本發(fā)明屬于有壽件更換計算領域，涉及一種指數(shù)型有壽件備件需求量的計算方法。

背景技術：

有壽件是規(guī)定了預防性維修更換或報廢期限的件及可以預計工作壽命的件，也稱為限壽件，在航空領域，飛機備件通常分為初始備件、后續(xù)備件和有壽備件，使用有壽件能夠有效的預防故障發(fā)生，因此尤其在航空領域有壽件的使用問題具有重大的實踐意義。

有壽件的換件維修有兩種情況：到壽更換和故障更換，前者是指有壽件在工作到其規(guī)定的更換周期還未發(fā)生故障，需要進行預防性維修而進行的更換。后者是指有壽件未工作到規(guī)定的更換周期就已經(jīng)發(fā)生故障而進行更換。在計算有壽件的備件需求量時，需要綜合考慮上述兩種更換造成的備件需求。

正常使用的電子零部件壽命一般服從指數(shù)分布，例如：印制電路板插件、電子部件、電阻、電容、集成電路等。

現(xiàn)有技術中計算有壽件備件需求量的方法主要是基于實際平均消耗數(shù)量再乘以大于1的加權系數(shù)，這種計算方法的缺陷在于無法定量計算備件保障效果，例如定量計算備件保障概率或使用可用度。

如果要實現(xiàn)定量計算保障效果，需要考慮到壽更換和故障更換等復雜情況，指數(shù)型有壽件在規(guī)定的期限內(nèi)有可能隨機地發(fā)生故障，使得指數(shù)型有壽件備件需求量的預測工作變得復雜起來。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術的指數(shù)型有壽件備件無法精確地完成備件需求量的計算問題，提出手段來解決上述問題，使得能夠準確評估備件保障效果，精準預算備件采購數(shù)量。

本發(fā)明提供了一種指數(shù)型有壽件備件需求量計算方法，其特征在于，該方法主要包括如下步驟：

步驟1：模擬所述有壽件備件的壽命:

產(chǎn)生不少于1000個所述有壽件備件的壽命隨機數(shù)t_i，t_i服從指數(shù)分布exp(μ₀)；

步驟2：模擬所述有壽件備件的工作壽命：

對上述的隨機數(shù)t_i進行遍歷修正后得到t_i；其中的修正方法如下：

其中T_r為規(guī)定更換周期值，其中所述規(guī)定更換周期是指所述有壽件備件從開始工作到被規(guī)定更換的時間，在所述規(guī)定更換周期內(nèi)，所述有壽件備件未發(fā)生故障；

步驟3：對所述步驟2產(chǎn)生的隨機數(shù)t_i進行正態(tài)分布擬合計算，計算結(jié)果記為N(μ,σ²)；

步驟4：計算保障任務期內(nèi)所述有壽件備件數(shù)量為j時的備件保障概率P，其中其計算公式如下：

其中T_w為所述有壽件備件的保障任務時間，所述保障任務時間是所述有壽件備件在執(zhí)行任務時的預期累積工作時間值；

步驟5：設定保障概率的閾值，使得所述保障概率P大于或者等于上述閾值的所述有壽件備件數(shù)量S即為計算出的所述有壽件備件的需求量。

總體而言，通過本發(fā)明所構(gòu)思的以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，尤其是在于用正態(tài)分布去描述工作壽命：因為在有壽件當中，工作壽命和壽命是兩個不相同的概念，而備件需求量是取決于工作壽命的分布規(guī)律，而常常廠商提供的僅僅是壽命分布規(guī)律，而不提供工作壽命的分布規(guī)律，使得精確計算備件需求量沒有計算基礎，而本發(fā)明首次提出了采用正態(tài)分布去描述指數(shù)型有壽件的工作壽命，為備件需求量的準確計算提供了計算基礎；進一步地，采用模擬法大量產(chǎn)生指數(shù)型有壽件的工作壽命數(shù)據(jù)，相比現(xiàn)有技術中采用實際工作情況來收集工作壽命數(shù)據(jù)(常常需要若干年時間來獲得足夠的數(shù)據(jù))，使得工作壽命數(shù)據(jù)的產(chǎn)生便捷快速，大量產(chǎn)生的模擬數(shù)據(jù)更使得正態(tài)描述的結(jié)果會更加精準，誤差更小。

附圖說明

圖1是按照本發(fā)明實現(xiàn)的指數(shù)型有壽件備件需求量的計算方法的流程框圖；

圖2是按照本發(fā)明實現(xiàn)的指數(shù)型有壽件備件需求量的計算結(jié)果的備件保障率的計算結(jié)果比較圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。此外，下面所描述的本發(fā)明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構(gòu)成沖突就可以相互組合。

假定某備件單元的壽命T服從指數(shù)分布，記為T～exp(μ₀)，μ₀為平均壽命，平均壽命指的是多個備件從開始工作到因故障而報廢這一段時間的數(shù)量平均值；規(guī)定其更換周期為T_r，保障任務時間為T_w，更換周期是指該備件從開始工作到被更換的時間為更換周期，該更換并不因為故障，而因為其到達一個規(guī)定的工作時間；保障任務時間就是指該備件在完成某項任務時的預期累積工作時間。

如圖1所示，按照本發(fā)明實現(xiàn)的指數(shù)型有壽件備件需求量的計算方法，主要包括如下步驟：

步驟1：模擬有壽件備件的壽命，產(chǎn)生大于等于1000的隨機數(shù)t_i，t_i服從指數(shù)分布exp(μ₀)；

步驟2：模擬獲得有壽件備件的工作壽命，從開始工作一直未發(fā)生故障直到因到達更換周期而被更換，或者還沒到達更換周期就因發(fā)生故障而被更換，這一段時間定義為工作壽命，這其中所包括的詳細步驟如下：

對上述步驟1中獲得的隨機數(shù)t_i進行遍歷修正后得到t_i；其中的修正方法如下：

在本算法的比較中，主要是以其中的隨機數(shù)與規(guī)定更換周期值T_r來進行比較，獲得模擬的工作壽命，采用上述方法能夠反映有壽件的工作模式；

步驟3：對上述的隨機數(shù)t_i進行正態(tài)分布擬合計算，計算結(jié)果記為N(μ,σ²)；

步驟4：計算保障任務時間T_w內(nèi)有壽件備件數(shù)量為j時的備件保障概率P，其中其計算公式如下：

步驟5：設定保障概率的閾值，使得上述保障概率大于或者等于上述閾值時的有壽件備件數(shù)量S，即為所求出的有壽件備件需求量。在算法上，實際上讓j從0開始逐一遞增，按照自然數(shù)遞增，獲得保障概率值，使得其大于等于閾值時停止計算，輸出備件需求量。

實施例1

按照上述方式實現(xiàn)的其中一種實施例，假定某單元的平均壽命為μ₀，壽命T服從指數(shù)分布，記為T～exp(μ₀)，規(guī)定其更換周期為T_r，保障任務時間為T_w，備件數(shù)量為S。為驗證本發(fā)明方法的準確性，進行了仿真驗證。

表1為按照其中一個實施例一實現(xiàn)的結(jié)果比較，其中保障概率模擬結(jié)果是通過實際工作中累積的參數(shù)建立的標準參數(shù)模型結(jié)果，保障概率指數(shù)等效結(jié)果是指現(xiàn)有技術當中將有壽件工作壽命直接視為指數(shù)分布后的計算結(jié)果，其中上述三種結(jié)果通用計算參數(shù)設置如下：某單元的平均壽命為μ₀＝800h，壽命T服從指數(shù)分布，更換周期T_r＝500h，保障任務時間為T_w＝2000h，備件數(shù)量的取值范圍j＝0～10，經(jīng)計算，該有壽件的工作壽命分布用正態(tài)分布N(μ,σ²)來描述，μ＝379.8,σ＝162.1。

表1備件保障概率的結(jié)果比較

當要求保障概率分別不低于0.8、0.9時，從表1中可知本文方法相應的備件需求量分別為6、7，此時本文的保障概率與模擬的保障概率之間的誤差為0.043、0.018；指數(shù)等效方法相應的備件需求量為7、8，此時其保障概率與模擬的保障概率之間的誤差為-0.164、-0.094。

如圖2所示的結(jié)果，是對上述的實施例1中的保障概率的計算結(jié)果進行繪圖之后獲得結(jié)果，按照上述結(jié)果，可以明顯發(fā)現(xiàn)按照本申請的方法能夠顯著減少誤差。

通過上述實施例的執(zhí)行，可以得到，按照本發(fā)明的方法實現(xiàn)的備件需求量計算方法，由于和常規(guī)方法存在實質(zhì)性的區(qū)別，使得本發(fā)明對指數(shù)型有壽件備件需求量的計算具有非常高的準確性。

本領域的技術人員容易理解，以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。