一種基于離散數(shù)據(jù)的元件故障概率確定方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于離散數(shù)據(jù)的元件故障概率確定方法，其特征在于，為了充分利用已有的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)得到的元件故障記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)其數(shù)據(jù)稀疏且離散性的特點(diǎn)，在連續(xù)型空間故障樹(CSFT)基礎(chǔ)上，提出適合于處理這些數(shù)據(jù)的離散型空間故障樹(DSFT)方法；其包括如下步驟：首先對(duì)元件故障記錄數(shù)據(jù)分別按照元件的工作時(shí)間t和工作溫度c進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后分別在t和c方向投影且歸一化數(shù)據(jù)，最后對(duì)故障概率分布點(diǎn)進(jìn)行擬合得到特征函數(shù)，進(jìn)而得到元件故障概率空間分布；本發(fā)明可用于從已有的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)得到的元件故障記錄數(shù)據(jù)中得到元件故障概率。
【專利說明】
一種基于離散數(shù)據(jù)的元件故障概率確定方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及安全系統(tǒng)工程，特別是涉及從已有的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)得到的元件故障記錄數(shù) 據(jù)中得到元件故障概率。
【背景技術(shù)】
[0002] 故障樹是安全系統(tǒng)工程中的重要理論基礎(chǔ)。目前針對(duì)不同的適用條件和問題，眾 多學(xué)者已進(jìn)行了響應(yīng)相應(yīng)的改進(jìn)。提出了空間故障樹(SpaceFaul tTree，SFT)的概念框架。 經(jīng)過發(fā)展目前以形成兩個(gè)子分支，分別為：連續(xù)型空間故障樹（Continuous SpaceFaultTree，CSFT)和離散型空間故障樹(Diserete SpaceFaultTree，DSFT)。前者以了 解系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和基本事件的性質(zhì)為前提，從系統(tǒng)內(nèi)部出發(fā)研究整個(gè)系統(tǒng)的可靠性，是由里及 表的研究；后者以充分的實(shí)際故障觀測(cè)數(shù)據(jù)為前提，從系統(tǒng)外部的系統(tǒng)對(duì)于工作環(huán)境的故 障響應(yīng)來分析系統(tǒng)的可靠性，是由表及里的分析。CSFT經(jīng)過已有的發(fā)展，已形成了等效于經(jīng) 典故障樹的對(duì)應(yīng)概念。但DSFT要從外部累計(jì)數(shù)據(jù)反映出的系統(tǒng)可靠性特征窺探系統(tǒng)內(nèi)部結(jié) 構(gòu)，其理論仍不完整。目前只完成了對(duì)于元件層面上的分析。盡管如此，DSFT已形成的方法 和概念中也有不足之處。
[0003] 經(jīng)過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在研究某元件的故障概率空間分布時(shí)，DSFT的因素投影擬合法得 到的分布與CSFT所得的相對(duì)準(zhǔn)確的分布存在較大差別。但DSFT有其獨(dú)特的適應(yīng)條件，可處 理很多實(shí)際問題，所以有必要對(duì)因素投影擬合法的不精確原因進(jìn)行分析，專利方法的目的 就在于此。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了在離散故障數(shù)據(jù)下得到故障發(fā)生概率空間分布，借鑒CSFT思慮，首先確定其 特征函數(shù)，后確定故障概率空間分布。為了體現(xiàn)研究的連續(xù)性和與CSFT結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，給出 元件X 1(如下文未特殊說明，元件均指元件X1)在500天內(nèi)的發(fā)生故障情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，如圖1 所示。
[0005] 分析圖1，這里假設(shè)影響元件的因素只有工作時(shí)間t和工作溫度c，那么根據(jù)定義有 ?辦，(3) = 1-(1七％))(1七％))，即圖1中故障分布是由于元件對(duì)于七和(：響應(yīng)結(jié)果的綜合 體現(xiàn)。問題是如何根據(jù)圖1給出的信息確定該元件的特征函數(shù)(P 1tU)和和Pf (c)分別是元件關(guān)于t和c的特征函數(shù)，P1tU)反映使用時(shí)間t對(duì)元件故障率的影響，而P 1c^(C) 反映使用溫度c對(duì)元件故障率的影響。即PitU)對(duì)t敏感，而忽略使用溫度c的影響;Pi e(C)對(duì) c敏感，而忽略使用時(shí)間t的影響?；谶@樣的思路，給出因素投影擬合法的定義:主要處理 DSFT下的離散數(shù)據(jù)，分為兩步：1)根據(jù)參考因素，將離散信息點(diǎn)沿著參考因素坐標(biāo)軸進(jìn)行投 影，形成二維平面點(diǎn)圖；2)在點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上，通過適合的方法和函數(shù)對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)行擬合，最 終得到該因素的特征函數(shù)。對(duì)圖1中離散數(shù)據(jù)使用該方法求P 1tU)和P^(C)13分別對(duì)沿著t軸 和c軸進(jìn)行投影，得到了元件故障對(duì)于t的分布(如圖2)和c的分布(如圖3)。
[0006] 圖2和圖3中分別考慮了使用時(shí)間t和使用溫度c。從圖2中可以看出，元件對(duì)于t而 言的故障分布。時(shí)間上每隔5 O天，就會(huì)出現(xiàn)若干時(shí)間點(diǎn)的故障為O的狀態(tài)，然后故障一直維 持在狀態(tài)1。這說明對(duì)于t而言，50天應(yīng)該是元件對(duì)于t的故障率變化周期。對(duì)于圖2根據(jù)其50 天的周期進(jìn)行合并，再根據(jù)50天內(nèi)的最大故障數(shù)將這段時(shí)間的故障次數(shù)歸一化。圖3中周期 性變化不明顯，作為一個(gè)周期進(jìn)行處理，已進(jìn)行了歸一化。
[0007] 根據(jù)圖3中數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布，進(jìn)行曲線擬合。圖3中點(diǎn)分布類似于正弦曲線的一部分，
.其中C代表正弦曲線周期;Co代表正弦曲線的平移量;A 表示正弦曲線的垂直位移量。同時(shí)從圖3中30~40 °C區(qū)間內(nèi)點(diǎn)的分布了解到，30~35 °C內(nèi)點(diǎn) 表示的故障概率逐漸減小，35~40°C時(shí)概率為0。這并不是因?yàn)樵墓收细怕时旧頊p小， 而是因?yàn)樵谶@個(gè)溫度區(qū)間工作的幾率很小，歸一化后使故障概率較小。所以在30~40 °C時(shí)，P^(C) = U使用最小二乘法得到在0~40°C的關(guān)于溫度c的特征函數(shù)P1c^(C)如式⑴所
不。
[0008] Cl). 同理分析中點(diǎn)分布，得到〇~19天內(nèi)點(diǎn)分布近似于指數(shù)曲線，故設(shè)天 后故障概率約等于1，即P1tU) = 1。使用最小二乘法得到在0~50天的關(guān)于時(shí)間t的特征函數(shù) P1tU)如式(2)所示。
[0009]
(2) 由于只考慮了 t和c兩種環(huán)境因素對(duì)元件的故障影響，所以根據(jù)P1U, (^ii-a-p^u)) (I-Pf(C))，即可得到元件的故障發(fā)生概率空間分布。
【附圖說明】
[0010] 圖1故障情況統(tǒng)計(jì) 注：圖中黑色點(diǎn)代表發(fā)生故障，灰色點(diǎn)代表未發(fā)生故障，無點(diǎn)區(qū)域代表試驗(yàn)期間元件未 經(jīng)歷的狀態(tài)。為了研究得到顯著結(jié)果，被選擇的X1元件對(duì)于使用時(shí)間t和使用溫度C都相當(dāng) 敏感。
[0011] 圖2元件故障對(duì)于使用時(shí)間t的分布 注：1代表發(fā)生故障，0代表未發(fā)生故障。
[0012] 圖3歸一化后的元件故障概率對(duì)于c的分布
【具體實(shí)施方式】 1連續(xù)型空間故障樹(CSFT)的基本概念 CSFT所處理的數(shù)據(jù)，即系統(tǒng)中發(fā)生基本事件的元件對(duì)于工作環(huán)境變化導(dǎo)致元件故障變 化的規(guī)律是已知的，這些規(guī)律可以用函數(shù)表示，可以是初等函數(shù)，也可以是分段函數(shù)。如下 簡(jiǎn)要介紹CSFT形成過程中的相關(guān)概念。
[0013] 給出CSFT建立過程中的例子。該系統(tǒng)由多個(gè)二極管組成，二極管的額定工作狀態(tài) 受很多因素影響，其中，主要的是工作時(shí)間t和工作溫度c。
[0014] 已定義的概念如下： 1)多維故障樹:基本事件的發(fā)生概率不是固定的，是由η個(gè)因素決定的，這樣的故障樹 稱為多維故障樹，用T表示。故障樹化簡(jiǎn)得TzXiXm+Xm+XsXs，η = 2。
[0015] 2)基本事件的影響因素:使基本事件發(fā)生概率產(chǎn)生變化的因素。例中，t表示時(shí)間 因素，c表示溫度因素。
[0016] 3)基本事件發(fā)生概率的特征函數(shù)(簡(jiǎn)稱特征函數(shù)）：基本事件在單一因素影響下， 隨影響因素的變化表現(xiàn)出來的發(fā)生概率變化特征的表示函數(shù)。可以是初等函數(shù)，分段函數(shù) 等，用Pi d(X)表示，i表示第i個(gè)元件，de {t，c}表示影響因素。
[0017] 4)基本事件的發(fā)生概率空間分布:基本事件在η個(gè)影響因素影響下，隨他們的變化 在多維空間內(nèi)表現(xiàn)出來的發(fā)生概率的變化。η個(gè)影響因素作為相互獨(dú)立的自變量，基本事件 發(fā)生概率作為函數(shù)值。用
，其中，η 為影響因素個(gè)數(shù)，例中SPi^dzl-a-PAtDa-Pdc))。
[0018] 5)頂上事件發(fā)生概率空間分布:經(jīng)過故障樹結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)后得到的頂上事件發(fā)生概率 的表達(dá)式，在η維影響因素變化的情況下，在n+1維空間中表現(xiàn)出來的空間分布。用Ρτ( Χ1， Χ2,···Χη)表不。
[0019] 6)概率重要度空間分布:第i個(gè)基本事件發(fā)生概率的變化引起頂上事件發(fā)生概率 變化的程度，在η維影響因素變化的情況下，在n + 1維空間中表現(xiàn)出來的空間分布。用
[0020] 7)關(guān)鍵重要度空間分布:第i個(gè)基本事件發(fā)生概率的變化引起頂上事件發(fā)生概率 的變化率，在η維影響因素變化變化的情況下，在 n+l維空間中表現(xiàn)出來的空間分布。用
[0021 ] 8)頂上事件發(fā)生概率空間分布趨勢(shì)：就頂上事件發(fā)生概率空間分布Pt(X1，X 2，… X n )對(duì)某一影響因素 d求導(dǎo)后得到的針對(duì)d的η + 1維的空間分布。文中用
吋頂上事件發(fā)生概率空間分布的時(shí)間趨勢(shì)設(shè)定為
[0022] 9)事件更換周期：為保證某基本事件在指定影響因素范圍內(nèi)，其基本事件發(fā)生概 率在其他因素上連續(xù)小于某發(fā)生概率值，按固定周期更換該基本事件，這個(gè)周期即是基本 事件更換周期，用TUa表示。a為要求的發(fā)生概率值。
[0023] 10)系統(tǒng)更換周期:ατ為系統(tǒng)要求的運(yùn)行時(shí)頂上事件發(fā)生概率。系統(tǒng)更換周期是一 套更換方案，該方案保證某系統(tǒng)在指定影響因素范圍內(nèi)，其頂上事件發(fā)生概率在所有因素 上連續(xù)小于某發(fā)生概率值ατ，而按照一定周期更換基本事件的方案。用TL a= ITL1aI表示。當(dāng) TUa值求和最大時(shí)TLa即為最優(yōu)更換方案Μ?Τ。
[0024] 11)單一基本事件的徑集域與割集域:割集域是單一基本事件發(fā)生(故障）的可能 性大于預(yù)定的或必要的概率的空間區(qū)域(在研究區(qū)域中）。徑集域是單一基本事件發(fā)生(故 障）的可能性小于預(yù)定的或必要的概率的空間區(qū)域(在研究區(qū)域中）。
[0025] 12)系統(tǒng)的徑集域與割集域概念:割集域是頂上事件（系統(tǒng)）發(fā)生(故障）的可能性 大于預(yù)定的或必要的概率的空間區(qū)域(在研究區(qū)域中）。徑集域是頂上事件（系統(tǒng))發(fā)生(故 障）的可能性小于預(yù)定的或必要的概率的空間區(qū)域(在研究區(qū)域中）。域邊界Pb是上述定義 中所述的預(yù)定的或必要的概率等值線或面或更高維形式。
[0026]上述構(gòu)建了基本的CSFT理論框架，用于分析系統(tǒng)也是在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)清晰的情況下進(jìn) 行的，而分析的角度不是基于系統(tǒng)元件，而是系統(tǒng)工作的外部環(huán)境條件的變化與系統(tǒng)可靠 性的關(guān)系。當(dāng)然也可以拋開系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，根據(jù)系統(tǒng)本身的對(duì)于工作環(huán)境的響應(yīng)現(xiàn)象來直 接使用環(huán)境因素與故障率的關(guān)系來分析系統(tǒng)可靠新，但需要大量的連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)。
[0027] 2離散型空間故障樹(DSFT)概念 實(shí)際上，觀測(cè)數(shù)據(jù)(如安全檢查，設(shè)備維護(hù)記錄，事故調(diào)查)一般都是非連續(xù)的，特別是 對(duì)于系統(tǒng)故障這樣的被控制事件，且其信息量較小。借助已有的對(duì)于CSFT的研究成果和性 質(zhì)，可采用一些方法將這些非連續(xù)的離散數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使其可使用CSFT進(jìn)行處理。為了對(duì) 應(yīng)于CSFT，這里提出離散型空間故障樹DSFT的概念來處理這些離散數(shù)據(jù)。DSFT處理的數(shù)據(jù) 可以是長(zhǎng)時(shí)間積累的，間隔跨度任意，但發(fā)生故障時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境要記錄充分，以滿足 DSFT的適用要求。
[0028] DSFT范疇內(nèi)處理離散數(shù)據(jù)的方法可分為兩類:一是將這些離散數(shù)據(jù)通過某些方式 確定其變化規(guī)律，得到相應(yīng)的函數(shù)，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成CSFT進(jìn)行處理。二是直接尋找新的方法進(jìn)行 處理。例如CSFT可以分析系統(tǒng)在一定工作環(huán)境條件范圍的故障發(fā)生趨勢(shì)，而為了使DSFT具 有相同的功能，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求導(dǎo)原理加以確定即可。
[0029] 為了在離散累計(jì)數(shù)據(jù)條件下，確定整個(gè)系統(tǒng)的故障概率空間分布，按照由簡(jiǎn)入深 的原則，論文不考慮系統(tǒng)整體和結(jié)構(gòu)，而研究系統(tǒng)中某個(gè)元件在離散累計(jì)故障數(shù)據(jù)下是否 能適用DSFT。即首先研究在離散累計(jì)故障數(shù)據(jù)下，該類元件故障與工作條件變化之間的關(guān) 系。確定是否能在DSFT框架下得到其故障概率的特征函數(shù)和故障發(fā)生概率空間分布。這兩 個(gè)概念與第一節(jié)中3)和4)相同，但確定方法不同，是在DSFT框架下的概念。
[0030] 3在DSFT框架下的故障概率空間分布 在500天內(nèi)的發(fā)生故障情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì);記錄相應(yīng)的這段時(shí)間內(nèi)的工作溫度。為了研究 得到顯著結(jié)果，被選擇的元件對(duì)于使用時(shí)間t和使用溫度c都相當(dāng)敏感。
[0031] 這里假設(shè)影響元件的因素只有工作時(shí)間t和工作溫度c，那么有P1U, = (tDd-PAc))，即故障分布是由于元件對(duì)于溫度和時(shí)間響應(yīng)結(jié)果的綜合體現(xiàn)。問題是如何 根據(jù)給出的信息確定該元件的特征函數(shù)(P 1tU)和Ρ^((3))。
[0032] 為了確定特征函數(shù)，首先分析數(shù)據(jù)特征。P1tU)和P^(C)分別是元件關(guān)于t和c的特 征函數(shù)，P 1tU)反映使用時(shí)間t對(duì)元件故障率的影響，而P1c^(C)反映使用溫度C對(duì)元件故障率 的影響。即Pi t⑴對(duì)t敏感，而忽略使用溫度c的影響;Pf (c)對(duì)c敏感，而忽略使用時(shí)間t的影 響?；谶@樣的思路，分別對(duì)沿著t軸和c軸進(jìn)行投影，得到了元件故障對(duì)于使用時(shí)間t的分 布和元件故障對(duì)于使用溫度c的分布。
[0033] 元件對(duì)于時(shí)間t而言的故障分布。時(shí)間上每隔50天，就會(huì)出現(xiàn)若干時(shí)間點(diǎn)的故障為 〇的狀態(tài)，然后故障一直維持在狀態(tài)1。這說明對(duì)于使用時(shí)間t而言，50天應(yīng)該是元件對(duì)于使 用時(shí)間的故障率變化周期。對(duì)其50天的周期進(jìn)行合并，再根據(jù)50天內(nèi)的最大故障數(shù)將這段 時(shí)間的故障次數(shù)歸一化。圖3中周期性變化不明顯，作為一個(gè)周期進(jìn)行處理，已進(jìn)行了歸一 化。
[0034] 根據(jù)圖3中點(diǎn)的分布，進(jìn)行曲線擬合。圖3中點(diǎn)分布類似于正弦曲線的一部分，設(shè)
其中C代表正弦曲線周期；Co代表正弦曲線的平移量;A 表示正弦曲線的垂直位移量。同時(shí)從圖3中30~40 °C區(qū)間內(nèi)點(diǎn)的分布了解到，30~35 °C內(nèi)點(diǎn) 表示的故障概率逐漸減小，35~40°C時(shí)概率為0。這并不是因?yàn)樵墓收细怕时旧頊p小， 而是因?yàn)樵谶@個(gè)溫度區(qū)間工作的幾率很小，歸一化后使故障概率較小。所以在30~40 °C時(shí)，P^(C) = U使用最小二乘法得到在0~40°C的關(guān)于溫度c的特征函數(shù)P1c^(C)如式⑴所
/Jn 〇
[0035] 同理分析中點(diǎn)分布，得到〇~19天內(nèi)點(diǎn)分布近似于指數(shù)曲線，故設(shè)天 后故障概率約等于1，即P1tU) = 1。使用最小二乘法得到在0~50天的關(guān)于時(shí)間t的特征函數(shù) P1tU)如式(2)所示。
[0036]
(2) 由于只考慮了工作時(shí)間t和工作溫度c兩種環(huán)境因素對(duì)元件的故障影響，所以根據(jù)P1 (1(3) = 1-(1-?，(〇)(1-?^((：))，即可得到元件的故障發(fā)生概率空間分布。
[0037] 4CSFT與DSFT對(duì)比分析 上述分析了在離散故障累計(jì)數(shù)據(jù)情況下求得的元件1關(guān)于使用時(shí)間t和使用溫度c的特 征函數(shù)，及其故障發(fā)生概率空間分布。可以說DSFT對(duì)元件可靠性的確定是由表及里的，即從 元件在不同環(huán)境中工作所表現(xiàn)出的故障率可得到元件的可靠性特征，即故障概率空間分 布。從元件自身的特征出發(fā)得到了故障概率空間分布，所以CSFT對(duì)可靠性的確定是由里及 表的。
[0038]下面給出該元件的研究結(jié)果。在CSFT框架下，該元件特征函數(shù)如表1所示。
在CSFT框架下得到的故障概率空間分布，首先得到了精確的P1tU)和P^(C),從而繪制 出的故障空間分布Pi(t，c)也更為準(zhǔn)確。同時(shí)在繪制P1(Lc)時(shí)，有且只有工作時(shí)間t和工作 溫度c對(duì)該元件的故障概率有影響，因?yàn)镻i(t，c) = I-(I-PitU)) (l-Pilc))。而在DSFT框架 下得到的故障故障空間分布，是根據(jù)實(shí)際故障數(shù)據(jù)得到的擬合Pit⑴和Pile)。所以這樣得 到的P 1(Lc)不僅取決于工作時(shí)間t和工作溫度c，還受到其他環(huán)境因素的影響。這些影響反 映在了擬合得到的Pit⑴和(c )，進(jìn)而將這些影響傳遞到了 P1 (t，c)。
[0040]對(duì)比兩結(jié)果，故障空間分布趨勢(shì)和特征是相近的。CSFT得到的故障概率較小的部 分對(duì)稱與20°C，且20 °C對(duì)應(yīng)的故障概率大于90 %的時(shí)間是15天。而DSFT得到的故障概率較 小的部分對(duì)稱與14°C，且14°C對(duì)應(yīng)的故障概率大于90%的時(shí)間是8天。上述現(xiàn)象反映了使用 CSFT得到的故障概率空間分布是理想且精確的，其從元件本身出發(fā)研究元件的故障率，且 只考慮了t和c;而DSFT得到的故障概率空間分布是實(shí)際且粗糙的，其從元件對(duì)外部工作環(huán) 境的響應(yīng)來研究故障率，除考慮t和c外，還包含了實(shí)際存在而未被考慮的因素。正是這些因 素使該元件的故障概率空間分布發(fā)生了他們之間的差別。具體地，這些因素使元件對(duì)溫度 的敏感中心下降（由20°C變?yōu)?4°C)，有利于元件工作的時(shí)間縮短（由15天變?yōu)?天）。
[0041] 綜上，CSFT由里及表，適合于已經(jīng)了解元件對(duì)工作環(huán)境響應(yīng)產(chǎn)生故障特征的情況 下，研究元件的故障概率空間分布。DSFT由表及里，適合于有離散累計(jì)故障數(shù)據(jù)情況下，研 究元件的故障概率空間分布。將CSFT與DSFT結(jié)合分析，可以得到是否有被忽略的環(huán)境因素 對(duì)元件故障概率造成影響，也可得到這些因素造成影響的范圍和特征，進(jìn)而推測(cè)符合這些 特征的因素。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于離散數(shù)據(jù)的元件故障概率確定方法，其特征在于，為了充分利用已有的長(zhǎng) 期監(jiān)測(cè)得到的元件故障記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)其數(shù)據(jù)稀疏且離散性的特點(diǎn)，在連續(xù)型空間故障樹 (CSFT)基礎(chǔ)上，提出適合于處理這些數(shù)據(jù)的離散型空間故障樹(DSFT)方法;其包括如下步 驟:首先對(duì)元件故障記錄數(shù)據(jù)分別按照元件的工作時(shí)間t和工作溫度c進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后分別 在t和c方向投影且歸一化數(shù)據(jù)，最后對(duì)故障概率分布點(diǎn)進(jìn)行擬合得到特征函數(shù)，進(jìn)而得到 元件故障概率空間分布;本發(fā)明可用于從已有的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)得到的元件故障記錄數(shù)據(jù)中得到 元件故障概率。2. 其原理是基于離散型空間故障樹(DSFT)的。3. 實(shí)際上，觀測(cè)數(shù)據(jù)（如安全檢查，設(shè)備維護(hù)記錄，事故調(diào)查)一般都是非連續(xù)的，特別 是對(duì)于系統(tǒng)故障這樣的被控制事件，且其數(shù)據(jù)量較小，為此提出離散型空間故障樹DSFT的 概念來處理這些離散數(shù)據(jù);DSFT處理的數(shù)據(jù)可以是長(zhǎng)時(shí)間積累的，間隔跨度任意，但發(fā)生故 障時(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境要記錄充分，以滿足DSFT的適用要求。 4. DSFT范疇內(nèi)處理離散數(shù)據(jù)的方法可分為兩類:一是將這些離散數(shù)據(jù)通過某些方式確 定其變化規(guī)律，得到相應(yīng)的函數(shù)，進(jìn)而轉(zhuǎn)化成CSFT進(jìn)行處理;二是直接尋找新的方法進(jìn)行處 理。5. 在500天內(nèi)的發(fā)生故障情況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì);記錄相應(yīng)的這段時(shí)間內(nèi)的工作溫度。6. #微和if楊分別是元件關(guān)于t和c的特征函數(shù)，訪反映使用時(shí)間t對(duì)元件故障率 的影響，而if (c)反映使用溫度c對(duì)元件故障率的影響，即對(duì)t敏感，而忽略使用溫度c 的影響;if(c)對(duì)c敏感，而忽略使用時(shí)間t的影響，基于這樣的思路，分別對(duì)沿著t軸和c軸進(jìn) 行投影，得到了元件故障對(duì)于使用時(shí)間t的分布和元件故障對(duì)于使用溫度c的分布。7. 元件對(duì)于時(shí)間t而言的故障分布，時(shí)間上每隔50天，就會(huì)出現(xiàn)若干時(shí)間點(diǎn)的故障為0 的狀態(tài)，然后故障一直維持在狀態(tài)1，這說明對(duì)于使用時(shí)間t而言，50天應(yīng)該是元件對(duì)于使用 時(shí)間的故障率變化周期，根據(jù)其50天的周期進(jìn)行合并，再根據(jù)50天內(nèi)的最大故障數(shù)將這段 時(shí)間的故障次數(shù)歸一化。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的特征函數(shù)，其特征在于，溫度c與故障對(duì)應(yīng)點(diǎn)分布類似于正弦 曲線的一部分，，其中C代表正弦曲線周期；％代表正 弦曲線的平移量；A表示正弦曲線的垂直位移量，同時(shí)從圖5中30~40°C區(qū)間內(nèi)點(diǎn)的分布了 解到，30~35°C內(nèi)點(diǎn)表示的故障概率逐漸減小，在30~40°C時(shí)，= l ;使用最小二乘法得 到在0~40°C的關(guān)于溫度c的特征函數(shù)if(C)如式（1)所示，9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的特征函數(shù)，其特征在于，時(shí)間t與故障對(duì)應(yīng)點(diǎn)分布類似于正弦 曲線的一部分，得到0~19天內(nèi)點(diǎn)分布近似于指數(shù)曲線，故設(shè):_ =1-# ; 19天后故障概率 約等于1，即乾_ =1;使用最小二乘法得到在0~50天的關(guān)于時(shí)間t的特征函數(shù)#難如式(2) 所示，10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障概率空間分布，其特征在于，由于只考慮了工作時(shí)間t和 工作溫度c兩種環(huán)境因素對(duì)元件的故障影響，所以根據(jù)=1-CI-ifC〇KI-if (e))，即可 得到元件的故障發(fā)生概率空間分布。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK106055856SQ201510581388
【公開日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2015年9月15日
【發(fā)明人】崔鐵軍, 李莎莎, 赫飛, 王來貴
【申請(qǐng)人】遼寧工程技術(shù)大學(xué)