專利名稱：一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明的技術(shù)方案涉及專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計算的方法，具體地說是ー種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法。
背景技術(shù)：
可靠性是產(chǎn)品質(zhì)量的重要特征。產(chǎn)品的可靠性水平是ー個國家技術(shù)隊伍素質(zhì)以及エ業(yè)基礎(chǔ)水平的重要標(biāo)志，它要求應(yīng)用現(xiàn)代科技，對產(chǎn)品在全壽命周期內(nèi)所處條件下的性能進行全面考慮，從而便于產(chǎn)品的改進和質(zhì)量控制，降低故障發(fā)生率，延長工作壽命。當(dāng)前，可靠性已成為產(chǎn)品進入市場的必備條件，生產(chǎn)出高質(zhì)量、高可靠性的產(chǎn)品是企業(yè)在國際市場競爭中獲勝的關(guān)鍵。產(chǎn)品的可靠性體現(xiàn)了它在規(guī)定條件下在規(guī)定時間內(nèi)完成預(yù)定功能的能力，產(chǎn)品的 可靠性度量是指通過某種方法獲得其可靠度、失效概率等可靠性特征量，從而對其上述能力給予量化描述。產(chǎn)品的全生命周期包括設(shè)計、制造、存儲、運輸、服役期、回收，一個即將服役或正在服役的產(chǎn)品在除回收之外的各個環(huán)節(jié)中會受多種不確定因素的影響，從而影響其可靠性，因此可靠性度量中必須將多種不確定性考慮在內(nèi)。不確定性的類型很多，包括隨機性、模糊性、因人們對當(dāng)前所獲得的信息不完全信任而引起的不完全可信性、因?qū)ο蟮哪承┬畔⒉恢浪鸬牟恢缘?。由于所關(guān)注的不確定性種類不同，目前已有多種可靠性方法，包括僅處理隨機性的概率可靠性、可處理模糊性的模糊可靠性、可克服統(tǒng)計方法和概率模型中數(shù)據(jù)記錄不足這ー缺點的穩(wěn)健可靠性、旨在解決大系統(tǒng)貧信息問題的灰色可靠性，然而除概率可靠性外的各種方法均不成熟，其可靠性指標(biāo)體系都沒能完善建立起來，在可靠性度量中如何綜合處理各種不確定性也一直是被重點討論的問題?？煽慷仁歉怕士煽啃灾械淖罨A(chǔ)、最重要的可靠性指標(biāo)，用于描述ー個產(chǎn)品或系統(tǒng)在規(guī)定條件下、在預(yù)期時間內(nèi)完成預(yù)定功能的概率。該指標(biāo)在模糊可靠性中衍生為模糊可靠度。模糊可靠性方法的出現(xiàn)，使蘊涵在基礎(chǔ)信息中的隨機不確定性和模糊不確定性得以在可靠性度量中被綜合處理，是可靠性理論的顯著進展，然而對于如何在可靠性度量中綜合處理隨機性、模糊性和不完全可信性這ー問題，卻未見報道，而該問題非常有必要解決，因為在現(xiàn)實中不完全可信性通常與隨機性或模糊性共存，原因如下可靠度是根據(jù)隨機應(yīng)カ和隨機強度的概率密度函數(shù)、基于應(yīng)カ-強度干渉模型算出的，而概率密度函數(shù)本身可能帶有不完全可信性，因為隨機變量的分布概型是采用數(shù)理統(tǒng)計的方法得到的，當(dāng)樣本容量較小時，在一定置信度下，兩個不同的分布概型可能會被同時接納，因此隨機變量的概率密度函數(shù)或多或少地帶有不完全可信性。這種不完全可信性在模糊變量的隸屬函數(shù)中更加顯著，因為隸屬函數(shù)的建立不僅與所采用的模糊統(tǒng)計方法有關(guān)，而且明顯帶有人的主觀經(jīng)驗。不僅如此，事實上在很多情況下人們對于某個或某批產(chǎn)品的工作條件是不完全確定的，這就導(dǎo)致人們對產(chǎn)品的廣義應(yīng)カ的觀測數(shù)據(jù)不完全信任。例如對于服役在宇宙飛船上的某個機電產(chǎn)品來說，外部環(huán)境施加給它的作用力究竟有多大并不完全肯定，即使已獲得了這種作用力的ー組觀測值，也會出于對測量設(shè)備的精密性、測量方法的正確性、太空環(huán)境的時變性等方面的考慮而對這組觀測值產(chǎn)生一定程度的不信任。類似地，如果某型號產(chǎn)品的工作環(huán)境與其在可靠性試驗時所處的標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境差異很大，那么產(chǎn)品在服役期表現(xiàn)出來的強度值很可能與標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下測得的強度值有所不同，那么如果把試驗中的觀測數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品的強度數(shù)據(jù)來度量產(chǎn)品的工作可靠性，則試驗中的觀測數(shù)據(jù)只能是ー種重要的參考而不是完全可用的，即此時這組數(shù)據(jù)帶有不完全可信性。在可靠性度量中，如果廣義應(yīng)力、廣義強度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)本身帶有不完全可信性，或者其概率密度函數(shù)、隸屬函數(shù)帶有不完全可信性，那么可靠性度量結(jié)果也必然帶有不完全可信性。然而對于如何在可靠性度量中同時處理隨機性、模糊性和不完全可信性，并將不完全可信性表達在可靠性度量結(jié)果中，目前未見報道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，在給定機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)及其所蘊含的不完全可信性的前提下，對產(chǎn)品 進行可靠性度量，度量結(jié)果為產(chǎn)品可靠度的可信性云分布；本方法無需區(qū)分廣義應(yīng)力、強度是隨機變量還是模糊變量，可在隨機應(yīng)力、隨機強度、模糊應(yīng)力、模糊強度的任意組合下使用；與現(xiàn)有方法相比，可靠度的可信性云分布涵蓋了更多信息，其特殊云滴(R，l)中的R即為傳統(tǒng)意義上的可靠度或模糊可靠度；多種不確定性給產(chǎn)品可靠性帶來的影響由云的三個數(shù)字特征(Ex，En, He)體現(xiàn)，由Ex、En綜合體現(xiàn)隨機性與模糊性，由體現(xiàn)不完全可信性，彌補了現(xiàn)有方法不能處理不完全可信性的不足。本發(fā)明解決該技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，是基于云理論的機電類產(chǎn)品可靠性度量方法，其步驟如下步驟ー，獲取機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性通過可靠性試驗過程中的數(shù)據(jù)采集、現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集、查閱相關(guān)資料、參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或者同型號產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)、參考專家經(jīng)驗或由廠家提供的產(chǎn)品的出廠值來獲得機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)；記廣義應(yīng)カ數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)的信任度分別為csl、crl，如果認(rèn)為這兩組數(shù)據(jù)與客觀事實相吻合，則令Csl = Crl = I ;否則為Csl和C11賦以小于I的值；csl與C11的缺省值均為I ;步驟ニ，建立機電類產(chǎn)品廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)，并評估其可信性將步驟一獲取的機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)及其可信度Csl、廣義強度數(shù)據(jù)及其可信度Crt輸入計算機，借助MATLAB計算機軟件，編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)的如下處理，從而獲得廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)，包括概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)(2. I)建立廣義應(yīng)力的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)記廣義應(yīng)カ為S，當(dāng)輸入的機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)カ數(shù)據(jù)個數(shù)為I 99時，將s處理為模糊變量，利用這些數(shù)據(jù)采用模糊統(tǒng)計的方法或結(jié)合人的經(jīng)驗構(gòu)造s的隸屬函數(shù)；當(dāng)廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)個數(shù)> 100吋，則將s處理為隨機變量，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)造s的概率密度函數(shù)，該函數(shù)的分布概型通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷確定，其統(tǒng)計參數(shù)通過概率統(tǒng)計估算方法確定；如此構(gòu)造的概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)統(tǒng)稱為S的分布函數(shù)，記為V(S);(2. 2)建立廣義強度的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)記廣義強度為r，當(dāng)輸入的機電類產(chǎn)品的廣義強度數(shù)據(jù)個數(shù)為I 99時，則將r視為模糊變量，利用這些數(shù)據(jù)采用模糊統(tǒng)計的方法或結(jié)合人的經(jīng)驗構(gòu)造r的隸屬函數(shù)；當(dāng)廣義強度數(shù)據(jù)個數(shù)> 100時，則將！■處理為隨機變量，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)造I■的概率密度函數(shù)，該函數(shù)的分布概型通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷確定，其統(tǒng)計參數(shù)通過概率統(tǒng)計估算方法確定；如此構(gòu)造的概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)統(tǒng)稱為r的分布函數(shù)，記為w(r)；在(2. I)和(2. 2)中，對于s或1~只有I個數(shù)據(jù)的情形，設(shè)該數(shù)據(jù)的值為a，則將V(S)或w(r)模糊化為一個均值是a、左右分布參數(shù)都趨于0的三角模糊數(shù)；若s或r的值是一個實數(shù)區(qū)間，則V(s)或w(r)既可被處理為該區(qū)間上的均勻分布，也可被處理為一個核是該區(qū)間、左右分布參數(shù)都趨于0的梯形模糊數(shù)；這兩種處理方法都不影響本發(fā)明方法的 有效性；(2. 3)評估廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)的可信性，并為其可信度賦值記函數(shù)v(s)與w(r)的可信度分別為cs2、q2，如果認(rèn)為按(2. I)和(2. 2)中的方法建立的V(s)與w(r)與客觀事實相吻合，或者即使不吻合但原因并非由數(shù)據(jù)處理方法的不當(dāng)所引起，則令Cs2 = I, Cr2 = I ;否則,應(yīng)為V(S)、w(r)的可信度cs2、cr2賦以小于I的值，g卩cs2，cr2 G
，評估時僅考慮在V(S)與w(r)的建立過程中由于數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)處理方法不當(dāng)而給這兩個函數(shù)的可信性帶來的影響；將Cs2和輸入計算機；cs2與Crf的缺省值均為I ;步驟三，建立機電類產(chǎn)品可靠度的可信性曲線在步驟二建立了 V (S)和w (r)的基礎(chǔ)上,借助MATLAB計算機軟件在計算機上進行機電類產(chǎn)品的可靠性度量分析，具體步驟是(3. I)利用 v(s)和 w (r)計算\ = ￡n[/v(>)d^/|^)ds，yA = w{r)dr/, AeU (I)其中，v(s)為廣義應(yīng)力s的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)，w(r)為r的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)，U為v(s)的定義域與w(r)的定義域的并集，maxU和minU分別表示U中的最大、最小元素；這里顯然有hA G
, yA G
；(3. 2)根據(jù)hA與yA的對應(yīng)關(guān)系，由計算機繪制曲線h(y):建立二維坐標(biāo)系，使二維數(shù)組(yA，hA)對應(yīng)于該坐標(biāo)系上的一個點，該點WyA為橫坐標(biāo)以hA為縱坐標(biāo)；當(dāng)\在U上自由取值時，(yA，hA)的軌跡就構(gòu)成了一條曲線，記該曲線為h(y);曲線是隱函數(shù)，故亦可稱函數(shù)h(y)；(3.3)計算曲線h(y)與兩個坐標(biāo)軸所圍成的面積R,有=，R G
就
是通常意義上的可靠度或模糊可靠度；(3. 4)根據(jù) h(y)計算([I - h{yWy / f [I — h{yWy 0<k<RHk^l Ik = R(2)
^h(y)dy/ ^h(y)dyR<k<l(3. 5)根據(jù)Hk與k的對應(yīng)關(guān)系，由計算機繪制曲線H(k):建立二維坐標(biāo)系，使二維數(shù)組(k, Hk)對應(yīng)于該坐標(biāo)系上的一個點，該點以k為橫坐標(biāo)以Hk為縱坐標(biāo)；當(dāng)k在
上自由取值時，(k，Hk)的軌跡就構(gòu)成了一條曲線，記該曲線為H(k)，稱為可靠度的可信性曲線.曲線H(k)上的點(k，Hk)表示當(dāng)前正在被度量的機電產(chǎn)品的可靠度等于k的可信度是Hk ； (R，I)是曲線上最特殊的一個點，它表示該產(chǎn)品的可靠度等于R的可信程度是I ;步驟四，建立機電類產(chǎn)品可靠度的可信性云分布借鑒云理論的思想，根據(jù)csl，crl, cs2, Cr2四個可信度值確定云的超熵，將信息的不完全可信性體現(xiàn)在云的厚度上，對步驟三建立的可靠度的可信性曲線H(k)進行云化，建立產(chǎn)品可靠度的可信性云分布Hi (k),方法為(4. I)基于曲線H(k)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用MATLAB中的數(shù)據(jù)擬合工具，以曲線上的點(Ra)為界限對曲線的左、右半支分別進行數(shù)據(jù)擬合并獲得其顯函數(shù)；這里對左支采用指數(shù)方程進行擬合，得到一個升半r分布，對右支采用線性方程進行擬合，得到三角形分布的降半支，即三角形分布的右支；(4. 2)根據(jù)曲線H(k)左、右半支的顯函數(shù)，求取各自的云化參數(shù)；對于云的三個數(shù)字特征(期望值民，熵En，超熵扎)，由H(k)左、右半支的顯函數(shù)中的參數(shù)確定各自的Ex與En,由對廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)的信任度確定氏，即由不完全可信性的量化值來決定云的厚度，并有He = I-CslCrlCs2Cr2, He G
(3)其中，csl，crl, cs2, Cr2依次表示人們對廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)、廣義應(yīng)力的分布函數(shù)、廣義強度的分布函數(shù)的信任度；(4. 3)根據(jù)曲線H(k)的左、右半支的云化參數(shù)，通過MATLAB軟件編程生成云滴，實現(xiàn)曲線H(k)以(R，l)為界的分段云化，得到機電類產(chǎn)品可靠度的可信性云分布HiGO，云的左半部分為升半r云，其右半部分為降半三角云；云分布HiGO由無數(shù)個被稱為云滴的點構(gòu)成，可在二維坐標(biāo)系上進行描述，該坐標(biāo)系橫軸表不產(chǎn)品的可靠度，縱軸表不可信度；設(shè)(kd, H(k0)) ^ Hi (k)的一個云滴,則它所表征的意義是命題“產(chǎn)品的可靠度是h”為真的可信度是HQO ；步驟五，顯示輸出機電類產(chǎn)品的可靠性度量結(jié)果在計算機的顯示屏上顯示輸出步驟三中得到的機電類產(chǎn)品的可靠度R，以及步驟四中得到的機電類產(chǎn)品可靠度的可信性云分布。上述一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，所述的廣義應(yīng)力是指由外力或其它因素引起的對產(chǎn)品施加的作用力，常見的有機械應(yīng)力、電應(yīng)力和熱應(yīng)力；廣義強度是指產(chǎn)品在經(jīng)受外力或其它因素作用時抵抗破壞的能力，常見的有機械強度、電強度和熱強度。上述一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，所述云理論的思想以及基于云化參數(shù)生成云滴的方法是已有技術(shù)，是為本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知的。上述一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，所述將所獲取的機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)、力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)輸入計算機中的輸入方法是公知的方法，所述計算機、顯示器和MATLAB計算機軟件均是通過商購獲得的。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比有以下特點，(I)本發(fā)明方法可以在機電類產(chǎn)品的可靠性度量中處理蘊含在廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)中的不完全可信性，以及廣義應(yīng)力、廣義強度的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)中的不完全可信性，換言之，本發(fā)明方法具有對隨機性、模糊性和不完全可信性三種不確定性的綜合處理能力，這是現(xiàn)有方法所不具備的；(2)基于本發(fā)明方法的產(chǎn)品可靠性度量 結(jié)果不僅僅是實數(shù)區(qū)間
上的一個具體值，還包括一個以可靠度為橫坐標(biāo)、以對相應(yīng)可靠度值的信任度為縱坐標(biāo)的云分布，也就是說產(chǎn)品的可靠度值將在云分布所覆蓋的區(qū)域內(nèi)變換，這個云分布直觀地描述了當(dāng)前正在被度量的機電產(chǎn)品的每一個可能出現(xiàn)的可靠度以及出現(xiàn)這個可靠度值的可信程度，可以提示人們?yōu)閼?yīng)對可能出現(xiàn)的不利局面(即產(chǎn)品或系統(tǒng)失效)做好預(yù)案，這一特點對于為可靠性要求極高的系統(tǒng)例如導(dǎo)彈、火箭、人造衛(wèi)星等進行機電類產(chǎn)品的可靠性篩選提供了極有價值信息；(3)與現(xiàn)有方法相比，基于本發(fā)明方法的可靠性度量結(jié)果一可靠度的可信性云分布涵蓋了更多信息，其特殊云滴(R，l)中的R即為傳統(tǒng)意義上的可靠度或者模糊可靠度；(4)本發(fā)明方法中的以曲線形式表達的函數(shù)h(y)和H(k)是在對隨機不確定性、模糊不確定性進行統(tǒng)一處理后得到的，此時廣義應(yīng)力和廣義強度可以是隨機變量和模糊變量四種組合中的任意一種，因此借助h(y)和H(k)可以將概率可靠性和模糊可靠性納入統(tǒng)一的理論體系；通過對H(k)進行云化而獲得的可靠度的可信性云分布，則有望進一步建立與其他非概率可靠性例如灰色可靠性之間的聯(lián)系；(5)本發(fā)明一種機電類產(chǎn)品的可靠性的度量的方法并不局限于機電類產(chǎn)品的可靠性度量，也可以擴展用于其他類型產(chǎn)品的可靠性的度量。


下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。圖I是本發(fā)明方法的流程示意圖。圖2是本發(fā)明方法中對可靠度的可信性分布進行云化處理的流程圖。圖3是實施例I中一種鋁電解電容可靠度的可信性云分布的顯示圖。圖4是實施例2中一種機械軸承可靠度的可信性云分布的顯示圖。圖5是實施例3中一種汽車零件可靠度的可信性云分布的顯示圖。圖6是實施例4中一種C8050型號三極管可靠度的可信性云分布的顯不圖。
具體實施例方式圖I表明本發(fā)明一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法的流程是，開始一獲取機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，評估其可信性并為其可信度賦值，將全部數(shù)據(jù)和可信度值輸入計算機一建立廣義應(yīng)力和廣義強度的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)，評估其可信性并為其可信度賦值，將可信度值輸入計算機一基于廣義應(yīng)力和廣義強度的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù)，建立產(chǎn)品可靠度的可信性曲線一將表征不完全可信性的可信度值作為云的超熵，對可靠度的可信性曲線進行云化處理，得到產(chǎn)品可靠度的可信性云分布一把可靠度的可信性云分布作為產(chǎn)品的可靠性度量結(jié)果在計算機顯示屏上顯示輸出。圖2表明本發(fā)明方法對可靠度的可信性分布進行云化處理的流程是，開始一讀取可靠度的可信性曲線H(k)的全部坐標(biāo)數(shù)據(jù)(k，Hk)—以點(R，l)為左、右分界，將全部坐標(biāo)數(shù)據(jù)分為兩組一以MATLAB為工具，針對所有k < R的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，選擇指數(shù)方程進行數(shù)據(jù)擬合；其余全部數(shù)據(jù)選擇線性方程進行數(shù)據(jù)擬合一分別得到曲線H(k)的左、右半支的顯函數(shù)—分別得到曲線H(k)的左、右半支的 云化參數(shù)一根據(jù)H(k)的左、右半支各自的云化參數(shù)，通過MATLAB軟件編程生成云滴一實現(xiàn)曲線H(k)以(R，I)為界的分段云化，結(jié)束。實施例I一種鋁電解電容的可靠性度量步驟一，獲取該鋁電解電容的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性該鋁電解電容在某電路中正常工作時，用戶在現(xiàn)場檢測電容兩端電壓，獲取作為廣義應(yīng)力的電容端電壓值200個；用戶方從廠家提供的出廠數(shù)據(jù)知道，該鋁電解電容工作時的耐壓值為50V，由于產(chǎn)品的個體差異，其耐壓值不一定精確等于50V，故從廠家搜集了3000個同型號電容的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，作為廣義強度數(shù)據(jù)；該鋁電解電容的用戶未對上述兩組數(shù)據(jù)的可信性進行評估，因此其可信度為缺省值 I,即 Csl = I, Crl = I。步驟二，建立該鋁電解電容的廣義應(yīng)力和廣義強度的概率密度函數(shù)，并評估其可信性將步驟一獲取的該鋁電解電容的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)輸入計算機并作如下處理根據(jù)廣義應(yīng)力s和廣義強度r的數(shù)據(jù)個數(shù)，將s和r均處理為隨機變量；根據(jù)所獲得的關(guān)于s的200個數(shù)據(jù)，通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷隨機應(yīng)力的分布概型，同時通過概率統(tǒng)計估算方法確定概率密度函數(shù)中的統(tǒng)計參數(shù)，得到該鋁電解電容關(guān)于s和r的概率密度函數(shù)V(S)和w(r)，其中V(S)為正態(tài)分布N(40,32), w(r)為正態(tài)分布N (50，22)，二者的論域均為正實數(shù)域；該鋁電解電容用戶方的技術(shù)人員由于認(rèn)為s的數(shù)據(jù)個數(shù)較少，可能導(dǎo)致V(S)不夠準(zhǔn)確，遂為V(S)賦以0. 93的可信度，即Cs2 = 0. 93 ;技術(shù)人員未評估w(r)的可信性，故其可信度為缺省值，即= I ;步驟三，建立該鋁電解電容可靠度的可信性曲線在步驟二建立的V(S)、w(r)基礎(chǔ)上，由計算機根據(jù)程序流程按式(I)進行計算，獲得數(shù)組(yA，hA);令入在正實數(shù)域內(nèi)隨機取值，得到一系列形如(yA，hA)的數(shù)組，建立二維坐標(biāo)系并將(yA，hA)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點&yA為橫坐標(biāo)以hA為縱坐標(biāo)，在此基礎(chǔ)上由計算機繪制曲線h(y)并計算其與兩坐標(biāo)軸所圍成的面積R，這里R = h(y)dy =0.9972;令計算機在
內(nèi)隨機取值，記為k，并根據(jù)h(y)按式(2)進行計算，得到數(shù)組(k，Hk);建立二維坐標(biāo)系并將(k，Hk)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點以k為橫坐標(biāo)以Hk為縱坐標(biāo)；令k反復(fù)進行隨機取值操作，最終可由一系列的點繪制出曲線H(k)，即該鋁電解電容可靠度的可信性曲線；步驟四，建立該鋁電解電容可靠度的可信性云分布基于曲線H(k)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用MATLAB中的數(shù)據(jù)擬合工具，以曲線上的點(R，I)為界限對曲線的左、右半支分別進行數(shù)據(jù)擬合并獲得其顯函數(shù)；這里對左支采用指數(shù)方程進行擬合，得到一個升半r分布，對右支采用線性方程進行擬合，得到三角形分布的右支；對于云的三個數(shù)字特征(期望值Ex，熵En，超熵He)，根據(jù)曲線H(k)左支的顯函數(shù)，求得其云化參數(shù)Ex = 0. 9972, En = 24. 675 ;根據(jù)H(k)右支的顯函數(shù),求得其云化參數(shù)Ex=0.9972，En = 0. 0028 ;根據(jù)式(3)求得 H(k)左、右支的超熵 He = 1-1X1X0.93X1 =
0.07 ；
根據(jù)上述云化參數(shù)，通過MATLAB軟件編程生成云滴，實現(xiàn)曲線H (k)以(R，I)為界 的分段云化，得到該鋁電解電容可靠度的可信性云分布，如圖3所示。步驟五，顯示輸出該鋁電解電容的可靠性度量結(jié)果在計算機的顯示屏上顯示輸出該鋁電解電容可靠度的可信性云分布，見圖3，該鋁電解電容在可信度為I時對應(yīng)的可靠度R = O. 9972。實施例2一種機械軸承的可靠性度量步驟一，獲取該機械軸承的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性某用戶預(yù)購買一種由某種特定材料制成的機械軸承，但不知該機械軸承能否在未來的工作過程中擁有較高的可靠度，為此特意對該機械軸承在未來工作時可能受到的壓力進行了現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，獲得作為應(yīng)力的壓力數(shù)據(jù)100個；同時，該用戶向廠家索要該機械軸承的強度數(shù)據(jù)，獲得50個數(shù)據(jù)，同時長方技術(shù)人員告知該用戶在該種機械軸承的破壞性試驗中，所有樣本的強度都在IOOMpa 108Mpa ；用戶對應(yīng)力、強度數(shù)據(jù)分別賦以0. 985和0. 99的可信度，即Csl = 0. 985，crl =
0.99 ；步驟二，建立該機械軸承的廣義應(yīng)力和廣義強度的概率密度函數(shù)，并評估其可信性將步驟一獲取的該機械軸承的應(yīng)力數(shù)據(jù)、強度數(shù)據(jù)以及二者的可信度Csl和Crt輸入計算機并作如下處理根據(jù)應(yīng)力s和強度r的數(shù)據(jù)個數(shù)，將s處理為隨機變量，將r處理為模糊變量；根據(jù)所獲得的關(guān)于s的100個數(shù)據(jù)，通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷隨機應(yīng)力的分布概型，同時通過概率統(tǒng)計估算方法確定概率密度函數(shù)中的統(tǒng)計參數(shù)，得到該機械軸承關(guān)于S的概率密度函數(shù)V(S);同時，根據(jù)所獲得的關(guān)于r的50個數(shù)據(jù)，在進行模糊統(tǒng)計的基礎(chǔ)上結(jié)合長方技術(shù)人員提供的信息，建立r的隸屬函數(shù)w (r)，有
5-99 99<5<100f 0.25r-25 100<r<104v(^) = - 101-5 100<^<101 fw(r) = < -0.25r+ 27 104<r <108
、o其他Io其他用戶為v(s)、w (r)分別賦以 0. 98 和 0. 99 的信任度，即 cs2 = 0. 98，cr2 = 0. 99 ；步驟三，建立該機械軸承可靠度的可信性曲線在步驟二建立的V(S)、w(r)基礎(chǔ)上，由計算機根據(jù)程序流程按式⑴進行計算，獲得數(shù)組(yA，hA);令入在正實數(shù)域內(nèi)隨機取值，得到一系列形如(yA，hA)的數(shù)組，建立二維坐標(biāo)系并將(yA，hA)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點&yA為橫坐標(biāo)以hA為縱坐標(biāo)，在此基礎(chǔ)上由計算機繪制曲線h(y)并計算其與兩坐標(biāo)軸所圍成的面積R，這里/ = I =0.9974；令計算機在
內(nèi)隨機取值，記為k，并根據(jù)h(y)按式⑵進行計算，得到數(shù)組(k，Hk);建立二維坐標(biāo)系并將(k，Hk)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點以k為橫坐標(biāo)以Hk為縱坐標(biāo)；令k反復(fù)進行隨機取值操作，最終可由一系列的點繪制出曲線H(k)，即該機械軸承可靠度的可信性曲線；步驟四，建立該機械軸承可靠度的可信性云分布基于曲線H(k)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用MATLAB中的數(shù)據(jù)擬合工具，以曲線上的點(R，I)為界限對曲線的左、右半支分別進行數(shù)據(jù)擬合并獲得其顯函數(shù)；這里對左支采用指數(shù)方程進行擬合，得到一個升半r分布，對右支采用線性方程進行擬合，得到三角形分布的右支； 對于云的三個數(shù)字特征(期望值Ex，熵En，超熵He)，根據(jù)曲線H(k)左支的顯函數(shù)，求得其云化參數(shù)Ex = 0. 9974, En = 13. 434 ;根據(jù)H(k)右支的顯函數(shù),求得其云化參數(shù)Ex =
0.9974，En = 0. 0026 ;由式(3)求得 H(k)左、右支的超熵 He = 1-0. 985X0. 99X0. 98X0. 99=0.0539 ；根據(jù)上述云化參數(shù)，通過MATLAB軟件編程生成云滴，實現(xiàn)曲線H (k)以(R，I)為界的分段云化，得到該機械軸承可靠度的可信性云分布，如圖4所示。步驟五，顯示輸出該機械軸承的可靠性度量結(jié)果在計算機的顯示屏上顯示輸出該機械軸承可靠度的可信性云分布，見圖4，該機械軸承在可信度為I時對應(yīng)的可靠度R = O. 9974。實施例3一種汽車零件的可靠性度量步驟一，獲取該汽車零件的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性該汽車零件在汽車工作時，會承受一定作用力，現(xiàn)場檢測其所受作用力，獲取40個數(shù)據(jù)為應(yīng)力數(shù)據(jù)；從廠家獲得該型號汽車零件的可靠性試驗數(shù)據(jù)80個，為強度數(shù)據(jù)；專家給出應(yīng)力數(shù)據(jù)的可信度Csl = 0. 97，強度數(shù)據(jù)的可信度Crt = I。步驟二，建立該汽車零件的廣義應(yīng)力和廣義強度的概率密度函數(shù)，并評估其可信性將步驟一獲取的該機械軸承的應(yīng)力數(shù)據(jù)、強度數(shù)據(jù)以及二者的可信度Csl和Crt輸入計算機并作如下處理步驟二，該汽車零件的應(yīng)力數(shù)據(jù)和強度數(shù)據(jù)的處理根據(jù)應(yīng)力s和強度r的數(shù)據(jù)個數(shù)，將s和r均處理為模糊變量；根據(jù)應(yīng)力s的40個數(shù)據(jù)和r的80個數(shù)據(jù)，采用模糊統(tǒng)計的方法s和r的隸屬函數(shù)V(S)、W (r)，兩者均為正態(tài)模糊數(shù)，依次為(80，10，10)和(100，10，10)，即
r n ,、 f (s-80)2) ,、 f (r-100)2'v(5) = exp ~ 1q2 ，w(r) = exp -v ~2 ^用戶為v(s) > w(r)均賦以如下信任度cs2 = cr2 = 0. 98 ；
步驟三，建立該汽車零件可靠度的可信性曲線在步驟二建立的V(s)、W(r)基礎(chǔ)上，由計算機根據(jù)程序流程按式(I)進行計算，獲得數(shù)組(yA，h2);令入在正實數(shù)域內(nèi)隨機取值，得到一系列形如(yA，h2)的數(shù)組，建立二維坐標(biāo)系并將(yA，hA)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點&yA為橫坐標(biāo)以hA為縱坐標(biāo)，在此基礎(chǔ)上由計算機繪制曲線h(y)并計算其與兩坐標(biāo)軸所圍成的面積R，這里R= ^h(y)dy =0.92\4；令計算機在
內(nèi)隨機取值，記為k，并根據(jù)h(y)按式(2)進行計算，得到數(shù)組(k，Hk);建立二維坐標(biāo)系并將(k，Hk)映射為坐標(biāo)平面上的一個點，該點以k為橫坐標(biāo)以Hk為縱坐標(biāo)；令k反復(fù)進行隨機取值操作，最終可由一系列的點繪制出曲線H(k)，即該汽車零件可靠度的可信性曲線；步驟四，建立該汽車零件可靠度的可信性云分布
基于曲線H(k)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，利用MATLAB中的數(shù)據(jù)擬合工具，以曲線上的點(R，I)為界限對曲線的左、右半支分別進行數(shù)據(jù)擬合并獲得其顯函數(shù)；這里對左支采用指數(shù)方程進行擬合，得到一個升半r分布，對右支采用線性方程進行擬合，得到三角形分布的右支；對于云的三個數(shù)字特征(期望值Ex，熵En，超熵He)，根據(jù)曲線H(k)左支的顯函數(shù)，求得其云化參數(shù)Ex = 0. 9214, En = 3. 1230 ;根據(jù)H(k)右支的顯函數(shù),求得其云化參數(shù)Ex =
0.9214，En = 0.0786 ;由式(3)求得 H(k)左、右支的超熵 He = 1-0. 97X1X0. 98X0. 98 =
0.0684 ；根據(jù)上述云化參數(shù)，通過MATLAB軟件編程生成云滴，實現(xiàn)曲線H (k)以(R，I)為界的分段云化，得到該汽車零件可靠度的可信性云分布，如圖5所示。步驟五，顯示輸出該汽車零件的可靠性度量結(jié)果在計算機的顯示屏上顯示輸出該汽車零件可靠度的可信性云分布，見圖5，該汽車零件在可信度為I時對應(yīng)的可靠度R = O. 9214。實施例4一種C8050型號三極管的可靠性度量步驟一，獲取C8050型號三極管的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性已知C8050型號三極管工作在某電路中，在不考慮其它因素影響的前提下現(xiàn)場檢測該三極管集電極-發(fā)射極之間的電壓，獲取50個數(shù)據(jù)作為廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)；從廠家提供的出廠數(shù)據(jù)知道，C8050型號三極管的集電極-發(fā)射極擊穿電壓的出廠值為25V，但由于個體差異性，該型號三極管的集電極-發(fā)射極擊穿電壓并不精確等于25V，提取300個相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，以此為C8050型號三極管的廣義強度數(shù)據(jù)。技術(shù)人員賦值給廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)的信任度Csl = 1，廣義強度數(shù)據(jù)的信任度Crt =
0.98 ；步驟二，建立C8050型號三極管的廣義應(yīng)力的隸屬函數(shù)和廣義強度的概率密度函數(shù)，并評估其可信性將步驟一獲取的C8050型號三極管的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)輸入計算機，并作如下處理根據(jù)廣義應(yīng)力s和廣義強度r的數(shù)據(jù)個數(shù)，將s處理為模糊變量，r處理為隨機變量;根據(jù)s的50個數(shù)據(jù)，采用模糊統(tǒng)計的方法建立其隸屬函數(shù)V(S);同時根據(jù)r的300個數(shù)據(jù)，通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷隨機應(yīng)力的分布概型，并通過概率統(tǒng)計估算方法確定概率密度函數(shù)中的統(tǒng)計參數(shù)，建立r的概率密度函數(shù)w (r)，有
權(quán)利要求
1.一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，其特征在于是基于云理論的機電類產(chǎn)品可靠性度量方法，其步驟如下 步驟一，獲取機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性 通過可靠性試驗過程中的數(shù)據(jù)采集、現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集、查閱相關(guān)資料、參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)或者同型號產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)、參考專家經(jīng)驗或由廠家提供的產(chǎn)品的出廠值來獲得機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)。
記廣義應(yīng)カ數(shù)據(jù)、廣義強度數(shù)據(jù)的信任度分別為Csl、Crt，如果認(rèn)為這兩組數(shù)據(jù)與客觀事實相吻合，則令csl = Crl = I ;否則為Csl和Crt賦以小于I的值；csl與Crt的缺省值均為I ; 步驟ニ，建立機電類產(chǎn)品廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)，并評估其可信性 將步驟一獲取的機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)及其可信度Csl、廣義強度數(shù)據(jù)及其可信度Crl輸入計算機，借助MATLAB計算機軟件，編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)的如下處理，從而獲得廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)，包括概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù) (2. I)建立廣義應(yīng)力的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù) 記廣義應(yīng)カ為s，當(dāng)輸入的機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)カ數(shù)據(jù)個數(shù)為I 99時，將s處理為模糊變量，利用這些數(shù)據(jù)采用模糊統(tǒng)計的方法或結(jié)合人的經(jīng)驗構(gòu)造s的隸屬函數(shù)；當(dāng)廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)個數(shù)> 100吋，則將s處理為隨機變量，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)造s的概率密度函數(shù)，該函數(shù)的分布概型通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷確定，其統(tǒng)計參數(shù)通過概率統(tǒng)計估算方法確定；如此構(gòu)造的概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)統(tǒng)稱為s的分布函數(shù)，記為 V(S)； (2. 2)建立廣義強度的概率密度函數(shù)或隸屬函數(shù) 記廣義強度為r，當(dāng)輸入的機電類產(chǎn)品的廣義強度數(shù)據(jù)個數(shù)為I 99吋，則將r視為模糊變量，利用這些數(shù)據(jù)采用模糊統(tǒng)計的方法或結(jié)合人的經(jīng)驗構(gòu)造r的隸屬函數(shù)；當(dāng)廣義強度數(shù)據(jù)個數(shù)> 100吋，則將r處理為隨機變量，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)造!·的概率密度函數(shù)，該函數(shù)的分布概型通過數(shù)理統(tǒng)計的方法經(jīng)概率分布的擬合優(yōu)度檢驗后推斷確定，其統(tǒng)計參數(shù)通過概率統(tǒng)計估算方法確定；如此構(gòu)造的概率密度函數(shù)和隸屬函數(shù)統(tǒng)稱為r的分布函數(shù)，記為 w Cr)； 在(2. I)和(2.2)中，對于s或r只有I個數(shù)據(jù)的情形，設(shè)該數(shù)據(jù)的值為α，則將v(s)或w(r)模糊化為ー個均值是α、左右分布參數(shù)都趨于O的三角模糊數(shù)；若s或！·的值是ー個實數(shù)區(qū)間，則V(s)或w(r)既可被處理為該區(qū)間上的均勻分布，也可被處理為ー個核是該區(qū)間、左右分布參數(shù)都趨于O的梯形模糊數(shù)；這兩種處理方法都不影響本發(fā)明方法的有效性； (2. 3)評估廣義應(yīng)カ和廣義強度的分布函數(shù)的可信性，并為其可信度賦值 記函數(shù)V(S)與w(r)的可信度分別為Cs2> Cr2,如果認(rèn)為按(2. I)和(2.2)中的方法建立的V(s)與w(r)與客觀事實相吻合，或者即使不吻合但原因并非由數(shù)據(jù)處理方法的不當(dāng)所引起，則令cs2 = 1，cr2 = I ;否則，應(yīng)為v(s)、w(r)的可信度cs2、(^賦以小于I的值，即Cs2, Cr2 e
，評估時僅考慮在V (S)與w(r)的建立過程中由于數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)處理方法不當(dāng)而給這兩個函數(shù)的可信性帶來的影響；將Cs2和輸入計算機；cs2與的缺省值均為I ;步驟三，建立機電類產(chǎn)品可靠度的可信性曲線 在步驟ニ建立了 V(S)和w(r)的基礎(chǔ)上,借助MATLAB計算機軟件在計算機上進行機電類產(chǎn)品的可靠性度量分析，具體步驟是 (3. I)利用v(s)和w Cr)計算
2.按照權(quán)利要求I所述ー種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，其特征在于所述的機電類產(chǎn)品是鋁電解電容、機械軸承、汽車零件或三極管。·
全文摘要
本發(fā)明一種機電類產(chǎn)品的可靠性度量方法，涉及專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計算的方法，是基于云理論的機電類產(chǎn)品可靠性度量方法，步驟是獲取機電類產(chǎn)品的廣義應(yīng)力數(shù)據(jù)和廣義強度數(shù)據(jù)，并評估其可信性；建立機電類產(chǎn)品廣義應(yīng)力和廣義強度的分布函數(shù)，并評估其可信性；建立機電類產(chǎn)品可靠度的可信性曲線；建立機電類產(chǎn)品可靠度的可信性云分布；顯示輸出機電類產(chǎn)品的可靠性度量結(jié)果。本發(fā)明無需區(qū)分隨機變量和模糊變量，可在隨機應(yīng)力、隨機強度、模糊應(yīng)力、模糊強度的任意組合下使用，可靠度的可信性云分布蘊涵更多信息，多種不確定性給產(chǎn)品可靠性帶來的影響由云的數(shù)字特征(Ex，En，He)體現(xiàn)，彌補了現(xiàn)有方法不能處理不完全可信性的不足。
文檔編號G06F17/50GK102722603SQ20121014222
公開日2012年10月10日 申請日期2012年4月28日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月28日
發(fā)明者朱芬芬, 李志剛, 李玲玲, 武猛 申請人:河北工業(yè)大學(xué)