可靠性数据的收集与分析ppt课件.ppt
可靠性数据的收集与分析,说明,项目要求：系统故障信息统计及分析；也就是：故障数据的收集和分析，即可靠性数据的收集与分析,目 录,概述可靠性数据的收集可靠性数据分析的基本概念和 方法 无故障数据的可靠性分析FRACAS简介,概述,什么是可靠性数据分析可靠性数据分析的目的和任务可靠性数据分析的工程意义可靠性数据分析的主要内容可靠性数据分析的基本方法,概述,可靠性：产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能的能力。可靠性数据分析：可靠性数据分析是通过收集系统或单元级产品在研制、试验、生产和维修中所产生的可靠性数据，并依据系统的功能或可靠性结构，利用概率统计方法，给出系统所要求的各种可靠性数量指标的定量估计。,可靠性数据分析的目的和任务,可靠性数据分析贯穿于产品研制、试验、生产、使用和维修的全过程,在研制阶段，可靠性数据分析用于对所进行的各项可靠性试验的试验结果进行评估，以验证试验的有效性。如进行可靠性增长试验时，应根据试验结果对参数进行评估，分析产品的故障原因，找出薄弱环节，提出改进措施，以求产品可靠性得到逐步增长。研制阶段结束进入生产前，应根据可靠性鉴定试验的结果，评估其可靠性水平是否达到设计的要求。,在投入批生产后应根据验收试验的数据评估可靠性，检验其生产工艺水平能否保证产品所要求的可靠性。,在投入使用的早期，应特别注意使用现场可靠性数据的收集，及时进行分析与评估，找出产品的早期故障及其主要原因，进行改进或加强质量管理，加强可靠性筛选，可大大降低产品的早期故障率，提高产品的可靠性。使用中应定期对产品进行可靠性分析和评估，对可靠性低下的产品进行改进，使之达到设计所要求的指标。,可靠性数据分析的工程意义,在开发研制阶段 收集分析同类零部件的失效数据可以为产品的改进和定型提供科学的依据； 在生产制造阶段 定期抽取样品进行试验，可以动态反映产品的设计和制造水平，有利于产品质量的控制；在产品使用阶段 收集分析产品的实际使用和维修数据，真实反映产品的可靠性水平，可以为老产品的改进和新产品的研发提供最为权威的信息。,可靠性数据分析的主要内容,1,2,3,单元可靠性的数据分析和可靠性评估 系统可靠性评估与综合 机械可靠性分析和评估 可修系统的可靠性数据分析和评估 单元及系统的可用性评估,根据单元的故障数据，运用各种统计推断的方法，给出单元的可靠性水平的定量估计，若单元的可靠性符合某种分布规律（如二项、指数、正态、对数正态、威布尔等），应给出分布参数的各种估计。,机械可靠性主要是研究在应力强度模型下，产品的可靠性分析及评估。因此，机械可靠性数据分析与评估的主要问题是由应力强度信息及试验信息确定机械结构可靠性估计值或估计区间的方法。,可靠性数据分析的基本方法,1,2,3,故障/寿命分布分析与统计推断 主次分析Bayes分析 随机过程分析,目 录,概述可靠性数据的收集可靠性数据分析的基本概念和 方法 无故障数据的可靠性分析FRACAS简介,可靠性数据的收集,可靠性数据的来源及特点 试验数据和现场数据 可靠性数据的收集要求和程序 故障数据的判定及记录 地铁6号线TCMS数据的收集,收集可靠性数据的目的,1,2,3,根据可靠性数据提供的信息，改进产品的设计，制造工艺，提高产品的固有可靠度，并为新技术的研究，新产品的研制提供信息。根据现场使用提供的数据，改进产品的维修性，使产品结构合理，维修方便，提高产品的使用可用度。根据可靠性数据预测系统的可靠性与维修性，开展系统的可靠性设计和维修性设计。根据可靠性数据进行产品的可靠性分析及可靠性参数评估。装备或产品的可靠性验证。,可靠性数据的来源,可靠性数据来源贯穿与产品设计、制造、试验、使用、维护的整个过程。 (1)研制阶段 可靠性试验、可靠性评审报告； (2)生产制造阶段 可靠性验收试验，制造、装配、检验记录，元器件、原材料的筛选与验收记录，返修记录； (3)在产品使用阶段 故障数据、维护、修理记录及退役报废记录。,可靠性数据的来源,1,2,3,通常所指的可靠性数据主要从两方面得到，其一是从实验室进行的可靠性试验中得到；其二从产品实际使用现场得到。从实验室得到的数据叫试验数据，而现场得到的数据则叫现场数据。,如产品的可靠性增长试验、可靠性摸底试验、可靠性鉴定试验、可靠性验收试验等,如飞机的现场试飞、导弹的现场靶试、鱼雷的各种海试、船舶的航行试验、列车的运行试验以及装备的实际使用,可靠性数据的特点,1,2,3,不同的寿命阶段产生不同的可靠性数据，反映了产品不同阶段的可靠性水平。,一、收集数据需要代价，比如试验费用；二、可靠性数据分析结果对可靠性工作的开展具有很高的指导价值。,寿命、故障发生时间、故障发生次数均为随机变量,飞机的飞行小时，火车、汽车的行驶里程，发动机的循环次数,不同的阶段，产品的工作条件和环境不同，产品的状态也不同。,时间性 随机性 有价性 时效性和可追溯性,试验数据,1,2,3,数据质量好，一般较完整、准确 范围可以来自可靠性试验、寿命试验或加速寿命试验，也可来自功能试验、环境试验、定期试验或综合试验 一般是截尾数据,试验数据,1,2,3,定数截尾试验,试验数据,1,2,3,定时截尾试验,现场数据,1,2,3,反映了产品真实的使用条件及环境剖面波动较大随机删失,现场数据,1,2,3,可靠性数据收集的基本要求,1,2,3,数据的需求 数据的质和量,收集的目的是什么? 干什么用？如何用？评估寿命、基本可靠性、任务可靠性？要根据产品寿命周期内不同阶段对可靠性分析的需要决定。,1.真实性。所记录数据必须如实代表产品状况，特别是产品故障的描述。真实性是准确性的前提。2.连续性。为了保证数据具有可追溯性，反映产品可靠性的趋势。其中最主要的是产品在工作过程中所有时间发生时的时间记录和对所经历过程的描述。如：产品开始工作、发生故障、中止工作的时间及故障时的状况、返厂修理、经过纠正或报废等情况的描述。它也是实行FRACAS闭环管理的基本要求。3.完整性。为了充分利用数据对产品进行可靠性评估。即对某次故障或维修事件，要尽可能的记录清楚故障产品的使用情况及该产品的历史及送修、报废等,数据收集时应区分不同条件和地区。如腐蚀条件南北差异很大，同一仪表在同一产品中安装部位不同，所处条件差异也很大。投入使用初期，评估当前的可靠性，不能将改进前、后的数据混同处理。各种因素影响，导致数据不完整和不连续。数据收集时应了解这些情况，以便后续对分析结果进行修正。数据收集中的人为差错。进行培训加强责任心教育。,进行需求分析确定数据收集点制定数据收集表格确定数据收集的方法数据收集中应注意的问题,可靠性数据收集的程序和方法,1,2,3,收集的目的是什么?干什么用？如何用？评估寿命、基本可靠性、任务可靠性？,不同寿命阶段有不同的数据收集点。如：内厂试验数据就应选实验室、产品生产检验点、元器件及材料筛选试验点等；现场数据主要是使用部门的质控室或维修部门等。选择重点地区部门时，以有一定代表性为好，产品群体大，具有典型环境和使用条件。,制定统一、规范的数据表格，有利于减少重复工作量，提高效率。,建立完善的数据收集系统，派专人现场收集或聘请兼职信息员。,故障数据的判定及记录,1,2,3,故障及关联故障： 故障是指产品或产品的一部分不能或将不能完成预定功能的事件或状态。（GJB451）非关联故障为已经证实是未按规定的条件使用而引起的故障，或是已经证实仅属某项将不采用的设计所引起的故障。否则为关联故障。,关联故障与非关联故障的确定对可靠性评估是非常重要的。根据要评估的目的不同，关联与非关联故障的划分是不一样的。,如评估基本可靠性指标和评估任务可靠性指标时，对关联故障的定义是不同的,故障数据的判定及记录,1,2,3,故障模式及故障机理 故障模式是故障的表现形式，是进行故障数据收集时应同时记录的重要内容。 故障机理是引起故障的物理的、化学的、生物的或其它的过程。是进行可靠性评估的重要参考。,故障数据的判定及记录,2,3,故障影响及等级划分 (1)故障影响自身影响3级；对上一级的影响3级；最终影响-等级事故。(2) 故障等级灾难性严重一般性轻度(3) 产品重要度关键产品A类（影响安全）；重要产品B类（影响任务）；一般产品C类（不影响安全和任务）。,地铁6号线TCMS数据的收集,1,2,3,数据收集内容 产品的技术状态与生产质量状态；产品所处的研制（或使用）阶段；试验（或使用）条件；结构强度试验结果；性能参数测试结果；研制试验信息：包括产品名称型号、试验名称、试验总时间、故障次数、每次故障的累积试验时间(即产品自开始试验或自上次故障的累积工作时间)、试验次数、成功次数、故障情况、纠正措施，试验的日历时间；试验环境信息；产品技术状态变动信息,理论上,地铁6号线TCMS数据的收集,1,2,3,数据收集范围 研制、使用阶段所有试验数据，现场信息，根据需要，还需收集相似产品的相关信息。,理论上,地铁6号线TCMS数据的收集,1,2,3,故障判据 试验中发生以下故障应记为关联故障：设计缺陷或制造工艺缺陷造成的故障 零部件及元器件缺陷造成的故障；耗损件在寿命期内发生的故障；故障原因不明的故障。,理论上,地铁6号线TCMS数据的收集,1,2,3,故障判据 试验中发生以下故障应记为非关联故障：产品试验或使用过程中，由于安装不当造成的故障；试验设备、监测设备发生的故障，以及由此引起的受试产品的故障；试验或使用中由于意外事故或误操作引起的故障；由其它产品引起的从属故障；由试验程序、规程等方面的错误引起的故障；在同一部件第二次或相继出现的间歇故障；在筛选、寻找故障、修复验证或正常维护调整中发生的故障；由于超过设计要求的过应力所造成的故障；超寿命期工作时出现的故障；批准的试验程序中明确的其他非关联故障；其它任何非系统的独立故障引起的失败或故障,理论上,地铁6号线TCMS数据的收集,1,2,3,故障判据 关联故障和非关联故障的变更 当满足下列条件时，已判定为关联故障的，可以重新判定为非关联故障：经过故障分析、采取了相应有效的纠正措施，并有足够的证据证明纠正措施对消除故障完全有效；已得到订购方对故障进行重新分类的批准,理论上,地铁6号线TCMS数据的需求,1,2,3,设计说明书、原理图、运行规程、维修规程和有关资料，资料内容要详细到各单元下面的板卡模块、功能模块，这些模块的功能、原理，用于故障树分析。,地铁六号线同型号和相似产品列车网络控制系统（TCMS）已经发生的故障数据信息（包括设计、试验、现场）目前我们只有2010.7.16到2011.6.17的CRH5型列车上的部分故障数据，需要更多故障数据（包括在研制、试验阶段的故障数据）；同型号或类似型号TCMS系统在列车上的实际工作记录（包括实际运行里程、故障件信息、更换件信息等）；同型号或类似型号TCMS系统的故障信息，包括故障件名称，故障时已运行时间/里程、故障原因、发现时机等；同型号或类似型号TCMS系统的列车数量及其运行时间/里程。,目 录,概述可靠性数据的收集可靠性数据分析的基本概念和 方法 无故障数据的可靠性分析FRACAS简介,可靠性数据分析的基本概念和方法,数据分析的直方图法 样本的经验分布函数 随机截尾寿命试验的可靠度计算,数据分析的直方图法,直方图是用来整理故障数据，找出其规律性的一种常用方法。通过作直方图，可以求出一批数据（一个样本）的样本平均值及样本的标准差，并由其图形的形状近似判断该批数据（样本）的总体属于哪种分布。,数据分析的直方图法,1,2,3,直方图法的具体步骤如下： (a) 在收集到的一批数据中，找出其最大值(La)和最小值(Sm)。 (b) 将数据分组。一般用经验公式确定所分组数k k13.3lgn (c) 计算组距t，即组与组之间的间隔,数据分析的直方图法,1,2,3,(d) 确定各组分点值。(e) 计算各组的中心值,(f) 统计落入各组的频数ri和频率i,数据分析的直方图法,1,2,3,(g) 计算样本平均值,(h) 计算样本标准差S,数据分析的直方图法,1,2,3,作直方图 频数直方图：将各组的频数作纵坐标，失效时间为横坐标，作成失效频数直方图。 频率分布图：将各组频率除以组距t，取i/t为纵坐标，横坐标为失效时间，作成频率分布图。 累积频率分布图：第i 组的累积频率计算为,数据分析的直方图法,1,2,3,(j) 作产品平均失效率曲线,riti时间区间内失效频数，也可表示为r(ti)nsi-1进入第i个时间区间（第i 组）时的受试样品数，也可表示为ns(ti-1)，即至ti-1时刻为止继续受试的样品数 nsi-1nri-1ri-1进入第i个时间区间时的累积失效数，也可表示为r(ti-1),数据分析的直方图法,1,2,3,例 经抽查120个电子管，其寿命如表，试求平均寿命及寿命的均方差，并作产品直方图及平均失效率曲线。初步判断其寿命为何种分布。,数据分析的直方图法,1,2,3,作直方图失效频数直方图：,数据分析的直方图法,1,2,3,失效频率直方图,数据分析的直方图法,1,2,3,累积失效频率直方图,数据分析的直方图法,1,2,3,平均失效率直方图,样本的经验分布函数,1,2,3,定义： 设总体的一组样本观测值t(1) ，t(2)，t(n)按其大小顺序排列为： t(1)t(2)t(i)t(n) 下标 i 表示其排列的顺序号，定义经验分布函数为,样本的经验分布函数,1,2,3,当样本观测值固定时，Fn(t)是一个分布函数，取值01，且是一个非减函数，它只在t(i)处有跳跃点，图形表示为一增台阶,用残存比率法计算产品的可靠度,1,2,3,定义产品在时间区间 内的残存概率 ，它是一个条件概率。表示在 时刻能完好工作的产品继续工作至 时刻尚能完好工作的概率，有：,产品在某时刻 的可靠度,用残存比率法计算产品的可靠度,1,2,3,可以由样本观测值按下式进行估计,产品在 时刻继续受试的样品数 ，即残存产品数,产品在 时间区间内的失效数,参加试验的样品总数,在时间区间 内删除的样品数,用残存比率法计算产品的可靠度,1,2,3,例 在有监视测试设备的某仪器寿命试验中，测得故障发生时间和删除样品数如表所示，试计算其可靠度和失效分布函数。,用残存比率法计算产品的可靠度,1,2,3,用平均秩次法计算经验分布函数,1,2,3,随机截尾样本，由于其秩不好确定，因此在计算经验分布函数时，可以求平均秩。,用平均秩次法计算经验分布函数,1,2,3,计算平均秩的增量公式,其中, i 指所有时间的顺序号, 而 k 指失效时间的秩。,用平均秩次法计算经验分布函数,1,2,3,例 利用上例的数据,用平均秩次法计算经验分布函数,1,2,3,例 利用上例的数据,平均秩次法和残存比率法的区别,1,2,3,残存比率法是由概率乘法公式得来的，因此它适用于样本量较大的情况，而平均秩次法可用于样本量较小的情况，它采用了中位秩公式。,目 录,概述可靠性数据的收集可靠性数据分析的基本概念和 方法 无故障数据的可靠性分析FRACAS简介,无故障数据的可靠性分析,随着产品可靠性的提高，高可靠性产品在试验及使用中经常出现无故障情况。求解产品寿命分布已知时的定时截尾情况下，无故障数据可靠度（或可靠寿命）置信下限。,指数分布下无故障数据分析威布尔分布下无故障数据分析正态分布和对数正态分布下 无故障数据的分析,目 录,概述可靠性数据的收集可靠性数据分析的基本概念和 方法 无故障数据的可靠性分析FRACAS简介,FRACAS简介,FRACAS是什么FRACAS的产生为什么要开展FRACASFRACAS的工程应用,FRACAS 是什么,FRACAS 是 “Failure Report Analysis and Corrective Action System” 的缩写，是“故障报告、分析及纠正措施系统”FRACAS 通常也称为“故障信息闭环管理系统”。有时也称为 “归零管理”,“FRACAS”,“8D”。它负责对各种可靠性数据的收集，并进行定期或适时的分析，以满足各项可靠性工作和领导部门决策需要。它对数据的收集与分析起到组织、计划与控制的作用，充分发挥可靠性数据的应用价值。,FRACAS 是问题和故障信息的闭环管理系统,FRACAS 是什么,FRACAS的产生,1980 美军标MIL-STD-785B系统和设备研制生产的可靠性大纲，要求建立FRACAS和故障审查委员会（FRB）；1985年美国国防部 军用标准MIL-STD-2155(AS)故障报告、分析和纠正措施系统；我国军用标准GJB-450和GJB-841，要求军品承制单位在产品研制、生产和使用过程中建立FRACAS，并规定了程序和方法。,FRACAS 的工程作用,有没有以下困惑：没有关于产品一个系统的可靠性数据库；对重大故障/频发故障/突发故障反应迟钝；故障信息反馈机制不规范；故障信息的再利用能力差；难以对产品进行可靠性评估和可靠性目标的管理；难以开展可靠性设计准则、FMEA等依赖性的可靠性分析工作；难以制定产品的可靠性增长计划；难以确定可靠性关键件和重要件、大修期、备件供应等策略。,FRACAS 的工程作用,通过 FRACAS，可以：建立质量与可靠性信息平台完善问题和故障的闭环控制辅助制定可靠性增长计划为可靠性工作的开展提供数据基础辅助进行产品决策,FRACAS 的工程作用,FRACAS 是企业过程的质量与可靠性的信息平台,FRACAS,The End,
