科创中国

行业领域

高技术服务业,高端装备制造产业,制造业

需求背景

产品可靠性评估主要是依据产品的寿命信息和相关寿命试验数据，基于概率思想通过数理统计的方法对产品的可靠性特征量进行统计推断的过程。对于大样本完全寿命数据的可靠性评估已有成熟方法和相关标准，然而现代机电产品造价昂贵、高可靠长寿命，由于研发成本、实验周期、实验条件等各方面因素的限制，进行大量的破坏性试验通常是不可能的，通常只进行少量几个样本的定时截尾试验，极易出现无失效数据情形，获得极小样本右截尾数据。这种情况下的产品可靠性评估是可靠性工程中的技术难题。

右截尾数据下的可靠性评估方法有有可靠性（抽样）检验方法、置信限法、配分布曲线法、修正似然函数法、极小χ2法、等效失效数法、参数综合估计法、二项分布-非参数方法等，这些方法要求一定的样本量，不适用于极小样本情况。小样本情况下的可靠性评估有Bayes方法，寿命分散系数法和系统可靠性综合方法等。

Bayes方法充分利用产品现有的所有信息，包括总体信息、经验信息和样本信息等，建立先验分布，可以在一定程度上减少因样本量较少带来的统计误差。先验分布的确定是该方法的一个难题，具有主观性，评估效果往往依赖于经验。当样本量极小时，试验数据对先验分布的修正作用很小。

寿命分散系数法是MIL-A-008866A《军用飞机强度和刚度规范可靠性要求:重复载荷和疲劳》、GJB *** 《军用飞机结构强度规范.第6部分:重复载荷、耐久性和损伤容限》等标准中采用的方法。寿命分散系数是基于正态分布，在已知标准差条件下得出，该方法将全尺寸疲劳试验结果除以寿命分散系数作为使用寿命，在极小样本下评估结果较为保守。例如，MIL-A-008866A取标准差为***，在可靠度为***%、不考虑置信度和样本量，分散系数取值为4;澳大利亚标准取标准差为***，在可靠度为***%、不考虑置信度，样本量为1、2、3、4下分散系数取值分别为***、***、***、***。我国***取标准差为***，在可靠度为***%、置信度为***，样本量为1、2、3、4下分散系数取值分别为***、***、***、***。GJB ***参照美国JSSG-2006《联合使用规范指南》，规定全尺寸结构疲劳试验若采用反映设计使用情况的严重耐久性试验载荷谱（严重谱），则分散系数为2。严重谱含义是使90％飞机达到设计使用寿命。按美国的计算方法，分散系数取2在标准差为***下对应可靠度为***%。对于长寿命产品，试验很难做出失效数据，此时可用要求的使用寿命乘上分散系数作为试验时间，若产品通过试验则接受。如果分散系数取值为4，即常用的四倍寿命法。近年来，文献中也有两参数Weibull分布下寿命分散系数的研究。

鉴于大样本整机试验实际上难以实现，HJB 54-1993《武器系统及设备可靠性评定要求和方法》采用“金字塔式”试验程序，即做大量的材料级、模拟件试验，一定量零部件、子系统试验和极少量整机试验，利用多层级可靠性数据进行系统可靠性综合或金字塔式综合。然而对很多大型机电产品，关键零部件、子系统也常常出现小样本、无失效数据问题，难以进行评估。

总的来说，到目前为止，我国尚未制订极小样本右截尾数据下机电产品可靠性和寿命评估方法的标准。使用中的产品寿命评估方法通常要求较大样本量、完全数据，用于极小样本右截尾数据评估结果不准确，偏于保守，难以满足实际需要；或过分依赖经验，不能确保规范性和可复现性。现代大型机电产品的试验数据往往是极小样本右截尾数据，从工程实践的角度出发，急需开展极小样本右截尾数据下产品寿命评估定标工作，制定发布可靠性共性技术领域的极小样本右截尾数据下产品寿命评估标准。

需解决的主要技术难题

随着科学技术的发展和对产品质量要求的不断提高，产品的可靠性也越来越成为产品竞争的焦点。传统可靠性评估方法要求大样本完全寿命数据，可靠性试验任务量大、周期长、费用高，大大拉长了产品研发周期、提高了研发难度和成本。 “中国制造2025”中“五大工程”中第5条“高端设备创新工程”中明确提出，要组织实施大型飞机、航空发动机及燃气轮机、海洋工程设备及高技术船舶、高档数控机床等一批创新和产业化专项、重大工程。开发一批标志性、带动性强的重点产品和重大设备，提升自主设计水平和系统集成能力，突破共性关键技术与工程化、产业化瓶颈，组织开展应用试点和示范，提高创新发展能力和国际竞争力，抢占竞争制高点。这些产品在研发中都不可能进行大量的破坏性试验，因此要达到“高端设备创新工程”的要求，要有相应的极小样本无失效数据可靠性评估理论及实施方法，为产品设计及提高可靠性提供理论支撑。

目前机电产品可靠性及寿命评估基于指数分布、对数正态分布和二参数Weibull分布，通常要求较大子样容量的完全寿命数据。现已颁发的一些基于指数分布的可靠性分析、评估方法或标准，是根据电子产品失效制定的，事实上，机械产品的零部件大多是耗损性失效为主，这些方法或标准不适用机械类产品。对数正态分布和二参数Weibull分布优于指数分布，但它们规定产品寿命下限为零，这大大低估了长寿命机电产品，极小样本下评估结果保守，例如按照基于正态分布的寿命分散系数法，需要四倍寿命的试验时长才能达到可靠度***%。

本项目在前期大量技术积累和工程应用的基础上，针对机电产品可靠度与寿命评估需求，采用三参数Weibull分布开展极小样本右截尾数据下机电产品寿命概率分布估计方法标准化研究，制订基于极小样本右截尾数据的机电产品寿命概率分布估计方法专业标准。

主要技术问题：

1）为开展极小样本右截尾数据下产品寿命评估的工程应用提供技术标准

受试验时间、费用的限制，大型复杂机电产品往往只能提供极小样本右截尾数据，如何在这种情况下对设备进行可靠性、寿命评估是可靠性工程中具有广泛、紧迫的应用需求，然而传统方法无法解决这一问题。本项目制定的基于极小样本右截尾数据的机电产品寿命概率分布估计方法标准，在研制阶段，通过3~5个右截尾数据对设备进行寿命评估，验证设备的可靠度和寿命指标是否满足研制要求。

2）有利于完善设备可靠性技术标准体系

目前我国乃至国际上都还没有制订和发布“极小样本右截尾数据下的寿命评估方法”的标准，本项目的实施将填补这一空白，与传统大样本、完全样本数据下的寿命评估方法形成相互支撑、相互补充的标准体系。

期望实现的主要技术目标

机电产品寿命概率分布模型

产品寿命是是随机变量，有一定的取值范围，具有统计规律，服从或近似服从某种统计分布。在可靠性分析中，往往首先确定所涉及的随机变量的分布形式，用适当的概率密度函数或累积分布函数描述相应的随机变量，进而进行可靠度计算和可靠性评估。

确定随机变量分布类型的方法有两种。一种是根据其物理意义或物理背景判断，例如在正常情况下加工出来的零部件的尺寸，影响因素很多，但没有哪一种因素起主导作用，一般可以认为服从正态分布；一般机械零件的寿命，有大量实验数据显示在常见载荷环境下机械零部件的寿命服从Weibull分布或对数正态分布，因此在没有特殊理由的情况下，可以认为其寿命服从威布尔分布或对数正态分布。另一种方法是失效数据拟合，只要有充分的数据，就可以用统计推断方法来判断所处理的变量属于何种分布。

极小样本情况下，无法根据数据拟合来确定寿命分布类型，只能根据经验来选择，使用中的分布有指数分布、对数正态分布和Weibull分布。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造产业科技服务团（中国机械工程学会） 解析时间：2022-10-31

袁俊瑞

中国机械工程学会

高工

综合评价

本项目在前期大量技术积累和工程应用的基础上，针对机电产品可靠度与寿命评估需求，开展极小样本右截尾数据下机电产品寿命三参数Weibull概率分布估计方法标准化研究，制订基于极小样本右截尾数据的机电产品寿命概率分布估计方法专业标准。 主要的意义和用途包括： 1）为开展极小样本右截尾数据下产品寿命评估的工程应用提供技术标准 受试验时间、费用的限制，大型复杂机电产品往往只能提供极小样本右截尾数据，如何在这种情况下对设备进行可靠性、寿命评估是可靠性工程中具有广泛、紧迫的应用需求，然而传统方法无法解决这一问题。本标准制定的基于极小样本右截尾数据的机电产品寿命概率分布估计方法标准，在研制阶段，通过35个右截尾数据对设备进行寿命评估，验证设备的可靠度和寿命指标是否满足研制要求。 2）有利于完善设备可靠性技术标准体系 目前我国乃至国际上都还没有制订和发布“极小样本右截尾数据下的寿命评估方法”的标准，本标准的实施将填补这一空白，与传统大样本、完全样本数据下的寿命评估方法形成相互支撑、相互补充的标准体系。

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