[发明专利]一种基于正态分布函数的物联网设备健壮性分析方法

权利要求书

1.一种基于正态分布函数的物联网设备健壮性分析方法，其特征在于，包括如下的步骤：

S1、获取基础数据，所述基础数据包括初始化设备出厂使用寿命L、设备安装调试时长S、安装调试折损系数β、设备事故类型影响因子α；

S2、根据S1得到的基础数据计算求得设备有效使用寿命UL：

UL=L-βS （1）；

S3、获取从设备开始投入使用时间点t₀到当前查询时间点t_m发生事故总数m，每次事故发生的时间点t_i，以及每次事故发生的事故类型；

S4、计算求得设备在时间t内的损伤率λ(t)累积值；

（2）

上述（2）式中： m为所述时间t内设备发生的事故的总次数，i为其中的第i次事故，1≤i≤m，α_i为发生的第i次事故类型所对应的影响因子，t₀为设备开始投入使用的时间点，t_i为设备第i次事故发生的时间点，t=t_m-t₀；

S5、计算得出损伤率λ(t)的相关分布值γ； 所述γ满足 ：

（3）；

S6、得出损伤密度函数f(t)；所述损伤密度函数f(t)满足：

（4）

所述µ满足：

μ=UL （5）

所述σ满足 ：

σ=γ （6）；

S7、得到和设备使用时间t相关健壮性函数H(t)，

（7）；

S8、根据健壮性函数H(t)进行物联网设备健壮性分析。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述设备事故类型为故障和精度矫正。

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，

所述精度矫正的影响因子取1；

所述故障对设备的损伤程度与所述精度矫正相当，所述故障的影响因子取1；所述故障对设备的损伤程度弱于所述精度矫正，所述故障的影响因子大于0且小于1；所述故障对设备的损伤程度严重于精度矫正，所述事故的影响因子大于1。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述安装调试折损系数0＜β≤1。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S6中，所述损伤密度函数f(t)服从期望为µ，标准差为σ的正态分布。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述步骤S7中，所述（7）式中：

（8）

所述F(t)为损伤的累积分布函数。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S8中，根据健壮性函数H(t)绘制H-t曲线图，根据H-t曲线图的走势判断健壮性的变化趋势。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S8中，根据健壮性函数H(t)，带入具体的t值，求出相应的健壮性函数值，以健壮性函数值作为评价健壮性的指数。

9.根据权利要求8所述方法，其特征在于，通过编写java程序计算所述健壮性指数，利用echarts第三方前端插件对计算结果进行绘制成图。

10.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述步骤S7后还有如下步骤：

步骤S7′：随着设备运行时间的增长，数据的积累，按照所述S1-S7的步骤多次进行数据拟合，不断调整函数的参数μ、σ，得到健壮性函数H(t)。