一种零部件可靠性的评估方法与流程

本发明涉及可靠性技术领域，具体来说，涉及一种零部件可靠性的评估方法。

背景技术：

安全部件的可靠性也即平均危险失效时间(mttfd)，是一项重要的数据，无论pl等级(iso13849)还是sil等级(iso51508、iso62061、iso61511),机电元件的pfhd或mttfd的估算均基于b10测试进行。

寿命分布是可靠性工程和可靠性研究的基础。产品的寿命分布是产品故障规律的具体体现。分析寿命分布的过程，实际上是从可靠性角度对产品进行分类的过程，达到在理论上对可靠性研究的深化，在工程上对可靠性的分析、试验、验证、评估等定量化。

确定产品的寿命分布类型有重要意义，但要判断其属于那种分布目前方法有两种，一种是通过物理失效分析来证实产品的故障模式或失效机理近似地符合某种类型分布的物理背景。另一种方法就是通过可靠性试验，利用数理统计的判断方法来确定其分布。

浴盆曲线表明产品的整个寿命周期中威布尔分布形状参数β与瞬时失效率的关系；β＜1表示早期失效电子和机械机械系统都有比较高的早期失效率；β＝1表示偶然失效这一时期的失效模式被认为与时间无关，因此预防措施无法避免随机失效；β＞1表示损耗失效设计应该保证以上现象不要很大程度上影响产品失效率。

b10早期用于描述轴承的可靠性和寿命。可靠性随其工作时间逐渐下降。其损耗阶段故障发生的频率会陡然增高，因此意外故障会带来较大损失。为减少故障带来的损失，需要在部件损耗前对其进行维修或更换，避免部件进入故障高发期的损耗阶段。针对此问题人们的做法是收集故障时间数据。通过统计方法得到10％的部件发生故障的那个时间点，用b10表示。如果部件工作到这个时间点仍未失效，需要对其进行维修或者更换。

技术实现要素：

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种零部件可靠性的评估方法，能够克服现有技术的上述不足。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种零部件可靠性的评估方法，包括如下步骤：

s1：采集样本的失效时间，按照失效时间的大小对样本进行从小到大排列，得到样本数据的秩；

s2：根据样本的秩得到样本的中位秩fi；

s3：根据中位秩fi采用相关系数法计算出拟合优度，计算公式如下：

式中：

xi＝ln(ti)，

ti是失效时间，f(ti)是中位秩，是x的平均值，是y的平均值，n是样本量，r²是拟合优度；

s4：将拟合优度带入公式：

得到威布尔形状参数β

式中：n是实验样本量，ti是失效时间；r表示第r个样本，t表示零部件的寿命；

将威布尔形状参数β带入下式：

得到威布尔特征寿命η；

s5：根据威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η得到平均失效时间的点估计m和10％的部件发生故障的那个时间点b10。

进一步的，步骤s2中，样本数据n≤30时，采用贝纳德公式计算样本的中位秩fi，公式如下：

式中：i是失效时间的秩，n是样本量。

进一步的，步骤s2中，样本数据n>30时，采用如下公式计算中位秩fi：

fi＝(i/n)×100％.

式中：i是失效时间的秩，n是样本量。

进一步的，步骤s5中，通过将威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η带入下式

得到平均失效时间的点估计m。

进一步的，步骤s5中，通过将威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η带入下式

得到10％的部件发生故障的那个时间点b10。

本发明的有益效果：本发明通过计算出零部件的b10寿命，从而可以减少零部件的意外故障带来的损失；另外，本发明采用标准化试验数据的处理，大大提高了实验人员的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例所述的。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，根据本发明实施例所述的一种零部件可靠性的评估方法，包括如下步骤：

s1：采集样本的失效时间，按照失效时间的大小对样本进行从小到大排列，得到样本数据的秩；

s2：根据样本的秩得到样本的中位秩fi；

s3：根据中位秩fi采用相关系数法计算出拟合优度，计算公式如下：

式中：

xi＝ln(ti)，

ti是失效时间，f(ti)是中位秩，是x的平均值，是y的平均值，n是样本量，r²是拟合优度；

s4：将拟合优度带入公式：

得到威布尔形状参数β

式中：n是实验样本量，ti是失效时间；r表示第r个样本，t表示零部件的寿命；

将威布尔形状参数β带入下式：

得到威布尔特征寿命η；

s5：根据威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η得到平均失效时间的点估计m和10％的部件发生故障的那个时间点b10。

在一具体实施例中，步骤s2中，样本数据n≤30时，采用贝纳德公式计算样本的中位秩fi，公式如下：

式中：i是失效时间的秩，n是样本量。

在一具体实施例中，步骤s2中，样本数据n>30时，采用如下公式计算中位秩fi：

fi＝(i/n)×100％.

式中：i是失效时间的秩，n是样本量。

在一具体实施例中，步骤s5中，通过将威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η带入下式

得到平均失效时间的点估计m。

在一具体实施例中，步骤s5中，通过将威布尔形状参数β和威布尔特征寿命η带入下式

得到10％的部件发生故障的那个时间点b10。

为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。

根据本发明所述的一种零部件可靠性的评估方法，首先：按照失效时间对样本从小到大进行排列计算出样本的秩，然后根据样本的秩按照中位秩法估算出样本的中位秩，中位秩法也即中位秩回归是一种利用中位秩和样品寿命或试验应力在概率纸上估计威布尔参数的线性回归方法。中位秩绘图法也适用于其他分布的概率纸。中位数估计更适用于估计非对称分布的均值，大多数寿命分布都是非对称的，因此，中位数起到一个很重要的作用。样本的数据点集中在概率纸上某条直线的两侧，可以认为这些数据服从威布尔分布，个别远离直线的孤立点让我们很难看出数据的拟合程度，因此采用相关系数法可以计算拟合优度r²，r²可以看成实际数据和威布尔分布的差异比，它越接近1，数据越符合威布尔分布，它越接近0，数据越不符合威布尔分布；根据拟合优度可以计算出威布尔特征参数和威布尔形状参数，从而可以计算出平均失效时间的点估计m和10％的部件发生故障的那个时间点b10。

综上所述，本发明通过计算出零部件的b10寿命，从而可以减少零部件的意外故障带来的损失；另外，本发明采用标准化试验数据的处理，大大提高了实验人员的工作效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。