[发明专利]一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法。现场运行故障电能表，故障类型各有差异，本发明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；计算电能表各故障模式的阶段失效率和累积失效率；对单故障模式进行威布尔拟合；根据拟合优度情况，优化部分故障模式预测结果；对所有故障模式的阶段失效率进行累加；获得批次电能表整体寿命预测值。本发明可以为电能表提前轮换、风险预警提供参考，为电能表状态更换提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及电能表可靠性评估领域，特别是一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法。

背景技术

目前，一些省份和地区实现了智能电能表全覆盖、用电信息全采集，现场运行过程中的用电信息、设备异常信息等数据均可以传输至用电信息采集系统主站，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。

一般来说，利用批次电能表整体威布尔分布拟合的方法对故障电能表的可靠性数据进行处理，可对批次电能表寿命进行预测，但此方法并不考虑具体故障类型之间的差异，预测结果的准确性有待提高。如何灵活运用威布尔分布拟合，获得更加准确的预测结果，值得进一步研究。

发明内容

基于此，本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其通过现场可靠性数据，实现未来短时期内批次电能表多故障模式寿命预测。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种批次电能表多故障模式近期寿命预测方法，其包括以下步骤：

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。

本发明基于威布尔分布函数，可获得被预测产品电能表批近期累积寿命分布函数。

作为上述技术方案的补充，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。

作为上述技术方案的补充，步骤S21中，电能表的失效前使用时间以天或月为时间单位。

作为上述技术方案的补充，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；依此类推。

作为上述技术方案的补充，所述步骤S3包括以下步骤：

1)按照先后阶段时间t_i，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；