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1、小子样条件下电子装备维修性验证模型研究探讨 摘要:介绍了经典维修性验证方法,并指出其存在的不足,主要是对于现代电子设备而言传统的验证方法需要的试验样本量太大,试验经费昂贵,难以满足实际工程需要。根据Bayes原理,结合验前信息,推导建立了小子样条件下修复时间为对数正态分布时的验证模型以及试验时所需的样本量,通过理论推导,证明了该方法比经典的验证方法所需的样本量有所减少,可以节省试验经费,具有一定的实用价值。 关键词:维修性验证;Bayes原理;平均修复时间;指标 MaintainabilityVerificationMetho
2、dforElectronicalEquipmentallSampleSize LIUFu-cheng,SHANGChao-xuan,LIGang (OrdnanceEngineeringCollege,Shijiazhuang050003,China) Abstract:Theshortagesofclassicalmaintainabilitydemonstrationmethodareintroduced,berofsamplesandexpensivecostinexperimentforthetraditionalveri
3、ficationofmodernelectronicequipments.TheBayestheoryisusedtoreckonandprovidesmallsamplemaintainabilityverificationmethodforelectronicalequipment,andthesamplesizeofthetest.Itprovesthatthecostcanbesavedandithaspracticalvalue. Keyaintainabilityverification;Bayestheory;MTTR;
4、index 0引言 维修性试验与评定是产品在研制和生产阶段的重要活动之一,目的是全面考核产品是否达到规定的维修性要求[1]。维修性试验与评定的内容包括定性和定量两部分,定量的维修性试验与评定,其目的是对产品的维修性指标进行验证,要求在自然故障或模拟故障条件下,根据试验中得到的数据,统计计算维修性参数,进行判决,验证其维修性是否达到指标的要求。由于维修时间参数是最重要的维修性参数[2],直接影响到装备的可用性,因此,在绝大多数的装备中,主要采用维修时间作为指标进行验证,其中尤其以平均修复时间(MTTR)最为常见。 1基于经典数理
5、统计学的验证方法 目前在维修性验证方面,国内外均有传统的方法供使用,并制定了相应的标准。美国采用的是MIL-STD-471标准,国内采用的是GJB2072-94标准,这些标准中的验证方法均是建立在经典数理统计学的基础上的。 在确定了装备的维修性指标后,就要对其是否满足维修性要求进行验证,维修性定量指标的试验验证在GJB2072-94标准中有11种方法可供选择,根据不同的参数、要求等诸多因素,综合考虑选择合适的验证方法。标准中对平均修复时间的验证提供了三种方法,见表1。 表1平均修复时间试验方法汇总表 编号分布假设推荐样本量作业选
6、择 1-A对数正态,方差已知不小于30自然或模拟故障 1-B分布未知,方差已知不小于30自然或模拟故障 9分布未知不小于30自然或模拟故障 上述国军标中的方法是目前最为成熟、应用最为广泛的方法。在现阶段的绝大多数电子装备研制过程中,这些方法都是维修性定量指标验证的规范指南,其中规定了详细的操作实施步骤,能够很好地指导验证工作的完成。同时GJB2072-94标准中指明“实践表明,维修作业时间采用对数正态分布的假设在大多数情况下是合理的”。因此,研究对数正态分布下平均修复时间指标的验证方法具有典型性。 该方法要求维修修复时间服从对
7、数正态分布,其方差σ2已知,或能由以往资料得到其适当精度的估计值2。 若进行试验并记录的观测值(已取对数)为X1,X2,…,Xn,计算其均值: X=1n∑ni=1Xi 若: X≤f(μ0,α) (1) 则认为该装备符合维修性要求而接受,否则拒绝。 国军标中规定的该验证方法是建立在传统数理统计基础之上的,立足于大样本的试验数据情况,而现代电子装备制造精密,造价昂贵,验证试验费用高,用传统的验证方法进行大样本试验难以实现[3],因此要在小子样条件下进行维修性验证。 2小子样条件下维修性验证方法 在前面已经介绍了
8、修复时间在大多数情况下服从对数正态分布,把维修时间的对数作为研究对象,就可以统一在正态分布的前提下进行研究,所以假设以下所有的数据均经过对数变换。 若进行试验并记录的观测值(经对数变换)为X1,X2,…
