CN107688708A - 一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,具体包括:产品数据管理平台,用于装载设备的技术状态信息;物料优选数据管理平台,用于装载元器件的可靠性预计模型及基本参数;可靠性预计分析平台,用于计算元器件的失效率数据;交互终端,用于完成设备的可靠性预计分析。所述***大大提高了可靠性预计分析工作效率,有效控制了可靠性预计工作的人力资金成本,同时该***大大提高了可靠性预计数据的准确度,提高了预计分析工作的质量,消除了人为调整数据带来的失真影响。
Description
技术领域
本发明涉及设备可靠性设计领域,尤其是一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***及方法。
背景技术
在设备可靠性设计分析中,可靠性预计分析工作是基础性工作。可靠性预计是可靠性设计分析、测试性预测、以可靠性为中心的维修性分析、维修备件策略分析等工作得以开展的前提。
对于电子设备来讲,可靠性预计方法有相似设备分析法、元器件计数分析法、元器件应力分析法、基于失效物理仿真分析法等。其中,元器件计数分析法和元器件应力分析法是基于GJB/Z 299《电子设备可靠性预计手册》,应用最为广泛的可靠性预计方法。该分析方法通过对电子设备中所有使用元器件的可靠性相关的规格参数进行手册数据查找、归纳、计算得出预计结果,并基于可靠性框图(RBD)所对应的模型进行计算,从而得出电子设备的可靠性指标。上述方法借助工具(如可靠性预计软件)可以使计算过程效率提升。但即使有这些预计软件,但在实际工程应用中却发现随着电子设备及装备功能复杂度的增加以及研发过程技术状态的不断更新,仅依靠传统预计软件分析难以跟上装备变化的节奏。且对于少则几万多则几十万的元器件规模的电子设备来讲,依靠设计人员去获取元器件预计模型参数的方法很难让可靠性预计有效地贯彻实施下去。
发明内容
本发明能够以多种方式实现,包括方法、***、设备、装置或计算机可读介质,在下面论述本发明的几个实施例。
作为一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,本发明的一个实施例包括:
产品数据管理平台,用于装载设备的技术状态信息;
物料优选数据管理平台,用于装载元器件的可靠性预计模型及基本参数;
可靠性预计分析平台,用于计算元器件的失效率数据;
交互终端,用于完成设备的可靠性预计分析。
作为一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析方法,本发明的一个实施例包括:
步骤(1)提取设备结构数据和物料清单;
步骤(2)根据设备物料规格,自动提取元器件可靠性预计模型及基本参数;
步骤(3)自动匹配元器件失效率模型相关参数,计算元器件的失效率数据;
步骤(4)基于元器件失效率数据和设计应用形成可靠性模型,完成设备的可靠性预计分析工作。
本发明的其他方面和优点根据下面结合附图的详细的描述而变得明显,所述附图通过示例说明本发明的原理。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中:
图1为本发明实施例提供的***结构框图;
图2为本发明实施例提供的方法流程图。
具体实施方式
本说明书中公开的所有特征,或公开的所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以以任何方式组合。
本说明书中公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即,除非特别叙述,每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
现有设备可靠性设计工作存在以下缺陷:
1、技术状态不匹配。随着工程的演进,产品物料清单BOM经常发生技术状态的变化,而对于大型电子设备来讲,由于元器件数量的规模大,可靠性预计数据的更新常常滞后于当前的技术状态几个月甚至于几年,甚至于开始预计的时候技术状态就不正确。
2、预计模型不正确。由于不少设计师在院校学习期间不接触工程可靠性方面的知识,在工程实践中又没有掌握可靠性预计的学科方法。再则可靠性预计面对的是种类和品种数量繁多的元器件,虽然经过培训,但设计师预计时对不同规格元器件的预计参数选取和模型选取经常出错,导致预计结果偏差较大,质量不高。
3、预计工作效率低,资源投入高。我国军事电子设备可靠性预计过程往往在预计工具软件中进行,依靠人工方法进行产品树的建立,并由设计师对物料清单BOM节点的元器件失效率模型参数进行查找完善,导致工作效率低,器件失效率模型及参数运用不恰当甚至错误,因而虽然有软件工具的帮助,但仍然存在资源投入高、效率低、分析工作质量难以保证的问题。
4、不能有效开展元器件选用审查。由于只注重元器件的失效率分析而忽视元器件选用的合理性,现有技术忽视了元器件选用审查的功能,不能通过一个高效的机制来满足可靠性分析的多个维度的需求。
5、输出报告不标准。对于一个***级装备来讲,其下往往由若干电子设备组成,电子设备之下又由若干单元、组件组成。而可靠性分析报告则在各个层级上均有输出要求。现有不能支持报告的统一化输出,需要设计师手工完成报告的编制,既不标准,效率又低,难以满足现代技术的发展需求。
针对上述问题,本发明实施例提供了一种基于多平台数据融合的预计分析效率高、预计结果准确度高的可靠性预计分析***及方法。
图1为本发明实施例提供的***结构框图,如图1所示,一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,包括:
产品数据管理平台,用于装载设备的技术状态信息;
物料优选数据管理平台,用于装载元器件的可靠性预计模型及基本参数;
可靠性预计分析平台,用于计算元器件的失效率数据;
交互终端,用于完成设备的可靠性预计分析。
产品数据管理平台装载的设备技术状态信息包括设备的结构数据和物料清单,即设备的产品结构树及其根节点的物料规格,所述产品数据管理平台对应连接所述可靠性预计分析平台,可靠性预计分析平台可直接从产品数据管理平台中获取设备的产品结构树,其镜像为可靠性预计分析平台上的分析基础结构树。优化地,产品数据管理平台装载的设备技术状态信息可自动更新,当产品数据管理平台装载的技术状态信息发出变更申请后,产品数据管理平台推出对应变更节点的变更通知,触发***对变更节点重新进行预计计算。
物料优选数据管理平台装载的元器件可靠性预计基础数据包括元器件可靠性预计模型及基本参数,用于提供各类元器件失效率算法的具体参数,基本参数包括但不限于元器件器材类型、元器件对应的失效率预计模型、特征额定参数值(如电阻值、电容值、电路门数、额定电压、额定电流等)、温度特性、质量等级。物料优选数据管理平台对应连接产品数据管理平台和可靠性预计分析平台,基于设备物料规格自动提取物料优选数据管理平台的元器件可靠性预计基础数据,保证了分析数据的准确性,同时物料优选数据管理平台装载的元器件可靠性预计基础数据也可作为可靠性预计分析平台的支撑数据。
优化地,***还设置有设计平台,设计平台包括但不限于EDA、CAD设计平台,用于装载设备的可靠性设计应用参数,例如电路设计后经过热仿真或降额仿真所形成的元器件应用温度参数、降额参数等。设计平台对应连接可靠性预计分析平台,可靠性设计应用参数可作为计算元器件失效率算法模型中的应用参变量。
可靠性预计分析平台集成有基于专家经验的元器件失效率模型参数数据,参数数据包括但不限于各类标准元器件失效率预计算法表达式(包括GJB 299C、TelcordiaSR-332Issue3、MIL-HDBK-217F、IEC/TR62380PRISM等国内外标准预计模型)、各类应用平台环境特征参量(如地面固定、人员携带、舰船、车辆、民航客机、战斗机、导弹等各类产品使用平台的温度、振动、湿热等环境特征参数值),参数数据可用于匹配不同应用条件下各类元器件失效率算法和环境特征参量。可靠性预计分析平台可根据输入的可靠性预计分析平台的设备技术状态信息、元器件可靠性预计基础数据、设备可靠性设计应用参数,经过关联算法自动匹配元器件失效率模型相关参数,实现了物料相关预计参数的自动匹配,提高了设计团队预计工作的效率和准确性,提高了预计工作的整体质量。失效率模型相关参数自动匹配后,可靠性预计分析平台计算得出元器件的失效率数据。
交互终端根据元器件失效率数据和设计应用要求形成可靠性框图和对应可靠性模型,基于可靠性模型完成设备的可靠性预计分析工作。同时基于元器件失效率数据和设计应用要求形成的可靠性模型可用于输出标准化可靠性预计分析报告,有利于提高可靠性预计报告输出的工作效率和工作质量。
优化地,可通过比对平台元器件要求和物料优选数据管理平台装载的元器件可靠性预计参数数据自动进行元器件的选用审查,形成了元器件选用自动审查机制,有效降低元器件选用风险,有利于元器件国产化率的逐步提升。
所述***打通了各平台数据接口,使得可靠性预计分析工作成为由计算机技术和算法支持的高效分析技术;可支持不同平台对设备元器件可靠性薄弱点的分析改进和电子设备的选用审查,同时可完成不同类型电子装备的可靠性设计分析活动。
图2为本发明实施例提供的方法流程图,如图2所示,一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析方法,包括:
步骤(1)提取设备结构数据和物料清单;
步骤(2)根据设备物料规格,自动提取元器件可靠性预计模型及基本参数;
步骤(3)自动匹配元器件失效率模型相关参数,计算元器件的失效率数据;
步骤(4)基于元器件失效率数据和设计应用要求形成可靠性模型,完成设备的可靠性预计分析工作。
本发明的不同方面、实施例、实施方式或特征能够单独使用或任意组合使用。
本发明的优点众多。不同的方面、实施例或实施方式可以产生以下优点中的一个或多个优点。本发明的一个优点是:利用所述***和所述方法进行高效可靠性预计分析工作,可将电子设备可靠性预计周期由现有技术的10天/3000个元器件的分析周期缩短为3小时/3000个元器件,大大提高了可靠性预计工作效率,有效控制了可靠性预计工作的人力资金成本。本发明的另一个优点是:基于物料规格和优选数据管理平台的标准数据以及基于专家经验形成的元器件失效模型参数数据,使得可靠性预计数据的准确度大大提高,提高了预计分析工作的质量,消除了人为调整数据带来的失真影响。本发明的又一个优点是:基于产品数据管理平台的技术状态数据使得可靠性预计分析工作产品结构数据的正确性相比原有手工建立的产品结构数据有了大幅提升,同时产品结构数据也可随技术状态变化快速做出响应,这在传统可靠性预计分析工作中是难以实现的。
本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合,以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。
Claims (10)
1.一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于包括:
产品数据管理平台,用于装载设备的技术状态信息;
物料优选数据管理平台,用于装载元器件的可靠性预计模型及基本参数;
可靠性预计分析平台,用于计算元器件的失效率数据;
交互终端,用于完成设备的可靠性预计分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,所述产品数据管理平台装载的设备技术状态信息包括设备的结构数据和物料清单。
3.根据权利要求2所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,可根据设备物料规格,自动提取元器件可靠性预计模型及基本参数。
4.根据权利要求1所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,所述可靠性预计分析平台集成有元器件失效率模型参数数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,所述***还设置有对应连接所述可靠性预计分析平台的设计平台,用于装载设备的可靠性设计应用参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,可根据输入可靠性预计分析平台的设备技术状态信息、元器件可靠性预计模型及基本参数、设备可靠性设计应用参数,经过关联算法自动匹配元器件失效率模型相关参数。
7.根据权利要求1所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析***,其特征在于,所述产品数据管理平台装载的设备技术状态信息可自动更新。
8.一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析方法,其特征在于包括:
步骤(1)提取设备结构数据和物料清单;
步骤(2)根据设备物料规格,自动提取元器件可靠性预计模型及基本参数;
步骤(3)自动匹配元器件失效率模型相关参数,计算元器件的失效率数据;
步骤(4)基于元器件失效率数据和设计应用要求形成可靠性模型,完成设备的可靠性预计分析工作。
9.根据权利要求8所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析方法,其特征在于,步骤(4)中基于元器件失效率数据和设计应用要求形成的可靠性模型可用于输出标准化可靠性预计分析报告。
10.根据权利要求8所述的一种基于多平台数据融合的可靠性预计分析方法,其特征在于,可通过比对平台元器件要求和物料优选数据管理平台装载的元器件基本参数自动进行元器件的选用审查。
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