[发明专利]一种烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法

权利要求书

1.一种烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，所述方法至少包括：

S1.获取物流仓储设备的失效时间样本数据，

S2.根据物流仓储设备失效时间样本数据初步确定物流仓储设备的可靠度函数曲线；

S3.获取物流仓储设备的故障原因数据，根据故障原因数据确定混合威布尔分布函数的重数n及n重混合威布尔分布函数对应的概率密度函数；

S4.明确概率密度函数中待估计的未知参数，结合步骤S2初步确定的物流仓储设备的可靠度函数曲线上的可靠度值，基于L-M算法的非线性最小二乘法对未知参数进行估计，得到参数估计值；

S5.引入平均寿命计算公式，结合参数估计值，预测物流仓储设备的平均寿命。

2.根据权利要求1所述的烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，步骤S1所述的物流仓储设备寿命的失效时间样本数据包括物流仓储设备同类型失效设备数量数据和寿命时间数据。

3.根据权利要求1所述的烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，步骤S2所述初步确定物流仓储设备的可靠度函数曲线的过程为：

设共获取m个物流仓储设备失效时间样本数据，将m个物流仓储设备失效时间样本数据按照失效时间从小到大排列，即t₁≤t₂≤…≤t_m；

计算累积失效概率的观测值，表达式为：

其中，i＝1，2，…，m，表示m个数据中数据的次序；表示第i个数据的累积失效概率的观测值；

计算可靠度值，表达式为：

其中，表示第i个数据的可靠度值，得到观测样本数据集：以t_i为横坐标，为纵坐标，利用观测样本数据集中的数据绘制可靠度函数曲线。

4.根据权利要求3所述的烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，在步骤S3中，根据故障原因数据确定混合威布尔分布函数的重数n时，首先从物流仓储设备的故障原因数据中确定发生概率大于E的物流仓储设备的故障原因，E为发生概率阈值，将发生概率大于E的物流仓储设备的故障原因作为物流仓储设备主要故障原因，然后确定主要故障原因的数量n，将主要故障原因的数量n作为混合威布尔分布函数的重数。

5.根据权利要求4所述的烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，n重混合威布尔分布函数对应的概率密度函数的表达式为：

其中，f(t)表示概率密度函数；n表示混合威布尔分布函数的重数；w_i为权重，满足w_i、β_i、η_i均为n重混合威布尔分布函数的参数，也为概率密度函数中待估计的未知参数。

6.根据权利要求5所述的烟草企业物流仓储设备平均寿命的预测方法，其特征在于，确定n重混合威布尔分布函数对应的概率密度函数之后，根据n重混合威布尔分布函数对应的概率密度函数得出其对应的可靠度函数，表达式为：