基于役龄和健康指数的可加故障率模型研究

发布时间：2017-11-10 09:33

  本文关键词：基于役龄和健康指数的可加故障率模型研究

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【摘要】：针对传统的可加故障率模型(AHM)在描述设备状态对故障率的影响时存在缺陷,提出采用健康指数作为表征设备状态的变量,建立起以役龄和健康指数作为变量的AHM模型,基于该模型的构建原理提出模型解法,共三步:首先,求解基准故障率函数时,运用基于LS-SVM的EMD改进算法获取故障率演变曲线,用遗传算法优化该曲线;然后,求解协变量函数时,运用了灰色理论的NGDM模型;最后,对基准故障率函数和协变量函数进行联合优化。通过仿真数据验证,该方法的拟合误差小于2%,预测误差小于3%。结合真实案例探讨了模型适用性的初步检验方法,最终对模型的使用方法进行了论述。
【作者单位】： 北京航空航天大学可靠性与系统工程学院;
【分类号】：V267
【正文快照】： 研究故障率模型,是进行风险管理与维修保障等工作的基础。具有耗损性故障的设备,故障率既随役龄递增,又与设备的工作状态有关。评价设备整体故障规律时,需同时考虑时间变量和状态变量。著名的比例故障率模型(proportional hazard model,PHM),由基准故障率函数(baseline hazard

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2 李葆文;设备一生的故障率状况——浴盆曲线[N];经理日报;2011年

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本文编号：1166075