基于截断正态分布的继电器多元维纳退化过程建模及可靠性评估

doi:10.16628/j.cnki.2095-8188.2024.03.004

摘要/Abstract

摘要：

综合利用继电器多元性能参数退化数据建立多元性能退化模型,并开展继电器可靠性评估研究。选取多个继电器参数,考虑模型参数有界性的实际统计特性,建立改进的基于截断正态分布的多元维纳退化模型。针对所建立的模型,提出一种多阶段模型参数估计方法。以可靠度作为继电器可靠性的评价指标,提出基于蒙特卡洛仿真的可靠度近似计算方法,并通过实际案例验证所提方法的精确性和有效性。

关键词: 继电器, 多元维纳退化模型, 截断正态分布, 蒙特卡罗模拟, 可靠性评估

Abstract:

The reliability evaluation of relays is carried out on the basis of the multi-performance degradation model based on the degradation data of multi-performance parameters of relays.Several relay parameters are selected.An improved multivariate Wiener degradation model based on truncated normal distribution is established considering the actual statistical characteristics of the model parameters boundedness.Aiming at the established performance degradation model,a multi-stage model parameter estimation method is proposed.Taking reliability as the evaluation index of relay reliability,a reliability approximation calculation method based on Monte Carlo simulation is proposed.The accuracy and effectiveness of the method are verified by practical cases.

Key words: relay, multivariate Wiener degradation model, truncated normal distribution, Monte Carlo simulation, reliability evaluation

中图分类号:

TM581

关欣, 刘曦, 马琳, 刘迈, 左天明. 基于截断正态分布的继电器多元维纳退化过程建模及可靠性评估[J]. 电器与能效管理技术, 2024, 0(3): 21-29.

GUAN Xin, LIU Xi, MA Lin, LIU Mai, ZUO Tianming. Modeling and Reliability Evaluation of Multivariate Wiener Degradation Process for Relays Based on Truncated Normal Distribution[J]. LOW VOLTAGE APPARATUS, 2024, 0(3): 21-29.

图/表 7

图1

图2

表1

表2

表3

图3

图4

参考文献 24

[1]	李文华, 尹世桢, 赵正元, 等. 基于自适应可变权重的铁路继电器机电参数融合方法研究[J]. 铁道科学与工程学报, 2022, 19(1):248-255.
[2]	黄周霖, 王召斌, 王佳炜, 等. 电磁继电器长贮零失效情况下的Bayes可靠性评估方法[J]. 江苏科技大学学报(自然科学版), 2019, 33(5):67-72.
[3]	李维燕, 王召斌, 王占, 等. 电磁继电器贮存失效分析及小子样零失效可靠性分析综述[J]. 电器与能效管理技术, 2019(15):65-70.
[4]	王聪聪, 韩晓敏, 付宇宽, 等. 电磁继电器失效分析及可靠性寿命评估[J]. 环境技术, 2021, 39(6):41-46.
[5]	董宝旭, 王淑娟, 孟彦辰, 等. 基于Wiener过程的航天继电器可靠性评估方法[J]. 电器与能效管理技术, 2015(11):12-16,36.
[6]	晁代宏, 马静, 陈淑英. 应用多元性能退化量评估光纤陀螺贮存的可靠性[J]. 光学精密工程, 2011, 19(1):35-40.
[7]	朱旭晴, 梁慧敏, 张家赫, 等. 电磁继电器触簧系统关键装配参数退化建模与可靠性评估[J]. 电器与能效管理技术, 2020(4):1-6.
[8]	秦川, 姜燕. 基于经济等效时间考虑电压暂降的供电可靠性评估方法研究[J]. 电力电容器与无功补偿, 2022, 43(1):144-150.
[9]	夏天, 何宇航, 叶建锋, 等. 一起断路器操动机构弹簧断裂故障分析[J]. 高压电器, 2022, 58 (5):218-223.
[10]	夏健, 左杰. 变压器套管末屏适配器结构及其安全性研究[J]. 浙江电力, 2022, 41(8):95-102.
[11]	李俊辉, 王文钟, 何德鉴. 基于改进FMEA法的配电网自动化线路可靠性评估方法[J]. 广东电力, 2022, 35(1):77-85.
[12]	周源, 吕卫民, 王少蕾, 等. 基于Copula函数耦合性建模的二元加速退化数据统计分析方法[J]. 兵器装备工程学报, 2018, 39(5):160-165.
[13]	唐圣金, 郭晓松, 司小胜, 等. 基于维纳过程的卫星用光纤陀螺剩余寿命预测[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(12):3347-3352.
[14]	晁代宏, 马静, 陈淑英, 等. 基于性能退化的卫星用光纤陀螺可靠性评估[J]. 红外与激光工程, 2011, 40(9):1763-1767.
[15]	郭国庆, 李庆诗, 刘鑫. 铁路信号继电器接触失效的随机性分析[J]. 电器与能效管理技术, 2020(12):55-59.
[16]	HA D B, BAO V N Q, VO N S. Outage Analysis for amplify-and-forward relay with end-to-end antenna selection over non-identical nakagami-m environment[J]. IEICE Transactions on Communications, 2012, E95.B(10):3341-3344. doi: 10.1587/transcom.E95.B.3341
[17]	DONG J Y, LONG Y L, JIAO X X, et al. Research on Wiener degradation model and failure mechanism of interconnect solder joints under random vibration load[J]. IEEE ACCESS, 2021(9):117444-117455.
[18]	赵靖英, 张珂, 刘建猛. 基于加速应力试验的钽电容性能退化分析与建模研究[J]. 仪器仪表学报, 2021, 42(7):177-188.
[19]	DR A, VI B, EH B, et al. RAMI analysis of the Collective Thomson Scattering system front-end-Part2-reliability block diagram analysis[J]. Fusion Engineering and Design, 2021(171):112593.
[20]	PAN D H, LIU J B, YANG W Z. A new result on lifetime estimation based on skew-Wiener degradation model[J]. Statistics and Probability Letters, 2018(138):157-164.
[21]	厉海涛, 金光, 周经伦, 等. 动量轮维纳过程退化建模与寿命预测[J]. 航空动力学报, 2011, 26(3):622-627.
[22]	姚志洪, 王逸, 杨涛, 等. 行程时间服从截断正态分布的动态车队离散模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(6):2094-2100.
[23]	MA P, WANG L. Filtering-based recursive least squares estimation approaches for multivariate equation-error systems by using the multiinnovation theory[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2021, 35(9):1898-1915. doi: 10.1002/acs.v35.9
[24]	HASHIGUCHI KOJI, LISAK DANIEL, CYGAN AGATA, et al. Spectral analysis of H2O near 7180 cm-1 to accurately measure trace moisture in N2 gas:evaluation of line shape profiles using Akaike Information Criterion[J]. Japanese Journal of Applied Physics, 2022(1):61.

	模型参数	X_j_,0	a_j	σ_j
常闭触点接触电阻	取值范围	[200,400]	[0,∞)	[0,∞)
	截断正态分布	[260.278 2,39.726 0 ]	[2.181 0×10^-10,9.321 0×10^-11]	[8.060 6×10^-5,3.451 0×10^-5]
	传统正态分布	[238.028 8,53.788 2]	[2.150 2×10^-10,9.773 6×10^-11]	[7.875 3×10^-5,3.574 3×10^-5]
	截断正态分布拟合度	0.438 2	29.048 8	15.449 2
	传统正态分布拟合度	0.527 6	29.096 1	15.426 5
常开触点接触电阻	取值范围	[200,400]	[0,∞)	[0,∞)
	截断正态分布	[371.995 3,15.975 5 ]	[2.558 0×10^-5,1.906 0×10^-5]	[6.998 0×10^-11,5.204 0×10^-11]
	传统正态分布	[375.727 3,18.999 7]	[3.925 0×10^-6,3.016 0×10^-5]	[1.071 5×10^-11,8.296 4×10^-11]
	截断正态分布拟合度	0.071 1	16.573 6	29.212 6
	传统正态分布拟合度	0.081 1	18.448 1	29.651 5
常闭触点释放时间	取值范围	[0,200]	[0,∞)	[0,∞)
	截断正态分布	[66.888 1,22.161 4]	[2.382 0×10^-6,1.453 0×10^-6]	[9.753 0×10^-12,5.865 0×10^-12]
	传统正态分布	[66.479 3,22.306 5]	[1.877 1×10^-6,1.825 2×10^-6]	[7.704 8×10^-12,7.467 7×10^-12]
	截断正态分布拟合度	1.797 0	18.947 3	31.620 4
	传统正态分布拟合度	1.803 1	19.185 8	31.861 9
常开触点吸合时间	取值范围	[0,200]	[0,∞)	[0,∞)
	截断正态分布	[40.045 1,4.090 1 ]	[5.561 0×10^-6,1.931 0×10^-6]	[2.315 0×10^-11,8.320 0×10^-12]
	传统正态分布	[39.972 7,4.117 4]	[5.538 7×10^-6,1.966 6×10^-6]	[2.306 1×10^-11,8.458 5×10^-12]
	截断正态分布拟合度	2.310 0	18.103 8	30.488 7
	传统正态分布拟合度	2.311 8	18.099 6	30.492 9

性能参数	常开触点接触电阻/ mΩ	常闭触点接触电阻/ mΩ	常开触点吸合时间/ ms	常闭触点释放时间/ ms
第一组失效阈值	500	500	100	100
第二组失效阈值	800	800	150	150
第三组失效阈值	1 000	1 000	250	250

仿真序号	常开触点接触电阻/ mΩ	常闭触点接触电阻/ mΩ	常开触点吸合时间/ ms	常闭触点释放时间/ ms	单元寿命/次
1	7 854 130	7 384 121	7 892 346	7 962 151	7 384 121
2	7 142 568	7 214 520	7 565 181	7 844 302	7 142 568
3	7 102 466	7 484 001	7 989 623	7 156 120	7 102 466
4	7 032 641	7 056 451	7 365 498	7 487 962	7 032 641
5	7 545 505	7 562 387	7 287 961	7 453 005	7 287 961
6	7 230 778	7 642 001	7 846 225	75 045 292	7 230 778
7	7 194 065	7 564 101	7 452 231	7 445 962	7 194 065
8	7 121 494	7 775 241	7 854 214	7 245 630	7 121 494
9	7 175 856	7 505 241	7 756 500	7 455 023	7 175 856
10	7 108 131	7 569 820	7 636 100	7 565 631	7 108 131
11	7 098 429	7 788 960	775 201	7 415 418	7 098 429
12	7 156 647	7 713 695	7 698 224	7 153 024	7 153 024
13	7 014 028	7 895 566	7 452 162	7 563 201	7 014 028
14	7 128 460	7 888 425	7 496 850	7 698 324	7 128 460
15	7 234 033	7 963 124	7 963 400	7 896 532	7 234 033
?	?	?	?	?	?
10 000	7 109 541	7 455 586	7 458 632	7 486 652	7 109 541