[发明专利]一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法

权利要求书

1.一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、按照故障模式对故障电能表进行分类，建立各故障模式分类表；

S2、计算电能表各故障模式的阶段失效率和累积失效率；

S3、对单故障模式进行威布尔拟合；

S4、根据拟合优度情况，优化部分故障模式预测结果；

S5、对所有故障模式的阶段失效率进行累加；

S6、获得批次电能表整体寿命预测值。

2.根据权利要求1所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、计算每只电能表的失效前使用时间；

S22、统计阶段失效数和阶段残存数；

S23、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。

3.根据权利要求2所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，步骤S21中，电能表的失效前使用时间以天或月为时间单位。

4.根据权利要求2所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，步骤S22中，以一个月为时间段，统计批次电能表自安装后每个月的各种故障模式的阶段失效数和阶段残存数，阶段失效数为当月的电能表失效数量，阶段残存数为当月末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的同一故障模式的失效数量；第二个月的阶段残存数等于第一个月阶段残存数减去第二个月内的同一故障模式的失效数量；依此类推。

5.根据权利要求1所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

1)按照先后阶段时间，对某种故障模式的阶段失效数进行排列，依次计算参数X_i和Y_i，其中X_i＝ln(t_i)，Y_i＝ln(ln(1/(1-F(t_i))))，t_i表示时间，F(t_i)表示某种故障模式的阶段失效率；

2)利用最小二乘法，计算单个故障模式的威布尔分布的参数α_i、β_i，其中参数α_i和β_i数值的计算公式表述如下：

令n表示参数X_i和Y_i的数量；

则α_i＝exp(A/B)，β_i＝B；拟合优度

6.根据权利要求5所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

对所有故障模式，判断拟合效果，若拟合优度R²大于等于0.9且小于1，则认为拟合效果良好，采用威布尔拟合预测值；否则，通过下述两种方式进行优化：

1)对某故障模式进行分时段威布尔拟合，获得该模式的分时段失效率预测值λ′_i(t)；

2)计算某故障模式的历史平均阶段失效率作为预测值；

由此，求得针对单故障模式的阶段失效率：

式中，t表示时间；如某故障模式分时段威布尔拟合系数大于等于0.9且小于1，则采用该故障模式最后时段的威布尔拟合失效率λ′_i(t)作为该故障模式后续的失效率预测值；否则，选择该故障模式历史平均阶段失效率作为预测值。

7.根据权利要求6所述的批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S5对所有故障模式的阶段失效率进行累加，即批次电能表整体阶段失效率是由同一时间阶段不同故障模式的阶段失效率累加而成，即阶段失效率：

其中，p为采用威布尔分布拟合方法的故障模式数，q为采用历史平均阶段失效率方法的故障模式数。