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基于故障數(shù)據(jù)的硬式內(nèi)窺鏡可靠性研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-14 17:53
  目的:建立硬式內(nèi)窺鏡的評(píng)價(jià)體系,研究探索硬式內(nèi)窺鏡的可靠性指標(biāo)。方法:采用內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間觀測(cè)樣本,建立故障間隔時(shí)間分布模型,在擬合內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間的累計(jì)分布函數(shù)和概率密度分布函數(shù)基礎(chǔ)上,采用最大似然估計(jì)方法對(duì)推斷的常見分布模型進(jìn)行估算,使用Anderson-Darling(A-D)檢驗(yàn)對(duì)各模型進(jìn)行優(yōu)選。結(jié)果:確立硬式內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間服從威布爾分布,根據(jù)模型計(jì)算得到該硬式內(nèi)窺鏡的可靠度R(t)、平均故障間隔時(shí)間(MTBF)等參數(shù)指標(biāo),得到其故障分布規(guī)律。結(jié)論:根據(jù)建立的硬式內(nèi)窺鏡評(píng)價(jià)體系,能夠得到硬式內(nèi)窺鏡可靠性各項(xiàng)指標(biāo),可為醫(yī)院及廠商制定預(yù)防性維護(hù)策略提供參考。 

【文章來(lái)源】:中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備. 2020,17(09)

【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)

【部分圖文】:

基于故障數(shù)據(jù)的硬式內(nèi)窺鏡可靠性研究


內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間概率密度分布函數(shù)擬合曲線

曲線,故障間隔時(shí)間,擬合優(yōu)度檢驗(yàn),內(nèi)窺鏡


28ZHONGGUOYIXUEZHUANGBEI學(xué)術(shù)論著將故障間隔時(shí)間的累計(jì)分布函數(shù)定義為F(t)=P{T<t},T為觀測(cè)值總體,t為某故障間隔時(shí)間。由Glivenko定理[9]可以對(duì)Fn(t)進(jìn)行擬合,見圖2。圖2內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間累計(jì)分布函數(shù)擬合曲線2.2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)威布爾分布A-D統(tǒng)計(jì)量明顯優(yōu)于其他分布模型,結(jié)合圖1、圖2故障間隔時(shí)間概率密度函數(shù)及累計(jì)頻率擬合結(jié)果,故障間隔時(shí)間可能服從威布爾分布,擬合優(yōu)度結(jié)果見表2。表2A-D檢驗(yàn)下內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間不同分布擬合優(yōu)度結(jié)果分布模型A-D檢驗(yàn)威布爾0.440對(duì)數(shù)正態(tài)0.643指數(shù)1.425對(duì)數(shù)Logistic0.524最小極值1.097正態(tài)0.528Logistic0.685注:表中A-D為一種檢驗(yàn)所收集的數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布、指數(shù)分布、韋伯分布某個(gè)分布中的一種方法,通過計(jì)算A-D統(tǒng)計(jì)量,這個(gè)統(tǒng)計(jì)量越小,數(shù)據(jù)的分布就越接近目標(biāo)分布,越大則數(shù)據(jù)服從目標(biāo)分布的可能性就越;Logistic為一種線性回歸模型在A-D檢驗(yàn)下使用最大似然估計(jì)方法對(duì)常用的數(shù)種分布進(jìn)行擬合,其擬合結(jié)果見圖3和圖4。2.3硬式內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間分布模型的確定在使用A-D檢驗(yàn)進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)時(shí),其顯著性觀測(cè)水平一般使用P值進(jìn)行判斷,根據(jù)文獻(xiàn)[12]其計(jì)算為公式3:P=(3)1{1+exp[-0.1+1.24ln(AD*+4.48AD*)]}因此可以:①計(jì)算A-D檢驗(yàn)顯著性水平觀測(cè)值(P);②提出檢驗(yàn)假設(shè),H0為故障間隔時(shí)間分布模型服從威布爾分布,即P值大于顯著性水平(α);H1為故障間隔時(shí)間分布模型不服從威布爾分布,即P值小于等于顯著性水平(α)。在假設(shè)檢驗(yàn)中,顯著性水平(α)的一般取值為0.01、0.05和0.1,這里給定顯著性水平α=0.1與P值進(jìn)行判斷。由表2可知威布爾分布AD*=0.440,帶入公式(3)可

分布圖,故障間隔時(shí)間,威布爾分布,內(nèi)窺鏡


平α=0.1與P值進(jìn)行判斷。由表2可知威布爾分布AD*=0.440,帶入公式(3)可得P=0.2988。顯然,P>α,分布模型通過假設(shè)檢驗(yàn),即故障間隔時(shí)間分布服從威布爾分布。2.4可靠性評(píng)價(jià)硬式內(nèi)窺鏡的故障間隔時(shí)間服從威布爾分布,根據(jù)其可靠度R(t)計(jì)算為公式4[13]:R(t)={P(T>t)=1-∫0tf(t)dtt≥00t<0(4)T是一個(gè)隨機(jī)向量,代表產(chǎn)品壽命,當(dāng)0≤R(t)1表示產(chǎn)品開始工作時(shí)完全可靠,R(0)=1,表示產(chǎn)品最終會(huì)發(fā)生故障。R(t)=e-()1.36640t318214注:圖中a為威布爾分布;b為對(duì)數(shù)正態(tài)分布;c為指數(shù)分布;d為對(duì)數(shù)Logistic分布圖3A-D檢驗(yàn)下內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間不同威布爾等分布模型擬合結(jié)果abcd注:圖中a為最小極值分布;b為正態(tài)分布;c為L(zhǎng)ogistic分布圖4A-D檢驗(yàn)下內(nèi)窺鏡故障間隔時(shí)間不同最小極值等分布模型擬合結(jié)果abc中國(guó)醫(yī)學(xué)裝備2020年9月第17卷第9期基于故障數(shù)據(jù)的硬式內(nèi)窺鏡可靠性研究*-范開洲等

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[9]A-D檢驗(yàn)在取水戶水量在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性分析中的應(yīng)用[J]. 蔣吉發(fā),劉飛.  四川水利. 2016(02)
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碩士論文
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[2]設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估與維修優(yōu)化方法研究[D]. 武春燕.湖南大學(xué) 2011
[3]水曲柳和落葉松人工林細(xì)根壽命統(tǒng)計(jì)分布類型研究[D]. 全先奎.東北林業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào):3588946

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