本发明涉及可靠性评估
技术领域：
，具体涉及一种评估准确的车辆可靠性评估系统。
背景技术：
：车辆作为一个复杂系统，其内部结构错综复杂，组成的零部件数量众多，导致车辆的故障模式繁多。车辆在运用过程中产生的故障数据，是车辆在真实运行环境条件下产生的第一手资料，是车辆可靠性的真实反映。通过对车辆运用、维修过程中可靠性信息的统计分析，掌握其故障规律，可为今后设计、制造及使用维护的改进提供重要参考。现有的车辆评估系统并未充分利用这些故障数据，对车辆进行可靠性评估的准确度差。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种评估准确的车辆可靠性评估系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种评估准确的车辆可靠性评估系统，包括子系统评估模块和整车评估模块，所述子系统评估模块用于对车辆各子系统的可靠性进行评估，获取各子系统的可靠性函数，所述整车评估模块根据各子系统可靠性函数对车辆整体的可靠性进行评估。本发明的有益效果为：实现了对车辆各子系统和车辆整体的可靠性评估。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：子系统评估模块1、整车评估模块2。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种评估准确的车辆可靠性评估系统，包括子系统评估模块1和整车评估模块2，所述子系统评估模块1用于对车辆各子系统的可靠性进行评估，获取各子系统的可靠性函数，所述整车评估模块2根据各子系统可靠性函数对车辆整体的可靠性进行评估。本实施例实现了对车辆各子系统和车辆整体的可靠性评估。优选的，所述子系统评估模块1包括数据采集子模块、数据初处理子模块、故障分布函数确定子模块和可靠性评估子模块，所述数据采集子模块用于采集子系统两次故障发生的间隔里程数据和间隔运行时间数据，所述数据初处理子模块用于对所述间隔里程数据和间隔运行时间数据进行初步处理并获取处理结果，所述故障分布函数确定子模块用于根据所述处理结果确定故障分布函数，所述可靠性评估子模块用于根据故障分布函数确定对应的可靠度函数，对车辆子系统可靠性进行评估。所述数据初处理子模块包括直方图建立单元和经验分布函数确定单元，所述直方图建立单元用于根据所述间隔里程数据和间隔运行时间数据建立故障分布直方图，所述经验分布函数确定单元用于确定故障数据及故障数据的经验分布函数，所述直方图建立单元采用以下步骤建立直方图：第一步：采集子系统的一组间隔里程数据为a1,a2,…,an，确定间隔里程数据最大值lmax和最小值lmin；第二步，采用如下方式将间隔里程数据分为k组，计算间隔里程数据组距δl，第三步，确定间隔里程数据各组的上、下限值，将大于下限值和小于等于上限值的间隔里程数据划入对应组内，并计算间隔里程数据落入各组的频数ωli和频率fli，第四步，以间隔里程数据为横坐标，间隔里程数据落入各组的频数为纵坐标，作出故障间隔里程数据频数直方图；同理，采集子系统的一组间隔运行时间数据为b1,b2,…,bn，确定间隔运行时间数据最大值tmax和最小值tmin，采用根据经验公式将间隔运行时间数据分为k组，计算间隔运行时间数据组距δt，确定间隔运行时间数据各组的上、下限值，将大于下限值和小于等于上限值的间隔运行时间数据划入对应组内，并计算间隔运行时间数据落入各组的频数ωti和频率fti，以间隔运行时间数据为横坐标，间隔运行时间数据落入各组的频数为纵坐标，作出故障间隔运行时间数据频数直方图。直方图作为可靠性分析中的常用方法，根据直方图的形状初步可以判断数据的分布类型，本优选实施例通过建立直方图，为后续的可靠性评估打下了良好的基础，同时建立故障间隔里程数据频数直方图和故障间隔运行时间数据频数直方图，获取了更为全面的故障数据，对直方图分组过程中，采用了全新的分组方式，获得了与数据量相适应的分组数量。优选的，所述故障数据及故障数据的经验分布函数具体采用如下方式确定：第一步，计算间隔里程数据均值a′和间隔运行时间数据均值b′，建立故障评估选择函数x；x＝δ1(a′-b′×v)+δ2(lmin-tmin×v)式中，a′表示间隔里程数据均值，b′表示间隔运行时间数据均值，v表示车辆设计时速,δ1和δ2表示权重，δ1+δ2＝1，δ1、δ2∈[0,1]；若x＞0，则选择间隔里程数据作为子系统故障数据，若x≤0，则选择间隔运行时间数据作为子系统故障数据；第二步，确定故障数据的经验分布函数，采用下式进行：式中，n为故障数据的数量，为故障数据xi的顺序号，xi为采集到的故障数据值。本优选实施例通过建立故障评估选择函数，对故障间隔里程数据和故障间隔运行时间数据进行选择，确定最终的故障数据，获取了更为科学和更为反映实际故障情况的数据，同时减少了计算量，提高了计算效率，在故障评价函数中，通过调整权重大小，能够更为灵活地选择故障数据；通过确定经验分布函数，为后续子系统可靠性评估打下了基础，本优选实施例提出的经验分布函数经过大量验证，具有很高的可信度。优选的，所述故障分布函数确定子模块用于根据故障数据的直方图确定子系统的故障分布函数，具体为：第一步，根据故障数据的直方图确定故障数据分布备选函数；第二步，定义新的故障分布函数f(xi)加入备选函数：式中，f(xi)表示故障数据分布函数，xi为采集到的故障数据值，λ为满足指数分布函数的参数，β和ρ为满足两参数威布尔分布函数的参数，参数可通过样本故障数据求取；计算每个故障数据对应的f(xi)，并与fn(xi)进行对比，得到检验统计量cn：cn＝maxi{|f(xi)-fn(xi)|}；第三步，对于给定的显著性水平σ和故障数据量n，其中，σ∈[0.01,0.05]，得到临界值en，若en＞cn，则将f(xi)作为故障数据的分布函数，否则，计算其余备选函数对应的检验统计量，如果en大于对应备选函数的统计检验量，则备选函数满足条件，选择en与统计检验量差值最大的备选函数作为故障数据的分布函数。故障分布函数反映总体的故障分布规律。已知产品的故障分布函数时，可求出可靠度函数、故障率函数等其他表征可靠性的相关指标，本优选实施例定义的新的故障分布函数借鉴了指数分布函数和威布尔分布函数，具有很强的代表性，将其作为优先备选函数，极大的减少了确定故障分布函数的时间和计算量，进一步提高了工作效率。优选的，所述整车评估模块2用于对车辆整体的可靠性进行评估，假设各子系统相互独立，车辆整体的可靠度函数可表示为：式中，z(x)表示车辆整体的可靠度函数，kj(x)是对应第j个子系统的可靠度函数，m是对应子系统的数量。准确建立车辆可靠性模型是研究车辆可靠性规律的基础，对于大型复杂系统的可靠性研究，可在掌握各系统的可靠性规律条件下，推算出整体系统的可靠性规律，本优选实施例整车评估模块假设车辆各子系统相互独立，通过将车辆各子系统可靠度函数进行相乘，得到了车辆整体的可靠度函数，该可靠度函数获取方便，数据精确，能够对车辆可靠性进行准确评估，且便于查找各子系统的问题和对车辆进行改进。采用本发明车辆可靠性评估系统对车辆可靠性进行评估，当车辆的子系统数目不同时，对车辆整体的评估时间和评估准确率进行统计，同采用其它车辆可靠性评估系统相比，产生的有益效果如下表所示：车辆包含子系统个数评估时间缩短评估准确率提高1020％10％1525％15％2030％20％2532％24％3036％31％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12