基于竞争失效模式的发送器和接收器的故障分析

2011-05-11邹瑶，符萌，左飞

铁路计算机应用 2011年6期

邹瑶，符萌，左飞

（西南交通大学信息科学与技术学院，成都 610031）

在ZPW-2000A轨道电路中，发送器和接收器是核心电子设备。由于系统中的其他设备如补偿电容等的故障维修、使用时间的记录比较分散，给数据的收集和分析带来了一定的困难。因此通过综合考虑，本文收集整理了发送器和接收器的现场返修数据，对其进行可靠性评估。

基于现场数据的可靠性评估可分几个步骤进行：收集失效数据；对失效数据进行初步分析；可靠性建模；模型参数估计；模型检验；综合分析。本文通过这几个步骤对ZPW-2000A的发送器和接收器进行分析。

1 失效数据收集以及故障分类统计

失效数据的数据来源有两种，即现场数据（Field Data）和实验数据(In-house Data)。而本文采取了前者。同样的，失效数据的数据类型也分为完全数据（Complete Data）和删失数据（Censored Data，又叫截尾数据）两种。而删失数据又可分为区间删失数据、右删失数据和左删失数据。由于所收集的数据中有不少是不知道其精确失效时间的，但是知道它大于某一个值，而且单元尚未失效，所以本文收集的失效数据类型多是右删失数据。

本文收集了北京铁路信号工厂06-07年间所生产的发送器和接收器的出厂和返厂维修的相关现场数据，经过统计，得到表1，表中的数量单位均为“台”。

表1 发送器和接收器的现场返修数据初步统计

根据收集到的返修数据，对返厂维修的147台接收器和386台发送器所发生的故障进行分类统计，得到表2和表3，表中的数量单位均为“台”。

由表2和表3可知：（1）返厂维修的接收器和发送器中，复测正常的比例占返修总数的40.14%和37%，设备现场的误检测率较高。

（2）接收器的CPU板、数字板和发送器的数字板、功放板的故障总数在单板类故障中相对较多。这是因为这些板块的集成元器件较多，电路也相对复杂，而且执行的是发送器和接收器的主要功能，所以比较容易出现故障。

表2 接收器的故障统计表

表3 发送器的故障统计表

（3）接收器中CPU板上的集成电路CY7C1021和电源模块，发送器中电源模块、晶振、电阻、变压器、三极管MJ11032的故障数都比较多。通过该统计表，建议设计、生产部门应重点针对这几个部分，尽量改善他们的性能，降低故障的发生，以提高设备的可靠性。

（4）底座端子、底座簧片、减震垫、网罩等的故障也可导致设备不能正常工作，所以建议也应重视这些外围装置，在出厂前的老化试验中增加随机振动的环节，有效地剔除这些缺陷。

2 竞争失效模式分析的计算方法

竞争失效模式（CFM，Compet ing Fai l u re Modes）是指一个产品存在多个故障模式，这些故障模式相互独立且互相竞争，当有任何一种故障模式发生时，产品就停止工作，而不再发生其它的故障模式。

经统计，在发生故障的147个接收器和386个发送器中，只有个别的接收器和发送器同时发生了多种故障模式，所占比例很低，因此可以使用CFM的办法分析这些故障模式。

本文主要是对故障率比较高的几种失效模式在发生时间上的特性进行分析。接收器分析A、B、F、I这4种故障模式，发送器分析A、B、C、F、G、H、I这7种故障模式。

由于统计的数据中单一故障模式下的故障数较少，故在分析时采用线性回归的方法来进行参数估计。同时由于威布尔分布这个模型非常富于弹性，主要体现在它的形状参数上。当形状参数小于1时，对应的失效率函数是减的，适合于对产品早期失效的建模；当形状参数等于1时，它退化为一个指数分布，具有常数失效率，适合于建模随机失效；当形状参数大于1时，它的失效率函数是增的，适合于建模磨损或者老化一类的晚期失效。而且它的所有4个可靠性基本函数均有明确的解析表达式，这给数学处理带来极大方便。故在用CFM分析时，可靠性模型选用威布尔分布。

二参数威布尔分布的可靠度函数为：

就可以得到一个关于x和y的线性关系式：y=a+bx，其中：

采用这种方法就可以构造Weibul l概率纸了。以x作为横坐标，y作为纵坐标，使用最小二乘法拟合出直线，得到直线的斜率b和截距a，以此估计Weibu l l分布的相应参数。

不可靠度F(t)的估计采用中位秩估计法：

式（8）中，ri为失效顺序号，n为样本总数。

由于数据中含有右删失数据，失效顺序号ri由Johnson方法确定：即设数组含有n个数据，以增序排列，其中有m个右删失的数据，（n-m）个失效数据，对所有n个数据，按从小到大的顺序编号为1到n，记这列编号为j。然后，只对失效数据编号，从小到大记为（n-m），记这列编号为i。则第i个失效数据的失效顺序号为：

将ri代入式（8）计算，可得到失效数据所对应的不可靠度。

3 接收器的CFM分析

用过上述方法，可计算出接收器的A、B、F、I这4种故障模式在二参数威布尔模型下的参数及线性相关系数，如表4。

表4 接收器各故障模式下的参数及线性相关系数

将这4种故障模式画在同一张概率纸图上，如图1。

3.1 故障模式B

图1 接收器故障模式A、B、F、I的CFM分析图

由图1可见，设备在使用 100天以内的故障发生较少，在100天以后故障模式B（集成电路CY7C1021故障）的概率线的斜率较大，β为2.47，从图中可看出故障大多集中在200～800天之间，且失效率上升得很快，不符合电子类产品应具有恒定失效率的特点。而且该故障的故障数在所有类型故障中也是最多的，所以建议有关部门重新检测该器件，观察在使用中是否发热过多或超负荷使用，即注意降额设计和热设计。

3.2 故障模式F

故障模式F（减震垫故障）的概率线的斜率最大，β约为2.52，快接近于3，（当某故障的形状参数β在3左右，则可将故障原因定为耗损故障。）说明该设备使用时间越长，耗损故障发生的概率也就越大。从图1中还可看出，故障大都集中在300天以后。这符合材料类设备以耗损失效为主的特点。可通过出厂前增加随即振动筛选的环节有效的剔除这类缺陷。

3.3 故障模式A和故障模式I

故障模式A（电源模块故障）和故障模式I（二极管故障）的β分别为1.31、1.61。比较而言，电源模块故障发生的时间要比二极管故障发生的时间早一些且故障数多一些，而二极管故障概率纸的斜率要大一些。从图1中还可看出，在600天前导致接收器故障的最主要的原因是故障模式A（电源模块的故障）。在600天后，则是故障模式B（集成电路CY7C1021故障）。