陳振中 賈宇航 李海峰 張弛 王航超
摘要:飛機(jī)輔助動力裝置(APU)是現(xiàn)代客機(jī)上的一種小型渦輪軸發(fā)動機(jī)。本文對大量采集到的APU使用壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過建立相應(yīng)的可靠性壽命模型,利用MINITAB軟件對APU的壽命及可靠性進(jìn)行研究。
關(guān)鍵詞:APU;壽命; MINITAB; 可靠性
0引言
APU是飛機(jī)上獨立于航空發(fā)動機(jī)的動力裝置,主要作用是為飛機(jī)提供電力、壓縮空氣并且保障飛機(jī)在地面時的正常工作[1]。飛行安全是航空企業(yè)首要任務(wù),在此基礎(chǔ)上,確定科學(xué)合理的維修周期、減少航材庫存、提高經(jīng)濟(jì)效益是航空公司探討的一個問題。MINTAB軟件是現(xiàn)代質(zhì)量管理統(tǒng)計領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用的軟件之一,是六西格瑪管理中必需的統(tǒng)計分析軟件[3]。本文使用MrNTAB軟件中的可靠性性存模塊對某型客機(jī)APU的實際使用壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,在滿足顯著性水平的條件下選擇最優(yōu)的壽命分布模型,并在此基礎(chǔ)上分析了APU的可靠性。研究結(jié)果可以對APU的壽命預(yù)測以及檢測周期的確定提供有益的參考。
1利用MINTAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合
1.1最小二乘法
常用的數(shù)據(jù)擬合方法主要有最小二乘法和極大似然估計法,本文采用最小二乘法對APU壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。最小二乘法的基本原理是將回歸線擬合到數(shù)據(jù)集中的點來計算,而這些點的值與實際觀測值之間的偏差平方最小。最小二乘法提供了一種對分布參數(shù)高效且無偏的估計法。此方法常用于一元線性、多元線性和非線性回歸[4]。
如果數(shù)據(jù)分布是非線性的,就需要將分布函數(shù)進(jìn)行二次取對數(shù),然后進(jìn)行變量替換,使參數(shù)線性化,從而運用最小二乘法估計參數(shù)[5-6]。以威布爾分布為例:對等式兩邊取兩次對數(shù)可得到
Inln[1-F(x)]=βlnη-βlnx (2)
則令:
X=In x
(4)
A= -βlnη
(5)
B=β
(6)
那么式(2)可以以線性方程給出,即
Y=A+BX
(7)
此時采用最小二乘法對該線性方程的未知參數(shù)進(jìn)行求解,則有:
1.2數(shù)據(jù)擬合
本文采用南航沈陽維修基地2016年APU維修數(shù)據(jù)共100組。表1為2016年南航維修基地APU維修數(shù)據(jù)。A、B兩組數(shù)據(jù)是隨機(jī)抽取的2016年各50組APU的使用時間。從中隨機(jī)選取A組50組數(shù)據(jù)對APU壽命數(shù)據(jù)利用最小二乘法進(jìn)行擬合。
在MINITAB中輸入APU壽命數(shù)據(jù),并利用最小二乘法對APU壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,并得到威布爾分布、正態(tài)分布、指數(shù)分布、對數(shù)正態(tài)分布四種分布的分布概率圖以及對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)。四種分布模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計如表2所示。
Anderson-Darling統(tǒng)計量(即A-D值)是Anderson和Darling對K-S擬合優(yōu)度檢驗的一種修正。A-D檢驗較K-S檢驗加重對尾部數(shù)據(jù)的考量[7]。A-D值越小,表明分布模型與數(shù)據(jù)擬合度越高。
通過觀察四種分布的相關(guān)系數(shù),威布爾分布的相關(guān)系數(shù)為0.996最接近1,并且從表1可知威布爾分布的相關(guān)系數(shù)值最大。因此我們選擇威布爾分布模型作為描述APU壽命可靠性的數(shù)學(xué)模型。
通過MINTAB軟件的計算擬合的到APU壽命威布爾分布模型的各項參數(shù):β=3.62005,η=6868.87。
2擬合優(yōu)度檢驗
分布的檢驗是通過實驗或者生產(chǎn)過程中產(chǎn)生統(tǒng)計數(shù)據(jù),利用檢驗計算方法推斷產(chǎn)品的壽命是否服從初步分析所選定的分布模型,判斷的依據(jù)就是擬合優(yōu)度檢驗[7]。
2.1皮爾遜卡方檢驗
在可靠性數(shù)據(jù)分析中常用的擬合優(yōu)度檢驗方法主要有兩種,一種是K-S檢驗,另一種是皮爾遜卡方擬合優(yōu)度檢驗。本文采用卡方擬合優(yōu)度檢驗對已經(jīng)建立的威布爾模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗??ǚ綑z驗的基本思想是比較樣本某一區(qū)間的實際頻數(shù)與理論頻數(shù)。
假設(shè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)服從某一分布,那么得到理論上的總體分布函數(shù),然后將總體數(shù)據(jù)取值范圍分為若干區(qū)間,根據(jù)分布函數(shù)即可求得落在某一區(qū)間內(nèi)的理論概率Pi。假設(shè)樣本量為n。那么理論上落入該區(qū)間的頻數(shù)為npi。而從實際得到的樣本中可得知落入這一區(qū)間的實際樣本數(shù)量為ni。如果該樣本服從這一分布,那么( ni-npi)2應(yīng)為極小值。皮爾遜證明[8]了在H0成立時,當(dāng)n→∞統(tǒng)計量的極限分布是自由度為k-1的χ2分布。而在大部分實際情況中,要檢驗的母體分布F0(x;θ)中θ=(θ1,θ2,L,θm)的是m維未知參數(shù),即pi是參數(shù)θ的函數(shù)。因此在這種情況下,為計算統(tǒng)計量χ2中的Pi,用θ的極大似然估計代替θ。
這時的檢驗統(tǒng)計量為
當(dāng)n→∞時,F(xiàn)isher[9]提出在計算過程中每估計一個參數(shù)則統(tǒng)計量就丟失一自由度的原則,證明該統(tǒng)計量的極限分布是自由度為k-m-1的χ2分布。
因此,在給定顯著性水平α?xí)r,可由χ2分布分位點求出臨界值c=χ21-α(k-m-1)。當(dāng)χ2的觀測值大于臨界值c=χ21-α(k-m-1)時,拒絕原假設(shè)。
卡方檢驗適用范圍較廣,母體可以是離散型隨機(jī)變量也可以是連續(xù)型隨機(jī)變量,母體參數(shù)可以已知也可以未知,可適用于完全樣本也可適用于截尾樣本和分組數(shù)據(jù)[10]。
2.2利用B組數(shù)據(jù)對威布爾分布模型進(jìn)行卡方擬合優(yōu)度檢驗
通過利用MINITAB軟件中的參數(shù)分布分析,按之前得到的形狀參數(shù)和尺寸設(shè)置威布爾分布的參數(shù),并將B組50組數(shù)據(jù)導(dǎo)入MINITAB中,對得到的威布爾分布模型進(jìn)行卡方擬合優(yōu)度及檢驗。設(shè)置其顯著性水平為95%。
計算結(jié)果見表3。
通過查詢卡方臨界值分布表,在自由度為2、顯著性水平為95%的情況下,臨界卡方值為:
χ20.05(2)= 5.99147> 0.145820=χ2
并且P=0.930> 0.05
因此,經(jīng)由卡方擬合優(yōu)度及檢驗后發(fā)現(xiàn)沒有足夠的理由否定原假設(shè),即APU壽命分布服從威布爾分布W(3.62005,6868.87)。
經(jīng)過卡方擬合優(yōu)度檢驗后,發(fā)現(xiàn)APU壽命服從參數(shù)為β=3.6205、η=6868.87的威布爾分布,由此得到APU壽命分布的累積失效分布函數(shù):
同時,可利用MINITAB軟件得到置信度為95%的APU壽命的威布爾分布概率圖,如圖1所示。圖1中,橫軸為APU壽命,縱軸為失效百分比,經(jīng)過縱軸任意一點做水平線得到與曲線的兩個交點即為置信度為95%時該失效率的置信上下限。
通過MINITAB中的“可靠性/生存”選項得到該威布爾模型的概率密度函數(shù)圖、生存函數(shù)圖、故障函數(shù)圖和威布爾分布特征參數(shù)。
當(dāng)要求APU可靠度為R=0.95,根據(jù)式(9)可以求得可靠度為0.95時的壽命,即
計算可得,在可靠度為R= 0.95時,APU壽命為3023.8h。這意味著APU工作時間在3023.8小時內(nèi),可靠性是比較高的,只需要維護(hù)人員進(jìn)行簡單的檢查。利用MINITAB軟件還可以求得該威布爾分布的各項分布特征,如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等等一系列參數(shù)。
3結(jié)論
本文使用MINITAB軟件對實際的APU使用壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定相關(guān)系數(shù)最大的威布爾分布作為壽命分析模型,并利用卡方擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗。研究結(jié)果可以對APU的壽命預(yù)測以及檢測周期的確定提供有益的參考,同時對APU的維修以及相關(guān)航材儲備提供參考,提升航空維修的效率并降低維修成本。
參考文獻(xiàn)
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