發(fā)布時間：2021-12-18 02:03

　　目的利用壽命預測技術定期對測控裝備的狀態(tài)進行評估,挖掘裝備潛在使用價值,降低出現故障的風險,為裝備的更新維護提供參考依據。方法分析測控裝備的特點,針對性地選用基于數據驅動的壽命預測技術,并重點分析基于Weibull分布的測控裝備的壽命預測方法。結果通過數學公式推導,給出了采用最大似然估計法對二參數Weibull分布進行參數估計時的求解方法。結論對測控裝備的壽命預測和可靠性評估提供科學的參考依據。 

【文章來源】：裝備環(huán)境工程. 2020,17(07)

【文章頁數】：4 頁

【部分圖文】：

基于退化軌跡的壽命預測方法預測步驟

測控裝備主要分為六大類：遙測裝備、遙控裝備、無線電跟蹤測量裝備、光學跟蹤測量裝備和通信裝備等[8]。各部分共同擔負起測控保障任務，整個系統(tǒng)構成復雜。不同部件的故障機理不同導致壽命分布不同，而整套裝備的剩余壽命取決于系統(tǒng)內所有部件壽命的短板。在壽命管理過程中，一方面通過各傳感器獲取的測量參數反映裝備中各部件或板卡的工作狀態(tài)信息，通過這些散件的工作狀態(tài)信息推測各分系統(tǒng)或整機的工作狀態(tài)。文獻[1]給出了某型脈沖雷達設備結構連接及各狀態(tài)的對應關系，如圖2所示。從圖2中可以看出，整型裝備由多個分系統(tǒng)構成，各分系統(tǒng)又由多個部件構成，系統(tǒng)結構復雜，針對不同型號的測控裝備需要建立不同設備狀態(tài)及結構網絡，針對性較強。另一方面以各分系統(tǒng)或整機為單元，根據裝備使用的歷史數據，如工作時間、出現故障時間、故障原因等推測故障率在時間維度上出現的概率。采用“黑箱”方法，對各型裝備均具有一定的適應性，但該方法在數據量上有一定的要求。結合測控裝備種類繁多的特點，選擇測控裝備壽命預測算法時應考慮以下兩點：測控裝備構成復雜，涉及到的參數繁多，不同裝備建立的性能衰變模型不同，且模型不易精確建立；測控裝備在靶場使用過程中并不是頻繁地發(fā)生故障，部分分系統(tǒng)或整機故障歷史樣本數據不足。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于故障機理和偽失效壽命的電子產品剩余壽命預測[J]. 楊立峰,呂衛(wèi)民,肖陽.  海軍航空工程學院學報. 2017(02)
[2]基于貝葉斯模型的裝備剩余壽命預測研究[J]. 劉剛,黎放.  火力與指揮控制. 2016(05)
[3]基于AMSAA和MTBF-T模型評估電子設備使用壽命[J]. 邱勝順,張明,呂勤.  電氣自動化. 2014(05)
[4]靶場測控裝備狀態(tài)及故障預測方法[J]. 馬順南,王強.  電訊技術. 2014(09)
[5]基于支持向量回歸的現代氣象雷達壽命預測[J]. 方睿,李享梅,涂愛琴.  電訊技術. 2012(10)
[6]機械重大裝備壽命預測綜述[J]. 張小麗,陳雪峰,李兵,何正嘉.  機械工程學報. 2011(11)
[7]二參數威布爾分布情況下可靠性隨機截尾數據處理方法的仿真分析[J]. 王自濤,和玲.  電子產品可靠性與環(huán)境試驗. 1998(05)

碩士論文
[1]基于可靠性分析的剩余壽命評估方法研究[D]. 王艷榮.西安電子科技大學 2015



本文編號：3541410