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

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。

參考文獻(xiàn)

[1]易理，楊陽(yáng)，秦茂，等.電力元器件腐蝕環(huán)境可靠性評(píng)價(jià)與壽命預(yù)測(cè)技術(shù)研究[J].機(jī)電工程技術(shù)，2023，52（8）：68-71，142.

[2]魏盛興，錢誠(chéng)，任羿，等.基于時(shí)頻域轉(zhuǎn)換及雨流法的電子設(shè)備隨機(jī)振動(dòng)概率疲勞損傷預(yù)測(cè)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，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(cè)模型[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2023，19（5）：44-50.

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

[5]楊墨緣，歐陽(yáng)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(jì)方法研究[J].工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，2022，9（5）：116-122.

[7]張?chǎng)?，韓建立，張信明，等.航空電子設(shè)備加速可靠性試驗(yàn)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(wàn)宇翔，周楊林，等.MMC型電力電子變壓器運(yùn)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(guó)濤，高萌萌，等.參數(shù)優(yōu)化支持向量機(jī)的密封電子設(shè)備多余物定位方法研究[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2021，35（8）：162-174.