CN112131722B - 一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法 - Google Patents

一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法，包括构建综合环境因子模型、构建不同环境剖面下的系统故障率模型、采集不同环境剖面下的环境数据、计算系统在任务周期内的期望故障次数、计算系统期望备件数量。本发明针对舰载机驻舰环境具有高温、高盐、高湿和富含二氧化硫等酸性尾气的特征，通过构建相对湿度环境因子模型、温度环境因子模型、酸性气体环境因子模型，更为精确地反映出不同环境条件下舰载机部件的故障率和可靠性水平，准确预测任务期内的备件携行数量，提高装备完好率，提高装备保障效能。

Description

一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法
技术领域
本发明涉及可靠性工程领域和装备综合保障技术领域，尤其涉及一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法。
背景技术
舰载机服役环境恶劣，机载产品在服役过程中系统受到温度、湿度、酸性盐雾等环境应力的作用后易发生腐蚀、短路、老化等故障的现象，直接抬高了机载产品的故障率，也成为影响舰载机完好的主要因素，尤其是在舰载直升机需要长时间出海执行任务，任务周期较长，且任务环境可能与本场环境或者驻地环境差异比较大时，例如，舰载直升机在索马里海域执行任务时的故障率要远远高于在本场驻训时的故障率。因此，在系统发生故障之后或者之前要对其进行修复性维修或者预防性维修。但是，由于舰船空间有限，无法携行大量备件，因此，为了满足装备维修性和可靠性要求，必须精确预测所需携行备件，从而保障装备的完好性，提高装备效能。
目前，舰载机备件的携行数量主要是根据本场保障经验和或者任务区域的保障经验制定，其本质上都是假设系统的故障率是恒定的，而没有深入分析环境对系统可靠性的影响，缺乏科学性，如果任务区域发生变化则无法准确完成备件的预测工作。因此，科学分析不同任务环境下的故障行为，根据任务区域的环境特征和任务持续时间预测备件携行数量，对提高舰载机装备效能具有极为重要的意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法，能够准确预测任务期内的备件携行数量，提高装备完好率，提高装备保障效能。
本发明采用的技术方案为：
一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法，包括以下步骤：
S1、综合环境因子模型构建；具体构建过程如下：
s1.1：构建湿度环境因子模型，计算相对湿度的加速因子AF(RH)；
s1.2：构建温度环境因子模型，计算温度的加速因子AF(T)；
s1.3：构建酸性气体环境因子模型，计算酸性气体的加速因子AF(S)；
s1.4：综合三种环境因子折算模型并构建综合环境因子模型；
其中，综合环境因子AF(RH，T，S)的计算公式为：
AF(RH，T，S)＝AF(RH)·AF(T)·AF(S) (1)；
S2、确定系统备件在参考环境剖面下或基准环境剖面下的故障率；
S3、构建系统备件在不同环境剖面下的故障率模型；
其中，不同环境剖面下故障率的计算公式如下；
λj,k,i(t)＝AF(RH,T,S)λj,k,0(t) (2)
公式(2)中，λj,k,0(t)为第j个系统第k种备件在参考环境剖面或者基准环境剖面下的系统故障率，λj,k,i(t)为第j个系统第k种备件在第i种环境剖面下的系统故障率；
S4、采集系统在任务环境剖面下的环境数据及任务持续时间；
环境数据包括剖面i的温度Ti、剖面i的相对湿度RHi、剖面i的二氧化硫浓度
Figure GDA0003498240380000022
及任务持续时间Tsi；
S5、将步骤S4所采集环境数据输入对应系统故障率模型，获取不同环境剖面下的期望故障次数；计算公式如下：
Figure GDA0003498240380000021
公式(3)中，Nj,k为第j种系统的第k种备件在任务周期内的期望故障次数，λj,k,i第j种系统第k种备件在第i种剖面下的故障率，Ts为任务持续总时间，n为不同的环境剖面的数量，满足Ts＝Ts1+…+Tsn；
S6、根据期望故障次数计算单系统备件的携行数量；
S7、统计系统结构备件数量，计算舰载机需要携行的备件总数Mall；具体包括：
s7.1：计算第j种系统第k种备件的期望数量Mj,k；计算公式如下：
Mj，k＝mj,k·Nj,k (4)
公式(4)中，mj,k为第j个系统中第k种备件的数量；
s7.2：计算舰载机需要携行的第k种备件的总数量Mk；计算公式为：
Figure GDA0003498240380000031
公式(5)中，1≤j≤M，M为舰载机包含的系统数量；
s7.3：计算舰载机中需要携行的所有备件数量Mall；计算公式为：
Figure GDA0003498240380000032
公式(6)中，K＝max{k1,…,kM}，kj为第j个系统中的备件种类数量。
进一步地，步骤s1.1中相对湿度的加速因子AF(RH)的计算公式为：
Figure GDA0003498240380000033
公式(7)中，AF(RH)为相对湿度的加速因子，RH0为参考相对湿度值，RH为任务环境相对湿度值，A为常数。
进一步地，步骤s1.2中温度的加速因子AF(T)的计算公式为：
Figure GDA0003498240380000034
公式(8)中，AF(T)为温度的加速因子，T0为参考温度，T任务环境温度，B为常数；B＝Ea/K，Ea为产品的激活能，K为产品玻尔茨曼常数。
进一步地，步骤s1.3中酸性气体的加速因子AF(S)的计算公式为：
Figure GDA0003498240380000035
公式(9)中，AF(S)为酸性气体的加速因子，r(S)为腐蚀速率，r(S)＝(1+D·S)E,S为环境
Figure GDA0003498240380000036
的浓度且单位为ug/m3，S0为基准环境剖面的
Figure GDA0003498240380000037
浓度，E和D为常数。
本发明具有以下有益效果：
针对舰载机驻舰环境具有高温、高盐、高湿和富含二氧化硫尾气的特征，通过构建相对湿度环境因子模型、温度环境因子模型、酸性气体环境因子模型，更为精确地综合反映出不同环境条件下舰载机部件的故障率和可靠性水平，准确预测任务期内的备件携行数量，提高装备完好率，提高装备保障效能。
附图说明
图1为本发明一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法的流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
S1、综合环境因子模型构建。综合环境因子模型的构建基于温度、相对湿度、舰船燃烧的酸性气体等因子建立。
s1.1：构建相对湿度环境因子模型，计算相对湿度的加速因子AF(RH)。
相对湿度的加速因子AF(RH)计算公式如下：
Figure GDA0003498240380000041
公式(1)中，AF(RH)为相对湿度的加速因子，RH0为参考湿度值，RH为任务环境相对湿度值，A为常数，A可由试验测试获取。
s1.2：构建温度环境因子模型，计算温度的加速因子AF(T)。
温度的加速因子AF(T)计算公式如下：
Figure GDA0003498240380000042
公式(2)中，AF(T)为温度的加速因子，T0为参考温度，T为任务环境温度，B为常数；B＝Ea/K，Ea为产品的激活能，K为产品玻尔茨曼常数。
s1.3：构建酸性气体环境因子模型，计算酸性气体的加速因子AF(S)。
酸性气体的加速因子AF(S)计算公式如下：
Figure GDA0003498240380000043
公式(3)中，AF(S)为酸性气体的加速因子，r(S)为腐蚀速率，r(S)＝(1+D·S)E,S为
Figure GDA0003498240380000044
的浓度且单位为ug/m3，S0为基准的
Figure GDA0003498240380000045
浓度，E和D为常数。
s1.4：综合三种环境因子折算模型并构建综合环境因子模型。
具体计算公式为：
AF(RH，T，S)＝AF(RH)·AF(T)·AF(S) (4)；
即
Figure GDA0003498240380000051
S2、确定系统备件在参考环境剖面下或基准环境剖面下的故障率；
S3、构建系统备件在不同环境剖面下的故障率模型；
不同环境剖面下故障率的计算公式如下：
λj,k,i(t)＝AF(RH,T,S)λj,k,0(t) (6)
公式(6)中，λj,k,0(t)为第j个系统第k种备件在参考环境剖面或者基准环境剖面下的系统故障率，λj,k,i(t)为第j个系统第k种备件在第i种环境剖面下的系统故障率。
S4、采集单系统在任务环境剖面下的环境数据及任务持续时间。
环境数据包括剖面i的温度Ti、剖面i的相对湿度RHi、剖面i的二氧化硫浓度
Figure GDA0003498240380000052
剖面i的任务持续时间为Tsi。
S5、将步骤S4所采集环境数据输入对应系统故障率模型，获取不同环境剖面下的期望故障次数。
计算公式如下：
Figure GDA0003498240380000053
公式(7)中，Nj,k为第j种系统的第k种备件在任务周期内的期望故障次数，λj,k,i第j种系统第k种备件在第i种剖面下的故障率，Ts为任务持续总时间，n为不同的环境剖面的数量，满足Ts＝Ts1+…+Tsn。
S6、根据期望故障次数计算单系统备件的携行数量。
S7、统计系统结构备件数量，计算舰载机需要携行的备件总数Mall。
具体包括：
s7.1：计算第j种系统第k种备件的期望数量Mj,k；计算公式如下：
Mj，k＝mj,k·Nj,k (8)
公式(8)中，mj,k为第j个系统中第k种备件的数量；
s7.2：计算舰载机需要携行的第k种备件的总数量Mk；计算公式为：
Figure GDA0003498240380000061
公式(9)中，1≤j≤M，M为舰载机包含的系统数量；
s7.3：计算舰载机中需要携行的所有备件数量Mall；计算公式为：
Figure GDA0003498240380000062
公式(10)中，K＝max{k1,…,kM}，kj为第j个系统中的备件种类数量。
本发明针对舰载机驻舰环境具有高温、高盐、高湿和富含二氧化硫尾气的特征，通过构建相对湿度环境因子模型、温度环境因子模型、酸性气体环境因子模型，更为精确地综合反映出不同环境条件下舰载机部件的故障率和可靠性水平，准确预测任务期内的备件携行数量，提高装备完好率，提高装备保障效能。

Claims (1)

1.一种基于服役环境及任务时间的舰载机备件预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、综合环境因子模型构建；具体构建过程如下：
s1.1：构建湿度环境因子模型，计算相对湿度的加速因子AF(RH)，相对湿度的加速因子AF(RH)的计算公式为：
Figure FDA0003498240370000011
公式(7)中，AF(RH)为相对湿度的加速因子，RH0为参考相对湿度值，RH为任务环境相对湿度值，A为常数；
s1.2：构建温度环境因子模型，计算温度的加速因子AF(T)，温度的加速因子AF(T)的计算公式为：
Figure FDA0003498240370000012
公式(8)中，AF(T)为温度的加速因子，T0为参考温度，T任务环境温度，B为常数；B＝Ea/K，Ea为产品的激活能，K为产品玻尔茨曼常数；
1.s1.3：构建酸性气体环境因子模型，计算酸性气体的加速因子AF(S)，酸性气体的加速因子AF(S)的计算公式为：
Figure FDA0003498240370000013
公式(9)中，AF(S)为酸性气体的加速因子，r(S)为腐蚀速率，r(S)＝(1+D·S)E,S为环境
Figure FDA0003498240370000014
的浓度且单位为ug/m3，S0为基准环境剖面的
Figure FDA0003498240370000015
浓度，E和D为常数；
s1.4：基于三种环境因子构建综合环境因子模型；
其中，综合环境因子模型AF(RH，T，S)的计算公式为：
AF(RH，T，S)＝AF(RH)·AF(T)·AF(S) (1)；
S2、确定系统备件在参考环境剖面下或基准环境剖面下的故障率；
S3、构建系统备件在不同环境剖面下的故障率模型；
其中，不同环境剖面下备件故障率的计算公式如下；
λj,k,i(t)＝AF(RH,T,S)λj,k,0(t) (2)
公式(2)中，λj,k,0(t)为第j个系统第k种备件在参考环境剖面或者基准环境剖面下的故障率，λj,k,i(t)为第j个系统第k种备件在第i种环境剖面下的故障率；
S4、采集系统在任务环境剖面下的环境数据及任务持续时间；
环境数据包括剖面i的温度Ti、剖面i的相对湿度RHi、剖面i的二氧化硫浓度
Figure FDA0003498240370000021
及任务持续时间Tsi；
S5、将步骤S4所采集环境数据输入对应系统故障率模型，获取不同环境剖面下的期望故障次数；计算公式如下：
Figure FDA0003498240370000022
公式(3)中，Nj,k为第j种系统的第k种备件在任务周期内的期望故障次数，λj,k,i第j种系统第k种备件在第i种剖面下的故障率，Ts为任务持续总时间，n为不同的环境剖面的数量，满足Ts＝Ts1+…+Tsn；
S6、根据期望故障次数计算单系统备件的携行数量；
S7、统计系统结构备件数量，计算舰载机需要携行的备件总数Mall；具体包括：
s7.1：计算第j种系统第k种备件的期望数量Mj,k；计算公式如下：
Mj，k＝mj,k·Nj,k (4)
公式(4)中，mj,k为第j个系统中第k种备件的数量；
s7.2：计算舰载机需要携行的第k种备件的总数量Mk；计算公式为：
Figure FDA0003498240370000023
公式(5)中，1≤j≤M，M为舰载机包含的系统数量；
s7.3：计算舰载机中需要携行的所有备件数量Mall；计算公式为：
Figure FDA0003498240370000024
公式(6)中，K＝max{k1,…,kM}，kj为第j个系统中的备件种类数量。
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