[发明专利]考虑不完全维修的可修设备可靠性建模与评估方法

说明书

本发明公开了一种考虑不完全维修的可修设备可靠性建模与评估方法。通过采用三参数边界强度过程模型(3‑BIP)作为基准故障强度函数来修正比例故障强度(LPIM)模型，对可修设备的可靠性进行建模；将模型参数估计问题转化为非线性目标函数最值求解问题，采用粒子群优化算法求解模型参数；再次，采用逆Fisher信息矩阵法估计模型参数置信区间，给出关键可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计方法；将本发明应用于某风力发电机故障截尾时间数据中，采用赤池信息准则、贝叶斯信息准则和拟合优度指标检验模型的拟合优度。该模型的拟合优度优于BIP和LPIM模型，且得出的可靠性评估结果更符合工程实际。

技术领域

本发明涉及一种考虑不完全维修的可修设备可靠性建模与评估方法，属于机械装备或其他可修设备的可靠性评估领域。

背景技术

可维修设备不同于故障即报废的简单机电设备，维修活动会影响其可靠性。对于可维修设备而言，实际中更为普遍的是不完全维修的情况。不完全维修的维修效果介于完全维修和最小维修之间，即使得部件恢复至“如新”和“如旧”之间的某一状态，更符合工程实际。随着设备维修次数的增多和服役时间累积，在维修后可以正常工作的时间越来越短，发生故障的概率越来越高。

可维修设备是指除更换整个系统外，可以通过任何方法恢复其运行能力的设备。从这个意义上讲，可靠性被解释为在特定时期内不发生故障的概率。可维修设备的可靠性是使用随机点过程进行建模分析的。随机点过程重点关注设备的故障间隔运行时间，研究系统的运行和故障两种状态，而不同的随机点过程代表着不同的维修效果。关于不完全维修效果下的可维修设备可靠性建模与评估问题的研究成果不胜枚举，目前基于故障时间数据的可靠性建模方法研究主要集中于广义更新过程(Generalized Renewal Process，GRP)和比例强度模型(Proportional Intensity Model，PIM)。

Kijima等人提出的2个广义更新过程模型，即GRP-Ⅰ和GRP-Ⅱ。模型基于“更新过程”和“非齐次泊松过程”，通过引入役龄回退因子，以系统役龄减小程度来描述维修效果。但模型参数求解复杂，Monte Carlo(MC)仿真法、极大似然估计法(Maximum likelihoodestimation，MLE)、贝叶斯方法、似然比检验法、EM算法(Expectation-Maximum)、非线性约束规划法等方法被提出以解决这一问题。但由于模型本身的非连续性，以上方法均较难获得可靠性指标封闭形式的解。