[发明专利]一种威布尔型单元备件需求量的计算方法

说明书

本发明公开了一种威布尔型单元备件需求量的计算方法，该方法包括如下步骤：模拟产生足够数量的随机数，当所述单元的形状参数m大于等于3时，对所述随机数进行正态分布拟合计算，得到正态分布参数，当所述单元的形状参数m大于等于1并且小于3时，对所述随机数进行伽马分布拟合计算，得到伽马分布参数；若m≥3时，以正态分布来描述其累积工作时间的分布；若1≤m＜3时，以伽玛分布来描述其累积工作时间的分布，并且计算保障概率，设置所述单元保障概率阈值，使得所述保障概率大于所述概率阈值的j值即为所计算出的备件需求量。按照本发明实现的计算方法，能够获得精确的备件需求量计算结果。

技术领域

本发明属于单元备件需求计算评估领域，涉及一种威布尔型单元备件需求量的计算方法。

背景技术

威布尔分布用来描述那些失效率随时间变化的产品单元，解释因老化、磨损而导致的故障统计规律，主要适用于机电类，是一种应用范围广泛的分布类型，对于寿命服从威布尔分布的不修复单元，理论计算其备件需求量时需要计算多重卷积，而威布尔分布的多重卷积解析式极为复杂，难以直接计算。

对于威布尔型单元备件需求量的计算方法，目前现有技术中主要是采用工程近似方法，该方法计算误差较大。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种威布尔型单元备件需求量的计算方法，按照上述的计算方法能够有效地解决威布尔单元难以计算需求量的问题。

本发明公开了一种威布尔型单元备件需求量的计算方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：模拟产生足够数量的随机数，服从W(m,η)：当所述单元的形状参数m大于等于3时，对所述随机数进行正态分布拟合计算，得到正态分布均值和方差参数分别为μ、σ；当所述单元的当所述单元的形状参数m大于等于1并且小于3时，对所述随机数进行伽马分布拟合计算，得到伽马分布的形状和尺度参数分别为α、λ；

步骤2：计算备件保障概率

将所述单元保障任务时间记为T，所述保障任务时间为所述单元完成任务的预期累积工作时间；

配备所述单元备件数量为j时，

若m≥3时，以正态分布N((1+j)μ,(1+j)σ²)来描述所述累积工作时间的分布；若1≤m＜3时，以伽玛分布Ga((1+j)α,λ)来描述所述累积工作时间的分布，并且按照如下的方式计算保障概率P_s:

其中Γ((1+j)α)为Gamma函数；

步骤3：设置所述单元保障概率阈值，使得所述保障概率大于或等于所述概率阈值的j值即为所计算出的备件需求量。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要是提出替换理论算法中采用威布尔多重卷积的简易算法：按照形状参数分别进行正态等效或伽马等效，现有实验基础证实在形状参数大于等于3的情况下，发现威布尔分布和正态分布是极为相似，在此种情况下，可以采用正态分布的备件需求量计算方法去替代威布尔计算方法；在小于3的情况下，基于本发明解决问题的目的发现，发现威布尔分布和伽马分布是相似的，因此而提出了采用伽马分布的备件需求量计算方法去替代威布尔计算方法；总之，本发明并没有简单地采用正态等效或者是伽马等效，而是依据形状参数来分类等效，使得计算结果更加精确。

附图说明

图1是按照本发明实现的威布尔型单元备件需求量的计算方法的流程示意图。

具体实施方式