一种智能电表维修周期预估方法技术

本发明专利技术公开了一种智能电表维修周期预估方法，根据智能电表运行数据，首先采用绘制威布尔分布图的方法对数据进行处理，验证智能电表运行时间服从威布尔分布，然后建立二参数威布尔分布模型，利用最小二乘法确定了二参数威布尔分布的参数并利用K

【技术实现步骤摘要】
(t)进行比较，找出它们之间最大的差异点，并参照抽样分布，确定该差异是否处于偶然；
[0010]假设样本容量为n，将样本点从小到大依次排列，得到t1，t2，
…
，t
n
，其经验分布函数F
n
(t
i
)为计算样本累积分布函数与理论概率分布的绝对差，令最大的绝对差为D
n
，其表达式为当显著水平为α时、样本数量为n的情况下得到的绝对差的临界值满足上式即可判断拟合是满意的，可以接受假设条件，反之拒绝假设条件；
[0011]S2，基于拟合优度检验的参数估计
[0012]S21，参数估计：对于二参数威布尔的累积分布函数等式两边进行变换后，可得然后再对其连续取两次对数且经线性化处理，可得令x
i
＝lnt
i
，a＝β，b＝
‑
βlnη，则二参数威布尔分布可线性变换为y
i
＝ax
i
+b，根据回归分析法则，可以推导得出参数a、b估计值表达式为β的估计值表达式为η的估计值表达式为其中得到上述关系式后，采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能电表维修周期预估方法，其特征在于：包括如下步骤S1，基于智能电表运行时间数据分析，建立二参数威布尔分布模型，通过威布尔分布函数对智能电表运行时间数据进行处理，式中β为形状参数；η为尺度参数；γ为位置参数；t为时间参数；将智能电表从开始运行到发生故障的时间t作为模型随机变量，设定γ＝0选择二参数威布尔分布，得到故障概率密度函数故障概率分布函数可靠度函数对模型参数进行拟合；S2，利用K
‑
S检验方法对故障概率分布函数F(t)与样本观测值的累积分布函数F0(t)进行比较，找出它们之间最大的差异点，并参照抽样分布，确定该差异是否处于偶然；假设样本容量为n，将样本点从小到大依次排列，得到t1，t2，
…
，t
n
，其经验分布函数F
n
(t
i
)为计算样本累积分布函数与理论概率分布的绝对差，令最大的绝对差为D
n
，其表达式为当显著水平为α时、样本数量为n的情况下得到的绝对差的临界值满足上式即可判断拟合是满意的，可以接受假设条件，反之拒绝假设条件；S3，对于二参数威布尔的累积分布函数等式两边进行变换后得到然后连续取两次对数且经线性化处理得到令x
i
＝lnt
i
，a＝β，b＝
‑
βlnη，则二参数威布尔分布线性变换为y
i
＝ax
i
+b，根据回归分析法则，推导得出参数a、b估计值表达式为β...

【专利技术属性】
技术研发人员：林德荣，程方训，龚学锐，谢鹏飞，宋星驰，
申请(专利权)人：武汉船用电力推进装置研究所中国船舶重工集团公司第七一二研究所，
类型：发明
国别省市：