基于Weibull分布的测控装备寿命预测方法研究

发布时间：2021-12-18 02:03

　　目的利用寿命预测技术定期对测控装备的状态进行评估,挖掘装备潜在使用价值,降低出现故障的风险,为装备的更新维护提供参考依据。方法分析测控装备的特点,针对性地选用基于数据驱动的寿命预测技术,并重点分析基于Weibull分布的测控装备的寿命预测方法。结果通过数学公式推导,给出了采用最大似然估计法对二参数Weibull分布进行参数估计时的求解方法。结论对测控装备的寿命预测和可靠性评估提供科学的参考依据。 

【文章来源】：装备环境工程. 2020,17(07)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

基于退化轨迹的寿命预测方法预测步骤

测控装备主要分为六大类：遥测装备、遥控装备、无线电跟踪测量装备、光学跟踪测量装备和通信装备等[8]。各部分共同担负起测控保障任务，整个系统构成复杂。不同部件的故障机理不同导致寿命分布不同，而整套装备的剩余寿命取决于系统内所有部件寿命的短板。在寿命管理过程中，一方面通过各传感器获取的测量参数反映装备中各部件或板卡的工作状态信息，通过这些散件的工作状态信息推测各分系统或整机的工作状态。文献[1]给出了某型脉冲雷达设备结构连接及各状态的对应关系，如图2所示。从图2中可以看出，整型装备由多个分系统构成，各分系统又由多个部件构成，系统结构复杂，针对不同型号的测控装备需要建立不同设备状态及结构网络，针对性较强。另一方面以各分系统或整机为单元，根据装备使用的历史数据，如工作时间、出现故障时间、故障原因等推测故障率在时间维度上出现的概率。采用“黑箱”方法，对各型装备均具有一定的适应性，但该方法在数据量上有一定的要求。结合测控装备种类繁多的特点，选择测控装备寿命预测算法时应考虑以下两点：测控装备构成复杂，涉及到的参数繁多，不同装备建立的性能衰变模型不同，且模型不易精确建立；测控装备在靶场使用过程中并不是频繁地发生故障，部分分系统或整机故障历史样本数据不足。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于故障机理和伪失效寿命的电子产品剩余寿命预测[J]. 杨立峰,吕卫民,肖阳.  海军航空工程学院学报. 2017(02)
[2]基于贝叶斯模型的装备剩余寿命预测研究[J]. 刘刚,黎放.  火力与指挥控制. 2016(05)
[3]基于AMSAA和MTBF-T模型评估电子设备使用寿命[J]. 邱胜顺,张明,吕勤.  电气自动化. 2014(05)
[4]靶场测控装备状态及故障预测方法[J]. 马顺南,王强.  电讯技术. 2014(09)
[5]基于支持向量回归的现代气象雷达寿命预测[J]. 方睿,李享梅,涂爱琴.  电讯技术. 2012(10)
[6]机械重大装备寿命预测综述[J]. 张小丽,陈雪峰,李兵,何正嘉.  机械工程学报. 2011(11)
[7]二参数威布尔分布情况下可靠性随机截尾数据处理方法的仿真分析[J]. 王自涛,和玲.  电子产品可靠性与环境试验. 1998(05)

硕士论文
[1]基于可靠性分析的剩余寿命评估方法研究[D]. 王艳荣.西安电子科技大学 2015



本文编号：3541410