基于设备信息的系统贮存可靠性评估研究

针对系统贮存可靠性评估中普遍存在的小样本问题，从系统工程的观点出发，充分利用组成设备或分系统的寿命试验数据与非寿命型数据，扩大贮存可靠性评估的信息量，具体利用数据扩充算法和时间序列方法等将它们转化为等效的完全观测数据；密切结合典型的贮存检测维修策略，建立贮存可靠性模型，进行设备可用度与备件量的估计和预测；针对设备信息的多种不同数据特征，将WCF方法、Bayes方法和信仰推断有机结合，研究提出高度兼容的部分WCF方法，具体给出系统贮存可用度、系统贮存期和关键设备备件量的推断和预测，实现对复杂系统贮存可靠性的综合评估，形成一套配套完整、具有可操作性的理论和方法，为指导装备的贮存可靠性工作和优化备件保障资源等提供决策依据。该项研究顺应贮存可靠性的理论发展趋势，密切结合我国贮存可靠性工程的现实需求，具有重要的理论意义和现实的工程应用价值。

针对系统贮存可靠性评估中普遍存在的小样本问题，从系统工程的观点出发，把频率统计方法(WCF 方法)与Bayes 方法和信仰推断有机结合，建立一个高度兼容的部分WCF 综合评估框架，使得组成设备的多种不同类型信息能够在系统贮存可靠性综合评估中有效利用，有效提高评估精度；在该框架下，系统开展了删失数据完全化、基于性能退化数据的寿命评估以及设备可用度建模与备件预测等研究。针对截尾数据和区间数据等删失数据，从拟合距离最小化与AIC、BIC等信息准则出发，给出数据分布选择方法，为后续基于参数分布的可靠性评估奠定基础；针对删失数据的常用分布，从分布或总体保持不变的前提下，提出基于等分位数的删失数据完全化方法，从而利用成熟的完全数据进行可靠性评估。关于非寿命型数据的可靠性评估，注意到性能参数变化趋势受环境温度变化的突出影响，提出一种非恒定温度剖面下的贮存可靠性评估方法；同时，结合竞争性失效模型，把整个产品的失效率看作不同性能退化失效率的和，有效解决多种性能退化情形。根据实际的贮存检测和维修策略建立设备贮存可靠性模型，给出其瞬时可用度模型和计算方法，并以Weibull分布为例，给出瞬时可用度的估计方法；然后，在典型的修如旧和修如新的简单维修策略下，给出设备备件量的计算和预测方法，指导开展备件保障资源的配置和优化。总之，本项目研究综合应用频率统计、Bayes 方法和信仰推断等，建立高度兼容的部分WCF 综合评估框架，充分利用组成设备或分系统的寿命试验数据和非寿命型信息，扩大信息量，实现对复杂系统贮存可靠性的综合评估，为指导装备的贮存可靠性工作和优化备件保障资源等提供决策依据，具有重要的理论意义和现实的工程应用价值。