一种设备故障的预测方法及相关装置制造方法及图纸

本申请提供了一种设备故障的预测方法及相关装置，包括：基于目标设备的故障数据构建所述目标设备的初始失效概率密度函数；根据所述目标设备的失效率曲线确定所述失效率曲线中用于划分所述目标设备早期故障期和随机故障期的时间节点；基于所述时间节点确定所述初始概率密度函数的曲线中的时间拐点；将所述时间拐点作为起始点构建失效概率密度函数，得到目标失效概率密度函数；根据所述初始失效概率密度函数和所述目标失效概率密度函数的整体残值预测所述目标设备的平均故障间隔时间。利用以往的故障数据扩充样本容量，又能准确预测现有设备的可靠性指标。现有设备的可靠性指标。现有设备的可靠性指标。

【技术实现步骤摘要】
一种设备故障的预测方法及相关装置


[0001]本申请涉及可靠性预测
，尤其是涉及一种设备故障的预测方法及相关装置。

技术介绍

[0002]工程实际中，一般依据以往的故障数据，识别设备的故障部位、故障频次等因素，并通过数据拟合建立设备各部件的失效概率、累计故障概率、可靠度函数等概率统计模型，进而运用统计学原理预测设备的可靠性指标。
[0003]由不同种类的零部件组成的复杂设备，其在整个寿命周期内的失效率变化情况如一个浴盆，俗称浴盆曲线。该曲线表征了设备在运行寿命周期内故障发生的规律，表现为故障率变化的三个阶段。通常将这三个阶段分为早期故障期、随机故障期、耗损故障期。早期故障期一般是设备的磨合期，为故障递减型。随机故障期一般是因磨损发生的故障，为故障恒定型。耗损故障期属于快速磨损期，为故障递增型。
[0004]早期故障通常是由设计不当、原材料不达标及生产制造不合格等因素导致的，一般通过可靠性测试、筛选等手段予以剔除，然后投入市场以供使用。随机故障期内设备的失效率近似为一常数，为设备的正常服役期，设备可靠性的预测和评估均在此阶段本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种设备故障的预测方法，其特征在于，包括：基于目标设备的故障数据构建所述目标设备的初始失效概率密度函数；根据所述目标设备的失效率曲线确定所述失效率曲线的时间节点；基于所述时间节点确定所述初始概率密度函数的曲线中的时间拐点；将所述时间拐点作为起始点构建失效概率密度函数，得到目标失效概率密度函数；根据所述初始失效概率密度函数和所述目标失效概率密度函数的整体残值预测所述目标设备的平均故障间隔时间。2.根据权利要求1所述的设备故障的预测方法，其特征在于，所述基于目标设备的故障数据构建所述目标设备的初始失效概率密度函数的步骤，包括：基于目标设备的故障数据通过极大似然法对所述初始失效概率密度函数的参数进行计算，得到所述初始失效概率密度函数的预估参数；根据所述预估参数构建所述目标设备的初始失效概率密度函数。3.根据权利要求1所述的设备故障的预测方法，其特征在于，所述根据所述目标设备的失效率曲线确定所述失效率曲线中用于划分所述目标设备早期故障期和随机故障期的时间节点的步骤，包括：使用类比法分析所述目标设备的故障数据，判别所述失效率曲线中的时间节点，其中，所述时间节点将所述失效率曲线划分为早期故障期和随机故障期。4.根据权利要求3所述的设备故障的预测方法，其特征在于，在所述基于所述时间节点确定所述初始概率密度函数的曲线中的时间拐点的步骤之前，还包括：基于所述早期故障期的失效率曲线计算早期累积故障率。5.根据权利要求4所述的设备故障的预测方法，其特征在于，所述基于所述时间节点确定所述初始概率密度函数的曲线中的时间拐点的步骤，包括：根据早期累积故障率相等原则，将所述时间节点迁移到所述初始概率密度函数的曲线中，获取所述初始概率密度函数的曲线中对应所述时间节点的时间拐点。6.根据权利要求1所述的设备故障的预测方法，其特征在于，所述将所述时间拐点作为起始点构建失效概率密度函数，得到目标失效概率密度函数的步骤，包括：基于所述时间拐点构建补偿函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李中生，秦红星，李慎旺，
申请(专利权)人：唐山学院，
类型：发明
国别省市：