专利名称：一种智能电表可靠寿命的预测方法
技术领域：
本发明涉及加速退化数据的可靠性评估技术领域，特别涉及一种智能电表可靠寿命的预测方法。
背景技术：
电能表是用于发电公司与供电公司，以及供电公司与用电客户间电能量贸易结算的重要计量器具。电能表的计量准确性、运行可靠性始终是电网公司关注的焦点问题。随着电子元器件制造质量和筛选工艺的不断提高，以及电子式电能表设计水平的日臻完善，目前国内电子式电能表的可靠性已经达到一个较高的水平。智能电表作为在全国已逐步推广的高端电子式电能表，对其可靠性与寿命指标的评估预测是各级电网公司考核智能电表生产厂家产品的重要手段。根据对智能电表强化试验结果的分析以及以往的工程经验，智能电表的性能指标与温度、湿度和电应力有关。由于对智能电表的高可靠性要求，正常使用环境下智能电能表的稳定期通常长达数年，数十年，所以采用加速退化试验技术能够快速获取较高温度、高湿度、高电流强度下智能电能表不同参数的退化信息，确定正常使用环境下电能电表的可靠寿命。传统的基于加速退化试验数据的寿命评定方法，只能给出产品正常使用条件下的MTBF(平均故障间隔时间)或给定可靠度下的可靠寿命点估计。

发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种智能电表可靠寿命的预测方法，用于在缩短测试时间的情况下，实现高可靠智能电能表寿命评估的要求。本发明提供了一种智能电表可靠寿命的预测方法，包括以下步骤利用测试数据进行退化轨迹建模，根据给定的参数的失效阈值，获取智能电表各个应力水平下的伪寿命估计；根据智能电表各应力水平下伪寿命估计结果，建立温度、湿度和电应力三参数的基于威布尔分布的加速退化模型，得到加速模型参数的点估计和协方差估计；在得到加速退化模型参数点估计和协方差矩阵的基础上，得到正常使用条件下给定可靠度、置信度下的智能电表参数寿命下限估计。本发明提供了的基于威布尔分布的智能电表可靠寿命预测方法，首先根据加速退化试验的智能电表各应力水平下伪寿命估计结果，利用广义线性对数模型，建立温度、湿度和电流三参数的加速退化模型，并确定其参数；然后在得到加速退化模型参数点估计和协方差矩阵的基础上，得到正常使用条件下给定可靠度、置信度下的智能电表参数寿命下限估计。本发明可以有效缩短试验时间、减少试验费用，实现加速度计稳定期的快速准确评定。


图I为本发明实施例提供的基于威布尔分布的智能电表可靠寿命预测方法流程图；
图2为本发明实施例中各应力伪寿命数据对于威布尔分布的拟合概率图。
具体实施例方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。针对智能电表高可靠性常温难退化，且伪寿命符合威布尔分布的情况，本发明实施例提供了一种基于威布尔分布的智能电表可靠寿命预测方法。首先根据加速退化试验的智能电表各应力水平下伪寿命估计结果，利用广义线性对数模型，建立温度、湿度和电流三参数的加速退化模型，并确定其参数；然后在得到加速退化模型参数点估计和协方差矩阵的基础上，得到正常使用条件下给定可靠度、置信度下的智能电表参数寿命下限估计。本发明实施例提出的加速退化试验的假设(这些条件是加速退化试验能够进行的前提假设，只有这些假设成立，试验才能进行)如下假设I、智能电表各参数均具有可退化性，且其各应力水平下伪寿命满足威布尔分布。假设2、加速度计在进行高温、高湿、高电应力加速退化试验过程中保持失效机理不变，且与正常使用环境下的失效机理相同。假设3、智能电表性能参数稳定期与温度、湿度和电流之间的关系可以通过广义线性对数(General log-linear)模型进行描述,则加速模型如下
权利要求
1.一种智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，包括以下步骤 利用测试数据进行退化轨迹建模，根据给定的参数的失效阈值，获取智能电表各个应力水平下的伪寿命估计； 根据智能电表各应力水平下伪寿命估计结果，建立温度、湿度和电应力三参数的基于威布尔分布的加速退化模型，得到加速模型参数的点估计和协方差估计； 在得到加速退化模型参数点估计和协方差矩阵的基础上，得到正常使用条件下给定可靠度、置信度下的智能电表参数寿命下限估计。
2.根据权利要求I所述的智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，所述测试数据包括日计时和基本误差。
3.根据权利要求2所述的智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，所述获取智能电表各个应力水平下的伪寿命估计的步骤具体包括 退化轨迹采用线性模型描述 y = y0+bt 该公式为I时刻t下的参数值，y0为初始参数值，b为变化速率； 根据智能电表退化数据建立回归模型 y = y0+bx+ e，e N (O，O 2) 其中x = t，e为均值为零、标准差为O2的正态随机变量，退化轨迹模型中的未知参数％和b通过线性回归分析确定； 根据日计时和基本误差参数的退化轨迹模型，伪寿命估计为 ^ (Dj -Voj)/4，(当数据为递增趋势时) =1 ” ，i = 1，2 (-D1 -%,)/ ht，(当数据为递减趋势时) 其中，f为伪寿命，D为失效阈值，$和6分别为日计时和基本误差退化轨迹模型中退化速率的估计值，为退化轨迹模型中参数初始值的估计值。
4.根据权利要求3所述的智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，所述建立基于威布尔分布的加速退化模型的步骤具体包括 由于加速应力为温度、湿度、电应力，利用广义线性对数模型，选用如下加速模型 r^exp(|]exp^](/-) 其中t为产品寿命，T为绝对应力(K)，RH为湿度(％)，I为电流(A)，A、B、C、D为待估常数； 根据伪寿命数据，通过拟合优度检验确定伪寿命的最优分布为威布尔分布，则寿命_加速模型为 (X、 CCt 购出“!!{^])、0^ + — + + a' In /)," )其中，a。= InA，ct I = B，a 2 = Cj ct 3 = _D ; 整体极大似然函数为
5.根据权利要求4所述的智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，根据所述寿命-加速模型的参数估计值，得到电流的系数a 3大于零，则建立加速模型时，不将电流作为影响变量。
6.根据权利要求4或5所述的智能电表可靠寿命的预测方法，其特征在于，所述获得智能电表参数寿命下限估计的步骤具体包括 贮存应力T，湿度RH下，可靠度为R的对数寿命估计为
全文摘要
本发明公开了一种智能电表可靠寿命的预测方法，涉及加速退化数据的可靠性评估技术领域，该方法包括利用测试数据进行退化轨迹建模，根据给定的参数的失效阈值，获取智能电表各个应力水平下的伪寿命估计；根据加速退化试验的智能电表各应力水平下伪寿命估计结果，建立温度、湿度和电应力三参数的基于威布尔分布的加速退化模型，得到加速模型参数的点估计和协方差估计；在得到加速退化模型参数点估计和协方差矩阵的基础上，得到正常使用条件下给定可靠度、置信度下的智能电表参数寿命下限估计。本发明可以有效缩短试验时间、减少试验费用，实现加速度计稳定期的快速准确评定。
文档编号G01R35/04GK102708306SQ20121020819
公开日2012年10月3日 申请日期2012年6月19日 优先权日2012年6月19日
发明者刘影, 周丽霞, 周晖, 宋伟, 巨汉基, 易忠林, 朱晓蕾, 王思彤, 甘霖 申请人:华北电网有限公司计量中心