王振興
摘要:針對水利設備運行過程中可靠性不確定性問題,運用威布爾分布建立了水利設備可靠性分析模型。該模型中,威布爾分布參數估計是關鍵,直接決定了可靠性分析模型的精度。由于傳統的參數估計法人為因素影響大、精度差且操作繁瑣,提出了聯合最小二乘法和平均秩次法來估計威布爾分布模型參數。通過實例驗證了上述方法的可行性。
關鍵詞:威布爾分布; 參數估計; 可靠性分析; 水利設備
中圖分類號:TN964?34 文獻標識碼:A 文章編號:1004?373X(2013)02?0107?03
水利設備是推動水利事業發展的主要因素,在實現我國水利事業可持續發展過程中發揮著重要的作用[1]。盡管我國水利設備產品較以往有了長足的發展,某些產品的技術性能甚至達到了國際先進水平,但由于起步較晚,水利設備行業整體基礎比較薄弱,總體壽命可靠性水平不高,這嚴重影響著設備的使用效率,特別是對于像南水北調這樣大規模的工程建設來說,水利設備的可靠性直接關乎到工程建設進度和工程承包商的收益。因此,有必要對水利設備的可靠性進行分析,掌握水利設備的可靠性變化規律,提高水利設備的管理水平和使用效率。水利設備是一種特殊的機械設備,其在運行過程中受到各種隨機因素影響,例如工作方式的變化、服役環境的改變等等。正是由于這種隨機因素的影響,使得水利設備的運行可靠性具有不確定性,很難從定量的角度對其進行分析。目前,關于水利設備可靠性分析的研究中,文獻[2]利用概率分析和最優化方法求出了水利設備的可靠性指標;文獻[3]針對同型號設備使用環境的變化擬合設備的可靠性曲線。文獻[4?5]對水利設備的一般運行規律進行了分析,而缺乏對可靠性變化規律的研究和相關參數的計算問題。
基于此,本文運用威布爾分析從定量的角度來分析水利設備在運行過程中的可靠性變化規律,通過實例分析說明該方法是可行的。
1 基于威布爾分布的水利設備可靠性分析模型
1.1 數據來源
水利設備在運行過程中的故障數據是其可靠性分析的基礎,故障數據的準確性直接影響著可靠性分析的準確度。因此,故障數據的來源十分重要。
目前,故障數據主要是通過試驗數據或現場數據得到[6]。試驗數據是指設備在特定運行條件下連續工作直到發生故障,如加速壽命試驗或者實驗室模擬等。這需要采用原型產品來進行試驗,只適用于普通設備,對于一些小批量生產的重大水利設備,由于其價格昂貴,該方法不可行。而現場數據是水利設備在實際運行過程中發生故障的數據,與試驗數據相比,現場數據更能真實反映水利設備的運行環境。因此,本文的故障數據來源于水利設備運行過程中的現場數據。現場數據通常是截尾的,取決于數據收集的時間窗口,有可能在數據收集期內設備還沒有發生故障。常見的現場數據表如表1所示。
因此,當該水利設備工作4 500 h后,其可靠度較低,易發生故障,需要停機檢修來提高該設備的可靠性。
3 結 論
本文以水利設備的可靠性分析為研究對象,以水利設備運行過程中的現場數據為基礎,運用威布爾分布建立了水利設備可靠性分析模型,為水利設備的檢修、更新提供數據參考。為了提高模型的預測精度,采用聯合最小二乘法和平均秩次法來估計威布爾分布模型參數。案例結果表明,該方法取得了很好的效果。
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