復雜系統在可靠性增長AMSAA模型下的數據分析

王艷芝 毛如香 張彥華 師誠 呂愛萍 王大平

摘 要：數據分析可以預測出復雜系統的可靠性水平發展趨勢，判定運行一段時間后是否滿足設計要求。在可靠性增長模型中，選擇AMSAA模型開展數據統計分析，計算產品可靠性值，評估算法合理性，尤其是在定時截尾時對比產品的可靠性計算值與指標，得出可靠性結論。當然，可靠性數據分析的目的，應當從計算過程延伸到識別故障失效機理，采取措施解決設計薄弱環節，并通過持續改進以提高產品可靠性性能中去。

關鍵詞：AMSAA模型；數據；可靠性；分析

開展可靠性工作的基礎是數據，數據是可靠性指標評定和壽命評估不可缺少的科學依據。可靠性增長是一個故障發生后，工程師分析故障原因，進而采取措施糾正和預防問題再發生的過程，可靠性數據分析則可以計算出過程累積或瞬時的產品可靠性水平。為保證計算結果真實準確，需要收集試驗數據，運用科學的統計分析方法，做出定量計算和客觀評價。由于復雜系統是由多個部件集成，有些不可能在試驗室內進行系統測試，因此，在這種情況下，可以用現場數據替代試驗數據開展數據分析。

1 現場數據的整理分析

從5臺地鐵車輛的運營線路中采集數據，車隊共發生8次影響服務的故障，故障間隔里程（單位：km）列在下表。每次故障后，均對5臺產品采取同步預防糾正措施，并在列車累積運行631118km時終止驗證。

4 可靠性數據分析的工程意義

在產品全壽命過程中，可靠性數據發揮著不同的作用。在開發階段，獲取相似環境下相似產品的可靠性數據，利用概率統計分析法，預測新產品的可靠性設計狀態，提供方案對比和選型的數據支撐。在設計階段，故障數據揭露薄弱環節或缺陷，促使改進設計，為產品的型譜化提供科學依據。在生產階段，為了對質量進行控制，必須定期抽樣檢查，同時開展可靠性數據分析，發現產品在生產、使用操作和維修過程中的問題，采取改進措施。在運行階段，收集試驗或現場數據，真實的反映出在使用環境條件下關鍵零部件的主要失效機理，數據評估結果也是驗證產品通過質保期考核的直接證據。因此，有效管理和應用可靠性模型數據分析，對改善和提高產品質量，增強產品競爭力都有積極作用。

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