可靠性评估及分析

可靠性评估及分析（共12篇）

可靠性评估及分析 篇1

摘要：该文立足于现代计算机软件应用的现状,阐释了软件可靠性的相关理论,并对软件可靠性的方法进行深入分析和探究,介绍了软件可靠性增长模型及建模流程。此外,针对计算机软件可靠性的应用情况,在认识模型预测准确性技术的基础上,设计并完成了一个基于失效数据的软件可靠性评价工具。最后,对设计出的软件可靠性分析工具进行改进和创新,以此来不断强化计算机软件新技术,从而推动我国现代计算机软件的进步和提高。

关键词：软件可靠性,失效数据,评估,分析工具

随着现代经济发展的节奏不断加快,对信息技术产业的发展要求也不断提高,现代计算机软件的应用过程中,传统的计算机软件已经不能够满足当前社会发展的需求,因此需要开发出更多、更好的计算机软件,以便不断改进和完善软件工程中出现的不足。对于衡量和判断软件质量的指标,最为重要的是软件的可靠性。通过从国内外的多项统计报告中分析可知,各类计算机系统出现故障的主要原因都是由于软件发生错误,而其中软件故障的概率占到了计算机系统整体的65%。因此,为了切实改善和提高软件的使用质量和可靠性,需要规范对软件质量的管理。另外,在对计算机软件进行评估的工作中,不可缺少软件测试的环节,其中最为关键的步骤和流程是对软件可靠性的测试。但是,在一般情况下,还需要考虑到计算机系统实际运行的情况,以便满足计算机用户的工作需求。

1 软件可靠性的理论概述

1.1 软件可靠性的概念

通常情况下,软件可靠性是指在规定的条件下、规定的时间范围内,计算机软件产品完成所设定的功能和工作的能力。其中,所谓的规定条件,即指在计算机系统中能够满足直接应用该软件产品或者是各个软件能够相互联系运行应用的系统状态和输入条件,也称之为软件运行时所需的外部条件。所谓的规定时间,即指计算机系统中的软件实际运行的时间长度。所谓的规定功能,即指该软件能够满足使用者所需要的特定服务,这是软件产品应当具有的功能。

1.2 软件可靠性的特征量

软件可靠性特征量,也称之为软件可靠性度量,主要是指对软件产品的可靠性程度进行定量的分析和评价,通常是从用户的角度出发来设定产品的可靠性参数,而其参数一般需要结合几个软件可靠性变量来作为参考。但是,对于不同的计算机软件,由于其实际的作用不同,所以对其设定的可靠性参数也会有所差别。

2 软件可靠性的模型

在软件可靠性的评估过程中,最为关键的是软件可靠性模型。然而,在一般的工程应用中,大致采用的是可靠性结构模型和可靠性预计模型两大类型。其中,可靠性结构模型主要是通过利用对软件可靠性的特征及其变化规律来反映出计算机系统中存在的数学方程;可靠性预计模型主要是通过可靠性特征来分析软件失效与错误的联系,并对其作出相应的预计和评估,以此来反映两者关系的数学方程。

3 基于失效数据的软件可靠性评估

进行软件可靠性分析和评估的基础和前提是收集到软件的失效数据,其在整个计算机软件可靠性评估过程中的作用是至关重要的。同时,判别软件可靠性模型的假设是否存在合理性,也需要通过软件失效数据来对此进行验证;对于软件可靠性模型的设定是否精准,以及其测算的数据结果是否精确等,都是通过对软件失效数据来进行检测的。此外,由于对软件可靠性的评估是建立在可靠性增长模型的基础上的,所以需要通过利用已经收集和分析好的软件失效数据来构建增长模型。同时,还要结合利用软件可靠性评估方法,并且依据一定的原则来对软件评估的模型进行质量分析。

通过对不同的失效数据集进行分析和探讨可以发现,现实描述中的失效数据曲线图通常不是按照某个特定的轨迹和原则来绘制的,而其曲线的波动却是比较明显的。但正是由于这一因素的存在,制约了软件可靠性模型的建立和选取。通常情况下,通过对软件的失效数据采用不完整数据的处理方法,即对其进行预处理,结合在实际过程中的假设模型,来判断失效数据的分布情况,并以此获取的数据集来逐层分解,以便降低软件可靠性参数在估算过程中的失误率,从而实现提高软件可靠性评估准确性的目的。

另一方面,通过采用趋势分析方法可以有效地测试出计算机系统的可靠性程度,而该测试的方法主要有图形测试和分析测试两种类型。

4 软件可靠性分析工具SRAT的设计及实现

在对软件可靠性进行分析时,都需要采用一种分析工具来处理、整合所收集到的失效数据,并根据实际的需求选取出合适的模型,来辅助完成对软件可靠性评估、分析的工作。为此,需要设计出一套对软件可靠性评估的工具。而对于该工具的具体设计情况如下:(1)首先,需要依据软件可靠性的基本概念来选择适合其运行的操作系统,以此来实现数据界面的联结。(2)其次,用户通过将之前所有的数据录入到电脑的数据库中,再利用数据库的导入功能来将其转移到计算机的系统中,以此来为以后的软件可靠性评估提供理论依据。(3)接着,计算机系统将导入的数据,按照系统程序中的相关算法来进行计算、整合、转换,并结合相应的数据模型来实现对软件可靠性的预测。(4)最后,经过一系列的步骤之后,将得到的预测结果以及对其的评估结果展示给相关的软件工作人员。

5 结语

随着现代社会信息化程度的不断深化,软件工程的项目变得越来越多,软件管理工作的难度也进一步加大。该文从软件可靠性的基本理论出发,构建出一个系统、完整,且全面的计算机软件可靠性的评估框架,并且在该理论框架下设计和开发出了一套对软件可靠性评估的工具。具体来说,首先,需要收集所有相关的数据资料,利用其中的失效数据来实现对计算机软件的基础管理功能,并且将经过预先处理和分析过的失效数据,结合可靠性模型的假设来估计出该模型的相关参数。其次,在对该模型的相关参数进行估算后,结合一定的计算方法和分析原则,并根据计算结果进一步确保模型参数值的可靠性和合理性。此外,由于在实际数据收集和整理的过程中,对于具体的失效数据的准确判断存在一定的困难,为此,其所采取的分析方法和计算公式可能存在偏差,最终影响了对软件可靠性的评估结果。综上所述,虽然该文设计和实现了软件可靠性评估工具,但是在实际的应用中仍然存在不足之处,还需要更多的学者来其进行改善和探索。

参考文献

[1]林睦炎.基于失效数据的软件可靠性模型的选择与预测研究及实现[D].昆明理工大学,2013.

[2]王强.构件软件可靠性分析理论与方法研究[D].合肥工业大学,2012.

可靠性评估及分析 篇2

运用模糊层次分析法进行桥梁可靠性评估

根据模糊层次分析法的原理,以某铁路钢筋混凝土梁桥为例,进行了整桥的可靠性综合评估.根据桥梁结构特点,建立评估指标体系,构建了模糊一致判断矩阵,确定隶属函数、权重值,最后得出的.评判结果与实测结果吻合.评判过程表明,该方法具有较高的科学性和客观性,方法计算简单、使用方便,具有推广价值.

作 者：杨文红 Yang Wenhong  作者单位：上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海,40 刊 名：国防交通工程与技术 英文刊名：TRAFFIC ENGINEERING AND TECHNOLOGY FOR NATIONAL DEFENCE 年，卷(期)： 8(1) 分类号：U446 关键词：可靠性   桥梁评估   模糊层次分析法  

可靠性评估及分析 篇3

关键词：低压配电系统；供电可靠性；统计评测；细化措施；现下供电设备

中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 06-0000-01

低电压配电系统大部分利用辐射式接线技术，内部单故障突发隐患较为严重，但因为其与用户接口实现直接相连，并且贯彻电能供应的尾部协调管理职务，如果任意放纵隐患扩张，就将直接造成供电流程的中断，影响人民多元生产和生活的布置实效。因此，只有在这部分实现可靠性要素追加，才能尽量满足用户切实需求要领，利用细致的评估计量技术将系统可靠地位明确验证，同时分析具体时段可靠性分布特征，这有助于薄弱环节的挖掘，为系统提供更加科学的应对决策。但低压配电系统供电可靠性地位验证、评估属于完善一流等级电网的必要支撑技术，仅仅凭借我国目前的电力控制手段是无法实现的，这就需要围绕细致工作经验进行逐层拆解。

一、低压配电系统用户供电可靠性评估研究

（一）涉及供电可靠性范围的界定

由于低压配电系统实际服务的用户种类和设备类型等与高中压系统形态存在区别特征，所以对于低压配电系统用户来说，可靠性的统计范围需要得到重新界定。低压供电台是整个系统结构中较为基本的独立组成单元，系统服务主要沿着医院、小区等公共区域进行用户数目统计。因为低压控制终端功能影响，在与低压用户相连过程中可能衍生用户自行管理的设备损坏状况，所以可靠性考察统计活动中需要将这部分人为因素剔除。另外，我国低压配电系统基本不会对供电用户实行限电措施，所以统计流程中也可以将限电影响因素排除。

（二）供电可靠性统计指标的体系设置

结合220V低压供电用户作为统计对象，参考发达国家配电可靠性指标模式，联系我国供电方式和管理现状，对低压系统可靠性指标体系进行设置。为全面反映系统可靠性水平变化情况，可以采取趋势性指标手段将过去连续记录的统计数值进行平均计算获取。例如：在参考指标的设置上，为了进一步分析低压系统停电对用户利益产生的直接影响效果，在建设必要指标体系环节中，有关参考指标结构基本利用停电用户作为统计对象，包括重复停电率和停电缺供电量等数据要梳理完全。其中，停电用户的重复停电率指标是配电系统用户可靠性评价标准中的重要内容，停电缺供电量指统计电网发生故障停电之后，不能及时获取用户电量信息的状况，严重时会造成电网实际电量提供与用户需求之间差异状况难以衡量。

二、低压配电系统用户供电可靠性预测分析

（一）现下供电设备结构研究

现下供电设备汲取智能设计优势，包括良好的容错性、高度非线性计算能力等，通过对生物神经网络进行简化、抽象模拟，进而形成必要的数学基础模型。这类算法将人工神经元模型、网络结构和操作措施结合，其中现下供电设备利用大量节点连接形成，其特定功能是对每个输入信号进行强度确认，包括信号组成效果和输出转移可行性等。

现下供电设备模型与生物大脑神经网络层状结构有所区别，同层之间的神经元不会相互干涉，但能满足相连要求。在此类互连结构中，按照功能划分包括输入层、隐含层和输出层等，输入层负责外界信息的接收和整理，并传输给中间隐含层神经元；隐含层是神经网络的内部信息处理结构，主要落实信息变换职能；输出层则是将信息最终处理结果向外界输出。

现下供电设备操作包括两种。在训练学习操作上，将外部输入信息作为神经网络的输出要求，令网络按照训练算法对处理单元之间的连接权值实现调节，直到输入端将必要信息灌输之后，神经网络会同时产生输出结果。这个阶段中，不同连接权值已经调节完备，涉及特定的操作学习训练活动结束；正常操作环节是面对训练完毕的神经网络实现预测的，将这部分网络结构进行信号匹配，就能达到相应结果的回忆模拟功效，有效杜绝系统谐振现象。

（二）现下供电设备可靠性预测模型搭建

实际应用活动中，现下供电设备使用的设计方式属于经验试探措施，即在保证基础问题充分解决的前提下，结合实践经验实现改进性试验流程的布施，最终筛选出较为合理的实现方案。现下使用频率较高的现下供电设备模型包括竞争型神经网络和自组织神经网络等，不同模型实际解决问题形式各异，但内部局限作用仍不可避免。例如：竞争型神经网络主要负责信息分类工作，但涉及样本特征的明显条件比较苛刻；自组织神经网络在这部分工作上会显得疏松一些，但必要的反馈机制极度缺乏，并且对网络容量产生严格要求。

三、结束语

我国低压配电系统用户供电可靠性管理工作主要受到信息采集条件的制约影响，必要的评估和预测模式是针对电力系统自动化水平不足问题制定的改善策略，在求解精度上有待提升。也就是说，我国在这部分调整工作仍有待完善，希望后期技术人员能够利用科学分析手段实现高绩效调整，尽量减少用户不必要的消极用电心理，维持电力事业长期可持续发展动力基础。

参考文献：

[1]陈铭乐.如何有效提高配电系统中用户供电的可靠性[J].广东科技，2008（03）.

[2]徐向磊.配电网用户供电可靠性计算与改进措施的研究[J].科技资讯，2009（32）.

液压软管总成可靠性试验及评估 篇4

液压软管总成[1]一般由内管、增强层、接头等组成,是用于传递液压动力的柔性管路元件,具有柔软性好、承压能力强、连接方便等优点,广泛应用于液压设备中。由于受到液压冲击、工作环境温度、油液压力、载荷弯曲与扭转等多场应力的综合影响,液压软管总成会出现泄漏、拔脱、断丝、 爆破等故障/失效模式,这不但会降低工作效率、 污染环境,甚至会引发事故,造成损失[2,3]。

可靠性试验是获取故障信息、消除早期故障[4],进行分析评价[5,6]、验证[7]并提高可靠性水平[8,9]的重要基础。我国液压技术与国外先进水平相比尚有不小差距,其中一个方面就体现在可靠性差、故障率高。一些学者尝试对液压系统、元件进行可靠性试验及评估,例如,文献[10]对数控机床液压系统的压力、噪声等参量进行了可靠性试验; 文献[11]基于钻机现场数据对其液压系统进行了可靠性和失效分析; 文献[12]采用压力、转速及温度等对液压泵进行了寿命试验并得到其可靠度及可靠寿命; 文献[13]结合现场统计数据研究了钻井泥浆泵活塞缸套摩擦副的寿命分布、可靠性测度及可靠寿命; 文献[14]研究了液压缸表面裂纹增长模型并得到了其失效概率及寿命预测; 文献[15]研究了温度、电压等参量对电磁阀寿命的影响; 文献[16]研究了伺服阀冲蚀磨损模型可靠性试验并对其进行了寿命预测; 文献 [17]对O形橡胶密封圈进行了性能退化轨迹模型可靠性试验并得到其在变环境温度下的可靠度推算方法。然而,有关液压软管总成可靠性试验及评估方法的研究却鲜有报道。液压软管总成可靠性试验包括脉冲试验和耐压爆破试验。目前, 仅检索到关于脉冲试验的文献6篇[18,19,20,21,22,23]: 文献 [18]研究了液压脉冲冲击对管路可靠性的影响; 文献[19]研究了用于航空液压系统管路与元件压力脉冲试验的梯形波和水锤波的控制方法; 文献[20]研究了液压脉冲试验台的阶跃输入和斜坡输入模型; 文献[21-22]分别设计了基于电液比例阀和电液伺服阀的液压辅件和管道连接件的脉冲试验台; 文献[23]考虑温度及压力等因素,设计了基于电液伺服阀的液压软管总成脉冲试验台。上述文献未充分考虑液压冲击、温度、压力及弯曲半径等因素,且不能进行耐压爆破试验。

本文基于电液伺服技术设计了温度可控,压力、弯曲半径、脉冲波形可调的12通道液压软管总成脉冲试验台,基于双气液泵复合增压技术设计了耐压爆破试验台; 基于试验数据进行失效分布拟合优度检验及分布鉴别; 最后,得到液压软管总成在脉冲、爆破试验条件下的平均寿命、可靠寿命及可靠度的点估计及置信下限。

1可靠性试验台设计及试验

液压软管总成可靠性试验主要有脉冲试验和耐压爆破试验。为了对液压软管总成进行可靠性试验,根据国家标准GB /T 7939-2008《液压软管总成试验方法》和国家军用标准GJB 2837-1997 《聚四氟乙烯软管组件规范》等要求,分别设计了脉冲和耐压爆破可靠性试验台。

1.1脉冲试验台设计及试验

1.1.1脉冲试验台设计

根据脉冲试验要求,设计了脉冲试验台液压系统,系统原理如图1所示。

1. 放油阀 2. 试验系统油箱 3. 空气过滤器 4. 液位计 5. 温度计 6. 过滤器 7. 加热器 8. 冷却器 9. 试验工装 10. 球阀 11. 集油箱 12. 气动球阀 13. 防爆阀 14. 液压软管总成 15. 滑动连接块 16. 压力传感器 17. 溢流阀 18. 补液泵 19. 补液电机 20. 单向阀 21. 气动换向阀 22. 电磁换向阀 23. 排空箱 24. 气动三联件 25. 气源 26. 增压缸 27. 位移传感器 28. 压力表 29. 伺服阀 30. 蓄能器 31. 高压过滤器 32. 电磁溢流阀 33. 冷油机 34. 主电机 35. 主泵 36. 磁性回油过滤器 37. 伺服增压系统油箱

脉冲试验台系统由液压软管总成试验系统和伺服增压系统两部分组成,采用两个系统可实现工作介质隔离及增压作用,试验系统工作介质可使用难燃液( 如乳化液、水乙二醇、高水基液压油等) 、矿物油型和合成烃型液压油( 如46号抗磨液压油、12号航空液压油、4106航空润滑油、X6D -300高温导热油等) ,伺服增压系统工作介质使用46号抗磨液压油。

液压软管总成试验系统包括试验工装、补液系统。试验工装可进行12通道独立并行试验 ( 可选1 ~ 12) ,以提高效率,每路液压软管总成损坏漏油后防爆阀、气动球阀切断该油路,保证试验不间断进行; 液压软管总成弯曲半径可调,即通过调节滑动连接块间的距离实现,如图2所示。补液系统通过气动控制可实现自动排空、油液混合循环、集油排油等功能,脉冲试验前排出管内空气,油液混合循环以使试验介质充满管内且温度均匀。同时,在试验箱上有开门报警器等防护设施。

伺服增压系统采用恒压变量泵 - 伺服阀 - 伺服增压缸形式,伺服增压缸( 缸径为110 mm、杆径为70 mm、行程为60 mm) 可将压力放大,增压比为2. 5∶ 1,内置位移传感器,如图3所示。液压软管总成试验系统和伺服增压系统均有加热、冷却、过滤系统。

1. 后端盖 2. 支撑环 3. 活塞杆 4. 轴用斯特封 5. 前密封活动端盖 6. 前端盖 7. V 形密封圈 8. 前缸筒 9. O 形圈 10. 位移传感器接口 11. 后缸筒 12. 孔用格莱圈

脉冲试验台能实现以下功能: 1试验台可选1 ~ 1. 25 Hz的水锤波、梯形波、方波、正弦波等标准波形及自定义波形,脉冲压力在0 ~ 42 MPa间可调。2试验箱内环境温度和试验介质温度均可在10 ~ 200 ℃间调节。试验箱内主要元件有加热器、压缩机、冷凝器、蒸发器、传感器、风机、温控仪表等,可进行高低温试验。

1.1.2脉冲试验

选择25根通径为10 mm、长度为805 mm、最大工作压力为28 MPa的聚四氟乙烯软管总成进行水锤波脉冲试验,水锤压力为28 MPa,水锤峰值压力为42 MPa,其他试验要求见表1。

获取的25根聚四氟乙烯软管总成的试验数据( 失效脉冲次数) 进行升序排序并记为Xi( i = 1,2,…,25 ) : 10 172、25 216、32 368、68 794、 77 249、86 526、92 328、93 657、104 771、122 399、 154 190、227 163、264 761、296 993、315 984、346 843、371 362、428 726、565 613、662 918、699 946、 753 721、855 964、896 698、983 687。

1.2耐压爆破试验台设计及试验

1.2.1耐压爆破试验台设计

根据耐压爆破试验要求,设计了耐压爆破试验台液压系统,系统原理如图4所示。

1. 放油阀 2. 油箱 3. 液位计 4. 温度计 5. 冷却器 6. 过滤器 7. 球阀 8. 单向阀 9. 低压气液泵 10. 溢流阀 11. 高压气液泵 12. 压力传感器 13. 气动换向阀 14. 电磁换向阀 15. 比例减压阀 16. 气动三联件 17. 气源 18. 气动换向阀 19. 试验工装 20. 液压软管总成 21. 集油箱 22. 加热器 23. 空气过滤器

耐压爆破试验台有气液转换系统、气源压力调节系统、气控排空系统。气液转换系统的关键元件是气液泵,以压缩空气 ( 压力小于或等于0. 7 MPa) 作为动力源且能够输出与驱动气压成正比的液压力,气液转换系统采用高低压双气液泵复合增压技术,利用低压气液泵( 最高输出压力为28 MPa,增压比为40∶ 1) 补偿高压气液泵 ( 最高输出压力为280 MPa,增压比为400∶ 1) 的低压盲区; 气源压力调节系统通过比例减压阀可实现气液泵驱动气压的无级调节; 气控排空系统通过气动控制可实现自动排空、油液混合循环、集油排油等功能。

耐压爆破试验台能实现以下功能: 1可进行耐压( 恒速升压 - 保压 - 卸压) 、爆破( 恒速升压 - 爆破) 两种试验。2试验压力可在0 ~ 250 MPa间调节,升压速率 可在0 ~ 10 MPa /s间调节。 3试验介质温度可在10 ~ 200 ℃ 间调节。

1.2.2耐压爆破试验

选择一批通径为10 mm、长度为805 mm、最大工作压力为28 MPa的聚四氟乙烯软管总成进行耐压爆破试验,试验要求见表2。

耐压试验。在设定的保压时间60 s内,5根聚四氟乙烯软管总成均未出现泄漏等故障现象, 耐压性达到了设计要求。

爆破试验。12根聚四氟乙烯软管总成的爆破压力分别为: 104、106、113、121、124、132、138、 143、145、159、166、178 MPa。

2可靠性评估方法

可靠性评估是根据产品的可靠性模型和试验数据,综合评价产品质量和性能的方法。由于液压软管总成的试验数据具有多种特性,可能有多种分布形式,故首先对试验数据进行失效分布拟合优度检验,判断其能通过的分布形式; 然后进一步作分布鉴别,并结合失效的物理过程分析,确定其分布形式; 最后,给出液压软管总成进行可靠性评估,得到其平均寿命、可靠寿命及可靠度的点估计和置信下限。液压软管总成可靠性评估流程如图5所示。

2.1失效分布的拟合优度检验

检验产品的寿命、强度等特性数据服从何种分布,是建立其统计数学模型的基础,在可靠性统计及工程中具有十分重要的作用。

失效分布的拟合优度检验方法有很多,本文采用可靠性工程中最常用的几种分布的拟合优度检验方法,例如指数分布、双参数指数分布、威布尔及极值分布、正态分布及对数正态分布,结合液压软管总成的试验数据进行拟合优度检验,以确定其服从何种分布形式。

2.1.1指数及双参数指数分布的拟合优度检验

( 1) 指数分布的拟合优度检验。取原假设H0: 试验数据来自指数分布,对定数截尾,该检验统计量为

式中,T*为试验终止时的总时间; Tk为到第k次失效的总试验时间。

当假设H0成立时,统计量 χ2服从自由度为2( r - 1) 的 χ2分布,即 χ2~ χ22( 1 - r)。故对给定的显著水平 α,若统计量的观测值 χ2满足 χ22d,1 - α /2< χ2< χ22d,α /2就接受H0; 反之则拒绝H0。

( 2) 双参数指数分布的拟合优度检验。取原假设H0: 试验数据来自双参数指数分布,其检验统计量为

当H0成立时,统计量 χ2*服从 χ22( r -2)分布,即χ2*~ χ22( r -2)。对给定的显著水平 α,若统计量的观测值 χ2*满足 χ22( r -2),α/2< χ2*< χ22( r -2),1 -α/2就接受H0; 反之则拒绝H0。

2.1.2威布尔及极值分布的拟合优度检验

( 1) M检验用于威布尔分布。取原假设H0: 试验数据来自双参数威布尔分布,其检验统计量为

其中,r1是r/2的最大整数部分。E( Zi) 是标准极值分布Z的样本量为n的第i个次序统计量,当n ≥10时,用Blom式估算:

当H0成立时,可以证明统计量若统计量的观测值M满足:

则拒绝H0; 反之,则接受H0。其中,F2r1,2r2; 1 -α是自由度为( 2r1,2r2) 的F分布1 - α 的分位数。

( 2) M检验用于极值分布。取原假设H0: 试验数据服从极值分布,M检验的统计量与式( 5) 相同,为便于区 别,其统计量 记为M1,但

( 3) M检验用于极大值分布。取原假设H0: 试验数据来自极大值分布,M检验的统计量与式 ( 5) 相同,为便于区别,其统计量记为M2,但

2.1.3正态及对数正态分布的拟合优度检验

取原假设H0: 试验数据来自正态分布,W检验的统计量W为

其中,d是n /2的最大整数部分; αi是W检验统计量W的系数; 是样本均值。当用于对数正态分布的检验时,只需将ln Xi代替式( 9) 中的Xi,用LW代替检验统计量W即可。

当W ≤ Wα或LW ≤ Wα时,拒绝H0; 反之,不能拒绝H0,其中,Wα是W的 α 分位数。

2.2分布鉴别

对试验数据进行失效分布的拟合优度检验后,该试验数据可能同时服从多种分布形式,故利用似然比检验及其他几种特定方法对其进行分布鉴别,以进一步确定哪种分布形式更符合液压软管总成的实际模型。

2.2.1指数分布与双参数指数的分布鉴别

取原假设H0代表指数分布,H1代表双参数指数分布,μ 置信水平为1 - α 的置信下限为

其中,τ 是总试验时间。若 μL≤ 0,则接受H0,拒绝H1; 反之,则拒绝H0,接受H1。

2.2.2指数分布与威布尔的分布鉴别

取原假设H0代表指数分布,H1代表威布尔分布,其中,m*是威布尔分布的形状参数m的无偏估计:

其中,是 σ = m-1的最佳线性不变估计( BLIE) 且是最好线性无偏估计系数; lr,n是简单线性无偏估计系数。

假如m*> 1,H1: m > 1,此时计算m的置信度为1 - α 的置信下限mL为

其中,ωα是的 α 分位数。当mL≤ 1时,接受H0,拒绝H1; 反之,拒绝H0,接受H1。

假如m*< 1,假设H1: m < 1,此时计算m的置信度为1 - α 的置信上限mU为

其中,ω1 - α是的1 - α 分位数。当mU≥1时,接受H0,拒绝H1; 反之,拒绝H0,接受H1。

2.2.3正态分布与双参数指数的分布鉴别

在给定显著性水平 α 下,对完全样本数据: X1≤X2… ≤ Xn,可用似然比检验方法鉴别正态分布与双参数指数分布。

取原假设H0代表正态分布,H1代表双参数指数分布,其极大似然比统计量为

当D < Dα时,拒绝H1,接受H0; 当D ≥ Dα时, 拒绝H0,接受H1。其中,Dα是显著性水平为 α 时统计量D的临界值。

2.2.4对数正态分布与威布尔的分布鉴别

取原假设H0代表对数正态分布,H1代表威布尔分布,其极大似然比统计量为

其中是威布尔分布参数m和 η 的极大似然估计,由下式确定:

其中,需迭代求解。初值为

当E ≤ Eα时,接受H0,拒绝H1; 反之,拒绝H0,接受H1,其中,Eα是显著水平为 α 时E的临界值。

2.2.5正态分布与极大值的分布鉴别

对于完全样本数据,似然比检验方法还可以鉴别正态分布与极大值分布,此时,只需将失效数据取负指数,则该问题就变为对数正态分布与威布尔分布间的鉴别,具体方法与上文相同。

3液压软管总成可靠性评估

通过对液压软管总成可靠性试验数据的拟合优度检验和分布鉴别后,最终确定试验数据的分布形式。然后分别对液压软管总成的平均寿命、可靠寿命及可靠度等可靠性指标进行评估,并计算其点估计值和置信度为1 - α 下的置信下限。

根据评估值可以很好地了解液压软管总成的可靠性,还可以将其可靠性指标的估计值与设计中要求的指标值进行比较,从而判断液压软管总成是否符合设计要求。

3.1脉冲试验可靠性评估

聚四氟乙烯软管总成是飞机液压系统的主要元件之一,因此它必须有很高的可靠性,在置信度1 - α = 0. 90下,要求其平均寿命下限大于或等于20万次,在承受20 000次脉冲时,其可靠度下限大于或等于0. 90。该试验数据的样本容量n = 25, 截尾数r = 25,显著水平 α = 0. 10。

3.1.1失效分布拟合优度检验

( 1) 指数分布的拟合优度检验。由式( 1) 得定数截尾液压软管总成脉冲试验的检验统计量 χ2= 47. 583,即当显著水平 α = 0. 1时,χ248,0. 05< χ2< χ248,0. 95,不能拒绝H0,即试验数据服从指数分布。

( 2) 双参数指数分布的拟合优度检验。由式 ( 2) ~ 式( 4) 得定数截尾液压软管总成脉冲试验的检验统计量 χ2*= 44. 232,即当显著水平 α = 0. 1时,χ246,0. 05≤ χ2*< χ246,0. 95,故不能拒绝H0,即试验数据服从双参数指数分布。

( 3) 威布尔分布及极值分布的拟合优度检验。由式( 5) ~ 式( 8) 得各统计量的观测值分别为M = 0. 8305,M1= 3. 4456,M2= 0. 6258,由此可得M < F24,24; 0. 9,M1> F24,24; 0. 9,M2< F24,24; 0. 9, 其中,F24,24; 0. 9= 1. 7019。故对显著水平 α = 0. 10, 拒绝极值分布,但不能拒绝威布尔分布和极大值分布。

( 4) 正态及对数正态分布的拟合优度检验。 因W0. 1= 0. 931,由式( 9) 得各统计量的观测值分别为W = 0. 8716,LW = 0. 9404,由此可得W < W0. 1,LW > W0. 1。故对显著水平 α = 0. 10,拒绝正态分布,但不能拒绝对数正态分布。

由上可得,在显著水平 α = 0. 10下,该试验数据不服从极值分布和正态分布,但是可能服从指数分布、双参数指数分布、威布尔分布、极大值分布及对数正态分布。

3.1.2分布鉴别

( 1) 指数分布与双参数指数分布的鉴别。若 μL≤ 0,则接受指数分布; 反之,接受参数指数分布,由式( 10) 得到μL= - 23 193. 01,故取指数分布更合适。

( 2) 指数分布与威布尔分布的鉴别。由式 ( 11) 得σ珟 = 0. 9492,m*= 0. 9999 < 1,由式( 13) 得mU= 1. 2432 > 1,所以相对于威布尔分布,选取指数分布更为合适。

( 3) 对数正态分布与威布尔分布的鉴别。由式( 15) 得E < E0. 1( E = 0. 9702,E0. 1= 1. 029) , 所以拒绝威布尔分布,接受对数正态分布。

由以上分析知,试验数据服从指数分布、对数正态分布和极大值分布。

根据试验数据选择失效分布应与失效的物理过程分析相互补充。由于软管受多次脉冲而导致疲劳断裂,而疲劳断裂用对数正态分布描述比较合理,故在上述三种分布中,选取对数正态分布最为合适。

3.1.3脉冲可靠性指标评估

分别对聚四氟乙烯软管总成的平均寿命、可靠寿命和可靠度等可靠性指标进行对数正态分布的点估计及置信度为1 - α = 0. 9的置信下限。

为便于分析,将上述试验数据取对数后分别计算其样本平均值和样本标准差:

经计算得,

( 1) 平均寿命的点估计与置信下限分别为

由式 ( 19) 得平均寿 命的点估 计并由式( 20) 得平均寿命的置信下限为299 510。

( 2) 可靠寿命的点估计与置信下限分别为

其中,uR是标准正态分布的R分位数,由式( 21) 得可靠寿命XR的点估计 R为26 866。

其中,K是正态分布的单边容许限系数,当n = 25,R = 0. 9,1 - α = 0. 9时,可得K = 1. 702,并由式( 22) 得可靠寿命XR在置信度为1 - α = 0. 9下的置信下限XR,L为25 060。

( 3) 可靠度的点估计与置信下限。对给定的任务次数X,其可靠度R( X) 为

式中,Φ(·) 为标准正态分布函数。

可靠度R( X) 点估计为

记

对给定的任务次数X = 20 000,由式( 25) 得,插值求得可靠度点估计为0. 970 621。

由 n = 25,1 - α = 0. 9,,反查K表找到包含的最短区间[K1,K2]以及与之对应的R1、R2,进而得到与R1、R2对应的uR1、uR2,然后进行插值求RL( X) ,具体见表3。

由下式:

可得uRL( X)= 1. 438 142,进而根据标准正态分布表Φ(·) 插值得出 可靠度置 信下限RL( X) = 0. 924 676。

经过对聚四氟乙烯软管总成的试验数据进行拟合优度检验和分布鉴别,确定软管的试验数据服从对数正态分布,然后对其进行了可靠性评估, 得出以下结 论: 当试验压 力为其工 作压力28 MPa,置信度1 - α = 0. 9时,这批软管总成的平均寿命下限为299 510,大于要求的20万次; 给定任务次 数X = 200 00,其可靠度 下限为0. 924 676,大于要求的0. 90。由此可见,该批聚四氟乙烯软管总成满足其可靠性设计要求。

3.2爆破试验可靠性评估

对该组爆破试验数据进行拟合优度检验和分布鉴别,求得该组数据服从威布尔分布。对两参数威布尔分布作点估计,采用适用完全样本的最佳线性不变 估计 ( best linear invariant estimate, BLIE) 法对上述聚四氟乙烯软管总成的爆破性能进行可靠性评估。

先将W( m,η) 变换为极值分布,记为EV( μ, σ) ,即若T服从W( m,η) 分布,则X = ln T服从EV( μ,σ) 分布的参数的BLIEμ*、σ*分别为

η 的 BLIE 为

m的无偏估计为

其中,DI( n,r,j) ,CI( n,r,j) 为权数,gr,n是修偏系数。

( 1) 平均寿命的点估计与置信下限分别为

由式 ( 31) 求得平均 寿命的点 估计 θ*为136. 621 MPa; 置信度为0. 9时,威布尔截尾样本区间估计系数vγ= 0. 47,由式( 32) 得,平均寿命 θ 的置信下限 θL为136. 302 MPa。

( 2) 可靠寿命的点估计与置信下限分别为

当n = 12,R = 0. 95( 给定可靠度) ,1 - α = 0. 9时,由式( 33) 得,可靠寿命XR的点估计X*R为91. 195 MPa。

当 n = 12,r = 12,1 - α = 0. 9,R = 0. 95 时,VR,γ= 4. 68,则由式( 34) 得,可靠寿命XR在置信度为1 - α = 0. 9下的置信下限XR,L为69. 281 MPa。

( 3) 可靠度的点估计为

对给定的爆破压力X = 80 MPa,由式( 35) 得可靠度点估计R*( X) 为0. 978。

由 n = 12,r = 12,1 - α = 0. 9,得( μ*ln X) / σ*= 3. 785; 然后,对给定的n、r、γ,通过反查Vγ( R) - R表,找到包含( μ*- ln X) / σ*的最短区间[Vγ( R1) ,Vγ( R2) ]及相应的R1、R2,并计算出 - ln( - lnR1) 、- ln( - lnR2) ,填入表4。

则有

可靠度的置信下限为

由式( 36) 、式( 37) 可求得Q = 2. 362,可靠度置信下限RL( X) = 0. 910。

由以上分析可知: 上述聚四氟乙烯软管总成的平均爆破压力为136. 621 MPa,在置信度为0. 9下的置信下限 为136. 302 MPa; 给定可靠 度为0. 95时,其可靠寿命的点估计为91. 195 MPa、置信下限为69. 281 MPa; 给定压力80 MPa时,其可靠度的点估计为0. 978,置信下限为0. 910。

4结论

( 1) 针对液压软管总成泄漏、拔脱、断丝、爆破等故障或失效问题,综合考虑液压冲击、温度、 压力及弯曲半径等因素对其寿命的影响,基于电液伺服技术设计了12通道液压软管总成脉冲试验台,基于双气液泵复合增压技术设计了耐压爆破试验台。

可靠性评估及分析 篇5

摘要:对发动机进行可靠性评估是检验发动机是否满足可靠性要求的重要手段.根据某型弹用涡扇发动机在研制过程中的各种地面试验数据和少量的飞行试验数据,采用一种基于AMSAA模型的方法建立了环境因子模型,给出了环境因子的求解方法,并利用求得的环境因子获得了等效的飞行数据.在此基础上分别建立了发动机在地面环境和飞行环境下的寿命分布模型,并实现了可靠性评估.

关键词:弹用涡扇发动机 可靠性评估 寿命分布 AMSAA模型 环境因子

弹用涡扇发动机作为导弹的重要组成部分,其可靠性直接影响到导弹的性能、寿命和费用,因此在发动机定型前必须对其可靠性进行定量的评估,以检验是否满足提出的可靠性要求[1].确定发动机寿命分布及可靠性评估的依据是发动机在各种试验中得到的时间失效数据.弹用涡扇发动机在研制过程中所进行的试验主要包括各种地面条件下的性能实验(磨合试验、加减速试验、二次起动试验、节流试验)、可靠性摸底试验、可靠性增长试验和飞行试验[2].如何利用地面试验数据和少量的飞行试验数据来对发动机的飞行可靠性做出合理评估,成为发动机飞行可靠性评估中一个急需解决的问题[3].本文首先给出了基于AMSAA模型的环境因子的确定方法,并利用优化方法求得了不同地面试验环境相对于飞行试验环境的环境因子,在此基础上实现了弹用涡扇发动机飞行环境下的寿命分布建模和可靠性评估.

1 环境因子的确定

在可靠性数据的统计分析中可以使用环境因子将各种试验环境下的产品的试验时间转化为使用环境下的试验时间.

1・1 基于AM SAA模型的环境因子

设某产品在研制阶段共经历了m个(m≥2)试验项目;产品在研制期间总故障数为N;产品第1个试验项目起止节点为T0, T1,第j个试验项目的起止节点为Tj-1, Tj(j=1,2,…,m);产品第q个故障的累计试验时间为tq(q =1,2,…,N);各试验项目的环境因子为k1,k2,…,km.则产品折合后在整个研制试验过程中的第q个故障的累计故障时间tn,q可由下式计算:

式中:Tj-1≤tq≤Tj;Tn,0为产品折合后整个研制试验的起始节点;Tn,j-1,Tn,j分别为产品折合后整个研制试验中的第j个试验项目的起止节点.此时环境因子的求解过程可表示为一个多约束极小形式的最优化过程:min(C2N). (2)约束条件为

式中:U1-α/2和C2N,α为产品在显著性水平为α下的增长趋势检验统计量的临界值及AMSAA模型拟合优度检验统计量的临界值,可查文献[4]的增长趋势分析临界值表和克莱默-冯・梅赛斯检验临界值表.U为产品增长趋势检验统计量;C2N为产品AMSAA模型拟合优度检验统计量,可由下式求得:

式(4)适用于定时截尾情形,其中Tn,m为产品折合后的整个研制试验的截止时间,-b为产品的增长参数.

式(5)适用于定数截尾情形,其中tn,N为产品折合后的整个研制试验中最后一个失效时间,式中的产品增长参数-b为

1・2 环境因子的求解方法

1)环境应力类型的划分

拟将所进行的试验项目分为:性能试验(包括磨合试验、加减速试验、验证试验、湿启动、干启动试验)、可靠性试验和试飞3种环境应力类型.

2)环境因子取值范围的选取

本文取性能试验的环境因子k1的取值范围为0~1,可靠性试验的环境因子k2的取值范围为1~3;试飞的环境因子k3的取值为1.3)环境因子的求解算法式(2)和式(3)可写成如下的一般形式:

采用外部罚函数法求解式(8)确定的多约束极小值问题.对可行域作一惩罚项p(x),有:式中:β为大于等于1的常数,取β=2.构造一个增广目标函数: 式中:σ为罚因子,σ>0.于是式(8)所示的带约束的极小值问题转化为无约束的极小值问题:

2 寿命分布模型

寿命分布建模是发动机可靠性评估的前提和基础.根据某型弹用涡扇发动机的故障性质,选择威布尔分布来描述发动机的寿命分布.因两参数威布尔分布是三参数威布尔分布的特例,本文仅给出三参数威布尔分布参数的点估计方法.三参数威布尔分布的累积分布函数为: 式中:β、η和γ分别为形状参数、尺度参数和位置参数,且β、η和γ均大于零.采用基于图估法的极大似然估计法进行威布尔参数的点估计.概率密度函数和失效率函数为:

设数据列为(t1, t2,…, tn),既含有失效的数据,也含有截尾的数据.令θ为待估的模型参数列(β,η,γ),则对数似然函数为: i∈CF和C分别表示失效数据和截尾数据的子集合.将上式分别对β、η和γ求偏导数,并令结果为0,可得如下非线性方程组:

解方程组(15)可得β,η,γ的估计值.解方程组时的β,η,γ初值由图估法给出.

3 飞行可靠性评估结果

收集到的原始数据包括15个地面试验数据和5个飞行数据,如表1所示.其中地面试验数据包括8个故障数据, 7个截尾数据,飞行数据均为截尾数据.数据后面带‘+’表示截尾数据.

由表1可知,发动机的`累积故障时间为:27・5, 36・3, 82・7, 419・98, 455・58, 463・18,548・08,946・48 min.性能试验起始节点时间为0,终止节点时间为419・98 min;可靠性试验起始节点时间为419・98 min,终止节点时间为946・48 min.利用上述数据求得环境因子k1=0・95,k2=1・03.将地面试验中性能试验数据乘以环境因子k1、地面试验的可靠性试验数据乘以环境因子k2、试飞的试验数据乘以试飞环境因子k(k=1).折合后的数据见表2.

带‘+’的为截尾数据,带‘*’的为实际试飞数据.对表1和表2分别进行拟合优度检验,确定了表1中的数据符合三参数威布尔分布,表2中的数据符合两参数威布尔分布.对两种寿命分布分别进行参数估计,结果如表3和表4所示.

发动机地面环境下的可靠性参数和飞行环境下的可靠性参数如表5和表6所示.其中,可靠度是指在时间为90min时的可靠度,可靠寿命是指可靠度为0・8时的可靠寿命.

发动机地面试验环境下的可靠度函数曲线和飞行环境下的可靠度函数曲线如图1所示.

4 结 论

1)基于AMSAA模型所确定的环境因子,是符合工程实际的.

2)利用地面试验数据和经环境因子折合后的数据得到的发动机的寿命分布模型是不同的.3)通过引入环境因子,可将地面试验数据折合成飞行数据,从而增大了发动机的飞行样本容量,提高了发动机飞行可靠性评估的可信度.

参考文献:

[1]韩庆田,杨兴根,张杰.弹用涡喷发动机可靠性参数的选择和评定方法[J].飞航导弹,(3):43-46.

[2]肖波平.弹用涡喷发动机性能监视与诊断系统软件研制[J].推进技术, 2001, 22(2): 111-113.

[3]傅博,杜振华,赵宇,等.一种基于遗传算法的环境因子的确定方法[J].北京航空航天大学学报, 2004, 30(5): 466-468.

继电保护可靠性及其风险评估研究 篇6

关键词：继电保护;可靠性;风险评估

引言

继电保护是电力系统的第一道防线，所以要具有选择性以及可靠性和灵敏性等特点。保护系统的可靠性是影响电力系统稳定运行的重要因素，同时也是优化保护设计以及运行的一个重要参考依据，在社会的不断发展当中，继电保护可靠性已经愈来愈重要。

1.继电保护系统可靠性特点及影响因素分析

1.1继电保护系统可靠性特点分析

继电保护系统是可修复系统，由于工作的环境以及自身状况的可变性，继电系统的可靠性以及失效发生的时间有着一定的随机性和概率性，另外在这一系统的可靠性方面所涉及的因素也比较多，所以在指标的选取以及建模等方面也有着一定的难度，继电保护系统的失效能够分为拒动失效以及误动失效[1]。

1.2继电保护系统可靠性影响因素分析

对继电保护系统的可靠性产生影响的因素是多方面的，首先在装置硬件方面不管是微机保护或者是全数字化的保护装置，它们都是通过若干电子设备以及软件所构成的有机整体，但是电子设备的老化以及损坏会对保护装置以及系统等方面产生很大影响，同时在硬件系统上的影响还有运行维护水平和环境干扰等方面的因素。

另外，装置软件对继电保护系统可靠性也产生了很大影响，对于软件的可靠性很难根据物理要素进行预计，互感器这些相关的一次设备对继电保护系统可靠性也能够产生影响，由于微机保护通常是采用电磁式互感器，在接线的正确性以及传变误差等方面都会对保护的正确动作造成直接的影响，还有就是二次回路以及继电保护定值也会对继电保护系统可靠性产生影响。

2.继电保护可靠性风险评估方法及流程分析

2.1继电保护可靠性风险评估方法分析

在对继电保护可靠性风险评估过程中要能够选择适合的方法进行评估，风险评估的主要目的就是对继电保护可靠性的各种风险进行评估，对可能带来的负面影响概率进行评估，从而来确定对象承受风险的能力。继电保护可靠性风险评估的方法是可靠性分析方法的一个延伸，但是这并非是简单的附加一个事故后果的量度，当前的电力系统最为常用的风险评估的方法就是模拟法以及解析法[2]。从模拟法的评估方法来看，它主要是按照一定的步骤进行模拟随机出现的系统状态，这一评估方法的原理比较简单，限制因素方面比较少，所以较为适用于大型系统的可靠性评估。

解析法的风险评估方法是依据电力系统元件随机参数建立系统可靠性数学模型，然后再通过数值计算的方法获取各项的指标，这一评估方法在理念上比较清晰，有着明确的逻辑关系，并且在模型的精度上也比较高，适合应用在能够解决复杂系统或者是庞大系统可靠性问题构造数学模型困难的处境。

2.2继电保护可靠性风险评估流程分析

在继电保护可靠性风险评估的流程方面，主要就是在电力系统发生了故障的时候进行综合性的风险分析，故此首先是对安全事故的危害进行识别分析，这也是风险评估中的一个重要部分，倘若没有对安全事故找出原因所在那么就不能得到及时的处理，这样就对危险得不到有效控制。在识别过程中主要就是对危险材料的识别，将它们的具体位置以及数量得以明确，然后再对处理的方法进行选择。

然后是对危险的工序进行识别，对一些高温作业以及使用了易燃材料等方面的安全事故工序进行识别，然后对企业所制定的安全施工的工序进行控制，还要能够评估其成效。接着就是对用电的安全进行检查，在内容上涉及的比较广泛，主要有电气设备的安装以及插座插头的负荷和电线的老化问题等等，这些内容是风险评估中不可缺少的内容。

以单个保护系统作为基本的评估对象，风险指标的计算过程主要就是通过WAMS所提供的开关信息以及量测数据来确定网络拓扑以及潮流状态，然后进行状态的估计，接着就是对保护系统的失效进行分类分析，计算待评估保护系统硬件系统可靠性，然后依据当前的测量值通过保护原理失效概率模型对待评估保护系统误动概率进行计算。在新电网结构和潮流状态下计算误动源集合当中保护误动率[3]。接着计算待评估保护不启动概率和远后备保护动作概率等，遍历误动源集合中的所有保护，再根据保护误动概率和对应负荷损失进行对应当前保护系统风险指标以及待评估保护系统总误动概率分别计算。最后遍历待评估保护系统集合以及重复风险指标的计算过程，再按照风险的大小排序对判断电网中的薄弱保护环节提供参考依据。

3.结语

总而言之，在当前我国的电力行业得到了迅速发展的过程中，继电保护可靠性的动作率和拒动率的指标的正确性对电力系统有着重要的影响，继电保护作为电力系统的安全卫士一定要能够将其安全性以及可靠性进行保证，如此才能够提高供电的可靠性。

参考文献：

[1]李勇，刘俊勇，刘晓宇，蒋乐，魏震波，胥威汀.基于潮流熵的电网连锁故障传播元件的脆弱性评估[J].电力系统自动化，2012，（19）.

[2]崔振，肖先勇，冯岗，李长松.基于综合风险的电网灾难性事件预警评估[J].华东电力，2012，（09）.

电力系统可靠性评估方法的分析 篇7

可靠性 (Reliability) 是指一个元件、设备或系统在预定时间内, 在规定条件下完成规定功能的能力。可靠度则用来作为可靠性的特性指标, 表示元件可靠工作的概率, 可靠度高, 就意味着寿命长, 故障少, 维修费用低;可靠度低, 就意味着寿命短, 故障多, 维修费用高。

电力系统是由发电、变电、输电、配电、用电等设备和相应的辅助设施, 按规定的技术经济要求组成的一个统一系统。发电厂将一次能源转换为电能, 经过输电网和配电网将电能输送和分配给电力用户的用电设备, 从而完成电能从生产到使用的整个过程。

通常, 评价电力系统可靠性从以下两方面入手[2]。

(1) 充裕性 (adequacy) ———充裕性是指电力系统维持连续供给用户总的电力需求和总的电能量的能力, 同时考虑到系统元件的计划停运及合理的期望非计划停运.又称为静态可靠性, 即在静态条件下电力系统满足用户电力和电能量的能力。

(2) 安全性 (security) ———安全性是指电力系统承受突然发生的扰动, 如突然短路或未预料到的失去系统元件的能力, 也称为动态可靠性, 即在动态条件下电力系统经受住突然扰动且不间断地向用户提供电力和电能量的能力。

2 电力系统可靠性评估的发展

由于电力系统故障多是随机发生的, 而且很多故障超出了系统工程人员的控制能力, 因此一般说绝对的毫不中断地连续供电实际上是不可能的。为了尽量减少由于系统元件随机故障对系统供电造成的影响, 在电力规划时, 采用增加机组的办法, 但是经济性和可靠性是相互制约的, 增加投资可以提高可靠性, 然而过高的投资违反了经济性的约束。

电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电能供给各种用户。用户对供电的要求, 一是保证供电的连续性;二是保证电能的质量。由于系统内元件的随机故障, 且这些故障又超出运行调度人员的控制能力, 因此完全不间断的连续供电实际上是不可能的。随着人们对供电质量的要求越来越高, 促使电力部门寻求提高供电可靠性的途径。

电力系统可靠性评估有两方面的目的:一是为电力系统的发展规划进行长期可靠性评估;二是为制定短期的运行调度计划进行短期可靠性预测。

3 电力系统可靠性评估方法

在电力系统可靠性评估中, 分析过程一般由以下三个步骤组成:状态选择、状态估计和计算指标。其可靠性评估常采用的有两种基本方法:一种是解析法;另一种是Monte Carlo模拟法。

3.1 解析法[4]

解析法基于马尔可夫模型, 用数学方法从数学模型中评估可靠性指标。该法是利用系统的结构和元件的功能以及两者之间的逻辑关系, 建立可靠性概率模型, 通过递推和迭代等过程对该模型精确求解, 从而计算可靠性指标, 其优点在于采用了精确的数学模型。

解析法一般用于评估负荷点和系统可靠性指标的平均值或期望值, 平均值在电力系统可靠性评估中是系统的基本指标, 但在指标变化性上不提供任何信息。这种方法描述了存在于实际系统中的因果关系, 在给定的假设条件下, 一般可求得准确的结果。当系统复杂时数学方程式会变得十分复杂, 因而需要进一步地简化或近似, 许多的近似技术因此就发展起来以简化计算过程, 得到近似结果。

解析法可分为网络法、状态空间法、故障树法。

3.2 蒙特卡罗模拟法

解析法的特点是基于马尔科夫模型, 准确度较高, 适用于结构简单的小型电力系统的可靠性评估, 但其计算工作量随系统规模呈指数关系增长, 而且当系统变得越来越复杂时, 其状态空间的状态数剧增, 这必然会造成维数灾难。同时为了获得解析模型, 常常需要对系统的实际条件作较多简化, 所以其应用受到较大的限制。

蒙特卡罗方法[4]是一种以概率统计理论和方法为基础的数值计算方法, 目前广泛应用于系统可靠性的评估中。它与故障树分析技术相结合, 是对系统进行可靠性预测分析的有效的途径。它的优点是属于统计试验方法, 比较直观, 易于被工程技术人员掌握和理解, 可以发现一些人们难以预料的事故, 容易处理各种实际运行控制策略, 采样次数与系统的规模无关, 在进行复杂系统的可靠性评估时更具有优越性。据此, 采用蒙特卡洛法可以用来分析自动化系统的可靠性。

蒙特卡罗法的基本思想为:用落入失效域的样本点数与总的投点数之比值作为失效概率的估计值。

蒙特卡罗模拟法是按一定的步骤在计算机上模拟随机出现的各种系统状态, 即用数值计算方法模拟一个实际的过程, 并从大量的模拟试验结果中统计出系统的可靠性指标。随机模拟的次数与系统规模无关, 适应性强, 算法及程序结构简单。相比解析法而言, 模拟法更适合于以下问题的求解:

(1) 需要模拟非指数型分布;

(2) 需要某些输出指标的分布函数或统计数据;

(3) 故障、检修、计划检修间存在比较复杂的关系;

(4) 对于大系统, 解析法难以建立有效的数学模型的。

模拟法不仅可以随机模拟系统运行的实际方式, 不需要对实际问题作过多简化和假设, 而且考虑更加全面, 因此更适用于大型电力系统的可靠性评估。模拟法的计算程序结构简单, 只需对N次独立的试验结果进行统计与计算即可完成, 故此模拟法又称为统计试验法。

参考文献

[1]郭永基.可靠性工程原理[M].北京:清华大学出版社, 2001.

[2]郭永基.电力系统可靠性原理和应用 (上) [M].北京:清华大学出版社, 1983.

[3]郭永基.电力系统计电力设备的可靠性[J].电力系统自动化, 2001, 25 (17) :53-56.

县城电网规划可靠性评估实例分析 篇8

近年来, 随着电网建设的不断改造, 县级供电网的可靠性已得到了初步改善, 但是由于目前县级电网的投资规模小, 很难满足负荷快速增长的需求, 在供电可靠性方面仍然存在不少问题。因此, 在电网规划工作中, 应通过对完成的规划编制方案进行评估。找出影响供电可靠性的因素和方案中的不足, 有针对性的加以修改, 使规划中的电网在网络结构上更为合理。

1. 县级电网的可靠性分析

1.1. N-1+1准则

可靠性评估准则主要包括确定性准则和概率性准则。前者即输电网中常采用的N-1或多重故障分析, 该方法主要分析电力系统N个元件中的1个或多个元件故障后系统能够保持正常供电的情况。在确定性分析的基础上, 给出各元件的故障频率和故障持续时间, 就可以进行概率可靠性分析, 得到系统的概率可靠性指标。

输电网中采用N-1或多重故障准则进行可靠性分析, 主要是输电网闭环设计、闭环运行的特点所决定的。而县级电网的主网架主要由110k V及35k V高压配电网络构成, 高压配电网通常为闭环设计、开环运行, 即实际运行中尽可能呈辐射状分片供电, 以解除电磁环网和降低短路容量。因此县级电网在运行中存在备用电源和可切换线路, 这使得电网中有1条线路或1台主变故障时, 可以通过投入联络线路, 或通过开关切换将负荷转移到另1条线路或另1台主变, 以保证对负荷的正常供电。因此, 考虑到县级电网的这一特点, 在进行县级电网的可靠性分析时, 不能采用N-1准则, 而应该采用N-1+1准则, 即当1条线路或1台主变故障切除时, 需要投入相关的联络线路或联络开关, 以保证对负荷的正常供电。

在利用N-1+1准则进行可靠性分析时, 还要考虑在出现过负荷、过/低电压等不正常运行状态情况下的校正措施。当出现线路或主变过负荷时, 应采取缩减相关负荷的措施, 以确保线路或主变负荷在允许范围内;当出现过电压或低电压时, 通过调整主变分接头或投切电容器等措施保证母线电压在允许范围内。

1.2. 采用的可靠性指标

电力系统可靠性评估包括充裕性和安全性两方面, 前者是指系统维持连续供给用户电力需求和电能量的能力;后者是指系统承受突发扰动的能力。县级电网的可靠性分析主要是进行充裕性评估, 参考输电系统的充裕性评估指标, 选取以下几个常用的可靠性指标。

1) 电力不足频率LOLF (Loss of Load Frequency) :每年平均故障次数, 次/年。

2) 电力不足持续时间LOLE (Loss of Load Expected) :每年发生切负荷故障的时间, h/a。

3) 电力不足期望值EDNS (Expected Demand not Supplied) :每年缺多少电力, MW/a。

4) 电量不足期望值EENS (Expected Energy not Supplied) :每年缺多少电量, MW·h/a。

5) 系统停电指标BPII (Bulk Power Interruption Index) :等于电力不足期望与最大负荷之比, MW/MW×a-1。

6) 系统削减电量指标BECI (Bulk Power/Energy Curtailment Index) :等于电量不足期望与最大负荷之比, MW·h/MW×a-1。

7) 严重性指标SI (Severity Index) (系统分) :1个系统分相当于最大负荷时系统全停1min。

1.3. 可靠性分析软件

TPLAN是由PTI开发的用于电网可靠性评估的分析软件包, 是国际上可靠性分析方面较为权威的软件, 主要功能包括确定性故障分析、概率可靠性评估、校正策略研究、灵敏度分析等。TPLAN采用解析法进行可靠性评估, 即将系统可能出现的运行状态全部列出, TPLAN对全部运行状态按序排列, 逐一进行潮流计算, 判断是否出现线路过载、电压越限、孤立节点等故障, 并计算出各节点的切负荷量和各状态出现的概率, 通过累加得到系统的可靠性指标。目前该软件在国内一些电网包括南方电网都有应用。本文利用TPLAN进行县级电网规划的可靠性评估。

2.应用分析

本文对某县级电网 (简称A县) 的2010年规划方案进行了可靠性评估。A县电网概况见表1, 其中2008年电网同2005年相比, 网络结构没有变化, 仅根据负荷增长改造了1台110k V主变、新增了几台35k V主变, 而2010年规划网络新建了多个变电站和多条线路, 加强了网络结构。由于缺乏相关统计数据, 在参考有关文献资料的基础上, 采用如下线路和主变的可靠性计算参数:

1) 110k V线路故障率取0.14次/100km·a, 故障修复时间取4h/次;110k V主变故障率取1.7次/100台·年, 故障修复时间取3h/次。

2) 35k V线路故障率取0.14次/100km·a, 故障修复时间取6h/次;35k V主变故障率取4次/100台·年, 故障修复时间取5h/次。

A县电网2010年规划方案的可靠性评估结果见表2。为了对比分析, 表2同时给出了2005年和2008年电网可靠性评估的结果。其中整体一栏包括110k V和35k V网络的整体可靠性评估结果, 35k V一栏仅包含35k V网络的可靠性评估结果。

从表2给出的结果可以看出:

a.2008年电网由于增加了主变数量, 减少了只有单台主变的变电站数量, 因而同2005年相比电力不足频率和持续时间指标有所降低, 但由于网络结构并没有增强, 因此电力不足和电量不足指标有所上升。这表明, 随着负荷增长, 要保持或提高电网可靠性水平, 仅通过增加主变来满足负荷增长的容量需求是不够的, 还需要进一步加强电网结构。

b.35k V网络的可靠性对整体可靠性指标中电力不足频率LOLF和电力不足持续时间LOLE两个指标影响较大, 这主要是由于35k V网络元件数量多, 而网络结构相对较薄弱, 因此发生故障的频率和时间也较多。要提高这两个指标, 应优先加强35k V网络结构。

c.110k V网络的可靠性对整体可靠性指标中电力不足期望值EDNS和电量不足期望值EENS指标影响较大, 这主要是由于110k V网络中元件故障的影响面更大, 容易造成更多的负荷和电量损失。

d.由于系统停电指标BPII、系统削减电量指标BECI和严重性指标SI三个指标和电力不足期望值EDNS和电量不足期望值EENS两个指标密切相关, 要提高这3个指标, 应优先加强110k V网络结构。

e.与2005年和2008年相比, 2010年规划网络的可靠性指标有了很大改善, 表明规划方案很好地提高了电网的可靠性水平。

f.由于采用N-1+1准则, 电网中可提供负荷转移的联络线路, 以及变电站内的主变数量对电网的可靠性水平有重要影响。电网中存在的只有单条线路供电的变电站, 或者只有单台主变的变电站等网络结构, 都会降低电网的整体可靠性水平。

g.表2中给出了系统整体的可靠性指标, 可靠性评估中还可以得到各元件的可靠性指标 (因篇幅限制未列出) , 利用这些指标, 可以分析各条线路或主变对系统可靠性的影响, 进而发现系统中影响可靠性水平的薄弱环节。需要说明的是, 由于缺乏统计数据, 在计算中选取的元件可靠性参数不一定符合A县电网的实际情况, 因此表2中的结果仅适用于A县电网可靠性变化趋势的纵向比较, 而不适用于不同县级电网的横向对比分析。由于元件可靠性参数会对可靠性分析结果造成很大影响, 因此应重视县级电网可靠性参数的统计工作, 这样既得到更准确的可靠性计算和分析结果, 还可以开展不同县级电网可靠性的对比分析工作, 从而进一步提高电网的可靠性水平。

总的来说, 从以上实际算例分析可以看出, 通过对县级电网可靠性评估, 可以定量地分析规划方案对可靠性水平的提升作用, 从而有利于提高县级电网可靠性的管理和决策水平。

结语

本文对县级城市电网规划可靠性评估的方法通过算例表明, 开展县级城市电网规划的可靠性评估工作, 对提高县级电网可靠性的管理和决策水平有着非常重要的意义

摘要：电网规划中网络结构的合理性是提高供电可靠性的首要保障。本文作者首先分析了县级城市电网的可靠性, 同时结合某县城电网规划实例, 主要就应用TPLAN软件对该县城电网规划的可靠性评估进行了分析。

关键词：县级城市,电网规划

参考文献

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[5]朱青山, 李洋, 余剑锋, 王超.基于TPLAN的电网可靠性评估[J].广东电力, 2008.

可靠性评估及分析 篇9

随着我国经济建设和基础设施建设的快速发展, 起重机在整个国民经济发展过程中的作用日益重要。作为现代化、机械化、高效性工业生产的重要设备, 在越来越多的工程建设、施工以及生产中需要使用起重机来辅助或是直接参与施工生产。同时, 起重机所起重、运输、装卸以及安装的物料都是大宗的重型物品, 一旦发生结构失衡或是损坏, 造成的损失和后果不可估量。因此, 研究起重机的结构风险点, 并对其风险作出评估, 对其可靠性进行评价, 对安全生产、提高工作效率都具有十分重要的作用。

1 起重机的风险影响因素分析

起重机在整个使用过程中, 由于腐蚀、疲劳破坏或机械损伤等因素影响, 随着服役年龄的增长, 会出现结构性质量问题, 对安全生产和生产效率的提高影响严重。

影响起重机结构风险的因素主要有以下几个方面:

(1) 腐蚀影响因素。起重机的主要结构都是由金属构件组成, 且长期工作在户外环境中, 起重机与周围介质接触时, 由于发生化学和电化学作用而引起的破坏, 发生腐蚀现象。腐蚀现象对起重机的外形、色泽以及机械性能方面都会造成影响, 导致设备的安全稳定性降低。

(2) 裂纹影响因素。随着使用年限的不断增长, 起重机的结构会在载荷作用下发生规律性脆断。这在整个起重机使用过程中是必然出现的现象。裂纹的出现会影响起重机的寿命和使用的安全性, 同时降低起重机的可用性。

(3) 强度影响因素。起重机都有标称荷载, 其是起重机的最关键参数之一。所以在工程使用中, 必须保证在起重机上施加的应力小于其规定的荷载强度, 否则会出现构件的损坏现象, 导致起重机的寿命减低。

(4) 变形影响因素。起重机工作时, 主梁是其主要的受力部件, 为了确保安全性, 它应该具有足够的强度、刚度和稳定性;还应该满足相应技术条件中有关几何形状的要求。

2 起重机的结构风险评估方法研究

2.1 起重机结构风险评估指标体系

(1) 金属结构破坏情况是影响和评价起重机整体结构稳定安全可靠性的最主要指标和因素, 因此, 在整个风险评估体系中, 金属结构破坏情况评估处于最高层。

(2) 将构成起重机所有结构件进行逐级细化, 同时将细化后的结构件与结构风险因素相对应, 就可以建立起结构风险综合评估系统中的二级风险层。以双梁结构的桥式起重机为例, 其二级风险系统主要考察起重机主梁与端梁破坏程度。

(3) 由于起重机主梁以及端梁结构破坏的直接原因是腐蚀、裂纹、强度、变形等因素, 因此, 分析起重机的腐蚀、裂纹、强度、变形等参数可作为三级结构风险评估的主要对象。

(4) 对三级风险因素进行系统分化时, 可将上级系统中金属结构细化, 将主梁、端梁结构分解为上盖板、下盖板、腹板及隔板, 将细化后的金属结构与上一级风险评估系统中的“原因”组合, 可构建为相应的四级风险评估系统。

2.2 起重机结构风险评估分级标准

风险包含2方面因素, 即风险发生的概率以及风险产生的影响, 本文是通过专家评判法来确定这2方面的隶属度矩阵, 从而确定概率评判等级与影响评判等级。风险概率评判等级分为5级, 风险发生的概率表现为基本不可能发生、发生的可能性很小、发生的可能性一般、发生的可能性较大、发生的可能性极大。风险影响等级同样分为5级, 每一级对起重机结构安全性的影响分别表现为对起重机结构性能几乎没有什么影响、对起重机结构性能有很小的影响、对起重机结构有一定的影响、对起重机结构有较大的影响、对起重结构有非常大的影响。

在得到起重机金属结构风险影响因素的风险值后, 应对风险水平作一个定性判断, 即给出起重机金属结构风险等级, 从而定性判断起重机金属结构相应因素的风险程度。常用的风险等级为五级划分法。风险等级在0.8~1.0之间表明起重机的结构风险很高, 0.6~0.8之间表明结构风险高, 0.4~0.6之间表明结构风险较高, 0.2~0.4之间表明结构风险低, 0~0.2之间表明结构风险较低。

3 基于蒙特卡罗法的起重机结构可靠性研究

起重机结构可靠性是在综合分析各种风险影响因素的基础上给出的起重机整体安全评价。研究内容主要包括:结构的安全性、耐久性、适用性、可维修性等。通过定量的分析计算, 最终通过可靠度给出起重机结构可靠性的数量指标。对于本文用于验证的桥式起重机, 其可靠度表示在规定条件和时间内所能完成规定功能的概率。本文应用蒙特卡罗法与有限元技术, 以板厚、外载荷、材料屈服极限、弹性模量作为参数变量, 从强度、变形及屈曲3个方面考虑结构的失效模式;基于Msc.nastran及Isight平台, 对起重机结构进行了可靠性分析。

3.1 采用蒙特卡罗法原理进行起重机金属结构可靠性分析流程

蒙特卡罗法又称为随机抽样法, 原理的理论基础是概率论和数理统计, 主要是通过随机模拟和统计试验来求解结构可靠性的近似数值方法。采用该方法进行起重机结构可靠性分析需要考虑的随机变量包含有起重机的板厚、材料的屈服极限与弹性模量以及起重机的外载荷。以桥式起重机为例, 通过分析其结构箱形梁特点, 将该类起重机分为上盖板、下盖板、腹板及隔板。对于起重机主要部件结构强度的允许范围为[σ]≤235 MPa, 否则认为其结构失效;对于变形允许变形量范围为 (L表示桥架跨度) , 否则认为其结构失效;屈曲的允许范围为 (其中, [f]表示屈曲因子, FCR表示临界载荷参数, F表示临界载荷) , 其可靠性分析流程为:开始后首先进行参数变量的确定, 包括板厚、屈服极限、弹性模量、外载荷;然后基于Msc.nastran平台进行参数化建模, 接下来基于Isight平台输入参数变量 (均值与方差) , 同时指定模拟次数, 利用Msc.nastran分析初步结果与判断结构是否失效的强度、变形量、屈度参数进行比较, 将多次比较结果的平均值输出, 即可获取起重机结构的可靠度参数。

3.2 应用实例

现有1台额定载荷为32 t的桥式起重机, 其主要参数分别为跨度L=26.5 m, 梁宽B=6 m, 梁高H=2.76 m, 需要进行可靠性分析。

根据桥式起重机的特点, 其最大危险工况为负载小车位于主梁正中央。所以, 考虑其最危险工况下的可靠度就可以代表桥式起重机结构的整体可靠性能。《系统可靠性分析中的蒙特卡罗方法》一书中给定的各部位腐蚀速度相关参数以及外载荷、弹性模量、屈服极限统计结果如表1所示。

按照可靠性分析流程, 采用蒙特卡罗法进行样本取点1 000次, 基于Isight平台, 进行每一次Msc.nastran调用并进行结果判断, 我们得到了起重机服役10~30年间的结构可靠性结果, 如表2所示。

4 结语

起重机作为国民建设中重要的机械化设备, 对推动经济发展、提高现代工作效率意义重大。本文在分析起重机风险评估体系、影响因素以及风险评定标准的基础上, 采用基于蒙特卡罗法的起重机结构可靠性研究方法, 并结合实例对研究结果进行了验证, 可得出以下结论:

(1) 起重机的结构风险因素可以从强度、裂纹、变形及腐蚀4个方面进行研究, 同时根据风险评估的理论体系, 采用不确定层次数学法确定权重系数, 可以对起重机结构的风险进行评估。方法简单, 且结果真实可行。

(2) 对于起重机风险影响因素中的腐蚀因素, 可采用结合腐蚀实测数据的统计分析流程, 利用三参数幂函数的腐蚀模型对腐蚀的过程和规律进行模拟。

(3) 采用蒙特卡罗法原理与有限元分析方法相结合, 以起重机的板厚、材料屈服极限、外载荷、泊松比、弹性模量等作为参数变量, 同时结合桥式起重机的自身结构特点, 从强度、变形及屈曲3个方面考虑结构的失效模式, 利用Msc.nastran及Isight平台, 就可以对起重机结构的可靠性进行分析。

参考文献

[1]何水清, 王善.结构可靠性分析与设计[M].北京:国防工业出版社, 1993

[2]何其麟, 徐林跃.机械结构可靠性[M].北京:航空工业出版社, 1993

[3]曾发儒.港口大型起重机械性能评估系统[D].上海海运学院, 1998

输变电设备可靠性评估有效性分析 篇10

关键词：输变电设备,可靠性评估,状态检修,有效性

1 前言

对于每种可靠性评估方法, 都是基于本身所提出的模型, 通过计算, 对得出所评估的结果进行验证, 这种验证方式, 能有效解决输变电设备可靠性指标的排序问题, 但是都没有验证结果本身的“真实性”。每种可靠性评估模型都有各自的优点和缺点, 不同的设备有着不同的可靠性评估的要求。在实际应用中, 采用一种方法往往面临着不可解决的技术难题, 需要综合多种模型方法。对每一种评估模型, 如果没有一个标准性的衡量标准, 就难以做到多种评估模型方法的归一化, 而这会严重的阻碍状态检修在电网企业中应用。

以下提出了一种输变电设备可靠性评估有效性分析的方法体系, 一方面用于验证评估方法的合理性, 用于评估模型的修正改进, 另一方面, 可以实现在实际工程应用中, 不同评估模型的归一化处理, 为状态检修在电网企业中应用打下基础。

2 有效性分析方法体系

依据《输变电设施可靠性评价规程》, 分析得知, 对输变电设备, 一个统计上的关键指标是输变电设备的可用系数, 其统计公式如下:

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对于输变电设备的可靠性评估而言, 评价得出的设备可靠度 (故障概率) 是一个关键性指标。基于统计得出的输变电设备可用系数和状态评价模型得出的可靠度 (故障概率) , 建立起关联模型, 以实现对输变电设备可靠性评估的有效性分析。

根据输变电设备的可靠性评估模型, 可以得到设备的故障概率函数P (t) 和可靠度函数R (t) 。P (t) 和R (t) 的形成有两种:如果是对设备个体作可靠性评估, P (t) 和R (t) 对应的是该设备个体的故障概率和可靠度随时间的变化曲线, 此时对应的曲线记为[P (t) R (t) ] (n) , n为所对应的设备;如果是基于某个时间节点, 对某类设备作可靠性评估, P (t) 和R (t) 是每个设备在该时间节点已投运的年限和该设备在该时间节点对应的概率所形成的曲线, 对应的曲线记为[P (t) R (t) ] (t0) 。t0为对应的时间节点。

由于历史原因, 国内电网企业输变电设备状态信息的历史数据存在比较严重的失真, 同时, 根据《输变电设施可靠性评价规程》统计得到的可用系数一般是某类设备在统计期间内的平均可用系数。因此, 要对可靠性评估模型进行有效性分析, 一个可行的途径是通过[P (t) R (t) ] (t0) 来进行有效性分析。

有效性验证包含:初步有效性验证、输变电设备投运至今平均可用系数验证和基于某个时间段的平均可用系数验证。

1) 初步有效性验证:

对每个[P (t) R (t) ] (t0) , 对比实际设备情况, 确定是否基本吻合。

2) 输变电设备投运至今平均可用系数验证流程如下:

第一步:根据统计分析报告, 确定统计期间时间间隔T, 一般为季度或年;

第二步:以统计期间起始时间为可靠性评估的时间节点, 对某类设备进行可靠性评估, 并获取[P (t) R (t) ] (t0) ;

第三步:以[P (t) R (t) ] (t0) 为学习数据, 采用ANFIS系统进行模糊推理, 预测时间T内[P (t) R (t) ] (T) ;

第四步:根据[P (t) R (t) ] (T) 计算某类设备的评估无故障工作时间MTTF;

第五步:根据计算得到的MTTF, 确定时间T内的可用系数, 对比计算得到的可用系数和统计报告得到的可用系数, 计算两者之间的偏差σ;

第六步:如果σ小于某个规定值, 可以认为该评估模型是有效的, 如果不是, 则认为该评估模型存在较大偏差, 需要修正。

这种验证方法有两个约束条件:一是设备的运行时间比较足够长, 即有足够合理分布在设备寿命周期内的样本, 能有效计算该类设备的MTTF;二是该类设备的运行环境要求相差不大, 否则会导致误差较大。

3) 基于某个时间段的平均可用系数验证。

根据《输变电设施可靠性评价规程》, 通过某个时间段的可用系数验证[P (t) R (t) ] (t0) 准确性。由于指标统计一般为季度或年, 由于设备进入老化期后, 在一年当中, 设备的故障概率有明显的变化, 因此, 采用季度统计指标来进行有效性验证。

在理想情况下, 设备的平均可靠度R和故障率λ (故障率定义为设备一年之中, 发生故障的次数) 有如下关系:

R=e-λ (2)

对于实际运行中的设备, 需要对上式进行修正, 可表示为:

R=Ke-λC (3)

其中, K和C是修正系数, 根据多年的历史数据进行持续性修正。当某类设备的平均可靠度大于K时, 说明该类运行维护状况良好, 设备的平均可靠度R和故障率λ满足 (2) 式, 通常情况下满足 (3) 式。根据统计的可以系数, 有:

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综合 (3) 、 (4) 和多年的统计数据, 确定收敛后的系数K和C。对每次[P (t) R (t) ] (t0) 进行ANFIS拟合, 求出其平均可靠度R, 再通过 (3) 和 (4) 式进行可靠性模型的有效性验证。根据可靠性工作标准的要求, 如果模型计算结果和实际数据的偏差在0.03%以内, 说明模型能很好的吻合实际, 是有效的, 否则, 说明模型存在较大偏差, 需要改进。MTTR利用多年统计的故障修复时间, 采用ANFIS模糊推理系统获得。

2.1 ANFIS模糊推理系统

ANFIS是一种基于Sugeno模型的模糊推理系统, 它将人工神经网络的自学习功能和模糊推理系统有机的结合起来, 进行优势互补。其模糊隶属度函数及模糊规则是通过大量已知数据的学习完成的, 而不是基于经验或直觉任意给定的。经典的两输入网络结构如图1所示, 其中:

第1层 输入参数的选择和模糊化。

输入变量的选择和模糊化是模糊规则建立的第1步。图1中x1、x2为输入变量;Ai (或Bi) 为与该节点相关的模糊变量;o1i、o2i分别为模糊集Ai和Bi的隶属函数 (在本文中隶属函数选三角形函数) , 其中

第2层 模糊规则激励强度的计算, 图中用Π表示,

其输出为:

wi=μAi (x1) μBi (x2) ,

i=1, 2 (6)

第3层 激励强度归一化, 图中用N表示, 其输出为:

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第4层 该层每个节点均为自适应节点, 应计算每条规则的贡献, 其输出为:

o4i=w′ifi=w′i (pix1+qix2+ri) , i=1, 2 (8)

式中pi、qi、ri为参数集, 也称为模糊推理规则后件参数, 可通过最小二乘法进行辨识。

第5层计算所有规则的最终输出, 图中用M表示, 其输出为:

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2.2 评估模型的可用系数

在输变电设备可靠性实际的评估过程中, 对于单台设备, 由于难以历史数据的严重失真, 因此难以获得单台设备的可靠性-时间变化曲线, 也就难以获取某单台设备的可用系数。对于设备的近几年的数据, 则可以较全面、真实的获取。根据这些数据和相关的评估模型, 可以获得在统计数据的时间节点上的所有某类型设备可靠性, 从而建立所有设备可靠性与投运年限的对应关系, 再利用最小二乘法进行拟合, 可以获得可靠性-运行时间对应的函数关系, 即[P (t) R (t) ] (t0) 。根据[P (t) R (t) ] (t0) , 对应于t0节点的该类设备评价无故障工作时间可以表示为:

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从而, 可以获得对于t0的该类设备的平均可用系数:

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MTTR为该类设备的平均修复时间。这种处理方式, 要求该类设备处于类似的运行环境。

3 可靠性评估模型的改进

无论是采用哪种可靠性评估模型, 导致最终的评估结果和输变电设备“客观的”可靠性之间的偏差主要有以下原因:

1) 模型输入状态量的完整性。输变电设备的状态是通过自身的各种状态量来表征的, 因此, 状态信息越完整, 模型评估出来的可靠性就越趋于“客观的”可靠性。

2) 多目标决策的权重决策的合理性。设备的可靠性评估是一个多目标决策问题, 因此, 各个目标决策权重, 直接影响最终的评估结果, 也直接体现了设备可靠性对不同状态量反应的灵敏性和准确性。

3) 状态量量化模型的合理性。可靠性评估模型的本质就是建立输入状态量和它对应的目标可靠性指标的映射关系, 即实现状态量和可靠性的量化关系。这种映射关系的合理性, 也对最终的可靠性评估结果产生直接的影响。

设备可靠性模型的改进是建立在有效性分析的基础上。对可靠性模型进行有效性分析之后, 通过模型计算过程的回溯, 可主要从状态量的完整性、多目标决策权重的合理性和状态量量化模型的合理性这三个方面, 分析可靠性模型存在的问题, 改进评估模型。

4 实例分析

以某省所有500kV变压器的可靠性评估为例, 采用基于故障模式与故障树可靠性评估模型评估模型, 进行案例分析。其总体情况:该省500kV变压器共有59台, 进口及合资产品占88%, 2000年以前投运的占8%, 2001年～2005年占36%, 2005年以后的占56%。变压器总体运行良好, 但是部分变压器存在一些问题:有些变压器内部多种缺陷;部分变压器的冷却系统缺陷频发。

4.1 初步评估

在评估中, 将500kV变压器分为八大部件:器身、绕组、铁芯、分接开关、非电量保护、冷却系统、套管和油枕。根据这8大部件分别建立故障模型和故障模式模型, 采用2008年和2009年年底的所有数据, 对59台变压器进行计算, 由于结果的数据量比较多, 不一一给出, 只给出其中两个变电站12台变压器2009年的计算结果如表一所示。对59台变压器的计算进行有效性验证, 总体上和实现情况基本吻合, 但是存在以下问题:计算结果不能反映出部件频发性故障对变压器可靠性的影响, 导致某些需要重点关注的变压器计算结果可靠度偏高;当状态量接近限制值但是在限制值范围内时, 如果其相对稳定, 计算出来的故障概率比实际情况严重。根据存在的问题, 对原模型输入量的完整性和状态量量化模型的合理性两个方面做如下修正:根据设备缺陷统计数据, 增加了频发性缺陷的修正;对于状态量接近限制值, 但是在限制值范围以内, 且最近两次的试验数据变化不大的, 其对应的可靠性量化数据进行系数修正。

4.2 改进后的模型有效性验证

输变电设备投运至今平均可用系数验证:根据该省的历史统计数据, 利用ANFIS系统, 可以结算得到其平均修复时间为2天。建立所有变压器的可靠度与投运年限对应曲线, 如图2所示。

从图1可以看出, 该省500kV变压器严重缺乏运行超过10年的变压器, 因此不适合采用输变电设备投运至今平均可用系数的方法验证。

基于某个时间段的平均可用系数验证:根据前5年的统计数据, (3) 式的修正系数为:K为0.98, C为0.0316, 也就是 (3) 可以表示为:

R=0.98e-0.0316λ (13)

对计算结果进行ANFIS处理后, 可以得到2008年和2009年平均可用度分别为96.3%和97.896%。利用 (13) 式, 可以求得两年的故障率0.5538次/年和0.0336次/年, 从而可以求得两年第四季度的平均可用系数分别为:

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根据2008年和2009年可靠性数据管理报告, 两年的实际可用系数分别为99.697%和99.982%, 两年的结果偏差分别为0.003%和0.001%, 均小于0.03%, 因此可以说明, 修正后的该可靠性计算模型是有效的。

5 结束语

由于在一定的运行环境下, 输变电设备的可靠度和故障概率具有一定的“客观性”, 因此, 设备的可靠度和故障概率是一个评价可靠性性评估模型的有效指标, 也是一个综合利用各种评估模型的有效接口。本文通过可靠度和故障概率, 建立了实际的统计数据和计算模型之间的联系, 提出了一种对模型进行有效性验证的方法体系。目前, 对设备的可靠性评估, 主要是用于指导制定设备的维修策略, 而没有和公司的资产管理策略和全寿命周期管理有机的结合起来, 通过对模型的有效性验证, 有效地建立了设备可靠性评估模型和输变电设备可靠性数据管理之间的联系, 因此, 为可靠性评估模型的深入应用、指导公司资产管理策略打下坚实的基础。主要体现在如下几个方面:

1) 通过验证后的可靠性评估模型, 可以对运行中输变电设备状态做到准确的掌控, 让管理层真实地了解当前设备所处的状态, 预测未来设备的故障概率和出现频度, 进而对设备进行更加有效的管理。

2) 通过验证后的可靠性评估模型, 可以建立真实的输变电设备可靠度和故障概率的时间发展规律, 有利于建立资产管理的最佳投资体系, 实现最优化维修/维护策略;

3) 通过验证后的各种可靠性评估模型, 可以实现有效的统一, 为输变电设备的综合评价打下基础。

参考文献

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可靠性评估及分析 篇11

效率。

关键词：地铁；客室车门；可靠性；轨道交通

中图分类号：U270 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2013）08-0039-02

地铁广泛地应用在各大城市中，给城市的交通带来了很大的方便，但是随之而来的车门故障问题，成了地铁相关部门重视的问题，客室车门出现故障对于整个地铁运行系统的影响都是非常大的，要对客室车门的安全进行定期的可靠性分析。

1 地铁列车客室车门

地铁列车的客室车门通常有三种：第一种是内藏门；第二种是塞拉门；第三种是外挂门。不同的门有不同的特点，下面简单地介绍一下各个门的特点：

内藏门的原名叫做内藏对开式滑门，在车门开门与关门的时候，内藏门的门叶运动在夹层之中，在车辆侧墙的外墙板与内饰板之间。内藏门的左侧门叶与右侧门叶都是通过钢丝绳来进行连接的，虽然钢丝绳连接的地方不同，但是最终起到的效果是一样的，都是为了使门叶在进行钢丝绳的调节时，有一定的张合力。另外在门叶的上方都有一个锁钩，这个锁钩是为了门关闭时，关闭系统控制锁钩，让锁钩钩住门叶上的钩销，以这样的方式保证内藏门的安全可靠性。

塞拉门在进行开关时，开的时候会移动到车外墙的外面，当关闭的时候，会和车体保持在同一个水平面上。这样的设计除了在外形上比较美观以外，在车的高速运行中，相对其他门来讲会减小空气的阻力以及车体与空气进行摩擦产生的噪声。在控制塞拉门的开关上，是利用丝杆和螺母对塞拉门产生力的作用，而带动塞拉门开关的。在塞拉门的开关设计系统中，设计了制动装置机械结构，这个结构在塞拉门关闭后，会防止自动开启，并且在开启的时候，制动机械结构会用电磁阀进行控制。

外关门在设计理念上，采用的是模块化设计，所以在安装上同样是模块式安装。在墙的内侧和外侧都要安装相应的部件，外车门以及控制外门的传动的部件都安装在车墙外，但是驱动电机以及控制单元要安装在车墙内。

2 地铁列车客室车门故障分析

由于每天地铁乘坐的人非常多，且运行的线路比较短，所以每天客室的车门开关的频率非常大，这导致地铁列车客室车门总出现故障，通常客室车门出现故障是由于高频率的开关导致一些控制车门的电器元件以及一些开关门时的机械设备发生损坏。根据以往的地铁列车客室车门出现故障原因统计，通常故障发生的原因主要有以下四个方面：

首先，从车门自身的制造结构上来看，车门自身的原因造成故障时，就是组成车门的构件出现问题，车门的继电器、车门的限位开关、车门的门槛条、控制车门的开关按钮、驱动气缸和主要的电机、连接车门的钢丝绳、解锁的气缸和门上的锁钩等都是造成车门发生故障的原因。

其次，从车门的外部环境来进行分析，由于地铁的运行速度快，所以在高速行驶时会使车门出现振动现象或者是由于大气的压强使得车门出现形变，由于地铁每天的客流量都非常的大，所以乘客挤压车门的现象非常的多，久而久之造成车门出现故障，当然这些外界的环境对车门产生故障的原因还是很小的。

再次，从车门的控制系统来进行分析，车门的控制系统是EDCU软件，如果控制系统出现一点小问题，就会带来很大的车门影响，所以可以说车门的控制系统通常是车门出现故障的最主要的原因。

最后，再对外界的人为因素来进行分析，司机操作错误时造成的系统故障，有的乘客按下了紧急操作的按钮，对地铁进行检修的人员，对检修不到位，检修不够全面，甚至有些检修人员的技术水平低下，很多故障的预报信号都不能准确掌握。

3 地铁列车客室车门可靠性技术研究

车门系统的可靠性通常是指，车门要在规定的时间和规定的条件下，能够正常地运行。由于车门的系统不仅受车门本身的构成影响，还受到整个牵引控制系统的影响，同时乘客、司机、维修人员等外界的因素影响也非常大，所以在研究车门的可靠性时，不能单独地只对车门以及相关的系统进行研究，还要把所有间接或者直接影响到车门的因素都考虑到内，要把车门可靠性的研究对象全面化。通常在对车门进行可靠性分析的时候，要在一定的环境下进行，车门可靠性分析的条件是：温度、湿度、振动、维修人员的技术水平、压力等。例如当客流量大的时候，车门受到乘客的挤压，或者是有的人站在车门的滑道上，使车门无法正常关闭；另外当列车进行高速行驶的时候，车体产生振动对车门的影响，或者是大气压强对车门的挤压等，这些都是造成车门出现故障的因素，所以在进行可靠性分析时，要把这些方面的条件都考虑到其中。机械产品在长时间运行下，各个机体都会受到不同程度的损坏，所以在不同的时间里，产品的可靠性是不一样的，在进行产品的可靠性分析的时候，要考虑到产品的使用时间，并且每次对产品的可靠性分析出来的结果是不一样的。对于一些损坏比较快的产品，例如弹簧、钢丝绳等都要进行定期的可靠性分析，发现问题就要马上更换，否则将会影响整个产品的正常运行。在进行车门的可靠性分析的时候，要了解车门出厂时的各项运行指标，了解正常运行时的数据，这样有依据地去进行车门可靠性的分析，有了依据就可以清楚地知道车门各部件或者是各系统是否发生故障。

在对车门的可靠性进行分析时，通常使用故障树分析法和故障模式影响分析法，故障树分析法通常用在比较复杂的系统中进行可靠性分析，故障树分析法通常是以图形的形式来对复杂系统的安全性进行表达的，对一些复杂的问题，进行有逻辑、有效果的分析，一步一步分析出系统失效的原因，故障树分析法对于系统的设计人员以及维修人员都有很大的帮助，可以帮助管理人员对系统进行直观的分析与全面的管理。故障模式影响分析法对故障的分析非常的细致，通常是对各个组成系统的每一个构件进行分析，分析出每一个构件是否出现故障，并且能分析出这些故障对产品产生什么影响，最后对产生的故障提出相应的解决措施，从而提高车门的可靠性。故障模式影响分析法是对产品的失效后果进行分析，是对系统中的每一个单独的个体进行分析，故障模式分析法分析的数据是对故障树分析法提供前提条件。有效地将故障树分析法与故障影响模式分析法结合到一起，才能更加深入地分析出故障出现的根源并且提出相应的解决措施，两者结合才能提高车门的可靠性。

4 地铁列车客室车门安全应用前景

随着经济的不断发展，地铁在各个城市得到普遍的应用，地铁的普遍运行，是国家经济发展的必然产物，是大势所趋，民心所向。一个城市发展的标志将会是地铁的运行情况，国家会对各个城市的地铁修建加以重视，不仅在资金上给予支持，在技术水平上也会给予重视。

地铁的产生与发展给人们的生活带来了很大的方便，使城市的交通拥堵问题得以缓解，所以在未来很多城市会兴建地铁，在地铁兴建的同时，应对车门的安全问题更加重视，只有车门安全才能保证乘客的安全，保证地铁的正常运行。在未来地铁的广泛应用中，车门安全应用将会成为各个城市所重视的问题，车门安全应用也将会是相关的政府管理部门所重视的问题。国家会设立相应的管理机构以及培训机构，培养出一批技术能力过硬的队伍，投入到各个城市的地铁兴建以及各方面维修中，使车门的安全问题得到保证。

5 结语

客室车门出现故障一直是困扰地铁部门的问题，所以地铁的相关部门要加强对地铁客室车门的安全可靠性分析，要保障客室车门的安全，保障地铁的正常运行，保障乘客的人身安全。在加强对客室车门可靠性分析的同时，要加大对维修人员以及相关的操作人员的技术水平的管理，减少外界因素对其产生的影响。

作者简介：赖芳盛（1982—），男，广东深圳人，供职于深圳市地铁集团有限公司运营分公司，研究方向：地铁公司乘务管理。

可靠性评估及分析 篇12

1 可靠性强化试验的概率评估

强化实验结果的统计特性与概率评估有着不可分割的联系。故障物理学是可靠性实验的主要理论依据, 它不仅能够对基础的产品进行分析, 还能够对一些金属试件进行实验。可靠性强化实验的统计方式主要针对一些具有缺陷性的产品进行性能开发, 在实验过程中, 评估人员可以对其应力强度进行检验, 如果产品出现了疲惫的状况, 它的寿命会相对降低, 我们可以从实验的标准系数对比中发现, 具有缺陷设备的系数一定高于原有数值。一般情况下, 疲惫性的产品系数是标准性数值的三倍, 系统会进行自动显示, 以提醒设计人员及时进行产品评估。而强化手段的应用是当前唯一的准确性方式, 它能够很快使零件的缺陷部位暴露出来, 使技术人员及时进行整合。但这种方式也会呈现出一定的弊端。例如:在实验的过程中, 无可避免的会将无缺陷的部位进行破坏。另外, 缺陷性产品的发展曲线与标准化不同, 在一定区域内, 产品的系数会出现失效的情况。简单来说, 我们无法从设备中观察到该构件的极限范围。产品是否存在故障与整体环境有着很大的关联性。为了使实验的可靠性提高, 设计人员应该利用振动仪器对场外环境进行测评, 以增加实验中的应力, 建立横纵坐标, 进行综合性评估。在横轴上, 我们可以以温度或是湿度为标准, 纵轴以产品系数为标准, 测试在具体环境下二者之间的关系。如果产品构件处于失效的状态, 在既定范围内很可能会出现数值的逆转, 特性曲线也会根据实际情况的不同而变化。

2 面向ARM的嵌入式系统的可靠性强化性实验定量分析评估

2.1 实验方法和过程

在实验的整体监督与分析过程中, 产品环境的测试是最首要问题。例如:车载是产品的主要实验环境, 嵌入式系统的测评方式主要是对湿度进行检验。由于许多产品构件的故障都是因环境湿度过大引起的, 所以具体应力的表现是在振动中连续性前进。针对这种情况, 实验者一般要用扳机印刷样品进行检查。实际的数据如下所示:样本指数为A, 厚度为N。A与N之间成正比关系。在同一生产工艺过程当中, 设计人员可以对样本的材质进行调整, 进行牢固性的双面贴片。为了使实验过程更加流畅, 设计人员可以增加监视机的数量, 将两台PC装置进行连接。如图1所示, 该图是基于ARM的嵌入式系统的强化评估结构图。我们可以从中看出, 实验过程是以时段性数据为标准, 将其进行分段提取的一种重要方式。提取的内容甚至包括产品生产的具体时间与分秒性记录。在分段整合后, 系统会对数据进行处理、储存以及显示, 以达到更加精准评估的目的。

2.2 定量评估模式

在定量评估中, 最重要的就是机器的时刻性监督系统。基于ARM的嵌入式定量实验过程以PC机器作为测试设备。两台PC机器分别有不同的作用, 一台用于对实验环境进行定位, 对数据进行统计。嵌入式系统会进行自动化指令接受, 将信息反馈给实验中心。如果在设备的流经过程中出现验证性错误, 系统会将数据按照原有路径返回, 还可以根据需要存储的内容进行修改。而另外一台PC机器则是负责将设备的网络接口与监测实验器进行相连, 将通信装置划分为几个不同的模块, 根据系统内核中所显示的内容进行整合。在实验过程中, 每个用量都有相关的等级性, 设备与被测系统会根据等级的不同而实现网络测试的应用过程。网络测试器则会根据系统的指令进行模式化调用。在实验规程中发现, 等级越高, 定量性测试的结果越精准, 系统会根据内核的涵盖内容进行解压, 根据GPS模拟器中所显示的内容进行整体观测。而如果产品的等级过低, 虽然样本都能实现正常工作, 但工作的时间就会不定期的延长, 会破坏产品的整体可靠性。

3 结论

综上所述, 本文根据可靠性实验的概率评估方式对应力强度模型进行具体化的论述, 对产品的外部环境进行了整体性分析, 给出了一个概率的大致定向坐标。另外, 基于ARM的嵌入式研究也说明了振动环境下强化实验的基本标准。为了验证这一理论, 本文对定量评估模式进行了研究, 以车载模型为样本, 提出了可靠性的相关依据。另外, 在该实验方法与过程的论述当中, 数据也起到了关键性的作用, 为定量评估方式的扩展奠定了有效性基础。

摘要：随着科学技术的不断发展, 产品的可靠性强化定量分析已经成为了当前必不可少的一部分内容, 它可以通过计算产品的各方面性能对其质量进行评估, 是新型的集约化系统手段。产品评估方式在很久以前就有出现, 但评估的手段不是非常科学, 技术性不强, 集约化程度不高, 并没有为产品的全面性分析做出相应的贡献。而ARM的嵌入方式实现了可靠性标准, 强化了试验的目的。所以, 本文针对试验评估的特性, 对产品的可靠性定量进行分析。

关键词：ARM,嵌入系统,可靠性,强化试验,定量分析

参考文献

[1]李驹光, 聂雪媛, 江泽明, 等.ARM应用系统开发详解——基于S3C4510B的系统设计[M].北京:清华大学出版社, 2014, 53-56.

[2]曾声奎, 赵廷第, 张建国, 等.系统可靠性设计分析教程[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2011, 20-26.

[3]李澎, 吴云洁.基于ARM的嵌入式系统的设计及在转台控制系统中的应用.仪器仪表用户, 2013, 11-12.