无人机系统MTBF和使用可用度的建模与仿真

针对无人机系统组成结构复杂、影响其可靠性可用性的维修保障因素较多的问题,基于设备寿命分布假设,构建了考虑预防性维修和起飞前故障检查的系统平均故障间隔时间(mean time between failures,MTBF)和使用可用度解析模型。并模拟无人机的维修过程,采用蒙特卡罗仿真的方法进行MTBF和使用可用度的仿真分析。解析与仿真两种方法的结果具有较好的一致性,可为无人机确定保障方案提供技术途径。

武器系统MTBF的Bayes序贯检验方法

针对武器系统试验鉴定中显著具有的小子样的特点,研究了武器系统平均故障间隔时间(MTBF)的Bayes序贯检验方法,推导了检验模型,平均试验数计算公式、定时和定数截尾实际风险计算公式,并给出了算例。该方法在武器系统可靠性鉴定中具有一定的应用价值。

加工中心MTBF值的点估计与区间估计

应用基于截尾数据的似然函数理论和Weibull分布下的似然比方法,对加工中心有替换定时截尾试验数据分别进行了加工中心平均故障时间间隔(MTBF)值的点估计与区间估计。根据似然函数的重要引理,用迭代方法进行了Weibull模型两个参数的区间估计,并进行了MTBF值的区间估计。本研究解决了加工中心可靠性评估工作中的难题。

定时截尾试验装备无失效被接收的MTBF估计

针对定时截尾试验中装备无失效被接收时平均无故障间隔时间(Mean Time Between Failures,MTBF)估计的问题,通过一种简易的方法从理论上推导得出了无失效情形下MTBF置信下限的计算公式,并与其他方法进行了比较。同时根据置信下限计算的公式分析出一种定时截尾试验点估计的实现方案。最后通过实际工程应用,验证了方法的有效性。

加速试验在工业机器人MTBF验证中的应用

平均无故障时间是评价产品可靠性水平的关键技术指标。验证平均无故障时间,当前技术规范主要采用定时截尾或序贯试验方案,并以正常工作环境条件下的温度和电应力作为试验应力,实质上是正常工作环境条件下的寿命试验,方案的缺点是试验时间长,投入资源较多。本文以工业协作机器人为试验样品,采用定时截尾验证方案,设计了正常工作环境条件和加速应力条件下的两种平均无故障时间验证方案,并进行比较和分析。结果表明,加速试验可以大幅缩短试验时间,能让需求方在较短的时间内掌握产品的可靠性水平。文章对加速试验方案的设计作了系统性的探讨,包括应力类型选择、应力水平确定、加速因子计算、过程检测、故障判定和统计规则等。

基于Bayes理论的五轴加工中心MTBF指标预测方法

根据量产的相似机床产品的历史失效数据确定某五轴加工中心MTBF的先验分布,应用Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验法对先验信息与现场数据进行相容性检验,利用Bayes方法融合先验信息和该加工中心小子样现场失效数据对其进行实时可靠寿命预测.研究表明:该加工中心的故障时间满足β=1.909 3,α=919.495 1的两参数Weibull分布;加工中心MTBF的点估计值为815.80(h),区间估计结果为[576.70(h),1 232.42(h)].所述方法适用于小子样情况,对特种机械产品的可靠寿命预测与评估具有普遍意义.

关于fault与failure,MTBF与MTTF的译名

本文阐述了fault与failure ,以及MTBF与MTTF的确切含义。建议分别译为故障、失效 。

数控机床主轴磨损失效的MTBF预测及实验研究

目前数控机床的MTBF主要通过统计得到,这就带来跟踪统计时间长、数据量大等弊端。用数控机床加工零件时,由磨损引起的主轴振动的振幅会随着时间的增加而增大,当磨损量达到极限值时,振幅激增,加工零件质量不达标,此时认为主轴失效;由此可以通过振幅、磨损与时间之间的关系推算出数控机床主轴的MTBF。针对主轴的磨损失效,提出一种通过数控机床的振动试验来预计主轴MTBF的方法,并结合具体机床进行实验分析和验证。

航空装备MTBF动态评估与预测模型

基于航空装备可靠性增长的内在规律,将航空装备的故障分为新生故障和复发故障两类,构建了新生故障概率密度函数和故障衰减函数,导出了复发故障概率密度函数,最终建立了航空装备平均故障间隔时间(MTBF)动态评估与预测模型,并给出了模型参数确定基本算法、截尾数据处理方法和拟合优度验证方法。工程实例分析表明,模型能够客观地反映航空装备可靠性增长趋势,MTBF评估结果合理,且在一定的时间跨度内MTBF预测精度较高,误差小于10%。

软件MTBF计算方法研究

对传统的软件可靠性模型进行了分析和研究,指出了传统模型存在的一些问题,提出了将未确知理论应用于软件可靠性的研究中,该方法摆脱了对软件故障过程的各种分布假设,算法简单、稳健性好。最后通过实例对新算法和传统算法进行了比较与分析。

定时截尾试验零故障时的MTBF估计方法

针对产品定时截尾试验中零故障时无法进行平均故障间隔时间(Mean Time Between Failures,MTBF)估计的问题,分析了不同情况下点估计方法选用的注意事项,并通过公式推导得出了零故障时置信下限的计算公式。对置信下限计算公式进一步推导,得到了便于实际应用的简化计算公式。通过在多个可靠性试验中应用该方法进行MTBF估计,结果表明该方法可行有效。

民用飞机安全性分析中单点失效MTBF的算法

安全是民航工业的生命线。按照适航规章要求,任何妨碍飞机继续安全飞行与着陆的单点失效的出现是极不可能的。传统的参数,如平均故障间隔时间(MTBF),是用来计算部件失效概率的常用参数,但由于关键安全部件可能在平均故障间隔时间之前出现故障,因此,该参数的传统计算方法对于单点失效概率的分析并不适用。提出评价单点失效概率的分析方法,即基于所给出数据样本量的大小,提出了评价单点失效概率的计算公式。给出了两个案例来进一步验证所提方法的有效性。

周期性维修系统MTBF的算法分析

针对周期性维修系统 ,论述了一种分析MTBF(平均故障间隔时间 )的近似算法。算法通过解释近似误差的特性 ,找到一种量化近似误差的方法。提供了在使用这种简化算法时 。

分布式频率源体制对频率源模块MTBF的要求分析

采用分布式频率源已经成为雷达系统设计中的一种发展趋势。分布式频率源体制改变了雷达阵面组成及功能任务剖面,进而对频率源可靠性分析提出了新的要求。文中以频率源分布化后的影响为例,在满足阵面重大故障平均间隔时间(MTBCF)要求的前提下,分析了相较于集中式频率源体制,分布式频率源体制对频率源模块平均故障间隔时间(MTBF)的要求。通过该文分析,能够对分布式频率源的可靠性设计提供指导建议。

A Simple and Practical Algorithm for Calculating MTBF of Complex Systems

It is often difficult to calculate the failure rate of a complex system. For a complex system, therefore, the value of mean time between failures (MTBF) is also difficult to obtain with formula M=1/λ. The authors introduce a simple and practical algorithm, which can be easily used to obtain the value of MTBF of a complex system with M=∫∞0R(t)dt. The time axis is divided into lots of small intervals with step Δt, and lots of small trapezoids under the curve R(t) are obtained. By summing up all the areas of the trapezoids, a close approximation to MTBF of the system is obtained.

评定舰炮武器系统可靠性指标MTBF的Bayes方法

为解决目前舰炮武器系统可靠性试验时间长、样本量小、双方风险高等实际问题,提出了基于验前信息评定舰炮武器系统可靠性MTBF的Bayes方法,充分挖掘了验前信息资源,有效缩短了试验时间,经仿真计算表明,在同等现场试验条件下,采用该方法可大幅降低可靠性试验双方风险。

天然气管道可靠性增长预测方法研究

为减少天然气管道投产前的设计和制造缺陷,提高使用寿命、运行可靠性和安全性、减少后期维修费用,通过统计模型结合试验数据实现对天然气管道可靠性增长水平的预测,提出天然气管道可靠性增长预测方法;分析常用可靠性增长模型并结合天然气管道可维修、小子样的特点,将Duane模型与AMSAA模型应用于天然气管道,结合点估计、趋势检验、拟合优度检验、区间估计和标准差,得出天然气管道可靠性增长模型,预测可靠性增长并进行实例验证。研究结果表明:Duane模型与AMSAA模型作为天然气管道可靠性增长试验具有可行性;其中AMSAA模型更具优势,得出天然气管道的瞬时无故障工作时间(MTBF)估计值可达到试验目标值,并预测MTBF达到2000 h时所需要的试验时间为317954611.3 h,未来第51次故障预测区间为[848.4609,939.6226],误差为1.25%,方法具有良好的适用性,可有效预测天然气管道可靠性增长。研究结果可为天然气管道设计改进提供指导。

利用性能参数回归分析的航空发动机MTBF预计

航空发动机可靠性指标平均故障间隔时间(MTBF)的预计方法有多种,在发动机立项阶段数据缺乏的情况下建议优先选用统计回归法进行发动机可靠性指标MTBF的预测。为了在发动机预先研究阶段能够预计发动机的可靠性水平,利用系数修正的方法对国外的预计回归公式进行修正,可以得到1个新的回归预计公式,但该公式存在飞机参数不明确时无法进行应用的缺点,因此,基于仅利用发动机性能参数进行多元线性统计回归分析得到了新的预计公式,结果表明:新的预计发动机MTBF的回归公式可以在配装飞机不明确的情况下,仅利用发动机本身的性能参数即可大概估算出发动机的MTBF水平,预计效率高,可以为发动机立项论证时可靠性指标MTBF提供参考依据。综合来看,该方法可以实现立项阶段根据飞机参数、发动机性能参数进行发动机可靠性指标MTBF的快速预计,有一定的参考价值。

转动对数周期天线整体可靠性量化评估

为量化评估转动对数周期天线等机电类设备的整体可靠性,本文研究了电气元器件的可靠性预计和结构构件的可靠度计算,基于应力、强度干涉理论提出了一种通过总失效率来评估机电设备整体可靠性的方法。通过研究电子器件和结构构件的可靠性和失效概率,通过汇总计算的机电设备总失效率,得出整机的MTBF(平均故障间隔时间),从而量化评估机电设备的整体可靠性。最后,本文以某转动对数周期天线产品为例,分析了设备总失效率和整机MTBF的计算过程,通过本方法可在方案、设计阶段量化评估机电产品的整体可靠性,以指导可靠性设计,提高产品的最终使用可靠性。

MTBF保证试验中使用方风险β的分析

采用Bayes方法，进行MTBF保证试验中的使用方风险β的分析，并给出算例，证明分析的有效性。