復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠性與維修性綜合及預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)家安全的命脈，伴隨科技進(jìn)步和現(xiàn)代化大生產(chǎn)的發(fā)展，作為裝備制造業(yè)核心的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)正朝著大型化、自動(dòng)化、復(fù)合化以及機(jī)、光、電、液和計(jì)算機(jī)一體化的方向發(fā)展，更新?lián)Q代的周期卻在縮短。由于功能增多、性能提高、負(fù)荷加重，必然導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)生故障的概率增大、表現(xiàn)形式復(fù)雜化，甚至容易造成重大災(zāi)難性事故。因此，如何切實(shí)有效地提升復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性已成為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略中不容忽視的重要命題。
　　本論文立足國(guó)家長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略

2、需求，從事前分析、事中分析、事后分析三個(gè)層面剖析復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠性和維修性評(píng)估中的共性和瓶頸問(wèn)題，力求將復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化、將理論研究工程化，以多學(xué)科知識(shí)融合為切入點(diǎn)，面向工程探索新的突破口。在深入研究Weibull過(guò)程理論、Markov過(guò)程理論、灰色理論、信息熵理論及Bayes方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)任何復(fù)雜系統(tǒng)都可以等效轉(zhuǎn)化成由簡(jiǎn)單串、并聯(lián)結(jié)構(gòu)組成的基本原則，就復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠性和維修性綜合理論與預(yù)測(cè)方法做了系統(tǒng)而深入的研究，已取得了一些有益

3、的成果，并應(yīng)用于工程實(shí)際中。本論文完成了如下研究工作：
　　針對(duì)復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、構(gòu)成單元壽命分布多樣、難以對(duì)整機(jī)進(jìn)行壽命試驗(yàn)等特點(diǎn)，側(cè)重在系統(tǒng)可靠性綜合領(lǐng)域?qū)ふ倚滤悸泛托路椒?。本文引入?Bayes方法，用Beta分布和L?分布擬合單元可靠度的驗(yàn)后密度；根據(jù)矩相等和信息等價(jià)轉(zhuǎn)換原則，把各單元的試驗(yàn)信息折算成系統(tǒng)試驗(yàn)信息，給出了單元為不同分布時(shí)的串聯(lián)及串并聯(lián)系統(tǒng)可靠度二項(xiàng)近似Bayes置信限和系統(tǒng)可靠度指數(shù)近似Bayes置信限

4、；分別應(yīng)用于鉆井泥漿泵與自動(dòng)平衡記錄儀。又利用信息熵等效的基本原則，求解出基于信息熵法的系統(tǒng)二項(xiàng)、指數(shù)近似置信限；并應(yīng)用于鉆井泥漿泵。利用上述方法自下而上逐級(jí)綜合，最終求解出復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠度的置信區(qū)間。研究成果適用于方案論證、初設(shè)計(jì)、樣機(jī)研制等階段，可適用于事前分析和事中分析。
　　復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠性預(yù)測(cè)是工程迫切急需研究的命題，本文利用Monte-Carlo模擬仿真獲得各單元壽命模擬值，根據(jù)邏輯運(yùn)算關(guān)系，得到系統(tǒng)壽命模擬值，并

5、據(jù)此推斷出系統(tǒng)壽命分布類型，求解系統(tǒng)可靠性測(cè)度的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。在規(guī)避整機(jī)和單元做壽命試驗(yàn)的情況下，逐級(jí)利用各構(gòu)成單元的可靠性信息，最終求出復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可靠性測(cè)度的極大似然估計(jì)和置信區(qū)間，已應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，此方法適用于事前分析?？紤]系統(tǒng)投入運(yùn)行并采取即時(shí)維修，基于 Weibull過(guò)程研究了無(wú)信息先驗(yàn)下復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)未來(lái)故障時(shí)間Bayes置信限的解析方法，并用數(shù)值例做了驗(yàn)證，可視為事中預(yù)測(cè)。又進(jìn)一步基于灰色理論建立了復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)未來(lái)區(qū)

6、間內(nèi)關(guān)鍵部件故障數(shù)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，利用拓補(bǔ)群中不斷更新的模型對(duì)真實(shí)值逐步逼近的方法，求解了關(guān)鍵部件故障數(shù)的點(diǎn)估計(jì)，進(jìn)行了精度分析，并用于預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片故障數(shù)，同樣屬于事中預(yù)測(cè)。
　　本文從工程需求出發(fā)探討了復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)維修性評(píng)定方法，當(dāng)維修時(shí)間服從指數(shù)分布、正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布、Weibull分布及Gamma分布時(shí)，給出了不同分布下的整機(jī)維修性測(cè)度置信限，可視其為事中或事后分析。又進(jìn)一步探討了如何利用單元維修數(shù)據(jù)信息進(jìn)行系

7、統(tǒng)維修性綜合問(wèn)題，當(dāng)單元維修時(shí)間服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布時(shí)，給出了系統(tǒng)平均維修時(shí)間的置信區(qū)間及置信限，可視為事前分析。
　　工程上期望復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)在運(yùn)行中不易發(fā)生故障，而一旦故障能快速修復(fù)，因此，綜合了可靠性與維修性的系統(tǒng)可用性已成為可靠性和維修性工程中新的研究方向。本文探討了基于整機(jī)的指數(shù)故障/指數(shù)維修、Gamma故障/Gamma維修、指數(shù)故障/Gamma維修及 Weibull故障/Gamma維修條件下的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)可用性評(píng)估方法，分別

8、給出了整機(jī)可用性測(cè)度的區(qū)間估計(jì)，屬于事中或事后分析。在已知串聯(lián)系統(tǒng)各構(gòu)成單元的故障/維修信息條件下，利用信息等價(jià)轉(zhuǎn)換原理將各單元的故障/維修信息等價(jià)轉(zhuǎn)換成指數(shù)故障/指數(shù)維修信息，分別利用經(jīng)典方法和Bayes方法求解了串聯(lián)可修系統(tǒng)可用度近似置信限，并進(jìn)行精度分析，已應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，屬于事前分析。此外基于Markov過(guò)程研究了可修復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)處于二態(tài)及多態(tài)情況下的可用度估計(jì)問(wèn)題，給出了可用度的點(diǎn)估計(jì)，也應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組，屬于事后分析。