用于被驱动部件的可靠性测试的方法与流程

本发明涉及一种用于测试产品的可靠性的方法，特别是利用类似风力涡轮机部件变体的产品变体的实体和虚拟测试来评估期望置信水平的可靠性。

背景技术：

由于世界一直在寻找替代能源以取代对化石燃料的过度依赖，一种解决方案是使用风力涡轮机来生成电力。更具体地，这些风力涡轮机通常是大型实用规模水平轴风力涡轮发电机(hawt)，其通常包括安装到支撑结构(通常为管状高塔架的形式)的多个转子叶片。使用hawt发电的一个问题是维持涡轮机以防止由于涡轮机中的部件的故障引起的电力中断，因为电网需要来自其源的恒定能量供应。大多数hawt位于具有多个涡轮机的风电场中，这些风电场常常位于诸如近海钻井设施的偏远地区以利用该地区的普遍天气模式。在这些偏远和/或近海地区，风力涡轮机常常暴露于极端环境条件，包括但不限于：极端温度、雨、雪、吹动碎石和汹涌的大海。

存在与将风电场置于这些偏远位置相关联的至少两个问题。第一问题是上述极端环境条件，其可能导致hawt中的部件过早发生故障。第二问题是hawt的检查和维护困难并且很多时候完成成本高。因此，本领域技术人员不断努力寻找使现场检查和维护的量和频度最小化的方式，同时一直保持最大数量的风力涡轮机可操作以便向电网提供持续电力。

在hawt中，包括发电机、齿轮箱、传动系和制动组件的发电部件位于塔架顶部，转子叶片的轮毂背后的吊舱中。因此，由于塔架的高度高，使得为了维护和/或更换而接近这些发电部件更加复杂。接近一些风电场中的hawt的偏远和/或近海位置的困难与在高的风力涡轮机塔架的顶部执行维护或更换动作的复杂度相组合，为什么部件故障的计划外维护和停机时间是运营hawt以进行发电的公司面临的最大设计问题之一变得非常清楚。在这方面，在本领域中非常期望是使计划外维护最小化。

处理部件维护和保养的此设计问题的一个方法包括操作期间部件的复杂的持续测试和监测，如本申请的原受让人所拥有的美国专利no.9,103,323中所描述的。然而，这种持续测试可能需要风力涡轮机的运营商承担额外成本，这占用了运营hawt时的底线成本效率。解决部件维护和保养的设计问题的另一方法包括可靠地预测hawt中将何时需要维护，使得可在最方便时以及任何供电中断的影响将最小时安排维护动作。为此，需要在那些部件被批量生产并安装在多个hawt中之前进行部件的可靠性和寿命的产品测试。实际上，这是hawt的大多数运营商所采取的方法，因为前期可靠性测试可提供特定可接受的置信水平，其中部件任何的过早发生故障将超出常态，特别是当使用部件多个安装成块考虑时。

在这种产品可靠性测试的传统方法中，必须通过在测试台上驱动那些部件以使部件受到这些部分的实际安装中预期的负载和应力来实体地测试各个产品的特定数量的部件样品。这些测试的一种类型运行部件样品直至发生故障，以确定达到特定期望寿命的置信水平，而另一种类型的测试称为“成功运行测试”，包括使特定数量的部件样品运行相同的测试持续时间值，以确定达到特定期望寿命的可靠性和置信水平。在所有类型的可靠性测试中，通常通过客户或运营商想要的预定的期望置信水平(例如，在需要维护或更换之前部件在预期操作条件下将以99％可靠性度过设定的寿命的90％置信水平)的基于统计的分析来驱动特定数量的部件样品(或总测试的特定持续时间)。一般而言，可靠性和置信水平越高，在实体测试处理期间将需要越多部件样品(或越多总测试持续时间)。

因此，根据这些风力涡轮机部件制造商的客户的可靠性和置信度需求，可能需要实体地测试大量(例如，10个或更多个)部件样品以提供期望可靠性测试结果。换句话说，如果要实体地测试设定的少量部件样品，则可能需要显著长的测试持续时间以达到期望可靠性结果。使用传统方法需要显著的成本和/或时间支出以提供测试结果，特别是在客户相对小批量地订购部件，而非大量订购的情况下。然而，考虑到此领域中的确保设定寿命的可靠性以及尽可能避免计划外维护的关键性质，制造商或最终客户为了完成这样广泛的实体测试而不断付出额外成本。

因此，将可取的是提供一种测试hawt中所使用的风力涡轮机部件的可靠性的改进的方法，特别是通过减少与部件样品的实体测试关联的成本和时间，从而加速开始被驱动部件产品的全面生产并将其投放市场的时间线。

技术实现要素：

根据本发明的一个实施方式，提供一种测试多个被驱动部件变体的可靠性的方法。为各部件变体提供至少一个测试试样。该方法包括：利用测试台和联接到处理器的驱动单元对测试试样的第一子集进行实体成功运行测试，其中第一子集中的各个测试试样被驱动相应的测试持续时间。然后，可通过利用处理器对测试试样的第二子集进行虚拟成功运行测试来将这些实体测试结果转换为虚拟测试结果。第二子集包括了未包括在第一子集中的所有测试试样。基于先前实体测试中的产品变体的已知相似行为，使用虚拟成功运行测试是适当的。该方法还包括：由输出装置基于实体和虚拟成功运行测试报告针对部件变体的可靠性取得的累计置信水平。因此，可生成相同类型的置信水平和可靠性结果(或估计的使用寿命等)，而使得不需要那么多实体测试时间或那么多样品进行实体测试。

在一个方面，该方法使得不需要在测试台上对各部件变体提供的所有测试试样进行实体测试。在这方面，在一个示例中，第二子集包括与第一子集相同数量的测试试样。在这种实施方式中，所需的实体测试或实体测试试样的量减少约一半，这将测试台和测试资源空出用于其它项目。在可与本文所描述的任何其它特征组合的另一方面，多个部件变体中的每一个规定了可靠性测试的加速因子。

在可与本文所描述的任何其它特征组合的另一方面，该方法包括：利用处理器计算多个部件变体的各个测试试样的测试持续时间。测试持续时间的计算基于多个部件变体的加速因子。将容易地理解，然后在实体测试期间由驱动单元按针对相应测试试样计算的测试持续时间对第一子集中的各个测试试样进行操作。根据另外的方面，计算测试持续时间的具体步骤可包括以下步骤。测试持续时间计算开始于使处理器应用lipson方程以计算各部件变体在正常条件下的一个修正测试持续时间。处理器然后基于各部件变体的加速因子和各部件变体在正常条件下的至少一个修正测试持续时间来计算相应部件变体在加速测试台条件下的一个修正测试持续时间。各部件变体在加速测试台条件下的所有其它修正测试持续时间被设定为等于针对那些部件变体计算的所述一个修正测试持续时间。最后，处理器基于加速因子和在先前步骤中设定的其它修正测试持续时间来计算各部件变体在正常条件下的所有其它修正测试持续时间。

在可与本文所描述的任何其它特征组合的另一方面，对第一子集的测试试样进行实体成功运行测试的步骤包括以下步骤。测试台和驱动单元对第一子集中除了所选部件变体的测试试样之外的所有测试试样进行实体成功运行测试。处理器计算所选部件变体的测试试样所需的最小测试持续时间，以确认预定目标置信水平的可靠性。然后，测试台和驱动单元使用最小测试持续时间来对所选部件变体的测试试样进行实体成功运行测试以避免测试台的过多的不必要的使用。

在本发明的可与本文所描述的任何其它特征组合的另一方面，对所选第一测试试样进行实体成功运行测试的步骤包括一系列步骤。为此，实体测试包括将第一测试试样安装在测试台上，并且操作驱动单元以按处理器为第一测试试样计算的测试持续时间对测试台上的第一测试试样施加加速负载。然后当试样在测试台上对于测试持续时间成功地完成了操作时，处理器计算由第一测试试样取得的置信水平。在这些或其它实施方式中，对所选第二测试试样进行虚拟成功运行测试的步骤利用不同的步骤执行。例如，虚拟成功运行测试可包括由处理器计算当第二测试试样在测试台上对于第二测试试样计算的测试持续时间成功地完成了操作时将由第二测试试样取得的置信水平。然而，针对虚拟成功运行测试实际上不需要使用实体测试台。此外，计算在虚拟成功运行测试中将由第二测试试样取得的置信水平的步骤还可包括：通过应用规定部件变体的第二测试试样与要实体测试的测试试样之间的相关程度的相似度因子来计算用于稍后计算置信水平的修正变量。

在可与本文所描述的任何其它特征组合的另一方面，计算由任意选择的测试试样(无论实体测试还是虚拟测试)取得的置信水平的步骤还包括一系列计算步骤。在这方面，置信水平计算开始于应用lipson方程以计算需要测试等于用于测试可靠性的期望运行时间的原始测试持续时间的测试试样的总数。处理器然后使用试样的总数来应用成功运行方程以计算由所选试样的成功测试取得的非累计个体置信水平。处理器然后通过应用求和函数来返回累计变量值以针对至此测试的部件变体的所有测试试样计算需要测试原始测试持续时间的试样的累计总数，然后使用试样的该累计总数来应用成功运行方程以与至此测试的部件变体的所有其它测试试样组合计算在所选测试试样的成功测试结束时取得的累计置信水平。对于完成的各个测试(无论虚拟的还是实体的)重复此计算处理。

在此测试方法的其它方面，若干其它变化也是可能的。在一个示例中，多个部件变体包括相似产品，产品之间的变化不会导致部件变体在可靠性测试中不同地表现。在另一示例中，多个部件变体包括在实际使用中要经受不同载荷的等效产品。在一个方面，多个部件变体由要在一个或更多个风力涡轮发电机中使用的传动系元件规定。更具体地，传动系元件包括主轴承、发电机和齿轮箱中的一种或更多种。在不脱离本公开的范围的情况下，这些方面和实施方式中的每一个可按照任何组合来组合。

附图说明

对于本领域普通技术人员而言通过阅读结合附图进行的一个或更多个例示性实施方式的以下详细描述，本发明的各种附加特征和优点将变得更显而易见。附图被并入本说明书并构成本说明书的一部分，附图示出本发明的一个或更多个实施方式，并且与上面给出的一般描述以及下面给出的详细描述一起用于说明本发明的一个或更多个实施方式。

图1是一个实施方式中的水平轴风力涡轮机(hawt)发电机(包括经受本发明的可靠性测试方法的传动系部件)的示意性立面侧视图。

图2是示出根据一个实施方式的可靠性测试系统的部件的示意图。

图3是在图2的可靠性测试系统中用于实体可靠性测试的测试台的示意图。

图4是示出根据第一产品变体的两个部件样品的实体测试的置信水平测试结果的曲线图，该曲线图由公认的成功运行测试方程确定。

图5是类似于图4的曲线图，但示出根据第二产品变体的两个部件样品的实体测试的置信水平测试结果，该第二产品变体在测试台上的实体测试中与第一产品变体表现相似。

图6是类似于图4和图5的曲线图，但示出本申请中所描述的本发明的可靠性测试方法的应用，其具体地应用部件样品在测试台上的实体测试和虚拟测试以取得第一和第二产品变体的可靠性结果，实体和虚拟测试在一个方面是同时的。

图7是在根据本发明的一个实施方式的可靠性测试系统中所包括的处理器上操作的计算软件的示意图，该计算软件包括在部件样品的顺序测试期间应用的输入公式。

图8是在处理器上操作的计算软件的类似于图7的示意图，出于例示性目的示出了来自公式的实际示例性输出值。

图9是类似于图4和图5的曲线图，但示出与图7和图8所示的计算一致，以顺序方式而非同时测试的四个部件样品的实体测试的置信水平测试结果。

图10是类似于图7和图8所示的计算图表的示意图，但在本申请中所描述的本发明的另一实施方式的可靠性测试方法中应用，此方法涉及一些实体试样测试以及一些虚拟测试。

图11是类似于图6的曲线图，但示出根据图10所示的实施方式的可靠性测试方法在四个产品变体上进行的实体和虚拟测试的置信水平测试结果。

图12是示出当执行本发明的可靠性测试方法的一个实施方式时由可靠性测试系统的部件执行的一系列步骤的流程图。

图13是示出当作为图12所示的可靠性测试方法的一个步骤计算所有测试试样的测试持续时间值时由可靠性测试系统的处理器执行的一系列步骤的流程图。

图14是示出当作为图12所示的可靠性测试方法的一个步骤计算一个产品变体的一个测试试样达到的个体和累计置信水平时由可靠性测试系统的处理器执行的一系列步骤的流程图。

图15是示出在本发明的可靠性测试方法的另一实施方式中两个不同产品变体的测试试样的组合顺序和同时测试随时间的置信水平测试结果的曲线图。

图16是类似于图6的随时间的置信水平测试结果的曲线图，示出本申请中所描述的本发明的可靠性测试方法的一个实施方式，并且其中，在所示两个变体之间在将实体测试台结果转换为虚拟测试结果时应用的相似度因子为约100％。

图17是类似于图16的随时间的置信水平测试结果的曲线图，但其中，在所示两个变体之间在将实体测试台结果转换为虚拟测试结果时应用的相似度因子为约30％。

图18是类似于图16和17的随时间的置信水平测试结果的曲线图，但其中，在所示两个变体之间在将实体测试台结果转换为虚拟测试结果时应用的相似度因子为约0％。

图19是本发明的可靠性测试方法的另一实施方式的随时间的置信水平测试结果的曲线图，此实施方式通过基于应用来自先前变体的虚拟测试减少第三产品变体的总实体测试持续时间来节省成本。

图20是示出使用图19的结果作为示例，计算与传统全实体可靠性测试相比通过应用本发明的可靠性测试方法取得的成本节省的一般化过程的示例性计算图表。

图21是类似于图19的曲线图，但是另一实施方式，其中实体测试时间的总减少规定了甚至更大的成本节省。

图22是本发明的另一实施方式的随时间的置信水平测试结果的曲线图，此实施方式包括不同产品的并行测试，其受益于使用本发明的可靠性测试方法的实体测试的规划和评估。

图23是示出当执行本发明的可靠性测试方法的另一实施方式时由可靠性测试系统的部件执行的一系列步骤的流程图，特别是用于如图22中一样并行测试不同产品。

具体实施方式

在以下实施方式中描述的本发明包括以期望置信水平证明被驱动部件(以期望持续时间或寿命、或者一些其它操作参数操作)的可靠性的成功运行可靠性测试方法。更具体地，下面所描述的可靠性测试方法包含部件样品的传统实体测试以及部件样品的虚拟测试二者，至少其中所测试的产品被认为是相同或相似的，以达到客户所需的可靠性结果。虚拟成功运行测试有助于通过将相同或相似的测试行为假设为实际实体测试的部件样品来证明产品的可靠性，例如，实体测试结果以对“虚拟测试”的部件的方式应用。在测试台布置上进行的实体测试与不需要测试台布置的虚拟测试的组合使得总体减少生成设定的置信水平下期望可靠性结果所需的测试持续时间和/或部件样品(例如，总成本)。因此，考虑到项目的可靠性测试阶段的效率改进，成本和时间节省可减少将被驱动部件产品投入全面生产并投放市场所需的总时间。在测试台上并行测试不同的被驱动部件的其它修改的实施方式中，与虚拟测试一起使用的计算处理仍可用于有效地规划和评估不同产品的实体测试结果。

在一些实施方式中，根据本发明的一些实施方式，当组合地使用实体和虚拟测试时，需要实体测试的部件样品的总数可有利地减少50％。换言之，尽管在传统方法中多个测试试样全部需要实体测试，本申请中所描述的本发明使得能够对测试试样的第一子集进行实体测试并且对测试试样的第二子集进行虚拟测试。在其它实施方式中，例如通过基于应用虚拟测试以规划和评估设定数量的测试试样上的实体测试的结果，实体测试的总持续时间可减少。就像第一组实施方式一样，作为测试持续时间减少的结果，实体测试的总成本可降低，而不管测试试样的数量实际上是否减少。因此，通过使用本文所描述的可靠性测试方法来使得诸如风力涡轮机传动系的被驱动部件的领域中的生产效率增加，从而有助于减轻与该领域中需要的可靠性测试相关联的负担，以使计划外停机时间最小化。

尽管贯穿本申请在实施方式中作为示例提供了风力涡轮机部件，将理解，在不脱离本公开的范围的情况下，根据本发明的方法的经受可靠性测试的被驱动部件可以是任何类型的机械被驱动部件。为此，风力涡轮发电机和关联的传动系部件为仅一个领域(其中，虚拟和机械成功运行测试可以是有利的)。同样，在不脱离本公开的范围的情况下，本文中确定置信水平的方法可被应用于超出本文中提供的示例中的持续时间和可靠性的示例的其它操作参数。

在说明可靠性测试方法的详情之前，结合图1描述有益地经受这种方法的部件的类型。为此，图1示出水平轴风力涡轮机(hawt)型的示例性风力涡轮机10的示意图，其包括安装在塔架14的顶部的吊舱12，塔架14安装在地基或底脚上。吊舱12包括轮毂16，在其前端承载多个转子叶片18。在此实施方式中示出三个转子叶片18，这是大型公用事业规模发电机所常见的，然而，本领域技术人员将理解，其它数量的转子叶片18也可能是合适的。此外，也可以想到其它塔架构造，例如，由结构格式框架规定的塔架14。

尽管为了清晰，附图中未示出许多单独的部件，但是图1所示的吊舱12包含发电机组20(包括齿轮箱22和发电机24)、低速驱动轴26和高速输出轴28(全部使用虚线示出)。吊舱12通常还包围主轮毂轴承30(以虚线示出)，其与低速驱动轴26相邻并支撑在轮毂16旋转期间向吊舱12和hawt10的剩余结构中施加的各种负载。发电机组20使得从转子叶片18回收能量，并由轮毂16通过低速驱动轴26驱动。发电机组20是hawt10的典型，其中齿轮箱22将低速驱动轴26的旋转速度增加到高速输出轴28，高速输出轴28最终驱动发电机24。发电机24以大致由通过转子叶片18驱动的轮毂16的旋转速度确定的电压和频率输出交流电(ac)。将理解，从发电机24输出的ac可由与hawt关联的已知电力系统(未示出)转换为直流(dc)电，并且可能在经由供电线输送至国家电网系统之前返回到ac电。因此，根据正常操作，hawt10被配置为将风能转换为ac或dc电输出。

已描述了风力涡轮机10的总体结构，现在将转而讨论用于执行下面更详细描述的方法的可靠性测试系统40。具体参照图2所示的示意性“黑匣子”，根据一个实施方式的测试系统40包括测试台42，其被配置为执行风力涡轮机部件样品(最典型地，类似齿轮箱22、发电机24或主轮毂轴承30的传动系部件)的实体测试。测试台42在下面参照图3进一步描述。测试系统40还包括计算机处理器44，其在工作上联接到测试台42以例如从其上的传感器接收数据。处理器44与存储器46连接，存储器46能够存储在基于测试台42处的实体测试执行虚拟测试时处理器44需要实现的算法和计算。在这方面，处理器44是能够根据如下所述的方法执行功能和软件的已知计算装置。

处理器44还在工作上与诸如显示面板或其它音频/视觉装置的输出装置48连接，其能够向可靠性测试方法的用户以图形或其它格式提供可靠性测试结果。然后可与意图购买与正测试可靠性的部件相似或等效的部件的客户共享那些结果。在不脱离本公开的范围的情况下，在其它实施方式中，可靠性测试系统40可包括附加元件。

现在参照图3，更详细地示出测试台42。测试台42包括用于安装诸如齿轮箱22、发电机24或主轮毂轴承30的部件样品50(在图3中标记为“待测试产品”)的位置以及驱动单元52。驱动单元52由测试台42本身内部包括的软件或处理器控制，或者在其它实施方式中从测试系统40的上述处理器44通信的控制信号控制。无论驱动单元52如何接收致动信号，驱动单元52被配置为按预定测试持续时间段对部件样品50进行操作，以便评估该部件样品50是否将发生故障(例如，成功运行型测试)。驱动单元52能够对部件样品50施加不同的载荷(例如，加速载荷)以模拟正出售给客户的相似或等效部件将可能遇到的实际环境和操作条件。可靠性测试领域的普通技术人员将理解测试台42和驱动单元52的功能和操作，因为这些是实体可靠性测试方法中目前使用的传统设备。

本文所描述的本发明的原受让人所使用的可靠性测试方法基于上面最初以一般术语描述的成功运行测试。可靠性测试的成功运行理论由如下主要方程控制：

因此，在执行成功运行测试时，部件样品的可靠性、置信水平和数量彼此依赖。在典型的测试环境中，例如由客户在风力涡轮机设置中提供置信水平和可靠性的期望目标。从这些数，上面所列的主要成功运行方程可用于计算需要多少部件样品。下面为了清晰起见提供一个示例，其中对于10小时的操作，期望50％置信水平和期望90％可靠性：

并非设定特定测试持续时间并计算在该测试持续时间需要测试多少部件样品以达到期望可靠性和置信水平(例如在上述示例计算中，7个部件样品)，可能期望仅按更长时间段对设定数量的部件样品进行测试。例如，本申请的原受让人通常趋向于在至多2个试样或部件样品上进行测试。因此，在控制成功运行测试的众所周知的理论下，可使用以下公式来确定各个部件样品的必要测试持续时间(假设对于两种情况置信水平c相同，并且利用参数b和t应用weibull分布以对部件样品的预期故障进行建模)：

这种所谓的“lipson方程”然后控制在正常成功运行测试布置(例如，指定测试持续时间)下部件样品的数量和测试持续时间与在另选成功运行测试布置(例如，指定部件样品的数量)下部件样品的数量和测试持续时间之间的关系。为了更详细地示出此概念的使用，下面再次应用上述示例，其中10个小时的操作持续时间的50％的置信水平和90％的可靠性通常将需要使用7个部件样品。如果仅2个部件样品要用于成功运行测试，则可如下使用lipson方程计算新的测试持续时间：

因此，为了取得置信水平为50％的90％可靠性的相同确定，需要在测试台42上没有故障地运行2个部件样品达23小时。将容易地理解，当要测试的部件样品的数量为非常低的数量(例如，2)时，测试持续时间往往会显著增加，特别是在比本文的示例计算中更高的置信度和可靠性水平下。在这方面，可能需要在长的时间段内使用测试台42以取得客户对风力涡轮机部件所需的可靠性测试结果，并且阐明了减少需要多少部件样品的实体测试的可取性。例如，去除所需的相当大一部分的实体测试(在测试的总持续时间内测量的)可使得可靠性测试过程的成本和时间效率更高，特别是在测试系统资源有限的环境下。因此，在本公开的成功运行可靠性测试方法中虚拟部件测试与传统实体部件测试的组合是有利的。

转向图4和图5，示出根据两个不同产品变体的部件样品的实体测试的示意性曲线图，这些曲线图和下面的描述专用于说明用于可靠性测试的一般处理，其也与下面更详细描述的实体和虚拟组合测试处理一起应用。以图4开始，测试结果表明，在一定时间段内测试第一“测试试样”或部件样品，该样品(例如，没有产品故障)的成功运行使得部件在实际使用中将不会发生故障的置信水平至多约30％(沿着时间轴的时间数被近似)。然后，在第一部件样品的测试完成之后同样在相似的时间段内顺序测试第二部件样品。没有产品故障的该样品的成功运行使得置信水平升高至约50％，这是贯穿本申请提供的示例中的期望值。这些附图中的测试运行的端点之间的区段的具体斜率不应被视为限制，因为置信水平可在所计算的端点(在此示例中，30％和50％)之间按照不同的方式变化。

从各个部件样品的实体测试得到的端点或置信水平可使用上面提供的公式来确定。为此，再次假设以至少50％的置信水平期望部件的10小时操作的90％可靠性。如上面计算的，正常将需要7个部件样品各成功测试10小时以符合该成功运行方程。在如图4的曲线图中所示仅使用两个部件样品的情况下，对于两个部件样品中的每一个如上所示通过lipson方程将测试持续时间修正和计算为23小时。这些相同的公式然后可重用于评估在仅测试一个部件样品之后所取得的置信水平为多少。作为参考，使用公式和变量的以下集合：

如这些公式的底部所示，小写下标“j”是指正在测试哪一部件样品。因此，如所示，当计算第一部件样品的置信度c1时，实际测试的样本的数量nn1被设定为1。然后使用lipson方程来计算ns1，这是根据成功运行主要方程完成置信水平计算所需的变量。在上面提及的示例中，nn1被设定为1，tn1被设定为23小时(因为这是实际测试持续时间)，ts被设定为10小时(因为这是进行测试的运行时间段)，b被设定为1.5，如可靠性测试领域中已知的。使用这些值，得出ns1为约3.488。可将该数与90％的可靠性一起代入成功运行主要方程中以得到置信水平(在此示例中计算为约0.308，也称为约30.8％)。因此，通过执行这些计算，知道在第一部件样品的实体测试结束时达到的置信水平刚超过30％。这被反映在图4所示的曲线图中。然后可在nnj被设定为等于2的情况下进行相同的计算，得到约50％的置信水平(更精确地，52％，与50％的差异是由上述初始计算集合中需要的小时和测试持续时间的舍入导致的)。因此，在图4所示的曲线图上，在第二部件样品的实体测试结束时，置信水平达到约50％。可在任何数量的不同实体测试设置和布置下按照相似的方式使用这些公式以形成随时间上升的置信水平曲线图，包括图4和图5的示例中描述的该顺序测试布置。

图5示出图4中测试的产品的变体，该变体经受不同的加速因子。在可靠性测试中，加速因子被规定为现场(field)与测试台平均寿命之间的比率。通过应用weibull分布的63％平均寿命(“t”)，这可与现场负载下和加速负载下的总寿命相关，如下面一系列公式所示：

因此，在加速测试台条件下部件样品的测试持续时间(贯穿本文档标记为ta)按照该比率与现场中的相同部件的预期成功寿命(贯穿本文档标记为tf)直接相关。这些计算可使用weibull以外的分布，但是最终结果保持相同以用于计算或规定加速因子。此外，可按照另选方法计算加速因子af，例如通过使用给定故障概率的经验模型，如可靠性测试领域中所理解的。从加速因子的该规定的重要看法在于，与图4中测试的变体相比，图5的产品变体需要测试试样1和2的更长的测试时间段以达到相同的置信水平点。然后从上面提供的公式得出结论，在图5中测试的第二变体经受比图4中的第一变体更低的加速因子af，这是由于在测试台上在加速负载下更长的测试持续时间(以得到两个变体在现场负载下相同的期望寿命)。然而，在所有其它方面，在两个产品变体经受典型实体测试处理的情况下测试和所取得的结果相同。

如下面更详细阐述的，以图4和图5中的实体测试示出的不同产品变体仅是可使用当前所描述的本发明的有利虚拟可靠性测试的一种类型的产品变体。在这方面，已证明两个变体在相同的测试(例如，使用相同的负载和测试持续时间)中表现相似。因此，根据下面进一步描述的处理，仅需要实体测试两个变体中的每一个的一个样品，而可基于另一变体在相同时间段中的实体测试的结果虚拟地测试另一部件样品。

图6示出通过本发明的可靠性测试处理生成的结果的第一示例，其如本公开中所阐述是实体测试台测试和虚拟部件样品测试的组合。为此，两个产品变体现在被示出于同一置信水平曲线图上，其中实线部分是来自实体测试的结果，虚线部分是来自同时虚拟测试的结果。尽管图4至图6所示的变体是在使用中受到相同或不同的负载(从而规定不同的加速因子)的相似产品，但是将理解，变体也可以是在现场使用中受到不同负载的两个等效产品(当然，其正常需要两个不同集合的实体测试)。计算处理在这样的实施方式中按照相同的方式工作，因此本文中不为那些类型的“产品变体”提供单独集合的曲线和说明。

简要总结，可如上所述进行同一集合的计算以评估要使用的测试持续时间tn1以及通过在该测试持续时间内对第一变体的仅一个部件样品进行实体地测试取得什么置信水平。假设第一变体的部件样品成功度过在测试台负载下的操作达整个测试持续时间，可提供图6中的曲线图的实线部分。然后可利用与实体测试相同的测试持续时间，但是应用第二产品变体的不同加速因子来独立地进行类似计算，以确定在相同测试持续时间内第二产品变体的类似成功测试(如果实体地进行)将达到的置信水平。作为不同加速因子的结果，第二产品变体在这样的虚拟测试中达到的置信水平表现为小于第一产品变体的置信水平。较低的置信水平结果由图6中测试试样1标题下面的第二变体的虚线曲线图示出。针对“测试试样1，变体2”以虚线示出的来自虚拟测试的该具体置信水平值然后变为各个变体的第二部件样品上的下一轮测试的起始点。

更具体地，目标仍然是针对为两个产品变体测试的可靠性和实际操作时间取得50％置信水平。对于第二部件样品或图6中所阐述的“测试试样”，第二产品变体现在是要实体地测试的唯一一个。使用与之前相同的成功运行主要方程和lipson方程，可确定必要测试持续时间以将置信水平从变体2的第一部件样品的虚拟测试中达到的量提升到50％目标。然后按该必要测试持续时间在测试台上实体地测试第二变体的第二部件样品，并且如果运行成功，则图6中针对“测试试样2，变体2”示出的实线曲线图可被添加到结果曲线。

类似于上述处理，然后可利用刚用于变体2的第二部件样品的实体测试的测试持续时间通过应用相同的公式来虚拟地测试第一产品变体的第二部件样品，以便确定使用用于变体2的相同参数通过第一变体的成功实体测试将取得多少置信水平。由于第一变体在第一部件样品测试结束时以高许多的置信水平开始并且考虑到变体之间的加速因子差异，来自虚拟测试的计算将导致取得比50％高许多的置信水平(在图6示例中，大约90％)。同样，可在这些情况下执行虚拟测试，因为这两个产品变体在测试台上实体地测试时表现没有不同，因此当针对部件样品2，第二变体被确认在必要测试持续时间内为成功时，不需要利用第一变体的重复实体测试来确认结果。总之，根据当前所描述的本发明的可靠性测试处理继续针对各个产品变体取得期望水平(在此示例中，50％或以上)的置信水平结果，同时减少需要实体地测试的部件样品的总数如下：

需要注意的是，术语“dragon”是申请人的内部术语，其在这些方程中用作“成功运行可靠性测试”的简写。该“理论节省潜力”在下面的另外示例中也被标识为成本节省比，其中除了此示例中导致的测试试样的减少之外或另选地，通过实体测试台时间的减少来降低总成本。如上所述，即使此简化示例提供约50％的成本降低，可通过当前所描述的本发明的可靠性测试方法的其它实施方式实现更多或更少的成本节省。

当两个不同的负载集合需要施加到相同产品以测试时，也可使用相同的有利处理。通常这将需要在各个不同负载集合下测试两个部件样品，但是在使用虚拟可靠性测试的处理下，仅需要在各个不同负载集合下实体地测试一个部件样品，而其它样品基于实体测试结果虚拟地测试。下面描述进行这些虚拟测试的附加步骤，但是最终结果是减少所需的实体测试时间和样品，同时仅使用实体测试台结果仍取得与先前可靠性测试相同的结果。

在转向这些另外的示例和实施方式之前，描述规定通过贯穿本公开描述的方法的许多实施方式实现的成本节省的公式将是有帮助的。这种节省的一个示例上面被规定为“理论节省潜力”，但是通过将在传统或“典型”成功运行测试方法中进行的实体测试的总成本与应用本发明的可靠性测试方法时进行的实体和虚拟测试的总成本进行比较，可针对节省成本的所有情况将计算一般化。同样，需要注意的是，术语“dragon”是申请人的内部术语，其在以下方程中用作“成功运行可靠性测试”的简写(例如，典型dragon是传统成功运行测试)。首先，可通过以下计算获得以实际美元或其它货币节省的总成本：

查看本发明的可靠性测试方法的益处的另一方式是查看依据成本降低百分比节省的成本，其在以下公式中称为“成本节省比”。该计算在下面针对若干示例重复并且还与上面计算的“理论节省潜力”一致：

因此，在如何使用该成本节省比的假设示例中，假设4个不同产品变体的典型或传统成功运行测试将需要实体测试试样在测试台上的总共8次测试(例如，每产品变体2个试样)。与那些典型测试关联的成本将包括8个试样本身所涉及的成本以及测试处理本身所涉及的成本。与测试关联的成本可包括测试试样和任何所需辅助设备的获取、试样准备和传感器等的安装、利用检查、分析等在运行时间内测试序列的执行和故障排除相关活动以及后处理和结果报告中的任何或所有。如果相反使用本文所描述的本发明的实体和虚拟可靠性测试方法，则假设测试台上的实体测试的要求可降低至每变体一个测试试样，与上面提供的第一示例一致。因此，执行可靠性测试的成本仅包括生产4个测试试样的成本以及在测试台上进行4次测试所涉及的成本。如果进一步简化是假设进行各个测试的成本相等，则成本节省比的计算如下：

因此，成本节省比准确地提供本公开中所描述的本发明的可靠性测试方法的益处之一的说明，而不管节省是产生自使用较少的试样、减少的测试持续时间还是其某种组合。贯穿下面所提供的示例和实施方式将再次提及该计算以帮助确认本文所描述的本发明与传统成功运行测试的差异，传统成功运行测试至少遭受上面的背景技术部分中所描述的缺点。

参照图7至图9提供应用可靠性测试方法以进行若干部件样品的顺序测试的另一示例，另外着重于计算处理，其也规定本发明的可靠性测试处理的基础。更具体地，此示例和以下讨论阐明了用于个体部件样品的方程与用于在顺序处理中组合试样的方程之间的差异，这在本文所描述的方法中从一个部件样品移到下一部件样品时变得重要。图7和图8示出提供给由测试系统40中的处理器44执行的软件程序的输入(图7)以及从这些计算得到的计算输出(在图8)的截屏。这些图中所示的显示内容是如上所述将在测试系统40的输出装置48上看到的内容的示意图，例如当输出装置48是计算机监视器或屏幕时。现在提供这些图所示的公式和变量的进一步说明。

在贯穿本申请的附图示出的曲线图上生成的测试曲线的各个单独片段生成自先前描述的一组基础公式。在这些公式中，所计算的变量被称为非累计的并且由具有索引或下标“j”的小写变量表示(指代特定部件样品)。没有“j”索引的大写变量是由可靠性目标规定的常量，并且为了此示例起见，类似于上述其它示例中提供的值。这组公式现在可总结如下：

这些公式如输入到软件中的方程最清楚地示出那样应用并示出于图7中。因此，处理开始于确定如果各个部件样品或“测试试样”在成功运行测试中实体地测试与可靠性分析中所测试的相同持续时间，则通常将需要的部件样品的数量ns。这取决于常量的预定值，特别是可靠性数(在图7和图8的示例中示出为90％)和置信水平(在图7和图8中示出为50％)。上面所示的ns的公式可见于图7图标的方框f6中，在本例示性示例中，该计算得出图8所示的结果中的7个试样。因此，为了以50％的置信水平对10小时的运行时间ts取得90％的可靠性，正常成功运行测试将涉及在相同的10小时时间段内实体地测试7个部件样品。

然而，实际为测试提供比该数量更少的部件样品。在此新的示例中，可用于顺序测试的测试试样为4个，并且可应用lipson方程以为这4个部件样品中的每一个计算适当测试持续时间tn，如图7的方框f12处所示。在图8，处理器44的该计算的结果在此示例中被示出为14.5小时。在这方面，为了仅利用4个部件样品以50％的置信水平对10小时的运行时间ts取得90％的相同可靠性，各个部件样品需要成功测试14.5小时测试持续时间。该值可作为各个个体部件样品的tn插入图7所示的计算图表的列f中。

在这一点，在图表的非累计部分中为四个部件样品中的每一个应用提供用于计算nnj、nsj和cj的底部三个公式。由于在这种情况下单独地计算各个部件样品，所以nnj总是被设定为1，因为这组计算假设仅测试1个部件样品。使用上面确定的tn值以及图7中的方框g22至g25中所示的lipson方程，计算j＝4个部件样品中的每一个的ns值，并且这得出约1.746(1.75)，如图8中提供的结果中所示。该ns值然后如图7中的方框i22至i25中所示经过成功运行主要方程，以提供当单独地进行时针对各个部件样品取得的置信水平将为多少。如图8所示，该置信水平为约16.8％(在图8中针对四个部件样品中的每一个示出为0.17)。

尽管这组计算得到个体测试试样的有价值的信息，但是当确定顺序测试处理所取得的总置信水平时还必须考虑测试试样实际顺序地测试的事实。因此，用于这样组合试样的另外的方程示出于图7和图8中标题累计下面：

对于这些累计值，大写字母同样与索引或下标“j”一起用于变量，以表示正在应用哪一部件样品。如图7的列m所示，nsj的计算是迄今为止测试的部件样品的所有nsj的相对简单的和(例如，对于第一部件样品，约0.175，对于第二部件样品，约0.175乘以二，等等)。因此必须计算各个部件样品的nsj值以便生成这些nsj值以用于顺序处理的累计测试。在计算这些值之后，nsj数可如图7中的图表的列o所示代入成功运行主要方程中以达到在各个顺序测试试样或部件样品结束时取得的置信水平。这些计算的结果示出于图8的列o中。这些累计cj值将被绘制为置信水平随测试持续时间改变的曲线图的片段端点。作为参考，图9提供了使用图7和图8的该示例中的值的这种曲线。如测试4个部件样品并达到50％或以上的置信水平所需的测试持续时间的原始计算所预期的，这一系列实体成功运行测试和计算确认了第四部件样品测试结束时取得期望置信水平。实际上，类似集合的方程和计算可用在计算图表中，该计算图表由处理器44上加载的软件操作以对若干相似产品变体(而非如图7至图9中一样仅一个产品变体)执行可靠性测试方法，现在更详细地描述该特定处理。

现在转而参照图10和图11，根据当前描述的发明的一个实施方式示出使用实体测试结果和虚拟测试结果的组合的成功运行可靠性测试。从图10开始，按照该计算图表将如何出现在输出装置48上类似的方式示出由测试系统40的处理器44所执行的软件生成的计算图表。计算图表包括具有索引或下标“i”的产品变体的类型的标识和具有索引或下标“j”的测试试样的数量。可用测试试样的数量nn(通常被设定为1，因为每条线仅表示部件样品之一)，其它非累计变量tn、ns和c以及累计变量ns和c按照与图7和图8中的先前示例中类似的方式示出。这些项中的每一个可进一步以产品变体的下标“i”和试样编号“j”标记，如计算图表的各个方框中的简写版本所示(例如，在测试第四试样之后针对第二产品变体取得的累计置信水平在最后列中指示为c24，例如cij)。将理解，在不脱离本发明的范围的情况下，在其它类似实施方式中可使用不同数量的部件样品。

将理解，这些计算所需的常量(例如，期望可靠性、针对实际使用测试的操作时间以及期望置信水平)可在计算图表的另一不可见部分中由用户设定。用于计算图表中的非累计和累计变量的这组公式如下(这是在上述示例中描述的相似集合，但是为特定变体和试样添加适当双“ij”下标：

如将容易地理解的，计算处理或逻辑在来自实体测试的示例中针对计算图表的每一行遵循如上所述的类似处理。从已知值(以下下面所阐述的时间值)计算图表的非累计部分的nsij和cij值，然后可针对图表的累计部分的每一行计算nsij和cij值。那些cij值然后确定对于不同的测试试样，置信水平曲线图应该如何从片段到片段移动。图11中示出这种曲线图的一个示例，用于将成功运行可靠性测试方法应用于四个相似的产品变体。

如上所述，此计算处理中的一个具体且重要的差异来自测试持续时间变量tnij的计算。作为初步事项，对于各个产品变体的相同测试试样，实体测试(在加速负载条件下)的测试持续时间也适用于其它变体的试样的虚拟测试的测试持续时间。在加速条件(ta)下测试持续时间的这种布置可通过以下公式来总结：

如上所述，加速因子af是针对各个产品变体预先计算的，并且实际上是现场负载下的寿命与加速负载下的寿命之比。这些公式中的第二个中的tnii值可在各种实施方式中被指定为不同的值，但是出于示例的目的，以下公式可用于这些值：

在这方面，此示例中的tnii值使用将在试样的正常实体测试下计算的tn测试持续时间值来设定。用于计算tn的该公式中的其它值将从以上讨论理解。该值可在方框tn11、tn22等处被代入计算图表的非累计区段的第一列中。那些tnii值然后可与预定加速因子和上述公式一起使用以针对产品变体和测试试样的所有组合计算加速条件下的测试持续时间ta(记住ta11被设定为等于ta12、ta13等，并且这规定了例如图11所示的曲线图的片段在水平轴上的长度)。那些tnii值然后也可与预定加速因子和上述公式一起使用以计算tnij测试持续时间值，其被代入图10所示的计算图表的非累计区段的第一列中。

在设定计算图表的非累计区段的整个第一列以及由ta值标识的在测试台42上加速条件下的实际测试持续时间的情况下，上面所列的具有双“ij”下标的一系列公式可顺序使用，以计算通向曲线图上绘制的置信水平点的其它非累计和累计变量。这些计算与上面针对单个产品变体的顺序测试提供的示例基本上类似，但是应用不同产品变体的实体和虚拟测试，如上面结合图6所描述的。在这方面，对于各个产品变体的第一测试试样，处理开始于使用公式来计算计算图表的该行(对于产品变体1，测试试样1)上的所有值，以确定在测试台42的加速条件下将从该变体和试样在特定测试持续时间ta内在测试台42上的实体测试中的成功操作得到什么累计置信水平c11。假设成功运行测试成功，测试试样1处的其它产品变体可通过使处理器44计算计算图表的相应行上的所有值来虚拟地测试，以揭示在所有其它产品变体的第一测试试样的虚拟测试结束时达到什么置信水平cij。这些值然后可被绘制在曲线图上(如图11中的虚线所示)，其中不同置信水平是用于产品变体的不同加速因子的结果。第一产品变体的实体测试结果也以实线绘制在图11上。

可靠性测试方法然后移动到各个产品变体的第二测试试样。在这种情况下，第二产品变体是在测试台42上实体测试的一个，因此处理器44开始使用上面提供的一系列公式来完成计算图表的相应行。确定所取得的累计置信水平c22，然后相应地对实体部件样品应用实体成功运行测试。如果该成功运行测试没有发生故障，则可通过使处理器44使用上面提供的一系列公式计算计算图表的相应行上的各个变量来进行第二测试试样的其它变体的虚拟测试。针对各个第二测试试样的该单独计算集合得到在第二测试试样的实体和虚拟测试结束时不同变体将达到的累计置信水平值，那些值被反映在如图11所示的图表上(变体1略低于80％，变体2略低于40％，等等)。

对于各个剩余测试试样，重复计算置信水平并实体地测试产品变体之一以确认所有产品变体将通过成功运行测试的这些相同的步骤。在最后测试试样(在图11的示例中，第四测试试样)之后，可评估各个产品变体是否实际取得期望置信水平。如图11所示，产品变体1、2和3全部取得80％或更高的置信水平，这在上述50％的示例目标下是可接受的。相比之下，产品变体4仅以约40％的置信水平取得期望可靠性，这根据指定的测试参数和客户需求可能是不可接受的。在诸如这一个的情况下，第四产品变体在被批准生产并销售给hawt的运营商之前可能需要进一步测试，但是前三个产品变体以最小量的实体测试准备好生产。为此，在此示例中以实体测试的3或4个产品变体(而非下面的计算中的2个变体)的成本节省比或“理论节省潜力”根据以下为约50％：

如图12至图14处概述的，可通过使用实体和虚拟产品测试的方法的一个实施方式的逐步总结来进一步理解本公开的可靠性测试方法。为此，总可靠性测试方法示出为图12中的流程图100，该流程图100的具体步骤进一步示出于下述图13和图14的流程图中。本发明的成功运行可靠性测试方法生成与传统全实体部件测试相似的置信水平测试结果，同时所需要的测试台时间和其它资源显著减少。

具体参照图12，该方法开始于在方框102使处理器44从存储器46或从用户输入装置(未示出，可与输出装置48相同)检索测试处理和计算所需的各种输入常量和值。例如，这些输入常量可包括(但不限于)：测试的操作时间、期望可靠性、要达到的期望置信水平、各个变体可用的测试试样的数量以及所有测试试样的加速因子。将理解，尽管贯穿本申请和流程图使用术语“变体”，该术语被认为足够广义以覆盖使用该处理同时测试的任何部件集合。为此，从可靠性上下文，“变体”可以是受到不同负载和/或相同产品的最小变化的相同/等同的产品。此外，在下面进一步描述的其它实施方式中，并行测试的不同产品也可受益于本文所描述的可靠性测试方法，尽管这些不是其它实施方式中所理解的“变体”。

该方法然后继续在方框104通过处理器44针对所有测试试样计算在加速条件和正常条件二者下的测试持续时间值。该计算在下面参照图13更详细地阐述。在确定测试持续时间值之后，处理器44然后在方框106计算在第一变体的第一试样的成功测试之后达到的个体和累计置信水平。该计算在下面参照图14更详细地阐述。在方框108，操作测试台42和驱动单元52以在测试持续时间(加速条件)内实体地测试第一变体的第一试样。在方框110，测试台42或用户向处理器44通信该第一试样的实体测试是否成功。如果实体测试不成功(例如，在指定的测试持续时间结束之前试样失败)，则在方框112，处理器44使用输出装置48来通知用户可靠性测试不成功，并且该方法此时结束。将理解，在不脱离该有利方法的范围的情况下，可在实体测试之后在方框108进行置信水平在方框106的计算。

另选地，如果在方框110实体测试成功，则该方法继续在方框114进行所有其它变体的第一试样的虚拟测试。为此，处理器44计算那些第一试样的成功测试所达到的个体和累计置信水平。该计算在下面参照图14更详细地阐述，并且与在方框106执行的计算基本上相同。在确定第一试样的所有置信水平结果的情况下，在方框116，处理器44针对变体的所有第一试样绘制测试持续时间(加速条件)内的置信水平增加并将该信息输出给用户(例如，通过输出装置48)。

在方框118，处理器44通过确定所有测试试样是否均已进行测试(无论实体的还是虚拟的)来继续该实施方式的方法。如果并非所有试样均已测试，则在方框120针对所有变体的下一试样重复在方框106至116(如果需要的话)处概述的步骤。如果可能的话，测试台42和处理器44在重复这些步骤的同时实体地测试与之前实体地测试的那些不同的变体。例如，在四个产品变体和各个变体的四个测试试样的示例中，将针对第二测试试样的集合实体地测试第二变体(所有其它虚拟地测试)，将针对第三测试试样的集合实体地测试第三变体(所有其它虚拟地测试)，等等。该处理将导致所有测试试样接受一种类型的测试，或者另选地，一个测试的实体运行故障，如结合上面的方框112描述。如果已在方框118测试所有测试试样，则该方法继续在方框122使处理器44通知用户在测试结束时针对各个变体取得的最终累计置信水平(例如，通过输出装置48)。可靠性测试方法然后结束。

现在转向具体参照图13，图12流程图中的方法的方框104处的步骤被扩展以说明由处理器44执行以计算在加速条件下以及在正常条件下所有测试试样的测试持续时间值的处理的步骤。该计算处理开始于在方框140接收输入常量，包括产品变体的类型的总数“i”和为各个变体提供的测试试样的总数“j”，以及各个试样和变体的加速因子。在方框142，要实体地测试的一些测试试样的正常条件的测试持续时间(tnii)使用如上所述的lipson方程计算为等于tn，或者从一些其它输入条件计算/确定。在这方面，实体测试试样的正常测试持续时间在其它实施方式中可与可靠性测试的实践一致设定为另选值，但是这里为了与方法的其余部分一致使用lipson方程。对于要实体地测试的那些测试试样，在方框144基于适用于那些试样的加速因子来计算加速条件下的测试持续时间(taii)。该值确定各个变体在测试台42上的实际实体测试持续时间将是多少，并且该值还设定在可靠性测试方法中最终生成的置信水平随时间的曲线图上的水平距离。

计算处理然后在方框146继续将所有其它试样在加速条件下的测试持续时间(taij)设定为等于该组中实体地测试的变体的相应试样在加速条件下的测试持续时间(例如，taij＝tajj)。在掌握那些加速条件值下的测试持续时间的情况下，处理器44然后在方框148基于相应加速因子计算所有其它测试试样在正常条件下的测试持续时间(tnij)。所有测试试样的所有测试持续时间值然后可在方框150输出到处理器44以供可靠性测试方法中交一部分使用。作为参考，加速条件测试持续时间规定实体测试持续时间和置信水平随时间的曲线图的水平轴，而正常条件测试持续时间用在另外的公式中以计算测试所取得的置信水平。因此，图13的计算处理提供处理器44继续本文详细描述的可靠性测试方法所需的所有信息。

现在转向图14，在逐步流程图中详细提供在实体或虚拟测试结束时达到的个体(非累计)和累计置信水平的计算，各个步骤由处理器44进行。例如，该流程图是图12流程图和方法的方框106和114处发生的计算处理。该计算处理开始于在方框170接收当前考虑的特定变体“i”和测试试样“j”的输入常量和测试持续时间值(在方框104计算并且上面在图13处详细描述)。在方框172，处理器44针对该试样将nnij设定为等于1，因为实际仅实体地或虚拟地测试一个试样。利用该信息，可在方框174使用lipson方程按照上面详细阐述的方式针对该试样和变体计算非累计变量nsij。然后在方框176，处理器44将该非累计变量代入成功运行方程中以计算通过抽象地(例如，本身)测试该试样取得的个体或非累计置信水平cij。这些是填充计算图表的非累计标题下面所需的所有值。

处理器44然后计算取得的累计变量和置信水平。更具体地，处理器44在方框178使用上面详细概述的求和函数来计算该试样的累计nsij。处理器44然后在方框180在成功运行方程中使用该累计变量以计算在所讨论的试样的成功实体或虚拟测试之后取得的累计置信水平cij。该测试试样的置信水平值可在方框182输出到处理器44以报告给用户。此步骤使置信水平的计算处理结束。当稍后在可靠性测试方法中绘制该信息时，该累计置信水平确定测试试样的置信水平随时间的改变的曲线图的垂直部分。将理解，图12至图14中阐述的方法中的一些步骤的修改和重新排序在其它实施方式中可以是可能的，同时仍与当前描述的发明的范围一致。

如上面初始概述的，本公开的一些实施方式中描述的可靠性测试方法有利地减少了必须经受实体测试的部件样品的数量，同时还显著减少了测试系统40的测试台42处的实体测试的总测试持续时间，同时仍为操作持续时间(如上述示例中描述的)和/或其它期望操作参数提供置信水平和可靠性结果。例如，使用该方法，需要实体测试的测试试样或部件样品的数量可减少50％。换言之，尽管在传统方法中多个测试试样全部需要实体测试，但是本申请中描述的本发明使得能够对测试试样的第一子集进行实体测试并对测试试样的第二子集进行虚拟测试。在其它实施方式中，即使部件样品的总数不减少，实体测试的测试持续时间也可减少，但这仍导致成本节省。无论成功运行测试被布置为测试试样的同时测试(如上述图6中一样)、测试试样的顺序测试(如上述图9中一样)还是同时和顺序测试的组合/混合，这些益处均适用。

图15处使用如上所述的处理步骤和计算示出根据上述可靠性测试方法的试样的同时和顺序测试的这种组合的一个示例曲线图。这些计算按照与上面提供的示例相同的方式得到置信水平随时间的图15曲线图，因此将容易地理解，这里不再详细描述。为此，这些计算和方法在测试图15所示的四个试样时与上面详细提供的同时测试和顺序测试示例中相同地操作。仅有差异在于，顺序地实体测试第一变体上的两个试样(第二变体上的两个试样以虚拟方式同时测试)，然后顺序地实体测试第二变体的两个试样(第一变体的两个试样以虚拟方式同时测试)。

如先前示例一样，考虑到经受实体测试的测试试样的数量从8减少到4，相对于完全基于实体测试台的传统可靠性测试，图15示出测试的成本可降低约50％(或更多)。因此，可在顺序测试、同时测试及其组合中实现降低成本的益处。具体参照图15所示的该示例，成本节省比可总结如下：

成功运行环境下的实体和虚拟测试的组合适合于若干类型的技术环境，包括hawt的传动系部件的上述测试。在一个这种环境下，先前已确定为在测试期间表现相似的相似产品可根据成功运行可靠性测试方法实体地和虚拟地测试。同样，使得能够进行虚拟测试的假设在于，这些相似产品在实体可靠性测试中将继续表现相似，从而使得没有必要对一个以上的变体进行实体地测试。例如，相似设计的两个齿轮箱、相似设计的两个发电机或相似设计的两个轮毂轴承可经受这种处理。在适合于本发明的方法的另一环境下，使用该方法来测试将受到不同现场负载的一组等效产品或产品线，因为这些等效产品在实体可靠性测试中很可能表现相似。同样，不同载荷的一些实体测试将是冗余的，因此虚拟测试可与实体测试结合使用以达到相同的结果和置信水平。

尽管在上述示例性实施方式的描述中假设100％相似度，但是也可基于典型实体测试结果的相关程度或可比性建立小于100％的相似度因子，该相似度因子用于影响上述处理中的可靠性变量r、t、c或n中的一个或更多个。变体之间的相似度因子可基于使变体完整的部件的相似度、设计负载集合、设计参数、故障模式风险以及诸如负载、加速因子等的测试条件来估计。很大程度上不管正在测试的试样和变体之间的特定相似程度，根据上述可靠性测试方法的实体和虚拟成功运行测试可用于降低总测试成本和所需资源。此规则或益处的一个例外是变体之间的相似度为0％，因为那样的话一个变体的实体测试对第二变体将如何在测试台上实体测试将没有任何影响。一般而言，在对其它产品变体应用虚拟测试时将达到的可靠性或其它期望操作变量的置信水平量将随相似度因子减小而减小。

当相似度因子不等于100％时(如贯穿本说明书在示例中假设的)，计算在测试试样的成功测试期间达到的置信水平的处理(先前如图14所示描述)中包括修正的步骤。为此，该流程图的计算非累计变量nsij的步骤174处通常使用的lipson方程考虑相似度因子如下修正：

fsij变量是针对所有变体预先估计或计算的相似度因子。该修正的lipson方程中的所有其它值是已知的和/或以上规定。可针对x个变体按照x×x矩阵规定相似度因子，其中沿着矩阵的一个对角线的值总是为100％。换言之，fsii或fsjj总是等于100％，因为变体总是被认为在测试处理期间按照与自身相同的方式测试，因此100％相似度因子。然而，由于变体在可靠性测试中如何测试之间的差异，所有其它fsij值可能不是100％。因此对于上述示例中的实体测试样品(这些是变体1的第一测试试样、变体2的第二测试试样等等(ns11、ns22等))，图14的方框174处的计算步骤不受影响。然而，对于所有其它试样(例如，要虚拟测试的那些(ns12、ns21等))，稍后用于计算通过成功虚拟测试取得的置信水平的“n”变量受到上述计算影响，因为相应fsij值可能不是100％。

现在提供不同相似度因子对类似上述那些的曲线图结果的影响的示例以进一步阐明此概念。图16至图18示出示例性实体/虚拟成功运行测试结果，其针对实体测试(通过上面详细描述的可靠性测试方法的处理进行)使用相同变体和相同测试持续时间，但是变体之间具有不同的相似度因子。在这方面，图16示出应用实线的实体测试结果以如虚线所示虚拟地测试其它测试试样的结果。从图16容易地看出，当相似度因子为100％时，对于第一和第二测试试样中的每一个可发生变体之间的测试结果的完全转移。现在将该曲线图与相似度因子为30％的图17和相似度因子为0％的图18中的差异进行比较。通过针对第一和第二测试试样中的每一个使用其它测试试样的成功实体测试运行，虚拟测试提供可被转移的显著减小的置信水平。实际上，在图18的0％相似度因子情况下，虚拟测试在这种情况下无法提供任何有价值的可靠性信息，并且置信水平相应地停滞在这些虚线片段上。换句话说，具有0％相似度因子的不相似变体的实体结果无法以任何有意义的方式转移到其它变体。

图16至图18中的置信水平曲线图上变化图14的步骤174处的lipson方程的该结果与本领域技术人员所预期的一致，因为当所测试的变体彼此高度相似时将实体和虚拟测试组合的适用性和优点最显而易见。因此，除了要测试的变体或产品具有0％相似度因子的情况之外，基于实体地和虚拟地测试的变体的相似度来适当地调节本文所描述的本发明的可靠性测试方法。因此，取得的置信水平、可靠性和/或其它相似结果可被利用这些方法测试的这些被驱动部件的最终消费者适当地信任。

转向图19和图20，根据本公开的可靠性测试方法提供实体和虚拟成功运行测试的另一实施方式。更具体地，该实施方式按照与要测试的实体部件样品减少(是许多先前描述的示例的主要益处)不同的方式示出潜在成本节省。在这方面，被驱动部件产品(例如，风力涡轮机中的齿轮箱)可与产品线的测试同时开发并进一步修正。因此，当后期版本或变体准备好可靠性测试时，来自产品的早期版本或变体的实体测试结果可能可用。通过应用上面详细描述的可靠性测试方法，早期变体的这些先前实体测试可被转换为新变体的虚拟测试结果，这导致新变体的产品可靠性达到期望置信水平所需的测试台上的总测试时间减少。对于先前实体测试可用(并且出于上述原因，相似度因子不为0％)的任何情况，可应用该相同的概念以减少测试时间。

返回到图19的详情，如所示，使用典型/传统成功运行测试的先前实体测试台结果可用于变体1和变体2。将变体1的单个测试试样测试18个时间单位的持续时间，其在图12至图14中应用上面总结的成功运行方程和方法时足以达到50％置信水平。将变体2的另一单个测试试样测试4个时间单位的持续时间。这些测试结果由图19曲线的dut1和dut2区段下面的实线曲线图部分示出。现在以这样的方式测试第三变体以针对设定的特定可靠性达到50％置信水平。使用上述典型成功运行方程计算，其中部件样品的数量设定为两个，确定仅以第三变体的样品的实体测试完成该测试(例如，计算tn)将需要两个测试试样均各自在测试台上成功运行22个时间单位。换言之，根据应用典型或传统成功运行测试以取得期望结果，将需要2个测试试样和总共44个时间单位。

然而，可应用来自变体1和变体2的单个试样的先前测试以导致第三变体的测试试样所需的总测试持续时间减少。如上面在其它示例中所述，通过根据成功运行方程计算如果18个时间单位的相同测试成功运行，则其它两个产品变体将取得的置信水平，来自变体1的试样的测试被转换为用于其它两个产品变体的虚拟测试结果。根据加速因子和相似度因子的差异，第二和第三产品变体在该第一次测试之后可达到不同的置信水平，如图19曲线上所指示。然后执行类似处理以将第二变体的单个试样的成功测试(在区段dut2下面)转换为其它变体经历4个时间单位的相同成功测试将达到的累计置信水平的虚拟测试结果。如先前示例一样，虚拟测试结果以虚线格式绘制在曲线上。

然后如上所述对来自第三产品变体的第三测试试样执行计算。在此示例中，在实体测试的全部22个时间单位结束时第三变体仍没有达到期望50％置信水平，因此类似的测试时间段可虚拟地应用于其它两个产品变体以及使用上述计算处理。对使用第四测试试样(也来自第三产品变体)取得的累计置信水平重复这些计算，确定该第四测试试样仅需要7个时间单位的成功测试以达到50％的期望置信水平。同样，如果在测试台上成功，试样的该实体测试结果也被转换为虚拟测试结果以用于其它两个产品变体。针对所有三个产品变体的可靠性取得的总累计置信水平然后示出于图19的曲线图上，可以看出第一和第二产品变体也超过期望50％置信水平。总之，根据本发明的方法应用实体和虚拟成功运行测试改进了所有产品变体所取得的置信水平结果，同时还降低了测试最新或第三产品变体的成本。

图20的计算图表中详细示出了该实施方式的成本节省，其还提供了用于计算本文所述的任何实施方式的成本节省的过程。如上所述，图19所示的实施方式的关键焦点在于提供新/第三产品变体的可靠性测试，因此总成本的计算仅限于该变体和相应测试试样。如上所述，第三产品变体的传统成功运行测试将需要两个测试试样，各个测试试样各自在测试台上实体地测试22个时间单位以达到期望置信水平，在图20计算图表的顶部示出那两个试样和总共44个时间单位。为了简化结果，各个试样的成本被设定为值1，这是每个时间单位的测试持续时间的成本(尽管这些成本通常将基于所执行的测试和所使用的测试台/资源的详情而为不同的值)。这对于典型或传统成功运行测试导致46的总成本。可对使用当前描述的发明的实体和虚拟成功运行测试执行的实际测试进行相同计算，仅有修正是第二测试试样(“试样j＝4”)仅被测试7个时间单位的测试持续时间。如图20计算图表的下部所示，得出实体和虚拟测试的总成本为31。然后可应用以下方程(上面最初介绍的)以确定节省的成本和成本节省比：

需要注意的是，在这些方程中术语“dragon”同样用作成功运行可靠性测试的简写。对图20的计算图表中确定的总成本应用这些方程，使用本发明的实体和虚拟测试节省的成本等于传统成功运行测试的总成本与实体和虚拟测试方法的总成本之差(在所示示例中为15)。该值然后可用于计算成本节省比(在这种情况下为33％)。因此，通过在进行变体3的可靠性测试时使用其它产品变体的先前测试结果，在此示例中成本节省为约33％。具体成本节省将基于每试样的不同成本和每测试持续时间单位的成本(各自被设定为1以简化示例)而变化。然而，图20的该计算证实了本公开的实体和虚拟可靠性测试方法即使在需要相同数量的测试试样以确认可靠性达期望置信水平时仍提供成本节省益处。

从图19和图20的示例将理解，在应用本公开的实体和虚拟可靠性测试方法时可使用测试持续时间、产品变体的数量、测试试样的数量、加速因子和相似度因子的任何组合。例如，在图19所示的一个替代方案中可应用仅来自第一变体的测试结果以减少第三变体所需的测试持续时间，但是很明显与上述33％的成本节省相比，第二变体测试结果的缺少将减少这样的替代方案中所实现的成本节省。同样，如果第一和第二变体的更多测试和/或其它变体可用，则在其它类似替代方案中也可使用那些测试结果以进一步降低测试第三变体所需的成本。为此，根据所执行的先前测试的量和相似度因子(其确定那些先前测试结果有多适用于其它变体的置信度)，总持续时间和成本可大幅减少，甚至超过50％(如下面接下来的示例中所示)。

图21示出类似于图19的示例，其涉及应用其它产品变体的先前实体测试以降低新的第三产品变体的测试成本。由于先前样品和变体的较长测试持续时间，此示例中的成本节省更大。图21示例与上面针对图19阐述的相同，一个例外是：第二产品变体的单个测试试样就像第一产品变体的单个测试试样一样被实体测试18个时间单位，而非图19实施方式中所示的4个时间单位。第三产品变体与之前相同，这意味着基于上述tn的计算的传统成功运行测试将需要两个测试试样各自在测试台上成功运行22小时以在50％或更高的置信水平下取得期望可靠性。

然而，第二产品变体的较长测试持续时间如今导致第三产品变体的累计置信水平基于从第一和第二变体的这些先前实体测试转换的虚拟测试达到约40％。这是比第三产品变体的虚拟测试结束时图19曲线上的相似点更高的置信水平，并且得到这样的计算，其确定仅需要第三产品变体的两个测试试样中的一个被成功实体测试14个时间单位的测试持续时间以便达到50％的期望累计置信水平。该实体测试也与可根据上述计算和处理步骤针对其它产品变体计算的相应虚拟测试一起示出于图21上。

在计算图21实施方式的成本节省时，可使用类似图20所示的相似计算图表。在此示例中，第四总测试试样不必要，以及总共30个时间单位的测试持续时间：22个用于未用第四试样，8(22与14之差)个用于第三试样。应用每试样的成本为1并且每时间单位的成本为1的相同简化假设，图21实施方式关于变体3的总成本节省将为31个成本单位。那么在此实施方式中成本节省比将为约67％。因此，当足够的先前测试结果可用于本公开的可靠性测试方法时，有益成本节省可甚至超过50％，并且基于此示例还可节省实体测试所需的测试试样的数量以及测试持续时间二者。

无论如何，从上述各个不同类型的示例和实施方式将理解，使用本文所描述的方法利用先前实体测试的任何现有组合可带来测试持续时间减少(和/或测试试样减少)和关联的成本节省，无论其是否包括下列中的一个或更多个：变化测试试样的数量、任意测试持续时间、不同加速因子以及所取得的可靠性、置信水平或产品寿命的差异。

如上面最初标识的，本文所描述的可靠性测试方法被认为有用的另一环境是并行测试不同的产品。例如，在hawt的传动系中，齿轮箱和主轴承元件常常一起并行测试，因为那些部件的输入负载产生自相同的共享源(在这种情况下，风力涡轮机转子)。即使实体测试试样的总数可能无法相对于每部件两个试样减少，也可根据如上所述的类似规则和方法来规划和评估对两组试样必须进行的实体测试，从而取得可靠性测试中的最大效率。代替使用虚拟测试来从一个变体或产品到另一变体或产品转移结果，可靠性测试方法的此实施方式并行提供不同产品的测试结果的简单且有效的规划和评估。

具体参照图22，类似于先前实施方式，传动系部件的实体测试结果被示出为在测试持续时间内置信水平(对于可靠性或一些其它处理变量)上升。为此，此实施方式中要并行测试的不同产品是hawt的齿轮箱和主轴承(但是根据本公开的范围，使用中一起驱动的不同部件的其它示例也将是可能的，例如发电机)。与传统或典型成功运行测试设计一样，为可靠性测试提供相同传动系的两个试样，各个传动系包括齿轮箱和轴承。这些元件在图22曲线图中被标记为第一传动系的齿轮箱1(测试试样1a)和轴承1(测试试样1b)以及第二传动系的齿轮箱2(测试试样2a)和轴承2(测试试样2b)。使用上述方法和步骤来处理这种测试的规划和评估。

为此，就像非实体测试试样的虚拟测试一样，给定传动系的部件经受相同测试持续时间，即使这些元件受到不同的负载。例如，除了作为齿轮箱上的相关载荷的转矩之外，主轴承经受力以及三维空间中绕所有x、y和z轴的力矩形式的载荷。两个部件上的共同负载或应力源是来自用于并行测试的两个部件的转子的旋转速度。因此，通过以实际生产中要使用的相关速度测试齿轮箱，可对也将在实际生产中使用的轴承应用相同的速度。

因此，齿轮箱可用于驱动对两个传动系部件的实体测试的规划。在这方面，图23示出流程图200，其示出本公开的可靠性测试方法的此实施方式中可使用的一系列步骤以有效地规划并实现传动系部件的并行测试。与先前实施方式和产品一样，用于测试台42上的测试的独立加速因子将由轴承和齿轮箱规定，并且该方法开始于在方框202使处理器44从存储器46或从用户输入装置(未示出，可与输出装置48相同)检索测试处理和计算所需的各种输入常量和值，包括第一和第二传动系中的各个测试试样(在流程图200中也称为测试试样子集)的各种加速因子。然后，在方框204，可由处理器44使用相应加速因子计算第一传动系的齿轮箱的测试持续时间tn。该计算可使用图13中示出并且上面所述的一些步骤来执行。例如，该测试持续时间的计算可基于关于试样数量等的与典型或传统成功运行测试相似的假设。

基于图22中的曲线图以及上述布置，将理解，在方框204处针对齿轮箱计算的该测试持续时间也是第一传动系或子集中的轴承的测试持续时间。即使在齿轮箱和轴承之间可靠性目标和加速因子可不同，考虑到在测试台42上同时并行测试的不同产品，这些部件的持续时间也将总是相同。该方法然后在方框206继续在测试台42上实体地测试第一传动系或第一子集的测试试样。处理器44然后在方框208确定在测试台42上第一传动系的实体测试是否成功，如果否，则可在方框210例如在输出装置48处通知用户可靠性测试没有成功(可靠性测试然后将结束)。如果在此示例中第一子集或第一传动系的测试成功，则主要根据在图14中阐述并且上面所述的处理，可在方框212由处理器44针对第一传动系中的各个测试试样计算在第一传动系的实体测试结束时取得的置信水平。在此实施方式中，将针对第一齿轮箱和第一轴承二者计算置信水平值，并且那些值可如图22的第一部分中所示绘制在曲线上。

然后，假设为轴承和齿轮箱设定可靠性目标(为了简单起见，如上述示例中所阐述两个部件相同的50％置信水平)，可使用上面参照图12至图14针对部件的虚拟测试阐述的相似计算来确定第二传动系的测试所需的持续时间。在图22所示的具体示例中，在测试第一传动系(试样1a和1b)之后轴承达到比齿轮箱更低的置信水平。在第二传动系或第二子集的测试试样中测试相同的元件的情况下，将立即理解，轴承(试样2b)将规定为了达到期望置信水平目标，测试试样2a和2b的实体测试的最小持续时间。为此，将使用上面结合部件的顺序测试描述的成功运行方程来确定当与第一传动系的成功测试组合时，在第二传动系(具体地，第二轴承)上需要运行测试多久以使第二轴承(因此，两个部件)达到期望累计置信水平。换言之，该方法继续在方框214使处理器44使用成功运行方程以及第一传动系中的实体测试的结果来计算第二传动系中的一个产品(轴承)的必要最小测试持续时间。

因此，类似于图19至图21的实施方式，先前实际测试结果用于评估和计算下一子集(在此实施方式中，第二传动系)的要测试的产品或试样的测试持续时间。与第一传动系一样，必须将第二齿轮箱驱动与第二轴承相同的测试持续时间，这些产品在测试台42上并行测试。该方法然后在方框216继续在测试台42上实体地测试第二传动系或第二子集的测试试样，特别是使用为第二传动系计算的最小持续时间(从而避免测试资源的过度使用或浪费)。处理器44然后在方框218确定在测试台42上第二传动系的实体测试是否成功，如果否，则可在方框220例如在输出装置48处通知用户可靠性测试没有成功(可靠性测试然后将结束)。如果在此实施方式中第二传动系的测试成功，则主要根据在图14中阐述并且上面所述的处理步骤，可在方框222由处理器44针对第二传动系中的各个测试试样计算在第二传动系的实体测试结束时取得的累计置信水平。在此示例中，将针对齿轮箱和轴承二者规定累计置信水平。然后在方框224通过输出装置48将置信水平结果报告给用户(例如，通过将这些值绘制在随时间的曲线上，如图22的第二部分中所示)。此步骤还使图23的流程图200所示的方法结束，因为期望置信水平已被报告给用户并且根据本发明的此实施方式的可靠性测试处理完成。

如图22的结果曲线图所示，在第一子集和第二子集(在此实施方式中，第一传动系和第二传动系)的试样的实体测试成功完成之后，两种不同产品(齿轮箱和轴承)将被计算为超过50％的期望置信水平。此外，以最大效率进行了实体测试，因为将测试试样和测试台42使用最小所需时间量的规划将避免与可靠性测试关联的不必要的成本和延迟。图23中阐述的处理也可考虑在上面图19至图21中所阐述的实施方式的背景下应用，其中通过应用先前测试试样的实体测试结果(在这种情况下，用于产品的先前变体)来减少稍后产品变体的测试。通过在图23方法中省略为第一子集的测试试样计算测试持续时间的方框204步骤，该流程图200有效地包含上述相同步骤以应用任何先前变体测试结果来减少新的产品变体的成功可靠性测试所需的持续时间。因此，图23的处理主要适用于评估产品变体以节省测试成本的一些实施方式，以及与图22关联规划和评估并行测试的不同产品的环境。

因此，尽管在并行测试的不同产品的图22示例中没有测试试样是实体测试台未使用的，但是使用与可靠性测试方法上面提供的其它示例相同的许多处理步骤和方程来规划和评估测试。因此，即使没有通过将实体测试结果应用于非实体测试部件样品来明确地使用附加试样的“虚拟测试”，本文所描述的方法也确保了规划和评估不同产品的这些测试时的简单和有效。实际上，这种规划和评估避免了在没有本文所描述的方法的情况下应用于这些试样的实体测试持续时间过长的任何风险。这种益处事实上类似于测试成本的降低，尽管在此实施方式中没有应用成本节省比的数值公式。在任何情况下，本公开的可靠性测试方法在规划和评估并行测试的不同产品时提供了效率和优势。

在本文所描述的方法中通过将实体和虚拟可靠性测试(或者至少其计算方法)组合，在时间和成本方面针对效率优化可靠性测试和可靠性测试系统的使用。因此，为hawt部件的制造商以及客户二者提供了优势，其针对操作持续时间或其它操作参数接收相同水平的可靠性保证，而没有与传统测试关联的额外延迟和成本。更有效的可靠性测试方法使得产品构思与全面生产和/或在市场上销售之间的过程更快速，这有助于在风力涡轮机领域或其它领域中在使用本发明的方法时更快速地推动技术进步。此外，在使用该可靠性测试方法时，仍可实现使hawt的测试部件的计划外停机时间最小化的目标。同样，在被驱动部件在安装之前需要测试可靠性的任何领域中使用该可靠性测试方法时实现类似益处。

尽管已通过其各种实施方式的描述示出了本发明，并且尽管已相当详细地描述了实施方式，并非意在将所附权利要求的范围限制或以任何方式限于这些细节。本文所讨论的各种特征可单独使用或按照任何组合来使用。本领域技术人员将容易想到其它优点和修改。因此，本发明在其更广泛的方面不限于所示出和描述的具体细节和例示性示例。因此，在不脱离本发明构思的范围的情况下，可偏离这些细节。