一种指数型有寿件备件需求量的计算方法

摘要

本发明公开了一种指数型有寿件备件需求量的计算方法，该方法主要包括如下步骤：模拟有寿件备件的寿命:产生不少于1000个有寿件备件的寿命随机数ti，ti服从指数分布exp(μ0)；模拟有寿件备件的工作寿命：对上述的随机数ti进行遍历修正后得到ti；对步骤2产生的随机数ti进行正态分布拟合计算，计算结果记为N(μ,σ2)；计算保障任务时间内所述有寿件备件数量为j时的备件保障概率P；设定保障概率的阈值，使得上述保障概率大于或者等于上述阈值时满足的所述有寿件备件数量S即为计算出的所述有寿件备件的需求量。按照本发明实现的指数型有寿件备件需求量的计算方法，能够精确地进行指数型有寿件备件需求量的计算。

权利要求

1.一种指数型有寿件备件需求量计算方法，其特征在于，该方法主要包括如下步骤：步骤1：模拟所述有寿件备件的寿命:

产生不少于1000个所述有寿件备件的寿命随机数ti，ti服从指数分布exp(μ0)；

步骤2：采用模拟法模拟所述有寿件备件的工作寿命：对上述的随机数ti进行遍历修正后得到 其中的修正方法如下：其中Tr为规定更换周期值，其中所述规定更换周期是指所述有寿件备件从开始工作到被规定更换的时间，在所述规定更换周期内，所述有寿件备件未发生故障；

步骤3：对所述步骤2产生的随机数 进行正态分布拟合计算，计算结果记为N(μ,σ2)；

步骤4：计算保障任务期内所述有寿件备件数量为j时的备件保障概率P，其中其计算公式如下：其中Tw为所述有寿件备件的保障任务时间，所述保障任务时间是所述有寿件备件在执行任务时的预期累积工作时间值；

步骤5：设定保障概率的阈值，使得所述保障概率P大于或者等于上述阈值的所述有寿件备件数量S即为计算出的所述有寿件备件的需求量。

说明书

一种指数型有寿件备件需求量的计算方法

技术领域

[0001] 本发明属于有寿件更换计算领域，涉及一种指数型有寿件备件需求量的计算方法。

背景技术

[0002] 有寿件是规定了预防性维修更换或报废期限的件及可以预计工作寿命的件，也称为限寿件。在航空领域，飞机备件通常分为初始备件、后续备件和有寿备件，使用有寿件能够有效的预防故障发生，因此尤其在航空领域有寿件的使用问题具有重大的实践意义。

[0003] 有寿件的换件维修有两种情况：到寿更换和故障更换，前者是指有寿件在工作到其规定的更换周期还未发生故障，需要进行预防性维修而进行的更换。后者是指有寿件未工作到规定的更换周期就已经发生故障而进行更换。在计算有寿件的备件需求量时，需要综合考虑上述两种更换造成的备件需求。

[0004] 正常使用的电子零部件寿命一般服从指数分布，例如：印制电路板插件、电子部件、电阻、电容、集成电路等。

[0005] 现有技术中计算有寿件备件需求量的方法主要是基于实际平均消耗数量再乘以大于1的加权系数，这种计算方法的缺陷在于无法定量计算备件保障效果，例如定量计算备件保障概率或使用可用度。

[0006] 如果要实现定量计算保障效果，需要考虑到寿更换和故障更换等复杂情况，指数型有寿件在规定的期限内有可能随机地发生故障，使得指数型有寿件备件需求量的预测工作变得复杂起来。

发明内容

[0007] 针对现有技术的指数型有寿件备件无法精确地完成备件需求量的计算问题，提出手段来解决上述问题，使得能够准确评估备件保障效果，精准预算备件采购数量。

[0008] 本发明提供了一种指数型有寿件备件需求量计算方法，其特征在于，该方法主要包括如下步骤：

[0009] 步骤1：模拟所述有寿件备件的寿命:

[0010] 产生不少于1000个所述有寿件备件的寿命随机数ti，ti服从指数分布exp(μ0)；

[0011] 步骤2：模拟所述有寿件备件的工作寿命：

[0012] 对上述的随机数ti进行遍历修正后得到 其中的修正方法如下：

[0013]

[0014] 其中Tr为规定更换周期值，其中所述规定更换周期是指所述有寿件备件从开始工作到被规定更换的时间，在所述规定更换周期内，所述有寿件备件未发生故障；

[0015] 步骤3：对所述步骤2产生的随机数 进行正态分布拟合计算，计算结果记为N(μ，σ2)；

[0016] 步骤4：计算保障任务期内所述有寿件备件数量为j时的备件保障概率P，其中其计算公式如下：

[0017]

[0018] 其中Tw为所述有寿件备件的保障任务时间，所述保障任务时间是所述有寿件备件在执行任务时的预期累积工作时间值；

[0019] 步骤5：设定保障概率的阈值，使得所述保障概率P大于或者等于上述阈值的所述有寿件备件数量S即为计算出的所述有寿件备件的需求量。

[0020] 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，尤其是在于用正态分布去描述工作寿命：因为在有寿件当中，工作寿命和寿命是两个不相同的概念，而备件需求量是取决于工作寿命的分布规律，而常常厂商提供的仅仅是寿命分布规律，而不提供工作寿命的分布规律，使得精确计算备件需求量没有计算基础，而本发明首次提出了采用正态分布去描述指数型有寿件的工作寿命，为备件需求量的准确计算提供了计算基础；进一步地，采用模拟法大量产生指数型有寿件的工作寿命数据，相比现有技术中采用实际工作情况来收集工作寿命数据(常常需要若干年时间来获得足够的数据)，使得工作寿命数据的产生便捷快速，大量产生的模拟数据更使得正态描述的结果会更加精准，误差更小。

附图说明

[0021] 图1是按照本发明实现的指数型有寿件备件需求量的计算方法的流程框图；

[0022] 图2是按照本发明实现的指数型有寿件备件需求量的计算结果的备件保障率的计算结果比较图。

具体实施方式

[0023] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

[0024] 假定某备件单元的寿命T服从指数分布，记为T～exp(μ0)，μ0为平均寿命，平均寿命指的是多个备件从开始工作到因故障而报废这一段时间的数量平均值；规定其更换周期为Tr，保障任务时间为Tw，更换周期是指该备件从开始工作到被更换的时间为更换周期，该更换并不因为故障，而因为其到达一个规定的工作时间；保障任务时间就是指该备件在完成某项任务时的预期累积工作时间。

[0025] 如图1所示，按照本发明实现的指数型有寿件备件需求量的计算方法，主要包括如下步骤：

[0026] 步骤1：模拟有寿件备件的寿命，产生大于等于1000的随机数ti，ti服从指数分布exp(μ0)；

[0027] 步骤2：模拟获得有寿件备件的工作寿命，从开始工作一直未发生故障直到因到达更换周期而被更换，或者还没到达更换周期就因发生故障而被更换，这一段时间定义为工作寿命，这其中所包括的详细步骤如下：

[0028] 对上述步骤1中获得的随机数ti进行遍历修正后得到 其中的修正方法如下：

[0029]

[0030] 在本算法的比较中，主要是以其中的随机数与规定更换周期值Tr来进行比较，获得模拟的工作寿命，采用上述方法能够反映有寿件的工作模式；

[0031] 步骤3：对上述的随机数 进行正态分布拟合计算，计算结果记为N(μ，σ2)；

[0032] 步骤4：计算保障任务时间Tw内有寿件备件数量为j时的备件保障概率P，其中其计算公式如下：

[0033]

[0034] 步骤5：设定保障概率的阈值，使得上述保障概率大于或者等于上述阈值时的有寿件备件数量S，即为所求出的有寿件备件需求量。在算法上，实际上让j从0开始逐一递增，按照自然数递增，获得保障概率值，使得其大于等于阈值时停止计算，输出备件需求量。

[0035] 实施例1

[0036] 按照上述方式实现的其中一种实施例，假定某单元的平均寿命为μ0，寿命T服从指数分布，记为T～exp(μ0)，规定其更换周期为Tr，保障任务时间为Tw，备件数量为S。为验证本发明方法的准确性，进行了仿真验证。

[0037] 表1为按照其中一个实施例一实现的结果比较，其中保障概率模拟结果是通过实际工作中累积的参数建立的标准参数模型结果，保障概率指数等效结果是指现有技术当中将有寿件工作寿命直接视为指数分布后的计算结果，其中上述三种结果通用计算参数设置如下：某单元的平均寿命为μ0＝800h，寿命T服从指数分布，更换周期Tr＝500h，保障任务时间为Tw＝2000h，备件数量的取值范围j＝0～10，经计算，该有寿件的工作寿命分布用正态2
分布N(μ，σ)来描述，μ＝379.8，σ＝162.1。

[0038] 表1备件保障概率的结果比较

[0039]

[0040]

[0041] 当要求保障概率分别不低于0.8、0.9时，从表1中可知本文方法相应的备件需求量分别为6、7，此时本文的保障概率与模拟的保障概率之间的误差为0.043、0.018；指数等效方法相应的备件需求量为7、8，此时其保障概率与模拟的保障概率之间的误差为-0.164、-0.094。

[0042] 如图2所示的结果，是对上述的实施例1中的保障概率的计算结果进行绘图之后获得结果，按照上述结果，可以明显发现按照本申请的方法能够显著减少误差。

[0043] 通过上述实施例的执行，可以得到，按照本发明的方法实现的备件需求量计算方法，由于和常规方法存在实质性的区别，使得本发明对指数型有寿件备件需求量的计算具有非常高的准确性。

[0044] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。