论文部分内容阅读
摘 要 本文主要在用伽玛过程对某型自行火炮电气控制系统部件的可靠度衰减进行模拟的基础上，建立非定时观察数学模型，为部队训练前制定自行火炮训练及维修保障计划提供决策参考。
关键词 伽玛过程 马尔科夫 可靠度
中图分类号：TP2 文献标识码：A
Strategic Analysis of Non-timed Observation of Determining a Certain Type of Self-propelled Artillery Electrical Control System Components
SUN Fengwen, DING Guiqing, WANG Yi, LI Daliang
(Nanjing Artillery Academy, Nanjing, Jiangsu 211132)
Abstract In this paper, based on the gamma process with a certain type of self-propelled artillery of the electrical control system components to simulate the reliability of attenuation, establishment of non-time observation of mathematical model for the development of self-propelled artillery unit training before the training and maintenance support plan to provide decision-making.
Key words gamma process; Markov; reliability
電气控制系统可靠性受到环境和人因因素的影响是非常大的。一般情况下，环境和人因因素影响下的部件可靠度衰减过程符合随机过程中的伽玛过程。本文主要在用伽玛过程对某型自行火炮电气控制系统部件的可靠度衰减进行模拟的基础上，对预防性维修策略进行应用分析。
1 传统定时维修存在的缺陷
目前，电气控制系统主要采用基于传统预防性维修基础上的定时维修以及在其基础之上的视情维修，但定时维修存在着固有缺陷。一是过维修。由于实际中的维修工作都是不完善维修，存在着因维修活动的不完善、出现差错而导致部件故障的可能性。所以，定期预防性维修活动往往会导致“过维修”现象，即可靠性高的部件经不必要的定期维修后其可靠性反而降低，状态正常的部件经不必要的定期维修后反而导致故障或出现潜在故障。二是欠维修。当部件在其后期使用中两次维修间隔中可靠性快速下降时，定期维修活动并不会因此启动。这导致了“欠维修”现象的出现。
2 非定时观察维修思想
非定时观察策略的主要思想是：部件寿命的初期，观察的时间间隔在可能的情况下应尽可能大，但随着部件工作时间的增长，其故障的可能性在逐渐增大，为了能及时发现部件的可能失效，观察的时间间隔将逐渐变短。这种观察方式称之为非定时观察。显然，在非定时观察策略中，观察时间间隔应该是部件可靠度复合衰减变量的函数。
3 非定时观察建模及应用
本文选择如下的函数为非定时观察时间间隔函数：
式中：是部件的可靠度衰减复合变量；若系数，则上面各式所反映的是非周期观察情况；若系数 = 1，则上面所反映的是观察时间间隔为 = = 1的周期观察情况。
由上面的分析可知，观察时间间隔的变化规律是由两个参系数、所决定，因此观察时间间隔变化规律可以表达成（|,）。
取各部件的最优化参数的目标函数表达式为
式中： 为第i个部件在其寿命周期中的费用；
为第i个部件在其寿命周期中的观察费用；
为第i个部件预防性费用；
为第i个部件故障后维修费用；
（ ）为第i个部件进行第j次观察所增加的费用；
为组成电气控制系统的部件数；
为第i个部件预防性维修极限可靠度所对应的预防性维修极限时间；
为第i个部件故障后维修极限可靠度所对应的故障后维修极限时间；
为第j-1次观察到第j次观察之间的（下转第147页）（上接第122页）时间间隔。
取各部件的极限可靠度如表1所示。
表1 电气控制系统各部分极限可靠度
取电气控制系统各部件观察费用、预防性维修费用和故障后维修费用的比值见表2。
表2 电气控制系统各部件费用权重
经过matlab计算，各部件单位时间内费用最小时的两次观察时间间隔参数、和与预防性维修相对应的极限可靠度衰减复合变量取值如表3所示表中，时间单位为100小时。
根据电气控制系统各部件的最优化观察时间间隔参数确定了系统在其寿命周期中的所有观察时间间隔。
以主配电箱为例，其时间间隔函数为
在主配电箱的寿命周期内，其观察时间为：125、111、106小时。
表3 费用最优化时的参数值
根据时间间隔函数求出各部件算出观察时间间隔后，就求得了各部件的观察时间，由此确定系统各部件在系统一个系统寿命周期内的观察时间，得到了系统各部件的观察时间及预防性维修时的可靠度衰减值。
4 结论
非定时观察策略较之定时观察策略更加合理，也减少了观察费用。目前，非定时观察策略受到越来越多的关注，在部队的实际运用中，要进一步掌握装备使用规律，求得更加符合实际的模拟效果，更加合理地确定系统的预防性维修策略。
参考文献
[1] M.Abdel-HameedA Gamma Wear Process．IEEE Transactions on Reliability,pages 152-153, 1975.
[2] 孙凤文,盛江,杨正辉.可靠性系统工程及其应用.军事科学出版社,2009.
[3] 王维兴等.武器系统可靠性分配的动态规划方法.火炮发射与控制学报,2006.1:54-57.
[4] 江伟.电气设备状态维修策略研究.2006.
关键词 伽玛过程 马尔科夫 可靠度
中图分类号：TP2 文献标识码：A
Strategic Analysis of Non-timed Observation of Determining a Certain Type of Self-propelled Artillery Electrical Control System Components
SUN Fengwen, DING Guiqing, WANG Yi, LI Daliang
(Nanjing Artillery Academy, Nanjing, Jiangsu 211132)
Abstract In this paper, based on the gamma process with a certain type of self-propelled artillery of the electrical control system components to simulate the reliability of attenuation, establishment of non-time observation of mathematical model for the development of self-propelled artillery unit training before the training and maintenance support plan to provide decision-making.
Key words gamma process; Markov; reliability
電气控制系统可靠性受到环境和人因因素的影响是非常大的。一般情况下，环境和人因因素影响下的部件可靠度衰减过程符合随机过程中的伽玛过程。本文主要在用伽玛过程对某型自行火炮电气控制系统部件的可靠度衰减进行模拟的基础上，对预防性维修策略进行应用分析。
1 传统定时维修存在的缺陷
目前，电气控制系统主要采用基于传统预防性维修基础上的定时维修以及在其基础之上的视情维修，但定时维修存在着固有缺陷。一是过维修。由于实际中的维修工作都是不完善维修，存在着因维修活动的不完善、出现差错而导致部件故障的可能性。所以，定期预防性维修活动往往会导致“过维修”现象，即可靠性高的部件经不必要的定期维修后其可靠性反而降低，状态正常的部件经不必要的定期维修后反而导致故障或出现潜在故障。二是欠维修。当部件在其后期使用中两次维修间隔中可靠性快速下降时，定期维修活动并不会因此启动。这导致了“欠维修”现象的出现。
2 非定时观察维修思想
非定时观察策略的主要思想是：部件寿命的初期，观察的时间间隔在可能的情况下应尽可能大，但随着部件工作时间的增长，其故障的可能性在逐渐增大，为了能及时发现部件的可能失效，观察的时间间隔将逐渐变短。这种观察方式称之为非定时观察。显然，在非定时观察策略中，观察时间间隔应该是部件可靠度复合衰减变量的函数。
3 非定时观察建模及应用
本文选择如下的函数为非定时观察时间间隔函数：
式中：是部件的可靠度衰减复合变量；若系数，则上面各式所反映的是非周期观察情况；若系数 = 1，则上面所反映的是观察时间间隔为 = = 1的周期观察情况。
由上面的分析可知，观察时间间隔的变化规律是由两个参系数、所决定，因此观察时间间隔变化规律可以表达成（|,）。
取各部件的最优化参数的目标函数表达式为
式中： 为第i个部件在其寿命周期中的费用；
为第i个部件在其寿命周期中的观察费用；
为第i个部件预防性费用；
为第i个部件故障后维修费用；
（ ）为第i个部件进行第j次观察所增加的费用；
为组成电气控制系统的部件数；
为第i个部件预防性维修极限可靠度所对应的预防性维修极限时间；
为第i个部件故障后维修极限可靠度所对应的故障后维修极限时间；
为第j-1次观察到第j次观察之间的（下转第147页）（上接第122页）时间间隔。
取各部件的极限可靠度如表1所示。
表1 电气控制系统各部分极限可靠度
取电气控制系统各部件观察费用、预防性维修费用和故障后维修费用的比值见表2。
表2 电气控制系统各部件费用权重
经过matlab计算，各部件单位时间内费用最小时的两次观察时间间隔参数、和与预防性维修相对应的极限可靠度衰减复合变量取值如表3所示表中，时间单位为100小时。
根据电气控制系统各部件的最优化观察时间间隔参数确定了系统在其寿命周期中的所有观察时间间隔。
以主配电箱为例，其时间间隔函数为
在主配电箱的寿命周期内，其观察时间为：125、111、106小时。
表3 费用最优化时的参数值
根据时间间隔函数求出各部件算出观察时间间隔后，就求得了各部件的观察时间，由此确定系统各部件在系统一个系统寿命周期内的观察时间，得到了系统各部件的观察时间及预防性维修时的可靠度衰减值。
4 结论
非定时观察策略较之定时观察策略更加合理，也减少了观察费用。目前，非定时观察策略受到越来越多的关注，在部队的实际运用中，要进一步掌握装备使用规律，求得更加符合实际的模拟效果，更加合理地确定系统的预防性维修策略。
参考文献
[1] M.Abdel-HameedA Gamma Wear Process．IEEE Transactions on Reliability,pages 152-153, 1975.
[2] 孙凤文,盛江,杨正辉.可靠性系统工程及其应用.军事科学出版社,2009.
[3] 王维兴等.武器系统可靠性分配的动态规划方法.火炮发射与控制学报,2006.1:54-57.
[4] 江伟.电气设备状态维修策略研究.2006.