[发明专利]一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法

说明书

本发明属于航材保障技术领域，具体涉及一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法。本发明根据可修航材的可靠性数据以及历史故障数据，建立有限容量的生灭过程数学模型，实现基于部队完好率需求的航材备件预测。

技术领域

本发明属于航材保障技术领域,具体涉及一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法。

背景技术

可修航材，将其定义为故障后会对其进行翻新维修的航材。完好率，反映空军部队可执行任务飞机的比率，是影响空军部队作战能力的一个重要因素。航材备件库存量的决策问题，直接影响飞机完好率。

航材备件费用在飞机的全寿命周期费用中占有很大的比例，为在满足飞行任务的同时尽可能避免资金浪费，应解决库存量决策问题。

可修航材的运行过程为：故障随机发生，故障发生后调用库存备件，故障件返回成品厂修理，修理完毕后的航材返回部队进入库存。故障航材若无备件进行替换，则飞机因缺件而不完好。该过程非常符合排队论中的生灭过程模型。

目前，现有技术在对航材备件进行预测时，使用用生灭过程模型是基于泊松分布模型，在对系统故障率λ进行估算时采用较为简单的大概似估计法，或者通过查询军用手册得到航材的通用故障率。使用最大概似然估计法往往只依据航材试验得到的可靠性数据，而忽略航材实际使用中的故障率，且该方法未对故障概率曲线进行拟合以及拟合后的检验；通过军用手册查询航材故障率具有局限性以及延时性，飞机航材复杂，手册无法收录所有航材的可靠性数据，另外航材技术不断更新迭代，不同时间生产的相同航材可靠性很可能不一致。上述两点可能导致无法准确预测航材备件需求。

此外，现有技术在建立生灭过程数学模型时，默认整个系统容量为无限大，或者在默认系统为有限容量时，不考虑翻修航材重新回到系统的情况，与可修航材的实际应用情况不同。

发明内容

本发明的目的：提供一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法，根据可修航材的可靠性数据以及历史故障数据，建立有限容量的生灭过程数学模型，实现基于部队完好率需求的航材备件预测。

本发明的技术方案:提供一种基于生灭过程模型的可修航材备件预测方法，所述预测方法包括：

步骤1：筛选出需要进行备件预测的任意一类可修航材的可靠性数据或历史故障数据，以及维修数据，根据筛选出的可靠性数据或历史故障数据画出可修航材所对应的无故障时间间隔频次直方图，根据维修数据画出故障修理时间间隔频次直方图；

步骤2：根据无故障时间间隔频次直方图画出对应的无故障时间间隔概率分布曲线，对无故障时间间隔概率分布曲线进行拟合，得到第一平均故障率λ；根据故障修理时间间隔频次直方图画出修理时间间隔概率分布曲线，然后拟合或直接计算出平均修理时间维修速率μ；

步骤3：对第一平均故障率λ进行皮尔逊检验，若不满足皮尔逊检验，则通过查可靠性标准手册，得到第二平均故障率λ；

步骤4：画出有限容量且已修理航材可返回备件库的生灭过程稳定状态链；根据生灭过程稳定状态链建立封闭方程组；

步骤5：若第一平均故障率λ满足皮尔逊检验，将第一平均故障率λ、维修速率μ、飞机数目、完好率需求代入封闭方程组，计算得到初始概率值P0，P0表示筛选出的某一类可修航材全部无故障的概率；根据P0值计算得到可修航材备件的数目；

若第一平均故障率λ不满足皮尔逊检验，将第二平均故障率λ、维修速率μ、飞机数目、完好率需求代入封闭方程组，计算得到初始概率值P0；根据P0值计算得到可修航材备件的数目。

可选地，所述预测方法还包括，对筛选出的可靠性数据或历史故障数据，以及维修数据进行清洗，删除冗余无效数据。

可选地，根据筛选出的可靠性数据，采用定数截尾寿命试验法对无故障时间间隔概率分布曲线进行拟合，得到第一平均故障率λ。