[发明专利]机电类产品的一种可靠性度量方法

摘要

本发明机电类产品的一种可靠性度量方法，涉及专门适用于特定应用的数字计算的方法，是在统一模式下综合处理广义应力s与广义强度r中的随机信息和模糊信息，s、r可以是随机变量与模糊变量的任意组合，得出机电类产品的可靠度并有α∈U，其中v_s(x)为s的概率密度函数或隶属函数，w_r(y)为r的概率密度函数或隶属函数，U为s和r的有效论域；P与Q构成的序偶(P，Q)被映射为二维坐标平面上的一个点，改变α时获得的全部序偶构成可靠性曲线，该曲线与两坐标轴所围面积即为R，该曲线与R都是本发明中的可靠性度量结果；本发明克服了现有方法中对随机变量与模糊变量需区别处理的缺点，适用范围更广，且其可靠性度量结果蕴涵更多信息，并建立概率可靠性与模糊可靠性理论之间的桥梁。

主权项

1.机电类产品的一种可靠性度量方法，其特征在于步骤如下：第一步，机电类产品的广义应力数据和广义强度数据的获取和分类对于机电类产品在可靠性度量中的广义应力和广义强度，如果有现成的数据可用，包括产品用户提供的广义应力数据和产品生产厂家提供的广义强度数据，则采用人工输入的方式直接输入计算机；如果没有现成的数据，则利用基于单片机技术的数据采集设备，采集来自于产品产品工作现场和可靠性试验中的广义应力数据和广义强度数据，然后采用DB9串口连接线把这些数据从单片机传送给计算机；当获得的广义应力数据或广义强度数据为1～99个时，此时的广义应力或广义强度被视为模糊变量；当获得的广义应力数据或广义强度数据≥100个时，此时的广义应力或广义强度被视为随机变量；第二步，机电类产品的广义应力和广义强度的概率密度函数或隶属函数的建立利用计算机，将第一步获得并分类的机电类产品的广义应力数据和广义强度数据按如下方法处理，从而获得广义应力和广义强度的分布函数，这里所说的分布函数包括随机变量的概率密度函数和模糊变量的隶属函数：记广义应力为s，广义强度为r，当s或r为随机变量时，基于第一步获得的数据建立s或r的概率密度函数，其分布概型通过数理统计的方法经概率分布的拟合优度检验后推断确定，其统计参数通过概率统计估算方法确定；当s或r为模糊变量时，基于第一步获得的数据、采用模糊统计的方法建立s或r的隶属函数；特别地，如果在第一步中只获得了s或r的唯一的一个数据，设该数据为β，则把s或r定义成一个均值为β、左右分布参数都无限趋于0的三角模糊数；第三步，机电类产品的可靠性度量根据第二步所获得的该机电类产品的广义应力s和广义强度r的概率密度函数或隶属函数，通过计算机仿真计算对产品进行可靠性度量，方法是：首先确定s和r的有效论域U，这里记s、r的论域分别为U_s、U_r，设U_s、U_r中的概率密度或隶属度大于零的元素构成的集合分别为U′_s、U′_r，则U＝[min(U′_s∪U′_r)，max(U′_s∪U′_r)]；若min(U′_s∪U′_r)或max(U′_s∪U′_r)不是一个确切的实数而仅是无限逼近某个实数，则代之以这个被逼近的实数；若如此得到的U为实数域，则根据计算精度要求取实数域上的一个闭区间作为U；然后按下式计算两个辅助参量P和Q，P=∫minUαvs(x)dx∫Uvs(x)dx,]]>Q=∫αmaxUwy(y)dy∫Uwr(y)dy,]]>α∈U    (2)式中，v_s(x)表示s的概率密度函数f_s(x)或隶属函数w_r(y)表示r的概率密度函数g_r(y)或隶属函数max U和min U分别表示U中的最大、最小元素；再按如下方法计算机电类产品的可靠度R=∫01QdP=∫01PdQ---(3)]]>由式(2)可获得序偶(P，Q)，当α在U中取不同值时，所获得的序偶也不同，理论上应使α遍历U中的每个元素才能保障产品可靠性的精确度量，但为了不使计算量过大，这里采用为α赋以步长Δα的方法来解决，即首次计算时令α＝min U，第二次计算则令α＝min U+Δα，第n次计算则令α＝min U+(n-1)Δα，直至α＞max U停止；为了保障计算精度，可要求(max U-min U)/Δα≥k，这里k为计算次数的最小值，可设定；习惯上，当广义应力s、广义强度r为随机变量时，其概率密度函数分别表示为f_s(x)、g_r(y)；当广义应力、广义强度为模糊变量时，其隶属函数分别表示为按照这种惯用的表示方法，式(2)可按下述四种情形分别表达：(3.1)当广义应力和广义强度均处理为随机变量时，P=∫minUαfs(x)dx,]]>Q=∫αmaxUgr(y)dy,]]>α∈U    (4)此时，式(2)中P、Q算式中的分母为1，这是由“概率可加性”决定的。下同。(3.2)当广义应力和广义强度均处理为模糊变量时，P=∫minUαμs~(x)dx∫Uμs~(x)dx,]]>Q=∫αmaxUμr~(y)dy∫Uμr~(y)dy,]]>α∈U    (5)(3.3)当广义应力处理为随机变量，广义强度处理为模糊变量时，P=∫minUαfs(x)dx,]]>Q=∫αmaxUμr~(y)dy∫Uμr~(y)dy,]]>α∈U    (6)(3.4)当广义应力处理为模糊变量，广义强度处理为随机变量时，P=∫minUαμs~(x)dx∫Uμs~(x)dx,]]>Q=∫αmaxUgr(y)dy,]]>α∈U    (7)显然，式(4)～(7)是式(2)在不同前提下的改写：当广义应力或广义强度为随机变量时，只要把式(2)中的P、Q算式中的分母取为1，再按熟知的习惯形式标记广义应力或广义强度的概率密度函数与隶属函数，则式(4)～(7)等价于式(2)，在式(4)～(7)的基础上，机电类产品的可靠度仍可按式(3)计算；第四步，可靠性度量结果的输出将第三步计算得到的全部序偶(P，Q)和R值输出，每个序偶(P，Q)被映射为二维坐标平面上的一个点，该点以P为横坐标以Q为纵坐标；当式(2)中的自由变量α在有效论域U中以Δα为步长不断改变其取值时，可得到一系列这样的序偶，这些序偶构成了二维坐标平面上的一条曲线，该曲线为机电类产品的可靠性曲线；式(3)中的R为机电类产品的可靠度，可靠度R和可靠性曲线的坐标图在计算机的显示器中显示；以上步骤中，P为当广义强度取值为α时，广义应力小于广义强度的概率或可能性测度；Q为当广义应力取值为α时，广义强度大于广义应力的概率或可能性测度；可靠性曲线与横、纵坐标所围成的面积即为产品的可靠度R。以上步骤是由计算机按设定的程序流程执行的。