[发明专利]一种批次电能表近期寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种批次电能表近期寿命预测方法。目前，亟需利用可靠性统计分析理论，对海量电能表可靠性数据进行统计分析、挖掘，掌握电能表批量性能退化规律，建立电能表可靠性批量寿命预测方法。本发明采用的技术方案为：对电能表表产品批，统计计算每只电能表无故障工作时间；计算批次电能表阶段残存数和阶段失效数；计算阶段失效率和累积失效率；对电能表故障进行威布尔拟合；根据威布尔分布函数，预测电能表产品批寿命。本发明实现批次电能表近期寿命精准预测，批次电能表近期寿命预测方法可以为电能表提前轮换、风险预警提供参考。

技术领域

本发明属于电能表可靠性评估领域，特别是一种批次电能表近期寿命预测方法。

背景技术

电能表已经基本全面覆盖，各省市电力营销系统及电能表用采集系统中，采集了大量有关电能表批次可靠性数据信息。这些海量数据为评价电能表现场运行健康状态提供了关键基础信息，使电能表实现寿命预测成为可能。

鉴于此，亟需利用可靠性统计分析理论，对海量电能表可靠性数据进行统计分析、挖掘，掌握电能表批量性能退化规律，建立电能表可靠性批量寿命预测方法。

发明内容

基于此，本发明所要解决的技术问题是通过现场可靠性数据，提供一种批次电能表近期寿命预测方法，以实现未来短时期内批次电能表寿命预测。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种批次电能表近期寿命预测方法，其包括以下步骤：

S1、对电能表产品批，统计计算每只电能表无故障工作时间；

S2、计算批次电能表阶段残存数和阶段失效数；

S3、计算阶段失效率和累积失效率，阶段失效率定义为该阶段失效数除以上一个阶段残存数，累积失效率定义为累积失效数除以母体数；

S4、对电能表故障进行威布尔拟合；

S5、根据威布尔分布函数，预测电能表产品批寿命。

作为上述技术方案的补充，步骤S1中，根据每只电能表的故障时间与安装时间之间的差值，得出电能表故障前的使用时间，即电能表的失效前使用时间。

作为上述技术方案的补充，步骤S1中，时间以天作为单位。

作为上述技术方案的补充，步骤S2中，以月为时间单位，统计电能表产品批安装后每个月的阶段失效数和阶段残存数，所述的阶段失效数即当月失效的电能表数量，所述的阶段残存数即当月未失效的电能表数量；其中，第一个月的阶段残存数等于电能表批次母体数减去第一个月内失效电能表数量；第二个月的阶段残存数等于第一个月的阶段残存数减去第二个月内失效电能表数量，依此类推。

作为上述技术方案的补充，步骤S4中，按照先后阶段时间，对阶段失效数进行排列，依次计算参数X和Y，其中X＝ln(t)，Y＝ln(ln(1/(1-F(t)))，t表示时间，F(t)表示累积失效率；然后将向量X、Y的值画坐标(称为威比特坐标)系上，利用直线拟合获得威布尔拟合线性公式，即获得威布尔分布的参数α、β；

其中，参数α和β数值的计算公式表述如下:

令n表示参数X和Y的数量；

则α＝exp(A/B)，β＝B。

本发明的一种批次电能表近期寿命预测方法，基于电能表现场运行实际情况，以产品自身的可靠性水平为依据，科学预测电能表预期失效率。相较于拆回表抽样检测判定是否合格的方式，本发明基于威布尔分布预测批次电能表近期寿命的工作量大大减少。

附图说明

图1为本发明实施例中提供的批次电能表近期寿命预测方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中得到的拟合曲线图。