【技术实现步骤摘要】
一种利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法
本专利技术公开了产品可靠性评估领域的一种拖拉机产品数据的处理方法，尤其是涉及了一种利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法。
技术介绍
可靠性是指产品在规定条件下和规定时间内，完成规定功能的能力，以概率表示。而使用可靠性是指产品在使用过程中的可靠性。在评估产品可靠性时，与可靠性试验数据相比，产品现场数据优先级更高，因为产品现场数据收集到了真实的使用情况和环境作用，而这些是难以通过试验模拟的。售后服务过程产生的数据便是产品现场数据的重要来源之一。结合拖拉机产品制造过程、销售过程以及售后服务过程的相关数据，估计产品的使用可靠性，对拖拉机制造企业提高产品质量、制定维修计划、管理备件、降低保修成本等具有重要意义。专利CN110210725A公开了一种基于维修数据分析的家电产品可靠性改进方法，利用家电产品维修数据，根据家电年龄而非使用量以及其多次故障的情况建立可靠性增长模型，跟踪评估产品的可靠性增长。而本专利技术则不同：一方面，在拖拉机可靠性评估中，最关心的寿命衡量指标通常是使用量(如...
【技术保护点】
1.一种利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法，其特征在于包括以下步骤：/n1)获取所有型号的所有拖拉机产品的维修数据，对维修数据进行预处理，分别提取失效产品的数据特征和使用率以及未失效产品的数据特征；/n2)根据失效产品的数据特征和使用率，建立产品使用率的机器学习回归模型；/n3)根据步骤2)所建立的机器学习回归模型对未失效产品的数据特征进行处理预测未失效产品的使用率，将未失效产品的使用率乘以未失效产品的产品年龄生成未失效产品的使用量；/n4)选择需要进行可靠性评估的拖拉机产品类型，提取该类型所有拖拉机产品首次失效时的使用量，若拖拉机产品为未失效产品，则将拖拉机产品的使用...
【技术特征摘要】
1.一种利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法，其特征在于包括以下步骤：
1)获取所有型号的所有拖拉机产品的维修数据，对维修数据进行预处理，分别提取失效产品的数据特征和使用率以及未失效产品的数据特征；
2)根据失效产品的数据特征和使用率，建立产品使用率的机器学习回归模型；
3)根据步骤2)所建立的机器学习回归模型对未失效产品的数据特征进行处理预测未失效产品的使用率，将未失效产品的使用率乘以未失效产品的产品年龄生成未失效产品的使用量；
4)选择需要进行可靠性评估的拖拉机产品类型，提取该类型所有拖拉机产品首次失效时的使用量，若拖拉机产品为未失效产品，则将拖拉机产品的使用量视为右删失值；构造使用量概率分布的似然函数，以最大化似然函数为目标处理获得拖拉机产品使用量的概率分布，根据拖拉机产品使用量的概率分布进一步处理获得拖拉机产品的可靠性。
2.根据权利要求1所述的利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法，其特征在于：所述步骤1)中，数据特征包括产品故障间隔年龄增量(单位为天)和这段时间内产品在各月份的存活时间比例，具体为：
其中，aij是产品i自第j-1次维修到第j次维修的年龄增量；Wi是产品i的保修截止日期；D是数据收集截止日期；dij是产品i第j次维修时的日期，di0为产品i的出厂日期；pijk是产品i自第j-1次维修到第j次维修在月份k的存活时间比例，mijk是产品i第j-1次维修到第j次维修在月份k的存活天数。
3.根据权利要求1所述的利用维修数据评估拖拉机使用可靠性的方法，其特征在于：所述步骤1)中，使用率计算为：
其中，yij是产品i自第j-1次维修到第j次维修的平均使用率；uij是产品i自第j...
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