RAMS数据收集与评估

1、RAMS数据收集与评估 1. RAMS数据评估概述 2. RAMS参数体系 3. RAMS数据收集与分析 4. RAMS数据评估 5. 数据评估中常见的问题 6. RAMS数据报告主要内容 1.1 什么是RAMS数据 1.2 RAMS数据评估的目的 1.3 RAMS数据评估的方法 1.4 RAMS数据类型1. RAMS数据概述 RAMS数据是指产品的可靠性、可用性和维修性方面的数据，主要来源于试验数据和现场数据。 试验数据：在产品的研制生产过程中，需要进行各种性能试验、环境试验和可靠性试验，这些试验产生的数据是可靠性数据的重要来源。 现场数据： 现场数据：在产品的实际生产和使用过程中得到的产品

2、工作、故障和维修数据为现场数据。 1.1 RAMS数据的来源 作为产品RAMS定型鉴定的重要依据 产品往往受到资源（样本量、进度等）的限制，不能进行单独的RAMS鉴定试验，在这种情况下经常采用可靠性评估的方法对产品是否达到规定的可靠性要求进行判别，作为可靠性鉴定的重要依据。 作为产品可靠性增长的重要依据 通过可靠性评估，可以定量分析的手段地判断可靠性薄弱环节，从而确定需要改进和增长的项目；另外，通过可靠性评估也可以对于产品的可靠性增长趋势进行评价，为可靠性工作的改进提供依据； 通过RAMS评估得到的产品RAMS参数值，可作为当前产品的冗余设计、维修策略设计和备件方案设计的重要依据，也可以作为后

3、续产品的可靠性指标论证的技术依据。1.2 RAMS数据评估的目的 不可修系统：各种分布 可修系统：随机过程/DUANE/ AMSAA1.3 RAMS数据评估的方法 1.4.1 精确数据 1.4.2 区间数据1.4 RAMS数据类型1.4.1 精确数据 在可靠性试验过程中，常常采用定期检测的方式，只有在定期检测时才能发现产品是否发生故障，这时的数据格式如下：（T1，r1），（T2，r2），（T3，r3） 此时，知道了产品的故障发现时间，不知道产品的故障发生时间，为了转换为格式A 的形式，需要对故障发生时间进行推断，采用以下方法： 假设某产品在t时间内发生了f个故障，按等间距插值法可认为f个故障分

4、别在以下时刻发生：1.4.2 区间数据1ft12ft1fft.2.1 可靠性参数体系2.2 维修性参数体系2.3 可用性参数体系2.4 安全性参数体系2.参数体系2.1可靠性参数体系2.2 维修性参数体系2.3 可用性参数体系2.4 安全性参数体系 3.1 故障信息闭环管理系统 3.2 数据的收集程序和方法 3.3 RAMS数据初步分析3.数据收集 3.1.1 FRACAS 是什么 3.1.2 为什么要开展FRACAS？ 3.1.3 FRACAS 的工程作用3.1 故障信息闭环管理系统 FRACAS 是 “Failure Report Analysis and Corrective Actio

5、n System” 的缩写，是“故障报告、分析及纠正措施系统”， FRACAS 通常也称为“故障信息闭环管理系统”。 FRACAS 有多种称法，如“归零管理”、“PRACAS”、“8D”等。3.1.1 FRACAS 是什么 1980 美军标MIL-STD-785B系统和设备研制生产的可靠性大纲，要求建立FRACAS和故障审查委员会（FRB）； 1985年美国国防部 军用标准MIL-STD-2155(AS)故障报告、分析和纠正措施系统； 我国军用标准GJB-450和GJB-841，要求军品承制单位在产品研制、生产和使用过程中建立FRACAS，并规定了程序和方法。FRACAS的产生FRACAS 问

6、题和故障信息的闭环管理系统 FRACAS技术的效益3.1.2 为什么要开展 FRACAS 有没有以下困惑： 没有关于产品一个系统的可靠性数据库； 对重大故障/频发故障/突发故障反应迟钝； 故障信息反馈机制不规范； 故障信息的再利用能力差； 难以对产品进行可靠性评估和可靠性目标的管理； 难以开展可靠性设计准则、FMEA等依赖性的可靠性分析工作； 难以制定产品的可靠性增长计划； 难以确定可靠性关键件和重要件、大修期、备件供应等策略。3.1.3 FRACAS 的工程作用 通过 FRACAS，可以： 建立质量与可靠性信息平台 完善问题和故障的闭环控制 辅助制定可靠性增长计划 可靠性工作的开展提供数据基

7、础 辅助进行产品决策3.1.3 FRACAS 的工程作用 FRACAS 是企业过程的质量与可靠性的信息平台3.1.3 FRACAS 的工程作用设计服务软件管理试验设备维修保养生产FRACAS 3.2.1 进行需求分析 3.2.2 确定数据收集点 3.2.3 制定数据收集表格 3.2.4 数据收集的方法3.2 数据的收集程序和方法 数据的用途 识别缺陷 RAMS评估3.2.1 进行需求分析 内场的试验数据 实验室 产品生产检验点 元器件/材料筛选试验点 现场数据 售后部门3.2.2 确定数据收集点 是数据收集系统的重要任务，具有 如下优点： 便于计算机处理 便于在行业/部门交流 减少重复工作量3

8、.2.3 制定数据收集表格3.2.3 制定数据收集表格3.2.3 制定数据收集表格 所属产品：试验的零部件/子系统所属产品的名称。 所属子系统：试验的零部件/子系统的上级系统的名称，如果试验的对象为整机，此处不填写。 试验对象：接受试验的零件/子系统的名称。 信息来源：确定故障数据来源于试验数据还是使用数据。 试验类型：整机、系统和零部件的专项试验收集的数据会有所不同，因此应该在此处标注该试验究竟属于那类试验，提供的较为通用的可选类型：整机/系统/零部件。 子样数：进行本次试验时的子样数。 试验时间：指本次试验全部结束的时间。3.2.3 数据收集表格及填写方法(1) 数据类型：选择正确的数据类

9、型才能进行准确的评估，通用的数据类型包括：点点精确、点点检测、可重复组试验数据、非重复组试验数据、Kaplan-Meier 周期检测数据、通用周期性检测数据、Duane 累积可靠性增长数据、 Duane 周期性可靠性增长数据。 故障时刻：试验对象或其组成部分出现故障的时刻。 故障/非故障：描述试验对象的状态，分为故障或非故障。非故障指未发生故障，此处的故障数据需要进行再次分组，才适合对指定零部件的指定故障模式进行评估。故障模式：接受试验的产品出现的故障模式，可根据企业现有的故障模式库进行选择。 故障现象：描述产品的具体的故障现象，有利于故障数据的归纳分析，找出适当的纠正措施。3.2.3 数据收

10、集表格及填写方法 故障种类：确定该故障的种类，依据EN50126的规定分为3种：关键的、严重的、一般的。 故障件：发生故障的故障件名称，若不是专项的零部件试验，则应该填写相应的故障件名称。3.2.3 数据收集表格及填写方法 若建立了健全的数据收集系统 数据按照正常渠道传播即可 若没有数据收集系统 聘请现场信息员 派专人到现场收集3.2.4 数据收集的方法3.3.1 初步分析3.3.2 预处理3.3 RAMS数据初步分析 预处理是连接数据收集与数据评估的桥梁，收集到的数据需要进行一定的预处理才能进行评估，预处理的主要工作就是对数据进行分析和归纳。3.3.2 预处理(1)以整机的失效数据为例，经过

11、预处理的数据应该包含以下两个部分。子系统数据集零件数据集3.3.2 预处理(2)4.1 确定产品的寿命分布4.2 确定产品的RAMS参数4.数据评估4.1.1 确定分布函数4.1.2 确定数据类型4.1.3 输入数据集4.1.4 确定评估方法4.1.5 确定置信度4.1.6 计算分布参数4.1 确定产品的寿命分布 常见的分布函数有：Weibull分布、正态分布、对数正态分布、坎贝尔分布、指数分布、瑞利分布和Weibayes分布，Relex支持所有的分布类型。 确定分布的方法 工程经验 软件辅助4.1.1 确定分布函数(1) 工程经验4.1.1 确定分布函数(2)分布类型分布类型适用的产品适用的

12、产品指数分布具有恒定故障率的部件，无余度的复杂系统，经老化试验并进行定期维修的部件；威布尔分布某些电容器、滚珠轴承、继电器、开关、断路器、电子管、电位计、陀螺、电动机、航空发动机、电缆、蓄电池、材料疲劳等；对数正态分布电机绕组绝缘、半导体器件、硅晶体管、锗晶体管、直升机旋翼叶片、飞机结构、金属疲劳等；正态分布飞机轮胎磨损及某些机械产品； 软件辅助 正态分布检验 指数分布检验 威布尔分布检验 皮尔逊卡方检验4.1.1 确定分布函数(3) 点点精确数据：是指故障/终止时间均已知。4.1.2 确定数据类型(1)数据实例 13个不可修器件，测试时长为21000公里，其中6个失效，其余4个未出现故障。D

13、urationNumber FailedFailure/Suspension21001Failure33001Suspension40001Failure66001Failure70001Suspension84001Failure100001Suspension110001Suspension150001Failure200001FailureEta = 14149.071169 Beta = 1.379602r2 = 0.994000 小练习区间/分组数据：具体的故障/终止时间未知，只知道故障或终止是在某个区间内发生。4.1.2 确定数据类型(2) The failure/suspensi

14、on data is from repeated tests on the same units. If new units replaced units that failed in a previous inspection, they are added to both the number of failed units and the number of inspected units. This data type is for Non-Destructive inspection.数据实例- Group, Probit 2(Non-Destructive)Eta = 113.68

15、7697 Beta = 3.292724r2 = 0.99500 InspectionTimeNumberFailedNumberInspectedFailure/Suspension18104000Failure36804000Failure543004000Failure729004000Failure破坏性检查数据：采用损坏的方式来检查样本，因此每个样本只能接受一次检查，获得的数据集或失效或终止 。4.1.2 确定数据类型(3)数据实例- Group, Probit 3-Destructive The failure/suspension data is from non-repeate

16、d tests on varying sizes of units. Non-repeated tests may be found in some destructive inspections. InspectionTimePercentFailedNumberInspectedFailure/Suspension15560Failure252.540Failure3513.345Failure4517.540Failure5522.935Failure6533.330Failure754825Failure856520Failure906025FailureEta = 98.413334

17、 Beta = 1.971399r2 = 0.869000 竞争失效模式数据：是指4.1.2 确定数据类型(4)4.1.2 确定数据类型(5)4.1.3 输入数据集4.1.4 确定评估方法(1) Relex软件提供了近10种评估方法：4.1.4 确定评估方法(2) 4.1.5.1 置信类型 4.1.5.2 置信方法4.1.5 确定置信度 置信限类型 None Lower Confidence (Reliability) Upper Confidence (Failure probability) Double Confidence Assurance (Conf. Value=Reliabil

18、ity) 4.1.5.1 置信限类型 置信限方法 Modified Fisher Matrix: Full Plot Likelihood Ratio: Contour Binomial: Each point only Monte Carlo/Pivotal: Simulation4.1.5.2 置信限方法 对选定的数据集进行计算，可以得到故障数据服从分布的参数值，并且给出相应的图形。 计算输出的结果包括：产品在指定时刻的可靠度、Bx寿命、数据与拟合曲线的吻合程度。4.1.6 计算确定分布参数(加入各分布应该得到的参数) 4.2.1 可靠性参数体系 4.2.2 维修性参数体系 4.2.3 可

19、用性参数体系 4.2.4 安全性参数体系4.2 确定产品的RAMS参数4.2.1 可靠性参数体系 某产品，工作2000个小数，共发生2次故障，求该产品的故障率 求解： 平均故障率： 瞬时故障率：4.2.1可靠性参数体系 故障率6100020002e8平均故障率：故障次数除以总工作时间8瞬时故障率：根据故障率的时间函数与所关注的时刻共同确定。说明：工程上更常用的是平均故障率。 平均作业时间:总工作时间与故障总数之比，若不考虑维修，平均作业时间与平均故障间隔时间相等。4.2.1可靠性参数体系 平均作业时间tottotUnTMUT,总运行时间故障总数4.2.1可靠性参数体系 平均故障时间 平均故障时

20、间：总的运行时间与故障的单元数之比。21 , 222rLTMTTF2696ftotnTMTTF35.27781146. 13070MTTF%05. 3%100269626962778err该参数适用于不可修系统 平均故障间隔时间：总的运行时间与总故障数之比。 适用于可修系统或元件。4.2.1可靠性参数体系 平均故障间隔时间8某可修系统进行可靠性试验，试验样本数为5，定时截尾，运行时间为2000小时，系统的失效数据如下表，求系统的平均故障间隔时间。8求解：hMTBF121192000900300190015008005009001500600该参数适用于可修系统 故障概率：产品在规定条件下，规定

21、时间内，无法完成规定功能的概率。4.2.1可靠性参数体系 故障概率 可靠度：产品在规定条件下，规定时间内，完成规定功能的概率。4.2.1可靠性参数体系 可靠度4.2.2 维修性参数体系 平均停机时间:总停机时间与受试单元数量之比。4.2.2 维修性参数体系 平均停机时间tottotDnTMDT,总停机时间停机次数MTTRMLDMADMDT平均管理延误平均保障延误平均修复时间 平均维护间隔时间：等同于平均作业时间。4.2.2 维修性参数体系 平均维护间隔时间 平均维护时间：产品总维护时间与维护次数之比，等同于MDT。4.2.2 维修性参数体系 平均维护时间 平均修复时间(MTTR)：在规定的条件

22、下和规定的时间内，产品在任一规定的维修级别上，修复性维修总时间与产品在该级别上被修复产品的故障总数之比。4.2.2 维修性参数体系 平均修复时间 在规定的条件下和规定的产品工作时间内，发生的虚警数与同一时间内故障指示总数之比。4.2.2 维修性参数体系 虚警率8某产品在工作的时间内，信号等共指示了10次故障，其中有两次经确认是虚警，则虚警率为20%。 故障覆盖率：能够测得的故障数与全部故障数之比，用百分数表示。4.2.2 维修性参数体系 故障覆盖率 维修覆盖率：能够维修的故障数与全部故障数之比。4.2.2 维修性参数体系 维修覆盖率4.2.3 可用性参数体系4.2.4 安全性参数体系 危险故障平均间隔时间：总的运行时间与危险相关的故障数之比。 4.2.4