可测量潜在故障模式的路灯车可靠寿命预测   端州路灯车出租, 端州路灯车, 路灯车出租  路灯车隐藏危险因素多、发生事故几率大、事故后果严重且影响恶劣。国内外每年都因路灯车作业造成大量的财产损失和人身伤亡事故．零部件可靠寿命的确定是开展路灯车风险评估和事故预防技术研究的基础．由于缺乏现场失效数据，对于路灯车而言，其关键技术是小样本条件下的可靠寿命评估与预测．Bayes可靠性评估方法充分利用了产品的各个研制和试验阶段信息、同类产品的信息，将它们有效地融合、处理，作为可靠性评估的验前信息，然后结合现场小样本试验数据，最终得到可靠性评估结果。目前，国内外学者关于起重机械金属结构疲劳裂纹的寿命预测开展了大量的研究工作。

      研究人员利用Miner线性累积损伤理论预测金属结构疲劳裂纹的萌生寿命；基于断裂力学和损伤容限设计理论计算疲劳裂纹的扩展寿命   1．本文基于Bayes理论，针对具有可测量潜在失效模式的路灯车开展小样本条件下可靠寿命退化规律的预测研究．1一类故障的发生过程对于可测量的潜在故障，如制动片的磨损量、桥式起重机主梁的下挠值、吊具裂纹等，需要确定退化过程的临界值工。(潜在故障状态)和极限值工，(功能故障状态)．对于路灯车而言，事故预防的关键是检测出产品的潜在故障以便采取行动避免功能故障的发生，而产品寿命是检测策略制定的主要依据．根据机械可靠性工程，由于系统内部零部件几何尺寸、材料等随机性，系统外部工作载荷等随机性因素的影响，产品从开始工作到发生潜在故障以及从潜在故障发展到功能故障的时间均是随机变量．本文以路灯车的任意零部件为研究对象，当其某故障模式存在可测量的潜在退化过程，且工，可以从设计过程中获得，根据零部件的小样本现场试验数据和相关历史记录拟合产品的性能退化规律(退化量一时间函数)，实现产品可靠寿命的实时评估与预测，进而为路灯车的风险评估和事故预防提供基础．

      潜在故障分布类型与分布参数估计结合试验数据和专家经验确定性能参数在同一时刻满足正态分布，利用Bayes方法估计正态分布中的未知参数，计算每一时刻的可靠度，最后建立起重机主梁的实时可靠性评估与预测模型．设在历史试验中共有z个样品，在给定时刻分别进行测量，测得退化数据。在‘f时刻测量所获取的产品性能数据．同时在实际工况下，检测主梁在给定时刻的退化数据y．

     端州路灯车出租, 端州路灯车, 路灯车出租 http://www.zhaoqingludengchechuzu.com/

      确定性能参数满足的分布,  若路灯车某失效模式为退化失效，选用退化量作为其性能参数．在任一时刻f，主梁的退化量服从正态分布确定未知参数的验前分布基于Bayes理论，根据f，时刻的验前信息工¨估计肛f的验前概率密度函数，其中验前分布的参数为, 则Di的验前概率密度函数为逆GaⅡlnla函数．运用矩匹配法列方程(可以求得验前分布参数值.  由共轭方法确定的联合验前分布为正态一逆Gamma分布，即验前分布密度函数.   确定未知参数的验后分布在给定时刻f，，该设备实际工况下的退化量。 

     产品从潜在故障发展到功能故障的时间可靠性评估对于路灯车而言，在各个研制和试验阶段，产品从潜在故障发展到功能故障的时间数据一般无法获得，通常认为其服从weibuu分布．由于其分布参数的共轭分布一般难以找到，根据Bayes方法，通常使用无信息验前分布，并且认为形状参数分布参数的联合无信息验.   截尾情况下，即对n个产品进行可靠性寿命试验直到产品失效为止，得到产品失效时间数据，则相应的联合密度函数。  求出&和后后，进而可以求出设备的寿命可靠度函数．3算例某厂原料装卸用通用桥式起重机，工作级别A6．该机主梁的失效模式为下挠超标，退化量为主梁跨中下挠值．起重机跨度s=10．5m，《起重机械监督检验规程》中规定：“额定载荷下，主梁跨中下挠值达到水平线下∥700时，如不能修复，应报废”．因此，将功能故障点的退化量f=15．0mm作为失效阈值，将潜在故障点的退化量f=9．5mm作为失效阈值． 计算主梁从下挠值为0至发展到潜在故障的失效寿命如表l所示：y。，K是2台起重机在设计阶段退化量的试验测试记录。是8台同型及同类产品退化量的检测记录．对2台起重机开展小样本物理试验，在实际工况下测得现场数据。 由传统可靠性分析方法，分别利用历史试验数据和现场数据计算主梁在f，时刻的可靠度；将历史数据和现场数据相结合.

      计算主梁从潜在故障发展到功能故障的失效寿命产品从潜在故障发展到功能故障的时间数据共有9个．根据专家经验估计形状参数启∈[3，12]．根据式(15)建立参数d，口的联合验后密度函数．进而，可求得形状参数口的估计值为=11．6875．进而可以求出该型起重机主梁从潜在故障发展到功能故障时间所满足的分布函数、对应的累积分布函数、可靠度分布函数和失效率分布函数．主梁失效率曲线如图3所示．算例表明：起重机主梁从下挠值为零至发展到退化量z=9．5mm潜在故障的时间满足形状参数卢=9．29，尺度参数d=225．6219的weibuu分布；从发生潜在故障至发展到退化量z=15．Omm功能故障的时间满足形状参数口=11．6875，尺度参数a=120．6586的weibuU分布．在90％概率下，主梁从下挠值为零至发生潜在故障的工作时间为247d；发生潜在故障后，使用至发生功能故障的工作时间为130d．该主梁从发现下挠值为零至继续工作247d后须加强跨中下挠值的检测，在工作247—377d期间，若不能采取措施减少跨中下挠值至f-9．5mm以下，应降级使用以避免该起重机发生功能故障．

      针对具有可测量退化量的潜在故障模式的机电类路灯车，建立了基于Bayes理论的可靠寿命预测模型，实现了小样本失效数据条件下起重机零部件失效寿命数据的获取．算例验证了本文所提方法的有效性和可行性，为制定检测和维修策略提供基础数据，进而为路灯车的风险评估和事故预防提供借鉴和参考．

     端州路灯车出租, 端州路灯车, 路灯车出租