维修性预测方法优化

作为一种设计技术，维修性预计有多种方法。然而，这些方法都建立在一个共同假设的基础上，即在相似工作条件下，类似系统及其组成部分原有的维修性数据可用来预计新设计系统的维修性参数值。经验表明，这种假设通常是成立的。因此，在进行维修性预计之前，需要收集情况和资料，以便了解维修性预计方法的适用性。所需要收集的情况和资料主要有现有类似产品的数据，维修级别、人员水平和工具设备状况，维修工作顺序和时间及时间元素划分，常用的维修性参数分布，费用估算方法及价格表和维修性预计方法等。各种维修性预计方法所依据的经验、数据来源、详细（复杂）程度及精确度不同，应根据不同产品和时机的具体情况选用。GJB/Z 57—1994提供了6种维修性预计的方法，如表3-24所示。正规的维修性预计，应当选用标准提供的方法，也可采用订购方提供的其他方法。

表3-24　维修性预计的常用方法（GJB/Z 57—1994提供的方法）

以下对几种常用的维修性预计方法进行介绍。

1.推断法

推断法是最常用的现代预测方法，把它应用于维修性预计中，就是根据新产品的设计特点、现有类似产品的设计特点与维修性参数值，预计新产品的维修性参数值。因此，这种预计方法的基础是掌握某种类型产品的结构特点与维修性参数的关系，且能用近似公式、图表等表达出来。

最常用的推断法是回归预测，即用回归分析方法建立模型进行预测。为此，可在现有类似产品的不同结构上进行充分的试验，找出结构类型或结构参量与维修性参数的关系，用回归分析建立模型作为推断产品维修性参数的依据。以平均修复时间为例，建立的模型为

式中　u1，u2，…，un——各种结构（类型）参量。

例如，影响平均修复时间的最重要因素通常有两个：

（1）产品发生一次故障所需要更换的元器件、零部件的平均数u1。一次更换件数u1越大，排除故障所要拆装的件数就越多，亦越大。

（2）产品包含的元器件、零部件数或可更换单元数u2。元器件、零部件或可更换单元数u2越大，产品就越复杂，检测性能及可达性往往也越差，则越大。

因此，可取与u1，u1近似为线性关系，建立线性回归模型为

式中　c1u1——对应于c1、u1的回归系数（由试验确定）。

对各种雷达，曾有人经统计分析建立了双因素线性回归模型，即

此处的以h为单位，u2为雷达系统中可更换的单元数。可更换单元的结构、连接方式可能是大不相同的。一次更换件数u1可能为1～9个。此模型所考虑的因素甚少，难免有较大的误差，但非常简便。这在雷达设计初期还是实用的。

在现装备的地面雷达、指挥仪试验的基础上，用回归分析方法建立地面雷达、指挥仪基层级维修的平均修复时间（以min为单位）模型为

式中　X1，X2，…，X5——检测快速性、模件化、可达性、标记、配套因子，由差至好记为1～4分。

这类模型不但对整机修复时间可用，而且对某些常见的维修工作项目也适用。以这些单项工作的模型为基础，详细计算整机维修时间，特别是用于计算机处理是很方便的。又如，在大量试验的基础上，用回归分析方法建立的单个通用零件更换时间公式也属这种类型。广泛用于固定、连接各种机件的普通螺钉、螺栓更换（拆、装）的时间为

当L=10 mm时，t=0.39 min；当L=20 mm时，t=0.50 min。美军标MIL-HDBK-472的程序Ⅴ提供的螺钉拆装时间为0.42 min，与此比较接近。

2.回归预计法

利用现有类似产品改变设计特征（结构类型、设计参量等）进行充分试验或模拟，或者利用现场统计数据，找出设备特征与维修性参数的关系，用回归分析方法建立模型，作为推断新产品或改进产品维修性参数值的依据。

这种推断方法是一种粗略的早期预计技术。尽管粗略，但因为不需要多少具体的产品信息，所以在装备研制早期（如研制总要求论证或方案设计阶段早期）仍有一定的应用价值。

3.单元对比法

单元对比法即GJB/Z 57«维修性分配与预计手册»提供的方法206。在组成系统或设备的单元中，总可以找到一个可知其维修时间的单元作基准，通过与基准单元对比，估计各单元的维修时间，进而确定系统或设备的维修时间。

单元对比法适用于各类产品方案设计阶段的早期预计。它既可预计修复性维修参数，又可预计预防性维修参数。预计的基本参数是平均修复时间、平均预防性维修时间和平均维修时间。

4.时间累计法

根据历史经验或现有的数据，依照产品的设计特点和维修保障条件，逐个确定完成每个维修项目、每项维修活动和每项基本维修作业所需的时间，然后综合累加或求出均值，从而预计出产品的维修性参数值。因此，在进行预计时，既需要对维修对象进行分解，也需要对维修时间进行分解。针对用于初步设计过程还是用于详细设计过程，这一方法又可划分为A法和B法。

平均修复时间Mct是这一预计方法所预计的主要维修性参数；此外，该方法还可用于预计最大修复时间、每次修复的平均维修工时、每工作小时的平均维修工时、每飞行小时的平均维修工时及故障隔离率等。其中Mct的基本模型为

式中　N——可更换单元数；

λn——第n个可更换单元的故障率；

Tn——第n个可更换单元的平均修复时间。

式中　J——故障检测与隔离输出的总数；

λnj——第j个故障检测与隔离输出中能检出的第n个可更换单元的故障率；

Tnj——第j个故障检测与隔离输出中能检出的第n个可更换单元的故障修复时间。

式中　Mnj——第n个可更换单元发生了故障并在第j个故障检测与隔离输出中检出后，所进行的排除故障的维修活动数（如准备、隔离、分解、更换等活动）；

Tmnj——对在第j个故障检测与隔离输出中检出的第n个可更换单元进行第m项排除故障的维修活动的平均时间。

5.专家预计法

在一般预计问题中，专家预计法应用极为广泛。在产品研制中，应用专家预计法进行维修性预计，就是邀请若干专家各自对产品及其各部分的维修性参数分别进行估计，然后进行数据处理，求得所需的维修性参数预计值。

参加预计的应包括熟悉产品设计和维修保障的专家，其中一部分是参与本产品研制、维修的人员，另一部分应是未参与本产品研制、维修的人员。预计的主要依据是：

（1）经验数据，即类似产品的维修性数据及使用部门的意见和反映。

（2）新产品的结构（图纸、模型或样机实物）。

（3）维修保障方案，包含维修分级、周期和维修保障条件等因素。

依据上述各项，由专家们对与新产品维修性参数有关的各个方面进行研究，如：根据对图纸、模型或样机的观察而推测维修的方便性；按维修性设计核对表核查维修性的各项定性要求；分析维修所需人员的技能和行为因素；进行某些典型维修操作的动作时间研究；分析新产品研制中已有的统计数据等。之后，在此基础上估算、推断维修性参数值（如维修时间或工时等），提出维修性方面的缺陷和改进措施。(www.xing528.com)

在实际运用中，为便于判断和进行比较，可采用欧文（J.N.Irvin）等人提出的按照产品项目结构、功能、维修人员（维修工作）3方面的设计特点编制的表格（见表3-25～表3-27），选择新产品或其部件所对应的各项维修性因子。3个表格共20项，每项根据不同情况给出因子的最（较）小值、一般值及较大值，相应的因子分别为1～3、4～6和7，因子越小则表明维修时间或工时越少，即维修性越好。在按表格确定产品或其某个项目的各个因子后，再求得平均值，以之作为同其他类似产品比较与推断维修性参数的依据。

表3-25　结构设计特点决策指导

表3-26　功能设计特点决策指标

表3-27　维修人员/维修工作设计决策指导

维修性预计的深度取决于研制的进程。在设计研制初期，只能由专家们依据设计方案、产品及各部结构的类型和历史经验估计维修频率及维修时间（工时），显然这是粗略的。当进行至详细设计阶段后，则可分开各部分、细部，分别进行预计，确定各自的维修性参数，然后进行逐项逐级累加或求均值，从而得到产品的维修性参数预测值。

专家预计法可以多样化。对于熟悉该类产品及其维修的专家，在产品结构已经相对确定的情况下，则可以利用类似表3-28的表格征集各部分的维修性参数，然后再求得产品系统维修性参数。

表3-28　维修性参数征询表

专家预计法是一种经济而简便的常用方法，特别是在新产品的样品还未研制出而进行试验评定之前更为适用。为减少预计的主观性影响，应根据实际情况对不同产品、不同时机具体研究实施方法。

时间累计法是一种比较细致的预计方法。它根据历史经验或现有的数据、图表，对照装备的设计或设计方案和维修保障条件，逐个确定每个维修项目、每项维修工作或维修活动乃至每项基本维修作业所需的时间或工时，然后综合累加或求均值，最后预计出装备的维修性参数。下面介绍一种典型的时间累计法。

1）适用范围

用于预计各种电子设备在各级维修的维修性参数值，也可用于任何使用环境的其他各种设备的维修性预计。但该方法中所给出的维修作业时间标准主要是电子设备的，用于预计其他设备时则需修正。该方法还可用于预计平均修复时间和在φ百分位的最大修复时间Mmaxct（φ）、故障隔离率rFI等。

2）预计所需的资料

（1）主要可更换单元（RI）的目录及数量。

（2）各个可更换单元预计或估算的故障率。

（3）每个可更换单元故障检测隔离的基本方法，如机内测试、外部检测设备或人工隔离。

（4）故障隔离到一组可更换单元时的更换方案，如全组更换，或者用交替更换继续隔离到更换层次。

（5）封装特点。

（6）估算的或要求的隔离能力，即故障隔离到单个可更换单元的隔离率或者隔离到可更换单元组的平均规模。

3）预计的基本原理和模型

面对一个系统或一个设备，要直接估计出其维修性参数值是不现实的，但可以把它分解开来，把每个单元故障后的维修过程也分解开来，针对某个单元的某项活动或作业，估计其时间或工时，然后对各项作业、各个单元的时间或工时进行综合，估计出系统或设备的维修性参数值。这就是时间累计法的思路和过程，可用图3-31表示。

图3-31　时间累计法模型

（1）维修对象的分解。把系统或设备分解，直到规定维修级别的可更换单元，每个可更换单元的故障率λn可由可靠性预计或历史资料得到。

（2）可更换单元的故障分析。一个可更换单元发生故障，其故障模式可能有几种，故障检测和隔离的方式及其输出（即故障检测与隔离时得到的信号、迹象、仪表读数、打印输出等）也就不尽相同，故障检测与隔离所需时间及整个修复时间就会不一样。因此，要按故障检测与隔离输出将单元故障区分开，并确定每种故障检测与隔离输出下的故障率λnj即修复时间Rnj（其中，n代表第n个单元，j代表第j种故障检测与隔离输出）。

（3）维修时间的分解。一次维修可能包含7种维修活动，其时间即修复时间元素Tm（其中m表示第m项活动时间）。

①准备时间TP——在进行故障隔离之前完成的各项准备工作的时间；

②故障隔离时间TFI——将故障隔离到着手进行修理的层次所需的时间；

③分解时间TD——拆卸设备以便达到故障隔离所确定的可更换单元组（或可更换单元组组）所需的时间；

④更换时间TI——卸下并更换失效或怀疑失效的可更换单元组所需的时间；

⑤重装时间TR——重新安装设备所需的时间；

⑥调准时间TA——对设备（系统）进行校准、调整和测试所需的时间；

⑦检验时间TC——检验故障是否排除、设备（系统）能否正常运行所需的时间；

⑧启动时间TST——确认故障已被排除后，使设备（系统）重新进入故障前的运行状态所需的时间。

（4）维修活动的分解。一项维修活动可能由若干个基本维修作业（动作）组成。这些动作占用时间短且相对稳定（时间散布不大），常见动作种类数量有限。因此，可以选择常见的基本维修作业，通过试验或现场统计数据确定其时间（工时），作为维修性预计的依据。

维修性预计是一个反向综合过程，从估计维修动作的时间（工时）开始，计算各项维修活动时间（工时）、各可更换单元组在各故障检测与隔离输出的修复时间（工时）、各可更换单元组的平均修复时间Rn（工时），最后估算出设备（系统）的平均修复时间（工时）。

在上述过程中，运用的数学模型基本上有两类：累加模型和均值模型。累加模型用于串行作业，不考虑并行作业时，由基本维修作业时间合成维修活动时间Tmnj，维修活动时间合成各可更换单元组在各故障检测与隔离输出下的平均修复时间Rnj。均值模型用于求系统平均修复时间。

4）预计的程序

（1）确定预计要求。首先要明确需要预计的维修性参数值及其定义。其中包括修复时间中的时间元素，是否需要根据装备特点作调整；然后确定预计程序和基本规则；最后明确预计所依据的维修级别，了解其保障条件与能力。

（2）确定更换方案。由于不同的更换方案所需的维修时间和工时是不同的，所以预计前要明确装备的维修方案，确定哪些是规定维修级别的更换单元。还要进一步确定更换方案，如单独更换、成组更换与交替更换。

（3）决定预计参数，即在前面工作的基础上，进一步确定预计用的基础数据。

（4）选择预计的数学模型。根据实际维修作业情况选择与修正预计的数学模型。

（5）计算维修性参数值。在以上分析与数据收集、处理的基础上，利用预计模型由下而上逐层计算，求得所需的维修时间或工时。在估算出系统或设备的平均修复时间后，若需估计最大修复时间Mmaxct，须利用已知的分布假设计算。