[发明专利]一种小样本下机械系统组件动态重要度评估方法

说明书

本发明公开了一种小样本下机械系统组件动态重要度评估方法，对机械系统的故障数据进行拟合，得到其概率分布类型，计算概率分布系数，求出系统可靠度下降曲线，然后将各组件模块的故障数据依次去除，通过拟合剩余故障数据作为该组件模块的故障分布曲线，并求出各组件模块的可靠度下降曲线，然后将机械系统与组件模块的可靠度在一段时间的积分差值作为组件模块在此时间段内对机械系统性能损失的影响，及组件模块故障对机械系统平均故障时间的影响，最后将此积分差值归一化处理，进而评估组件模块的重要度。该方法能够在动态计算系统运行个时刻组件重要度的同时，提高了小样本故障数据拟合的精确度，指导机械系统的设计改进和维护维修。

技术领域

本发明属于机械系统可靠性分析技术领域；具体涉及一种小样本下机械系统组件动态重要度评估方法。

背景技术

机械系统组件的重要度评估是可靠性分析中的重要组成部分，可以有效的判断系统的薄弱环节，进而指导系统的设计改进与维护维修。目前常用的方法有两类。一种是基于组件间耦合关系的重要度评估，该类型方法评价结果准确，但计算复杂，且具有一定的专一性；另一种方法是基于故障数据拟合的重要度评价方案，主要有Birnbaum ImportanceMeasure、Wu Importance Measures、Natvig Importance Measures等，该类型方案评价过程简洁，计算结果较准确，具有一定的普适性。

根据文献【Wu,S M.Joint importance of multi-state systems[J].ComputersIndustrial Engineering,2005,49(1),63-75】和文献【Natvig,Bent.Multi-statesystems reliability theory with applications[M].Wiley,New York.2011】提出的WuImportance Measures和Natvig Importance Measures方法评价系统运行全过程的组件重要度，无法计算组件在系统运行任意时刻的重要度，所评价的组件重要度不具有动态性。

根据将文献【Birnbaum,Z.On the importance of different components in amulti-component system[M].Academic Press,New York.1969】提出的BirnbaumImportance Measure，通过计算每一时刻的系统相对组件故障概率的偏导数，得到每一时刻组件的重要度，具有一定的动态特性，Birnbaum Importance Measure方法及其拓展是目前应用最广泛的基于故障数据拟合的重要度评价方法。但该方法在小样本数据情况下会造成组件的故障概率拟合不准确，影响计算精度。

发明内容

本发明提供了一种小样本下机械系统组件动态重要度评估方法；能够在动态计算系统运行个时刻组件重要度的同时，提高了小样本故障数据拟合的精确度。

本发明的技术方案是：一种小样本下机械系统组件动态重要度评估方法，包括以下步骤：

步骤S1，拟合机械系统的故障数据，得到该机械系统的故障概率分布类型U_X＝ψ[K]，其中K为机械系统的故障数据，并且得到该机械系统可靠度；

步骤S2，将机械系统分成i个组件模块，计算第1至i个组件模块的可靠度，具体的通过去除第1个组件模块的故障数据，将剩余的故障数据拟合得到第1个组件模块的可靠度；同理，得到第2、3…i个组件模块的可靠度；

步骤S3，设定时间间隔Δt，分别对步骤S2中每个组件模块的可靠度与机械系统的可靠度在Δt内求积分，并且计算两个积分的差值，得到：其中R_iX(t)为组件模块i的可靠度，R_X(t)为整个机械系统的可靠度；