系统可靠性理论与威布尔分布
质量管理课程-Weibull分布

案例三
总结词
复杂系统的Weibull分布可靠性评估
详细描述
质量管理课程中,我们还通过案例研究探讨 了复杂系统的Weibull分布可靠性评估。针 对由多个子系统组成的复杂系统,我们首先 识别了各子系统的故障模式和失效机制,然 后使用Weibull分布模型对各子系统的可靠 性进行了评估。最后,我们综合各子系统的 可靠性特征,对整个复杂系统的可靠性进行 了分析和预测。这一案例研究有助于提高我
案例二
总结词
机械部件故障模式的Weibull分布应用
详细描述
在质量管理课程中,我们还探讨了机械部件故障模式的Weibull分布应用。针对不同类 型的机械部件,我们收集了其故障数据,并使用Weibull分布模型进行拟合。通过对比 不同部件的Weibull分布参数,我们分析了各部件的故障模式和可靠性特征,为预防性
Weibull分布的特性
总结词
Weibull分布具有形状参数和尺度参数两个参数,决定了分布 的形状和尺度。
详细描述
Weibull分布有两个参数,一个是形状参数λ(lambda),一个 是尺度参数k。形状参数决定了分布的形状,尺度参数决定了分 布的尺度。当形状参数λ=1时,Weibull分布退化为指数分布。
识别潜在故障模式
通过FMEA分析,识别产品或过程中可能出 现的故障模式。
分析故障影响
评估每种故障模式对产品质量、安全性、可 靠性和其他关键性能指标的影响。
确定风险优先级
根据故障影响程度和发生概率,确定风险优 先级,为改进措施提供依据。
制定预防措施
针对高风险故障模式,制定有效的预防措施, 降低其发生概率或减轻其影响程度。
掌握如何利用软件进行Weibull分布的拟合、分析和绘 图。
可靠性理论基础知识

可靠性理论基础知识可靠性理论基础知识1.可靠性定义我国军用标准GIB 451A-2005《可靠性维修性保障性术语》中,可靠性定义为:产品在规定的条件下,规定的时间内,完成规定功能的能力。
“规定条件”包括使用时的环境条件和工作条件。
“规定时间”是指产品规定了的任务时间。
“规定功能”是指产品规定了的必须具备的功能及其技术指标。
可靠性的评价可以使用概率指标或时间指标,这些指标有:可靠度、失效率、平均无故障工作时间、平均失效前时间、有效度等。
典型的失效率曲线是浴盆曲线,其分为三个阶段:早期失效期、偶然失效期、耗损失效期。
早期失效期的失效率为递减形式,即新产品失效率很高,但经过磨合期,失效率会迅速下降。
偶然失效期的失效率为一个平稳值,意味着产品进入了一个稳定的使用期。
耗损失效期的失效率为递增形式,即产品进入老年期,失效率呈递增状态,产品需要更新。
1.1可靠性参数1、失效概率密度和失效分布函数失效分布函数就是寿命的分布函数,也称为不可靠度,记为)(t F 。
它是产品或系统在规定的条件下和规定的时间内失效的概率,通常表示为)()(t T P t F ≤=失效概率密度是累积失效概率对时间t 的倒数,记为f(t)。
它是产品在包含t 的单位时间内发生失效的概率,可表示为)()()('t F dtt dF t f ==。
2、可靠度可靠度是指产品或系统在规定的条件下,规定的时间内,完成规定功能的概率。
可靠度是时间的函数,可靠度是可靠性的定量指标。
可靠度是时间的函数,记为)(t R 。
通常表示为?∞=-=>=t dt t f t F t T P t R )()(1)()(式中t 为规定的时间,T 表示产品寿命。
3、失效率已工作到时刻t 的产品,在时刻t 后单位时间内发生失效的概率成为该产品时刻t 的失效率函数,简称失效率,记为)(t λ。
)(1)()()()()()(''t F t F t R t F t R t f t -===λ。
威布尔分布的可靠性应用

威布尔分布的可靠性应用我们谈可靠性,往往离不开开篇大幅统计学介绍。
很多可靠性参考书,第一章也都是失效模型、可靠度函数、失效率函数、MTBF等。
不吹不尬,可靠性确实离不开概率统计。
比如我们了解到很多实验设计中的数量选择都不是凭空虚设,也并非经验论的拍脑袋,大多都是依据失效函数、置信度等进行计算;再如我们预设的产品寿命是通过加速实验推算的数值,如果某家公司真的执行了诚意满满的寿命估算,估计做一批数量的样品,保证十年的使用寿命,客户和市场也该等的花都谢了;又如我们建立的很多数学模型都不可能完全印证实际情况,当丰满理想遭遇骨感现实,概率就可以跳出来为你不敢做保票的那一步找个台阶下。
图中是常用的可靠性分布及其对应的应用场景,主要分为离散和连续分布。
可靠性常用概率分布今天我们主要聊聊Weibull分布,也就是图中故意卖关子的这一项。
威布尔分布表达式异常复杂,在可靠性中使用范围却很广。
其中失效密度函数表示如下:m: 形状参数,表示函数的走势,m>1,表示失效率随时间增加,m<1, 表示失效率随时间减小。
t0: 参数或特征寿命,表示函数的缩放。
γ :位置参数,且γ >0; 表示设备在[0, γ ]之间不会发生故障。
威布尔分布之所以好用,是因为通过调整不同参数,可以表征整个产品生命周期,即可靠性常提到的浴盆曲线,分为早期失效、随机失效和老化失效三个阶段。
早期失效,产品在开始使用时,失效率很高,但随着产品工作时间的增加,失效率迅速降低。
这一阶段失效的原因大多是由于设计、原材料和制造过程中的缺陷造成的。
随机失效期,是失效率较低,且较稳定,往往可近似看作常数,可以用指数分布表示。
这一时期是产品的良好使用阶段, 偶然失效主要原因是质量缺陷、材料弱点、环境和使用不当。
老化阶段,失效率随时间的延长而急速增加, 主要由磨损、疲劳、老化和耗损等原因造成。
这个阶段也可以用正态分布来做模拟。
Weibull分布参数与失效模型之间的关系:假设给我们一组数据,是实验中给定时间段内的失效样品数量统计,将这组数据在minitab中做直方图,我们可以大概感觉这组数据是处于产品的早期失效阶段,用分布进行拟合,如下分别用威布尔三参分布、双参指数分布、三参数对数正态分布、三参数伽玛分布都可以来表示这组数据的分布。
可靠性中常用的概率分布

名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形二项分布np npq二项分布:当进行一种试验只有两种可能的结果时,叫成败型试验。
在可靠性工程中,二项分布可用来计算部件相同并行工作冗余系统的成功概率,也适用于计算一次使用系统的成功概率。
返回可靠性中常用的概率分布名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形泊松分布P(λ)λλ泊松分布:一个系统,在运行过程中由于负载超出了它所能允许的范围造成失效,在一段运行时间内失效发生的次数X是一随机变量,当这随机变量有如下特点时,X服从泊松分布。
特点1:当时间间隔取得极短时,智能有0个或1个失效发生;特点2:出现一次失效的概率大小与时间间隔大小成正比,而与从哪个时刻开始算起无关;特点3:各段时间出现失效与否,是相互独立的。
例如:飞机被击中的炮弹数,大量螺钉中不合格品出现的次数,数字通讯中传输数字中发生的误码个数等随机变数,就相当近似地服从泊松分布。
名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形超几何分布H(n,M,N)返回可靠性中常用的概率分布名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形指数分布e(λ)指数分布:许多电子产品的寿命分布一般服从指数分布。
有的系统的寿命分布也可用指数分布来近似。
它在可靠性研究中是最常用的一种分布形式。
指数分布是伽玛分布和威布尔分布的特殊情况,产品的失效是偶然失效时,其寿命服从指数分布。
可靠性中常用的概率分布名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形威布尔分布(Ⅲ型极值分布)W(k,a,b)威布尔分布:在可靠性工程中被广泛应用,尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。
由于它可以利用概率纸很容易地推断出它的分布参数,被广泛应用与各种寿命试验的数据处理。
可靠性中常用的概率分布名称记号概率分布及其定义域、参数条件均值E(X)方差D(X)图形正态分布(高斯分布)N(μ,σ)μσ2正态分布:是在机械产品和结构工程中,研究应力分布和强度分布时,最常用的一种分布形式。
系统可靠性理论与威布尔分布

可靠性方块图 (RBDs—Reliability Block Diagrams)
可靠性方块图 是系统单元及其可靠 性意义下连接关系的 图形表达, 表示单元 的正常或失效状态对 系统状态的影响。在 一些情况下,它不同 于结构连接图。
计算机的简化可靠性方块图
可靠性方块
一个方块可以代表零件 (元件)、部件、子系 统或装配件,取决于它 选择的“黑箱”水平( 具体层次)。
Case 5—在100小时内,单元1、2、3的可靠度分别为 0.7、0.8、0.9,改进可行性分别为:难、易、中。
假设在100小时内,MAR均为0.999,则优化结果如右表 1所示。
1.7 可修复系统
对于可修复系统,须同时考虑可靠性和 维修性。类似于基于寿命数据的可靠性 建模方法,可以处理修复数据获得维修 性特征量,如:维修度、修复率、平均 修复时间等。可用性综合考虑可靠性和 维修性。
无维修使用期(MFOP)
二是改变可靠性工程工作方法:必须把人力、 精力集中于产品研发早期阶段。应做如下工作 :
失效物理分析、 开展可靠性研制试验,及早暴露设计缺陷,采
开展高加速应力试验(HAST),暴露产品薄弱环 节予以纠正;
严格设计评审制度, 制订合理预防维修计划并予以实施。
可靠性工程的热点问题二
(4) 工业工程:工业工程涉及技术系统的设计、安装、改 进、评估和控制。目标是,在尽可能降低成本的同时优化 系统的资源来提升质量、效率、生产率。工具:数学模型 (对复杂系统应用随机模型)、实验设计、连续过程改进 、生产性研究、计算机模拟、神经网络(处理非线性现象 ,减少数据处理时间)、专家系统等。
Case 1—三个单元都服从β=1.318、η=312hrs的威布尔 分布,改进可行性中等。
威布尔概率分布及应用

威布尔概率分布及应用威布尔概率分布是一种常用的统计分布模型,适用于描述正向偏斜的连续随机变量的概率分布。
在工程学中,威布尔分布经常用来模拟和分析可靠性和寿命数据。
下面将详细介绍威布尔概率分布及其应用。
1. 威布尔概率分布的定义与特性:威布尔概率密度函数的表达式为:f(x) = (a/b)((x/b)^(a-1)) * exp(-(x/b)^a)其中,a和b均为正实数,是概率分布的参数。
该概率密度函数主要用来描述随机变量X的寿命分布。
威布尔分布的累积分布函数为:F(x) = 1 - exp(-(x/b)^a)威布尔分布具有如下特性:(1) 当a=1时,威布尔分布退化为指数分布。
(2) 当a>1时,威布尔分布具有右偏斜的特性。
(3) 威布尔分布的均值为b * Γ(1 + 1/a),其中Γ表示伽玛函数。
(4) 威布尔分布的方差为b^2 * (Γ(1 + 2/a) - (Γ(1 + 1/a))^2)。
2. 威布尔概率分布的应用:(1) 可靠性分析:威布尔分布常用于可靠性分析中,可以通过威布尔分布来描述产品的寿命分布。
通过分析得到的威布尔分布,可以计算产品在某个时间点的可靠性,确定其在给定时间段内的失效概率,并进一步寻找改进措施,提高产品的可靠性。
(2) 寿命数据分析:威布尔分布也广泛应用于对某些机械设备、材料或系统的寿命数据进行建模与分析。
通过对实际寿命数据进行威布尔分布拟合,可以更准确地预测设备或系统在未来某个时间段内的失效概率,帮助制定相应的维修和更换计划。
(3) 临床试验:在医学和生物学中,临床试验数据经常具有右偏性,且描述的是某种事件或现象的寿命。
因此,威布尔分布在临床试验数据分析中的应用十分常见。
通过拟合试验数据得到的威布尔分布可以为研究人员提供反映疾病发展或治疗效果的信息,从而指导临床实践和决策。
(4) 金融风险管理:在金融领域,威布尔分布可以用来对风险事件的发生概率进行建模,如市场波动、信用违约等。
(一)可靠性函数与Weibull分布
可靠性可靠性函数函数函数与与Weibull 分布Xie Meng-xian. (电子科大,成都市)半导体器件和集成电路的可靠性评估(即失效率预测,failure rate prediction )是一个重要的问题。
可靠性评估实际上也就是采用通过寿命试验而得到的失效的数据、来估算出器件和集成电路的有效使用寿命。
有效使用寿命即为器件和集成电路能够正常工作的平均平均平均使用使用使用时间时间(MTTF ,mean time to failure );与此密切相关的概念是失效率失效率失效率(或故障率,failure rate ),即单位时间内所失效的器件和电路的数目,常用的单位是FIT (10−9/小时)或者%/1000小时。
因为通过寿命试验而获得的失效数据,往往遵从某种规律的分布函数——可靠性函数,所以根据这些试验数据,由可靠性函数规律出发,即可估算出器件和集成电路的MTTF 和失效率。
(1)可靠性函数:半导体器件和集成电路会由于各种原因而失效,但是失效率往往与使用时间有关。
若在经过时间t 之后未失效器件的数目为R(t),则通过寿命试验可以获得大致如图1所示的三种模式的函数关系:①早期失效模式;②偶发失效模式;③磨损失效模式。
在数学上可用来描述这些失效模式的函数即称为可靠性函数。
对于偶发失效的模式,比较符合实际的可靠性函数是指数函数;由此可知偶发失效的失效率是一个常数,即不管经过多长时间,器件失效的几率都是一样的;根据这种可靠性函数,可较容易地进行分析。
比偶发失效更早发生的失效称为早期失效。
大多数半导体器件和集成电路所出现的失效都属于早期失效模式。
对于这种很快就会发生失效的器件和电路,一般都可以在使用之前、通过例行试验(即采用一定条件的筛选工艺)来去除掉,以免带来后患。
磨损失效也称为疲劳失效,其特点是开始阶段的故障少,然后故障不断增加。
(2)Weibull 分布:从统计角度来看,统计数据的分布函数有许多种,常用的有如指数分布、Gauss 分布、Γ分布、对数正态分布和Weibull 分布,它们的功能各有千秋。
威布尔分布下复杂系统可靠性与全寿命周期费用综合建模
威布尔分布下复杂系统可靠性与全寿命周期费用综合建模一、开篇随着社会的发展,人们对产品和服务的质量和可靠性的要求越来越高。
而在现代经济中,复杂系统可靠性和全寿命周期成本是一项重要的经济指标。
在对于复杂系统的可靠性建模方面,威布尔分布是一种被广泛应用的概率分布,能够很好地描述产品或系统的寿命分布特性。
本文将围绕威布尔分布下的复杂系统可靠性与全寿命周期费用综合建模进行探讨,提出五个主题,包括:威布尔分布概述、威布尔分布建模、复杂系统可靠性建模、全寿命周期费用建模以及综合建模分析。
二、威布尔分布概述威布尔分布是一种常见的概率分布,被广泛应用于描述复杂系统的寿命分布特征。
其密度函数为:$$f(t) = \frac{\gamma}{\beta}(\frac{t-\mu}{\beta})^{\gamma-1}e^{-(\frac{t-\mu}{\beta})^\gamma}$$其中,$\mu$ 是位置参数,$\beta$ 是尺度参数, $\gamma$ 是形状参数。
在描述复杂系统的可靠性时,通常使用的是威布尔分布的累积分布函数:$$F(t) = 1 - e^{-(\frac{t-\mu}{\beta})^\gamma}$$这个函数能够描述系统在经过 $t$ 时间后仍然正常运行的概率。
三、威布尔分布建模在实际应用中,可以通过对系统的寿命数据进行威布尔分布拟合,来推断出系统的寿命特征。
比如,对于某一型号的产品,可以通过测量若干台设备的使用寿命,然后进行威布尔分布拟合,得到该型号设备的寿命分布特性。
从而可以预测出未来产品或系统的使用寿命,为制定产品或系统的维修计划和调整资产管理策略提供依据。
四、复杂系统可靠性建模复杂系统可靠性建模是指根据系统的失效信息,利用可靠性理论、统计学和计算机技术等技术手段,对系统的失效概率、失效时间、失效原因等进行分析和预测,以提高系统的运行可靠性。
威布尔分布可以用于对复杂系统的失效时间进行建模。
1.2寿命分布函数
可靠度 R(t) 1 F (t) e λt , t 0
失效率
λ(t) f (t) λ, t 0
R(t )
平均寿命 MTBT或MTTF=
λt
e dt
1
λ
这表明,如果已知产品0 工作了s小时,
则它再工作t小时的概率与已工作过的时间
s长短无关。因此在已知它仍然完好时将它
进行更换的做法对指数分布的产品是没有
1.1可靠度
可靠度是产品在规定条件下和规定时间内,完成 规定功能的概率。一般记为:R,他是时间函数, 也记为:R(t),也称为可靠度函数。 F(t)=P(T≤t)
T是寿命,表示产品从开始工作到发生失效或故 障的时间,其失效密度函数为: f (t)
R(t)=1-F(t)= N n(t) N
R(t)=P(T > t)= f (t)dt
5 对数正态分布
在可靠性理论中,对数正态分布用于由裂痕扩展而 引起的失效分布。如:疲劳、腐蚀失效。此外,也 用于恒应力加速寿命试验后对样品失效时间进行了 统计分析。
随机变量t 的自然对数ln t 服从均值为μ和标准差多 的 σ 正态分布,称为对数正态分布。这里μ和 σ 不 是随机变量t 的均值和标差差,而是ln t 的均值和标 准差。
对m<1早期失效型故障,往往是由维修的质量控制和组装问题产生 。
对m=1且 较高,则往往反映原设计缺陷,可靠性冗度不够或由
于吸入外物造成意外损伤,甚至或由于产品误用。
若m>1,代表的是耗损型失效,m在1.8-3.0之间,则故障数据将是 十分分散的,m越大,则故障数据分散性越小,则故障越能被预测 到,当m>5,则产品故障时间几乎能相当精确地预测。
P x(t)=k
基于威布尔分布的可靠性寿命分布模型的建立
Lieio dEsi t.Ⅵ e h ie d t s gv n, a c ur h au s o h aa ee s n te rl bl y kl o t h a m e n te l aa i ie we c n a q ie t e v le f t e p r f m t r,a d h ei it a i
中图 分 类 号 :T O U5 l 文 献 标 识 码 :A
Esa l h n fr l b l y lf d lb s d o eb l d srb t n t b i me to ei i t ie mo e a e n W i u l iti u i s a i o
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维普资讯
丁 湛 等: 基于威布 尔分布的可靠性寿命分布模型的建立
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第3卷 第 3 O 期
20 0 7年 3 月
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基 于威 布 尔分 布 的可 靠 性 寿命 分 布模 型 的建 立
丁 湛 黄 双华
( 海军工程 大学 武 汉
403) 3 0 3
摘 要: 威布尔分布在产品的可靠性分析中起着越来越重要的作用。本文针对当前基于指数分布的可靠性分析存在 的不 足 , 了一种基于威 布尔分布的可靠性寿命 分布 模型 , 提出 重点对模 型的参数进行 了估计 , 两参数威 布尔分 布的 对
极大似然估计进行 了理论推导 , 了寿命分布模型 中参数的似然方程 。只要给定故障数据 , 得出 即可利用该模 型得 到可 靠性参数 , 并进一步得到产品的可靠性分 布模 型。 关键词 : 布尔分布 ;可靠性 ;寿命分布模型 威
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可靠性指标体系及其验证
早在70年代美国在地面产品广泛地采用故障加权。 在1980年美军标准MIL-STD-785B颁布后,故障加
权处理方法被取缔。 产品可靠性指标细化分解,分别验证。MIL-STD-
7810《工程研制鉴定和生产可靠性试验》正式文本中, 首次提出在可靠性验证中按后果严重程度把发生故障 区分为:致命故障,严重故障和轻度故障三类。 我们国家有标准可查的就有近20种门类产品对故障进 行加权处理。
2 工程实践
2.1Intersil 公 司 的 Building-In Reliability
Intersil(网线)公司 为晶片制造商,在无 线网络、电源管理领 域国际领先。
2.2 Ford 公 司 的 Useful Life Reliability Process
Ford(汽车)公司将 Useful Life Reliability Process 任务作为产品 开发系统的重要工作。
维修方式:事后维修和预防维修
事后维修的三个典型 步骤: a)问题诊断; b) 故 障 零 件 的 更 换 或 修理; c)维修确认。
预防维修活动包括设 备检查,局部或全面 定期检修,换油等。
预防维修可以提高系 统的可靠性、减少停 机时间和更换费用、 优化备用件库存。
预防维修 :计划维修和视情维修
无维修使用期(MFOP)
二是改变可靠性工程工作方法:必须把人力、 精力集中于产品研发早期阶段。应做如下工作:
失效物理分析、 开展可靠性研制试验,及早暴露设计缺陷,采
开展高加速应力试验(HAST),暴露产品薄弱环 节予以纠正;
严格设计评审制度, 制订合理预防维修计划并予以实施。
失效数据分析:对同类的产品或单个产 品进行统计分析,了解MTBF、主要失效 模式等。
1.8 可靠性管理
可靠性管理是可靠性工程组成部分,占有很重要地位,有人曾讲; “产品可靠性是设计出来的、制造出来的和管理出来的……”。
可靠性管理工作包括:可靠性设计、试验和管理标准,可靠性大 纲,可靠性管理机构,数据网等。从产品可靠性指标分配、预计、 可靠性设计、可靠性分析、可靠性试验、数据交换等进行系统化 管理。
可靠性工程的热点问题二
可靠性指标体系及其验证
在产品可靠性验证与评价中,在确认故障,采 用什么方法对故障数据进行处理,直接关系到 产品的生存和发展。一般都把可靠性验证试验 中产品的存在状态简化为“二元状态(成功、 故障)”处理。故障统计也比较简单,要么为 0,要么为1,对故障既不分类,也不加权,这 在工程实施显然存在问题。如果把这些后果严 重程度不同的故障,等同看待,客观上是不合 理的,与实际情况也是不相符的。
可靠性串联系统
可靠性并联系统
系统可靠度为
n
Rs 1 (1 Ri ) i 1
冗余最大 例:双工系统
图7 可靠性并联系统
可靠性并联系统
k/n表决系统
特例:1/n—串联系统
n/n—并联系统
系统可靠度:
k/n表决系统
复杂系统
分析方法:
1. 分解分析方法:选择关键单元, 先分解系统,再组合计算。
Case 2-—同Case 1,但改进可行性不同:单元1—易, 单元2—中,单元3—难。 Case 3-—在100小时内,单元1、2、3的可靠度分别为 0.7、0.8、0.9,改进可行性相同:易。 Case 4-—在100小时内,单元1、2、3的可靠度分别为 0.7、0.8、0.9,改进可行性分别为:易、中、难。
系统可靠性理论与工程实践
内容安排
1 系统可靠性基础理论
理论体系探讨
2 工程实践
Intersil公司 、Ford公司
3 可靠性工程几个热点问题
发展趋势展望
可靠性
一个满意的顾客会告诉8个人, 一个不满意的顾客会告诉20个人, 只有可靠的产品才能带来长期效益和忠诚的顾客!
1 系统可靠性基础理论
(1) 系统可靠度估计
引入单元可靠度函数, 运用上述模型即可计算 系统可靠度。
(2) 寿命预测
根据系统可靠度,可以计算 系统的平均寿命、保证寿命、 BX ( 如 : B10 ) 、 可 靠 寿 命 等。此外,可以计算系统的 寿命分布规律、失效率。
1.4 系统可靠性分析
(3) 模拟分析
1.6 可靠性分配和可靠性优化
有两个方法改进系统的
可靠性:故障避免和 故障容错。
避免故障,要求使用高 质量和高可靠性的元件, 通常比故障容错方法的 成本低些。而故障容错, 需要冗余,导致设计难 度加大,成本、重量、 体积等增加。
典型的可靠性增长曲线
1.6 可靠性分配和可靠性优化
优化前需要明确规定: a) 成本函数
2. Mechanical engineers know everything. 3. Reliability is a project. 4. The craftsman is only involved in repair, not in
reliability. 5. The key to high reliability is speedy repair.
模拟分析可以克服
解析法的缺点,完成复
杂系统的可靠性分析。
其原理:基于the Monte
Carlo simulation method,
根据每个单元的失效分
布产生随机失效时间,
模拟系统的工作状态,
然后对系统可靠度作经
验估计。
1.5 可靠性设计
在产品开发阶段要尽 早考虑和构造可靠性。
将可靠性和性能一样 设计到产品中去。
90年代美国由于以经费为独立变量,废除大量的军用标准,大力 推行健壮设计和并行工程及IPPD管理。首先在美国海军及其相关 工业部门广泛推广“网络化”管理。通过大量标准、规范引入和 支持,为“网络化”管理提供依据和指导,实施程序化、规范化、 系统化的“网络化”管理。
1.9 其他相关理论
(1) 供应链分析:企业之间的协作减少提供产品和服务的 供应链时间,减少库存。需求不确定性增大,需要供应链 越敏捷。
Cost/Penalty Function
b) 可靠度上限 Maximum Achievable Reliability
1.6 可靠性分配和可靠性优化
改进难度和可靠度上限的影响
1.6 可靠性分配和可靠性优化
建立系统可靠性优化的目标函数:
1.6 可靠性分配和可靠性优化
例:由三个单元组成的可靠性串联系统,在100小时内的 目标可靠度为0.90,考虑五种情况: Case 1-—三个单元都服从β=1.318、η=312hrs的威布尔 分布,改进可行性中等。
3 可靠性工程的几个热点问题
可靠性工程的热点问题一
无维修使用期(MFOP) 在国际上早在1995年对传统的可靠性定义提出了
质疑,在欧洲开始用无维修使用期(MFOP)取代 原先的MTBF,摒弃随机失效无法避免的旧观念, 故障率浴盆曲线分布规律也就被打破。当前国际 上兴起在可靠工程中推行失效物理方法的新潮流, 目的是设计出不存在随机失效的产品。同时,从 故障修理转换到计划预防维修。
可靠性方块图 (RBDs—Reliability Block Diagrams)
可靠性方块图 是系统单元及其可靠 性意义下连接关系的 图形表达, 表示单元 的正常或失效状态对 系统状态的影响。在 一些情况下,它不同 于结构连接图。
计算机的简化可靠元件)、部件、子系 统或装配件,取决于它 选择的“黑箱”水平 (具体层次)。
1.5 可靠性设计
(1) 问题识别:获取改进可靠性的机会。工具:维修数据 分析、用户意见分析、可靠性试验、可靠性分析等。
(2) 失效分析。认识失效机理和发现改进措施。工具: FMECA,FTA等。 (3) 寿命周期费用和保修费用分析。 (4) 比较研究(Trade-off studies),可靠性优化,费 用—效益分析。 (5) 可靠性目标确定。工具:QFD等。 (6) 可靠性优化分配。
2. the Event Space Method.
3. the Path-Tracing Method.
图9 可靠性复杂系统模型示例
1.3 单元重要度
分析单元重要度,可以找出系统的薄弱环节。
单元i的概率结构重要度:
关键重要度 FV重要度 BP重要度
1.4 系统可靠性分析
(4) 工业工程:工业工程涉及技术系统的设计、安装、改 进、评估和控制。目标是,在尽可能降低成本的同时优化 系统的资源来提升质量、效率、生产率。工具:数学模型 (对复杂系统应用随机模型)、实验设计、连续过程改进、 生产性研究、计算机模拟、神经网络(处理非线性现象, 减少数据处理时间)、专家系统等。
系统可靠性评估的第一 步是获取数据(寿命或 成功次数等),估计单 元的可靠性水平。
单元可靠性估计的流程
1.2 系统可靠性模型
(1) 串联系统 (2) 并联系统 (3) k/n表决系统 (4) 串并联混合系统 (5) 储备系统 (6)复杂系统
可靠性串联系统
系统可靠度为
可靠性串联系统中,可 靠性最差的单元对系统 的可靠性影响最大。
目前对故障加权有争议。
可靠性工程的热点问题三
加强软件可靠性设计 随着社会日益信息化,系统(或设备)软件
功能较硬件功能占系统功能比例越来越高。 时至今日软件可靠性工程的有关技术还不
够成熟,还有许多问题有待研究。
软件可靠性设计
在开展可靠性工程工作时,对软件可靠性提及 甚少,原因有二:一是开展软件可靠性工作较 晚。二是软件可靠性技术较为复杂,研究和应 用难度较大,其中有如下几个方面:a)可靠性 模型非指数分布,一般属于正态分布或威布尔 分布,可靠性数学模型建立难度很大;b)可靠 性指标确定多样化;c)目标的实现、测试、评 估和验证、模式的不确定性;d)设备的软件可 靠性很难与硬件可靠性剥离。有些软件故障是 由硬件设计缺陷和故障所引发的。