可靠性动态实时评估对工程工业现场数据的深层研究
导读：我国着科学技术的发展，此类数据的获取口益困难，如何挖掘与充分利用一切有价值的可靠性数据代替寿命试验是可靠性工程中待解决的重要课题。由本站硕士论文中心整理。
第1章绪论
1.1课题研究的背景和意义
可靠性是标示产品技术水平和内在质量的重要指标，也是国际贸易竞争的焦点，一些发达国家在国际市场中提高竞争力无不受惠十可靠性工程。为了保证和提高产品或系统的可靠性，作为生产企业必需在“设计一研制一生产一检验一管理一售后服务”的全过程中实时地对产品可靠性做出动态的科学评估。为此，产品可靠性评估与预测(Reliability Assessment and Prediction)已成为可靠性工程的重要研究方向之一，它的意义主要表现在:
1.科学的评价产品或系统是否达到了可靠性要求，并验证其他可靠性工作的合理性，如可靠性分配、兀余设计、兀器件选择、原材料加工、工艺等的合理性。
2.科学Ifn先进的可靠性评估方法，为充分利用各种试验信息奠定了理论基础。这对减少试验经费、合理安排试验计划、缩短产品升级换代周期，具有重要的指导作用。
3.通过可靠性评估，可发现产品或系统的薄弱环节，为改进设计和制造工艺指明方向，有益十进一步提高其可靠性。
4.通过可靠性评估，了解有关兀器件、原材料、整机乃至系统的可靠性水平，这为制定新产品的可靠性计划提供了依据。
5.通过可靠性预测，了解产品或系统的预期剩余寿命，进为防范故障或失效、故障诊断等提供参考。
由此可见，可靠性评估与预测是研究和分析产品可靠性的关键。
传统的可靠性评估与预测方法主要是依赖随机抽样进行寿命试验来获取数据，通常是在实验室内模拟现场使用环境，观测故障发生时间Ifn获取的可靠性数据。但是，随着科学技术的发展，产品已趋向多功能、复杂化和集成化，Ifn产品的更新换代周期却在缩短，对整机或系统Ifn言，进行可靠性寿命试验必然面临着“时间、抽样数、经费”的困惑，传统的依赖寿命试验进行产品可靠性评价的做法已经受到质疑。由十实验室数据的获取变得越来越困难甚至不可能，所导致的“数据医乏”已成为可靠性统计与评定的瓶颈。尽管近年来，小子样统计推断引起了人们的关注与推崇，但仅能减少了抽样数，仍难以从根本上解决上述困惑。
目前国内大多数企业已认识到可靠性研究的重要性，但却因实验条件不足，专门可靠性人才缺乏、特别是可靠性统计分析手段不到位处十被动地位。主要表现在大量的现场故障数据信息被闲置，已经反馈和收集到的故障数据信息被束之高阁，把握和提高产品可靠性未能上升到理论高度，普遍面临着无可适从的境地。尽管近年来国外的可靠性软件大量涌入国内，但受国情制约技术支撑不到位不尽人意。我国的一些研究机构和高校也在致力十开发可靠性软件，水平尚有差距目_多限十行业应用，通用性较差。目_目前国内外的可靠性统计解析软件也都只局限十实验室数据的统计分析。
因此，如何挖掘、收集、利用一切有价值的现场数据信息替代寿命试验是可靠性工程at待解决的重要课题。可靠性工程需要引入数据挖掘、信息融合、计算机仿真、故障解析、故障监测与诊断、控制论等方面的先进理念和知识，开展有益十解决工程问题的创新研究。本文从国情出发，面向企业需求，考虑到大量的现场数据信息没有被有效利用的现实状况，拟从产品出厂信息提取统计样本母体数据，从现场反馈和收集的故障信息中提取故障数据，立足搜寻、开发、整理、利用现场运行中有价值的可靠性数据信息，并建立数据库。在此基础上，研究基十现场数据的可靠性统计分析方法，立足实现动态实时评估，并引入小子样统计和可靠性预测理论;开发面向企业的实用的产品可靠性动态实时评估软件，从}fn解决工程界感到棘手的可靠性统计分析方面的一些难题。本项研究提出的利用现场数据信息实现可靠性动态实时评估的思想具有创新性，在国内尚未见先例;扩展到小子样统计及可靠性预测，具有更宽广的实用价值。它为企业提供了产品可靠性动态分析及预测的工具，可以使企业工程技术人员从繁杂的统计运算中解放出来。
1.2国内夕卜研究现状
国外可靠性统计理论的研究现状
近年来，国外在可靠性评估方面的研究主要集中十Bayes分析比4]、回归分析卜8]和非参数统计分析，对十区间数据的研究与应用较多[9-12]
从上世纪90年代以来，Bayes分析一直是国外学者研究的热点。文献[[1]研究了Bayes方法在区间数据分析中的应用。文献[2]讨论了参数多层先验分布
模型的应用。文献[[3]是一部较为经典的Bayes方法论著，它全面地论述了Bayes方法的原理及其在各种数据类型分析中的应用，目一实例丰富。文献[4]则在前人研究的基础上，系统Ifn全面的论述了Bayes方法的意义及与其他方法的对比、先验信息与分布、Bayes点估计与区间估计、Bayes假设检验、Bayes数值计算、经验Bayes方法等内容。这些文献的特点是针对Bayes方法本身具有透彻的研究，但不足在十它们仅限十一般的统计领域，在可靠性统计分析，特别是在可靠性先验信息的转化与融合方面还有较大的欠缺。
回归分析也是国外统计数据分析的一个热点。文献[5]运用Cox生存回归模型对某型汽车轮胎的寿命试验数据做了分析，并利用了一种线性回归模型对轮胎失效的发生和扩散建模，从中找出了影响轮胎可靠性的因素。文献[6]针对普通线性秩回归方法在处理截尾数据时存在的没有充分利用截尾数据信息的问题，提出了一种新的回归方法，全面地利用了寿命数据总体的信息，提高了分析精度。文献[7]则针对商业领域数据形态的特殊性，指出了普通的最小二乘回归方法不能适应其分析，提出并运用了一种新的回归分析方法。文献[8」指出了半导体微电子领域中的NBTI效应退化模型在有限样本情况下的局限性，进Ifn通过线性化的方法得到了改进的模型，取得了更好的效果。
区间数据因其在社会生产生活中频繁出现}fn引起了国外学者对该类数据处理分析的广泛关注，文献[9]是这方面值得关注的专著。该文献详细阐述了运用回归分析、Bayes分析等工具对多种类型区间数据的统计分析方法，是近年研究结果的总结。虽然文中鲜见可靠性方面的论述，但仍为可靠性领域中区间型寿命数据的处理方法提供了很多有益借鉴。文献[10]论述了区间数据分析的经典方法与Bayes方法，其中经典方法包括非参数统计分析、极大似然估计法等，Bayes方法则从参数与非参数两个角度进行了阐述。值得说明的是，回归分析在区间数据的统计分析中的使用是很活跃的[ 国外统计理论的另一个显著特点就是非常注重数值计算方法，特别是随机抽样算法的研究。文献[13]总结了马尔科夫链蒙特卡洛方法，该文全面的讨论了马尔科夫链长度的选择、链的数目选择、收敛诊断、辅助参数的引入、马尔科夫链的更新过程等内容，并使用详实的例子进行了说明。文献[14]从信号处理的角度阐述了Bootstrap方法的原理与应用，并通过多个应用实例对比了各种再抽样方式的优劣，具有良好的参考意义。
1.2.2国内可靠性统计理论的研究现状
国内可靠性领域学者积极跟踪国外研究，在可靠性统计理论方面不但吸收了很多有益思想与理论，也形成了不少自己的成果。
周源泉、茹诗松、曹晋华等在可靠性统计与评定方面做了大量奠定工作，出版了不少优秀著作[X15-17}。这些著作详细介绍了可靠性统计中使用的各种失效分布以及经典方法、Bayes方法、Fiducial方法等在不同失效分布下数据统计分析的应用;也从可修系统与不可修系统两个方面，详细介绍了各种系统可靠性模型，并引入了随机过程用十系统可靠性分析。
土华胜、黄伟、傅惠民等[}ls, 19}基十不完全数据顺序统计量提出了新的回归分析方法，给出了正态分布、极值分布、威布尔分布下不完全数据的统计分析结果，这些方法能够全面开发利用不同状态下不完全数据的横向信息，从}fn提高了参数的估计精度，具有较好的效果。柯蓉X20]则对删失(截尾)数据的回归分析方法做了综述，总结了近年来线性回归、非线性回归、半参数回归、非参数回归等领域内分析方法的成果。
Bayes方法运用方面，茹诗松、张尧庭、陈汉峰等针对Bayes统计推断做了系统论述，这些内容包括Bayes原理、先验分布的确定、Bayes推断、Bayes决策理论、经验Bayes方法等等，概论分布涉及二项、Possion、指数、正态、威布尔、Paret。分布等等[X21, 22}。刘正贤、周源泉详细讨论了服从威布尔分布的各种截尾数据在无信息先验分布条件下的Bayes估计[[23, 24]。值得一提的是，国防科技大学结合实际，将Bayes统计推断方法运用到武器装备可靠性研究中，在先验信息获取与转化、多源信息融合等难题上取得了丰富的成果。例如，文献[25」归纳分类了可靠性工程中的各种先验信息并讨论了它们的转化，初步形成了一定的先验信息理论;文献[[26卜[29]分别运用自助(Bootstrap)法和随机加权法、先验信息可信度、相关函数法等对先验信息进行融合。这些理论的出现一定程度上发展并拓展了Bayes方法，但也存在着适用范围较窄、计算复杂等不足之处。其他学者也有相关论述[[30-32]
还有不少学者专门关注了现场数据处理方法的研究，贺国芳论述了现场数据可靠性参数评估方法[[33];文昌俊、钟毓宁等论述了现场数据的特点和一般处理方法，对非参数统计方法做了比较分析，并通过具体实例说明了现场数据的收集与处理[[34, 35]，具有参考价值。但是二者的讨论皆有待深入，目_都没有讨论Bayes方法的运用。
可靠性预测是另一类统计推断问题。国外从20世纪60年代起已开始对寿命预测进行研究与应用[f3}1。但国内这个方向却未受到应有的重视。周源泉、郭建英[37-41味」用Bayes方法，从单样与双样预测的角度，针对指数分布、正态分布、威布尔分布等分布类型进行了可靠性预测，得到了各种分布下的寿命预测
结果，形成了较为完整的Bayes预测理论。但是，这些理论适用范围有限，一般仅适用十定时或定数截尾寿命数据下的预测。是否可以将可靠性预测延伸到其他数据类型，还是一个需要探讨的问题。刘婷、张铎等对产品可靠性预测问题做了综述，介绍了单样预测、双样预测的概念，说明了Bayes预测分布的构造，并阐述了条件均值法，从Ifn对Bayes预测分布法进行了一定的扩展.
2.3国内外可靠性分析软件的研发现状
国外可靠性分析软件的研发已有较长的历史，涌现了大量专门致力十可靠性软件开发的著名公司，如美国ReliaSoft, Relex, Item、以色列ALD , B QR公司等。这些公司开发的软件几乎涵盖了可靠性工程中的每一项基本内容，如数据分析、可靠性预计、FMECA ,潜在通路分析、热分析、维修性分析、安全性分析、可靠性测试等等。一些软件功能强大、高度集成化，灵活易用。例如，Relex公司开发的分析软件 Relex Studio 2007集可靠性预计、失效模式、影响和后果分析((FMEA, FMECA)、维修性分析、可靠性框图RBD、全寿命周期费用(LCC)分析、故障树分析(FTA)、热分析(Thermal Analysis)、威布尔数据分析等功能十一体，如图1-1所示。
Relex公司的软件产品已经在中国、美国、加拿大、澳大利亚、英国、德国、法国等30多个国家的电子、机械、航空、航天、汽车等领域得到广泛应用，在全世界已经拥有包括Bay Networks , Motorola , Inc , ITT , AerospaceCorporation, NEC, Ford Motor Company, Texas Instruments等生产厂家在内的几千个用户.
参考文献
[l]KHANGELANI Z二A bayesian analysis of correlated interval一censoreddata[J]. Communications in Statistics一Theory and Methods, 2007,36:725-
730.
[2]GELMAN A二Prior distributions for variance parameters in hierarchical models[J].Bayesian Analysis, 2006,1:515一533.
[3]GELMAN A., CARLIN J.B.，STERN H.S. et al. Bayesian data analysis[M].London: Chapman and Hall, 1995.
[4]CHRISTIAN R.. The bayesian choice: from decision-theoretic foundations to computational implementation[M].Second edition. New York: Springer,2007.
[5]KRIVTSOV VV, TANANKO D.E., Davis T.P.. Regression approach for tire reliability analysis[J]. Reliability Engineering and System Safety,2002,78(3):267-273.
[6]WENDAI W.. Refined rank regression method with Censors[J]. Quality andReliability Engineering International, 2004,20(7):667-678.
[7」周源泉，翁朝曦.可靠性评定「M].北京:科学出版社，1990.
[8]茹诗松，土玲玲.可靠性统计「M].上海:华东师范大学出版社，1984.
[9]曹晋华，程侃.可靠性数学引论[M].修订版.北京:高等教育出版社， 2006.
[10」土华胜，傅惠民.不完全数据回归分析方法[[J].航空动力学报， 200s,20(3):3s1一3s4.
[11]黄伟，傅惠民.截尾数据线性回归分析方法[[J].航空动力学报，2003,18(4):46s-469.
[12]柯蓉.国内删失数据统计研究状况综述「月.统计与信息论坛， 2008,23 (10):77一79.
[13」张尧庭，陈汉峰.贝叶斯统计推断「M].北京:科学出版社，1991.
[14]茹诗松.贝叶斯统计「M].北京:中国统计出版社，1999.
[15」刘正贤，周源泉.Weibull分布可靠性评估的Bayes方法(}I)[J].质量与可 靠性，200s,s:18-2s.
[16」刘正贤，周源泉.Weibull分布可靠性评估的Bayes方法(II) [月.质量与 可靠性，2006,1:14-3 s .
[17」马漂梅，武小悦，刘琦.可靠性试验评定中专家信息的描述及转化方法[J].电子产品可靠性与环境试验，2007,2s(s):41-47.
[18」张金槐.多种验前信息源情况下的融合验后分布[[J].飞行器测控技术， 1998,17(3):28-42.
[19」张金槐.多源信息的Bayes融合精度鉴定方法[[J].国防科技大学学报，2001,23(3):93一97.
摘要 6-7
Abstract 7-8
第1章 绪 论 12-19
1.1 课题研究的背景和意义 12-13
1.2 国内外研究现状 13-17
1.2.1 国外可靠性统计理论的研究现状 13-14
1.2.2 国内可靠性统计理论的研究现状 14-16
1.2.3 国内外............................................. 16-17
1.3 本文主要研究内容 17-19
第2章 可靠性评估与预测理论 19-47
2.1 现场数据 19-22
2.1.1 现场数据的获取 19-20
2.1.2 现场数据的类型划分 20-21
2.1.3 数据统计分析步骤 21-22
2.2 失效分布 22-24
2.2.1 常用失效分布 22-23
2.2.2 可靠性特征量 23-24
2.3 大样本统计评定 24-32
2.3.1 最小二乘法 24-29
2.3.2 极大似然估计法 29-30
2.3.3 Fisher 信息矩阵法 30-31
2.3.4 似然率法 31-32
2.4 小子样统计评定 32-42
2.4.1 Bayes 方法 32-38
2.4.2 先验信息及其转化 38-41
2.4.3 多源先验信息融合 41-42
........................................................................................
第3章 可靠性动态评..................................... 47-62
3.1 方案设计 47-50
3.1.1 需求分析 47-48
3.1.2 开发平台 48
3.1.3 架构设计 48-50
3.2 数据库设计 50-52
3.3 功能模块设计 52-61
3.3.1 寿命数据模型设计 52
3.3.2 失效分布模型设计 52-53
3.3.3 常规分析模块设计 53-56
..........................................................................................
3.3.8 打印功能设计 59-61
3.4 本章小结 61-62
.......................................................................
结论 81-82
参考文献 82-86
攻读学位期间发表的学术论文 86-87
致谢 87
您可能有工程硕士学位论文方面的购买需求，请到工程论文硕士论文频道选取：