)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。

    苑夢(mèng)雄[39]建立了灰色GM(1,N)預(yù)測(cè)模型對(duì)繼電器進(jìn)行了壽命預(yù)測(cè),并將灰色模型針對(duì)少數(shù)據(jù)的特性建模特點(diǎn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,建立了灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在試驗(yàn)中選用了15個(gè)小型的繼電器進(jìn)行壽命試驗(yàn),為了模擬實(shí)際環(huán)境,將繼電器分布放在3個(gè)恒定的溫度下進(jìn)行試驗(yàn),獲得了試驗(yàn)數(shù)據(jù)。將試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入輸出參數(shù),以繼電器的最終壽命為預(yù)測(cè)輸出,將預(yù)測(cè)壽命與實(shí)際壽命進(jìn)行對(duì)比計(jì)算,得出最終的結(jié)果是預(yù)測(cè)平均誤差為4.05%,該結(jié)果驗(yàn)證了灰色理論壽命預(yù)測(cè)模型的可實(shí)用性。

    繼電器產(chǎn)品多數(shù)都具有部分失效機(jī)理未明確的特點(diǎn),且繼電器的貯存壽命受到多因素共同影響,因此GM具有較高的實(shí)用性和可靠性。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    本文總結(jié)了對(duì)繼電器可靠性造成影響的環(huán)境因素并分析了其失效機(jī)理,在此基礎(chǔ)上概述了幾種可靠性評(píng)估方法和壽命預(yù)測(cè)方法,并介紹了各類方法存在的問(wèn)題和優(yōu)勢(shì)。最后,面對(duì)高可靠性和長(zhǎng)壽命的繼電器,利用加速退化試驗(yàn)方法對(duì)其進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)。但是目前我國(guó)對(duì)于加速退化試驗(yàn)方法還比較單一,大多數(shù)都是基于單一的應(yīng)力進(jìn)行加速退化試驗(yàn),對(duì)于多應(yīng)力共同作用的研究相對(duì)較少。因此,對(duì)于如何改進(jìn)加速退化試驗(yàn)方法和對(duì)高可靠性和長(zhǎng)壽命的產(chǎn)品在復(fù)雜貯存情況下的可靠性分析和壽命預(yù)測(cè),還需要進(jìn)一步分析研究。

    我國(guó)目前的貯存壽命預(yù)測(cè)方法的精準(zhǔn)度水平不一。隨著深度學(xué)習(xí)的興起與發(fā)展,許多學(xué)者將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到了電池等領(lǐng)域的壽命預(yù)測(cè),因此可以期望將基于深度學(xué)習(xí)的壽命預(yù)測(cè)方法擴(kuò)展到繼電器的貯存壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域,期望對(duì)繼電器能夠進(jìn)行精準(zhǔn)的貯存壽命預(yù)測(cè),提高繼電器的貯存可靠性。

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