如果备件的可保障时间能达到规定保障周期的要求,备件的数量就是满足需要的,否则就是不能满足需要的。
3仿真思路及流程
基于前文假设, 个单元组成一个系统,如图1所示,如果设备处于工作状态,其中1个单元工作,其余没有发生故障的单元都作温储备,当工作单元故障后,由其下一个没有发生故障的储备单元替换;如果设备处于停机状态,所有未发生故障的单元均作温储备。

图1温储备系统
仿真的思路是:先得到每个单元的在其寿命期内的累计故障概率抽样值,用 表示, 为[0,1]区间均匀分布的随机数( )。在第1个单元未发生故障以前,其余 个单元均处于温储备状态,也可能发生故障,因此,当第1个单元在工作期间发生故障需进行换件维修时,首要要判断第2个单元是否已经发生故障,如果没有故障,则立即进行换件维修;如果第2个单元在第1个单元发生故障前就已经故障,那么按以上方法对第3个单元进行判断,以此类推,直到没有备件可以更换,就认为设备故障。当最后一个替换单元的寿命大于等于备件保障周期时,就认为备件的数量是满足需要的,否则就是满足不了需要。按照Monte-Carlo思想,将以上过程重复 次,若统计其中备件满足需要的次数为 次,当 足够大时, 即为备件的保障概率。文献[5]指出“针对可靠度、故障概率和系统平均寿命的计算,进行1000次仿真运行即可”,为提高精度,本文取 次。仿真流程如图2所示:

图2仿真流程图
具体仿真步骤如下:
(1)输入单元的工作寿命分布参数 、储备寿命分布参数 、模拟次数 、每天工作时间 、规定保障度 ;
(2)变量初始化,单元寿命 备件消耗个数 ,保障概率 ,单元数量 ;
(3)产生 个[0,1]之间均匀分布的随机数,分别表示第1至第 个单元整个寿命期内的累计故障分布概率,即 ;
(4)判断 与 的大小,当 时,接着下面的步骤,当 时,转到(7);
(5)计算单元寿命,如果 ,说明该单元在储备期就已经故障,则 ,继续下一个单元的判断;如果 ,说明该单元在储备期还没有故障,可以用来替换设备上已损坏的单元,通过

迭代累计计算单元的寿命 ,其中 表示单元最后一次开机后良好运行的时间,如果 ,说明单元是在停机期间发生故障,如果 ,说明单元在工作过程中发生故障;
(6) ,转到(4);
(7)判断 与 的大小,如果 ,说明备件数量满足需要,则满足需要的次数 ,否则,说明备件数量满足不了需要;
(8)判断仿真进行次数 与需要仿真次数 的大小,当 时, 转到(3),当 时,计算备件保障概率 ;
(9)判断 与保障度 的大小,当 时,则 ,转到(3),当 时,转到(10);
(10)输出备件数量 ,仿真结束。
4示例分析
某单元工作与储备寿命均分从指数分布,参数为 , , 为每天工作时间,其余时间停机,按以上步骤,要求备件保障度为0.9,利用Matlab编程进行10000次仿真,该单元1年(365天)的需求量部分计算结果如表1所示。
表1指数分布单元备件需求量需求量计算示例
(h)
|
0
|
4
|
6
|
8
|
10
|
12
|
14
|
16
|
24
|
备件需求量
|
5
|
6
|
7
|
7
|
8
|
9
|
9
|
10
|
12
|
实际保障概率
|
0.9305
|
0.9180
|
0.9357
|
0.9158
|
0.9215
|
0.9242
|
0.9139
|
0.9231
|
0.9279
|
表1中, 表示备件纯储备1年的需求量,可视为热储备问题,即所有单元均以 的故障率进行热储备,可利用并联系统公式
(5)
进行计算,其中 为备件备件保障度, 为备件需求量,计算结果为 , ; 可视为连续工作的温储备系统,利用温储备系统公式
(6)
可解得 , ,可见利用仿真方法与利用解析法所得结果吻合较好,说明本文仿真方法是正确的。
5结论
备件储备量的精确预计是比较困难的,本文在设备工作期间会发生故障的基础上,考虑到设备在停机及备件在储备期间也会发生故障或失效的可能,运用累计故障相等原理,通过Monte-Carlo方法对基于保障度的间断工作设备维修备件需求量进行建模仿真,并用示例验证了方法的正确性,为备件储备量的精确预计提供了一种新的思路。
参考文献
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6 曹晋华,程侃.可靠性数学引论[M].北京:高等教育出版社,2006:38-57. 2/2 首页 上一页 1 2 |