船用电子设备现场可靠性维修性数据分析的需求与方法

船用电子设备现场可靠性维修性数据分析的 需求与方法 崔国友 , 李孟良 (91774部队 装备部 , 上海 　200083) 　　摘要 : 从分析船用电子设备现场可靠性数据收集和分析处理工作的概念、方法和目的入手 , 明确了现场数据收集的主要内容 , 从定性和定量的角度 , 阐述了现场数据分析处理和利用的主要 方法和步骤 , 并对部分维修决策参数的计算方法进行了探讨。 关键词 : 可靠性 ; 维修性 ; 现场数据 ; 电子设备 中图分类号 : TB114. 3　文献标识码 : A　文章编号 : 1001 - 8328 (2008) 06 - 0046 - 04 　　Abstract: Starting with the definition, methods and purpose of the field reliability data accumulation and a2 nalysis for marine electronic equipment, this paper defined the main condent of field data accumulation, diss2 cussed the data p rocessing and using p rocedure from quality and quantity. Meanwhile it gives introduction to the computation of some crucial maintenance parameters. Key words: reliability; maintainability; field data; electronic equipment 作者简介 : 崔国友 (19622) , 男 , 河南汝南人 , 高级师 , 硕士 , 主要从事舰艇装备管理及技术保障工作。 　　当前 , 电子技术渗透到广泛的领域中 , 电子设 备的、功能和结构日益复杂多样 , 其电子设备 能否稳定地、可靠地完成给定的功能 , 成为人们异 常关切的极其重要的一个问题。对于船舶而言 , 电 子设备所处的使用环境相当复杂 , 温湿度、盐度、 振动、电磁兼容等影响因素明显 , 实际的可靠性维 修性数据与出厂参数差别较大 , 极易影响维修保障 的合理性 , 导致不足维修、不当维修和过剩维修。 因此 , 十分有必要对其现场可靠性和维修性数据进 行收集和分析研究。 1　可靠性数据的收集 1. 1　概念及方法 可靠性数据 (广义的可靠性数据包括维修性 数据 ) 是指在各项可靠性工作及活动中所产生的 描述设备可靠性水平及状况的各种信息和数据等 , 主要包括收集对象、环境影响、使用条件、失效状 况和维修工作等信息。它具备试验数据的随机性、 统计性和代表性等特征 , 还具有时间性、有价性、 时效性和可追溯性等特点 [ 1 ]。船用电子设备现场 可靠性信息收集与分析工作的目的体现在 : 有效收 集分析设备的各种数据 , 验证可靠性指标 , 为设备 设计改进提供必要信息 ; 发现缺陷 , 弥补薄弱环 节 , 减少故障发生的机会 , 改进设备维修性 ; 确定 预防性维修周期和备件储量 , 为维修工作的组织和 管理提供决策依据 ; 为其他相关设计、研制、生产 等部门提供技术参考。 为保证数据的真实、连续、完整 , 主要使用直 接收集、调查表、定期反馈和实验等方法进行可靠 性数据收集。由于实验室数据收集成本高、破坏性 大、实验时间长 , 对于很多新型、昂贵的复杂电子 设备而言 , 单独进行可靠性试验将严重影响其技术 状态和使用效能 , 因此 , 从综合性、真实性和经济 性的需求出发 , 应优先考虑现场数据的充分利用。 1. 2　主要内容 为得到切实可用的可靠性维修性信息 , 同时减 ·64· 第 21卷 　第 6期 2008年 12月 中 国 修 船 CH INA SH IPREPA IR Vol. 21 No. 6 Dec. 2008 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 少工作人员记录整理的工作量 , 应建立统一的信息 收集 , 定期统计整理。收集的主要内容可分为 故障信息 (包含一部分使用信息 ) 和维修信息两 类。故障信息主要包括 : 设备名称和型号 , 工作现 场环境参数 , 故障前累计工作时间和累计次数 , 发 生故障的时间 , 故障元部件位号及规格型号 , 故障 时机 , 故障模式、现象及原因分析 , 故障影响 , 故 障后果等等。故障信息需要综合使用信息。维修信 息主要包括 : 修理级别、修理方式、开始及结束修 理的时间、修理持续时间、修理工时、修理人员等 级级数、修理结果、延迟原因、修理过程描述以及 所用备件名称、型号、数量、来源等等。 2　现场数据的分析处理方法 设备通常由各个分系统及元器件、零部件、软 件以及使用维修设备的人员等组成。因分析时间所 限 , 现场统计样本不会太多 , 因此 , 合理选择系统 边界十分重要 , 明确边界后 , 根据各组成部分与系 统的关系 , 建立可靠性模型 (包括框图和数学模 型 ) , 进而分析系统可靠性。一般首先根据设备故 障的物理模型或经验 , 对照常见的分布函数特性 , 在未获取故障数据之前做出初步认识 ; 然后大量收 集故障数据 , 采取图形分析法检验 , 估计参数 , 提 出具体的故障分布假设 ; 最后利用统计检验法由子 样数据在一定置信水平下验证 , 做出最后判断。分 析处理的主要方法介绍如下。 2. 1　图形分析法 图形分析法直观易懂、使用方便 , 对初步的分 析 , 尤其是工程上的定性分析较为适用 , 主要有排 列图、因果图、直方图和概率图等。前两者用于寻 找故障的主要原因 , 直方图用于整理故障数据、初 步估计样本总体分布 , 而最常用的是概率图分析 法 [ 1 - 2 ]。 概率图分析法就是使用各种概率坐标图纸进行 分析 , 简单、方便、直观 , 缺点是精度较低。概率 坐标图纸是一种特殊设计的坐标纸 , 不同概率分布 在相应的概率坐标图纸上作图是一条直线 , 常用的 有指数分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分 布等概率纸。其横坐标表示观测到的数值 , 纵坐标 表示累积分布函数值 , 即累积失效概率。这是在故 障 (失效 ) 数据分析中常用的方法 , 步骤如下 : ①把子样数据从小到大排列 ; ②采取中位或均秩 法 , 得到经验分布函数 ; ③在估计的概率纸上作 图 ; ④观察是否在一条直线上 , 如是 , 则肯定假 设 , 根据有关公式计算各类参数和方差 , 反之 , 则 怀疑假设 , 更换概率纸。 2. 2　统计处理方法 数据处理的合理性和统计分析的置信度是可靠 性数据的关键。现场收集的数据一般具有随机性 , 规律性较差 , 为了反映其规律性 , 通常用具有代表 性的统计特征量来表示 , 集中性用算术平均值、几 何平均值、中位数等 , 分散性用极差、方差等。但 这些统计特征量并不能完全反映样本数据的整体面 貌 , 所以需要对整批数据进行统计分布分析 , 包括 上述的图形分析法以及分布类型的假设分析、分布 参数的点估计、区间估计等等。 统计处理分参数和非参数两种方法 , 非参数方 法常用于不了解分布类型的情况下进行的估计 , 而 由图形分析法得到设备 (元器件 ) 故障分布类型 后 , 用数理统计的方法确定各分布参数称为参数统 计方法。参数方法精度较高 , 但由于分布类型出于 假设 , 缺乏稳健性 , 而非参数方法限制较弱 , 但效 率较低。基于船舶电子设备使用和管理工作的现 状 , 建议选用非参数方法对各类参数指标进行估 计 , 得到可靠寿命的区间估计和单侧置信下限 , 但 同时要在样本足够多的情况下 , 由图形分析法初步 确定设备故障分布类型 , 对典型设备和重点设备 , 按照成败型、指数型等分类进行置信限计算 , 以进 行比较 , 并为同型或相似设备的下一步研究提供参 考 [ 3 - 5 ]。 此外 , 在电子设备使用过程中 , 需要对设备的 各种故障模式进行调查和统计 , 以确定其出现次 数 , 求出每种故障模式占故障总数的百分比 , 进而 得到故障率的临界值 , 作为评价设备可靠性和维修 性设计的依据之一 , 对于使用与维修管理而言 , 可 以根据各种模式的发生时间来确定初期故障期和故 障变化规律 , 从而采取相应的预防 , 减少故 障 , 防止严重后果出现。 2. 3　FM ECA与 FTA 故障模式、影响与危害性分析 ( FMECA ) 及 故障树分析 ( FTA ) 是系统化的可靠性分析方法 , 近年来应用领域逐步扩大。 FMECA属归纳法 , 是从零件故障到系统故障 , 即在分析系统每个零件的所有故障模式基础上 , 再 ·74· 2008年第 6期 崔国友 , 等 : 船用电子设备现场可靠性维修性数据分析的需求与方法 第 21卷 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 分析部件的各种故障模式 , 由部件故障最后分析系 统故障。在设备使用阶段 , 通过对元器件的故障调 查统计及其对系统故障所造成的影响进行分析 , 对 元器件故障发生频率、故障严酷度及监测难易程度 进行分析 , 从而确定故障模式的重要程度和危害程 度 , 以有针对性地采取维修策略和预防措施。FTA 则是演绎法 , 即从系统发生故障出发 , 层层深入地 分析子系统、部件及零件的故障 , 对故障进行定性 分析和定量评价 , 对故障分析时能考虑人和环境因 素 , 对于维修管理人员来说 , 是一种形象的维修管 理指南。在设备使用阶段 , 应以系统发生的故障作 为顶事件进行分析 , 找出子系统、部件及元器件的 全部故障模式 , 建立故障树 , 进行定性定量分 析 [ 1, 4 ]。 两种方法可结合进行 , 且均应在设备设计阶段 即开展 , 但有必要根据现场使用数据进行补充分 析 , 以对维修保障和故障分析有所帮助。 3　主要决策参数 实践证明 , 很多电子元器件的寿命服从指数分 布 , 从理论上讲 , 一台设备由很多部分组成 , 不论 这些组成部分的寿命是什么分布 , 只要设备的任一 部分出了故障 , 即予修复投入使用 , 则较长时间 后 , 设备的寿命基本上服从指数分布 [ 6 ]。因此 , 在对船舶电子设备进行可靠性分析时 , 可以初步假 设其属于指数分布。维修时间也可用某种统计分布 来描述 , 一般取维修试验数据进行分布检验。由于 指数分布计算易于数学处理 , 适用于经短时间调整 或换件即可修复的设备 , 常用于维修时间统计。而 国家标准和军用标准在产品的维修性试验与评定中 常使用对数正态分布处理 , 适用各种较复杂设备。 由于可靠度、故障率、平均故障间隔时间 (平均 故障前工作时间 )、维修度、修复率、平均修复时 间、平均预防性维修时间、平均维修时间等基本参 数容易由非参数方法统计得到 [ 3, 5, 6, 7 ] , 在此仅探讨 主要任务参数。 3. 1　系统可用度 可靠性是要求设备不发生或少发生故障 , 维修 性是要求设备发生故障后能够迅速地恢复 , 而将二 者结合起来的指标就是可用度。在每一更换周期 T 内 , 平均不能工作时间为 : 　　　Td = R ( T) M p t + [ 1 - R ( T) ] M ct。 (1) 式中 M p t表示平均预防性维修时间 , M ct为平均修复 时间 , R ( T) 是 T时刻系统可靠度 , 即 T时间内 系统不发生故障的概率。 在一个维修周期内 , 平均能工作时间 : Tu = ∫ T 0 R ( t) d t。 (2) 系统稳态可用度为 : A = Tu Tu + Td = ∫ T 0 R ( t) d t ∫ T 0 R ( t) d t + R ( T)M p t + [ 1 - R ( T) ]M ct 。 (3) 3. 2　预防性维修间隔周期 预防性维修对于提高复杂电子设备的使用效能 至关重要 , 包括定期对系统的检查、零部件的修理 和更换 , 以减少系统在使用过程中出现故障的可能 性 , 降低由于系统失效造成的损失。但另一方面 , 维修过于频繁则会增加维修费用 , 因此在制订预防 维修计划时 , 需要选择最优的维修周期 , 以获取系 统最佳的使用效能。为了确定最佳的预防性维修间 隔周期 T, 通常以最大可用度 A或最小费用 C为目 标进行优化。在此以最大可用度为目标 , 确定最佳 的预防性维修周期。 式 (3) 对 T求导 , 并令其为零 , 可得到最佳 预防性维修周期 T满足 : M ct M ct - M p t =λ ( T) ∫ T 0 R ( t) d t + R ( T)。 (4) 通常由于预防性维修在工具、备件及人力等方 面的准备较为充分 , 所需时间比故障后维修所需时 间短 , 即 M ct >M pt。可以采用数字仿真或实测统计 数据作图方法进行计算。确定了 T后 , 可求出对 应的最大可用度 A ( T ) 及 T 时刻的可靠度 R ( T)。 3. 3　一定时间内的维修次数 在进行维修性分配、预计以及与维修保障相关 的各项分析计算时 , 计算设备在单位时间内的维修 次数是十分必要的 (如 : 一年 )。在考虑预防性维 修时 , 由于预防性维修 “截断 ”了故障发生的过 程 , 属于 “提前 ”维修 , 因而会增加维修的次数 , 修复性维修和预防性维修的共同作用及故障发生的 随机性使得期望的工作时间、故障概率等产生了变 ·84· 2008年第 6期 中 国 修 船 第 21卷 © 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 化。可以得到 , 期望的维修周期即维修间隔时间为 Te = Tu + Td = ∫ T 0 R ( t) d t + R ( T) M p t + [ 1 - R ( T) ] M ct。 (5) 在单位总时间 TT内的维修次数为 : n = TT Tu + Td = TT ∫ T 0 R ( t) d t + R ( T)M p t + [ 1 - R ( T) ]M ct 。 (6) 由 (4) 式采用仿真或统计方法确定了最佳的 预防性维修周期 T后 , 代入 (6) 式 , 得到维修次 数 n , 进而可以对备品备件的储备及维修人力的准 备进行统筹安排。 在统计分布的基础上 , 上述方法可以计算出在 考虑预防性维修条件下 , 设备达到最大可用度时的 维修次数 , 较为方便、精确。 3. 4　器材补充数量 由以上推导得到维修次数后 , 根据在一定时间 的维修次数 n及每次维修平均消耗备件数 (器材 种类、数量、人力 ) N sp , 就可以计算出设备在这 段时间内要求的备件器材数量 N st , 进而根据库存 量 N st得到应补充的器材数量 N su , 其表达式为 : N su =N st - N sp ·n。 (7) 3. 5　任务可靠度 在一定的条件和准则下 , 设备的某一组件或部 件的任务可靠度可以被定义为该组件或部件的可靠 度与可用度的乘积 , 设备系统任务可靠度就是所有 组件或部件任务可靠度之积 , 即 : SR ( t, T) = σk i = 1 A i ( t, T) ·R i ( t, T)。 (8) 上式表示由 k个部件 (组件 ) 组成的设备在 预防性维修间隔期为 T, 持续工作时间为 t的条件 下的任务可靠度。 3. 6　部件重要度 部件重要度是衡量部件在整个设备中重要程度 中的概念 , 分为基本部件重要度 Ii ( t) 和基本部 件模式重要度 IN i ( t) , 定义如下 : Ii ( t) = np i ( t) / nu i ( t) ; (9) IN i ( t) = np i ( t) / nw ( t)。 (10) 式中 , np i ( t) 指用时间 t之内 i部件故障引 起系统停机的故障次数 , nu i ( t) 指 i部件故障总 数 , nw ( t) 指设备故障数 , 各类数据容易由试验 或现场数据得到。可以看出 , 基本部件重要度表示 部件在可靠性与维修性方面对整个设备的影响力和 重要程度 , 其值越大 , 该部件越重要 ; 基本部件模 式重要度用来判断系统可靠性的薄弱环节 , 其值越 大 , 该部件越容易引起系统故障。 4　结束语 可靠性维修性数据贯穿于船用电子设备的设 计、生产、试验和使用维护等全寿命的各个阶段 , 是改进质量和可靠性 , 改善各个环节工作质量的原 始资料 , 是判断设备技战术性能变化因素、进行维 修和器材储备决策的基本依据。由于使用环境和工 作状态的真实性 , 现场可靠性维修性数据可以起到 实验室数据所不可替代的作用 , 必须坚持长期跟 踪、全面收集 , 并使用合理的数学分析方法进行汇 总、统计和推理 , 结合对故障模式的定性分析 , 确 保得到更为有效的参数指标。 参考文献 [ 1 ] 卢明银 , 徐人平. 系统可靠性 [M ]. 北京 : 机械工业 出版社 , 2008. 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