威布尔分布参数新估计法提升设备寿命可靠性研究

本篇论文深入探讨了基于新的威布尔分布参数估计方法的设备寿命可靠性分析。在可靠性研究领域，威布尔分布是一种广泛应用于机械强度尤其是发动机等复杂系统故障行为建模的重要工具。该研究首先引入平均秩次法，通过故障设备的故障时间及其序列，计算故障设备的平均秩次A.和前一个故障设备的平均秩次A-1，以此来衡量故障发生的相对频率。 作者以发动机叶片为例，叶片作为易故障部件，其寿命通常遵循浴盆曲线，即威布尔分布特征。通过选取30台同型号发动机的故障数据，剔除删除数据（未发生故障或中途撤离的数据），对剩余故障数据进行排序，然后利用平均秩次法得到故障发生的相对位置。接着，通过经验分布函数，结合最小二乘参数估计法，拟合出威布尔分布的尺度参数（反映故障发生的平均时间）和形状参数（决定故障分布的陡峭程度或分散性）。 具体步骤包括：首先应用公式(10)和(12)计算平均秩次，然后将故障时间数据转化为经验分布函数，最后使用拟合方法确定威布尔分布参数。这种方法不仅适用于发动机这类机械设备，也适用于其他工业设备的寿命预测和维护决策，对于提升设备的可靠性和优化维修策略具有重要意义。 实例分析部分详细展示了如何运用这一方法，通过实际故障数据的处理和分析，为威布尔分布模型的构建提供了实用的步骤。这种统计学和机器学习的结合，使得设备故障预测更为精准，有助于延长设备使用寿命，降低运营成本，提高整体系统的可用性。这篇论文为理解并改善设备的可靠性提供了有价值的理论支持和技术实践指导。