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指挥控制与仿真

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2017 , Vol. 39 >Issue 2: 135 - 140

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2017.02.025

工程实践

反潜武器系统测试性维修性定量指标验证试验方法

  • 刘杰 ,
  • 吕琳 ,
  • 刘兆才
展开
  • 解放军91388部队92分队, 广东 湛江 524022

刘杰(1985-),男,硕士,工程师,研究方向为反潜作战技术。

吕琳(1981-),男,工程师。刘兆才(1989-),男,工程师。

收稿日期: 2016-11-23

  修回日期: 2016-01-03

  网络出版日期: 2022-05-20

收起

Study on Authentication Test Method of Quantitative Index for Testability and Maintainability of Anti Submarine Weapon System

  • LIU Jie ,
  • LV Lin ,
  • LIU Zhao-cai
Expand
  • Branch 92 of No.91388 Army, Zhan jiang 524022, China

Received date: 2016-11-23

  Revised date: 2016-01-03

  Online published: 2022-05-20

Fold

摘要

参考GJB2072-1994《维修性试验与评定》,根据反潜武器系统测试性维修性定量指标要求,采用自然故障和模拟故障相结合的方式进行指标验证,给出了通过数理统计来确定试验样本量和计算指标合格判据的方法。最后通过应用案例说明了该方法的可行性,为后续型号的试验提供直接指导。

关键词： 反潜武器系统; 测试性; 维修性; BIT; 故障; 样本量

本文引用格式

刘杰 , 吕琳 , 刘兆才 . 反潜武器系统测试性维修性定量指标验证试验方法[J]. 指挥控制与仿真, 2017 , 39(2) : 135 -140 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2017.02.025

Abstract

Refereeing to the article Maintainability Test and Evaluation coded GJB2072-1994, and based on the requirements of quantitative index for testability and maintainability of anti submarine weapon system, this paper validates the index by combining natural faults and simulation faults and gives a way to confirm the test sample size and judge whether the index’s calculation is up to standard by means of mathematical statistics. Finally, an application case shows the feasibility of the method and provides direct guidance for the test of subsequent models.

Key words： testability; maintainability; anti submarine weapon system; built-in test; fault; sample size

测试性是指产品能及时并准确地确定其状态 (可工作、不可工作或性能下降),并隔离其内部故障的一种设计特性[1]。
维修性是指产品在规定的条件下和规定的时间内,按照规定的程序和方法进行维修时,保持或恢复其规定状态的能力[2]。
测试性和维修性是反潜武器系统通用质量特性的重要组成部分,是对系统可靠性的一个重要补充,直接影响装备的作战能力和生存能力,因此,在设计定型(鉴定)试验和部队试用阶段应及时对测试性维修性定量指标进行验证。
目前,在理论和技术上,缺乏反潜武器系统测试性维修性定量指标验证标准,本文提出采用同一样本量同时对系统测试性和维修性进行验证,规范了验证试验样本量选择和分配方法、试验方案、试验实施程序、结果评定。

1 反潜武器系统测试性维修性定量指标

1.1 反潜武器系统测试性定量指标

反潜武器系统测试性定量指标有故障检测率(加电BIT和周期BIT)、故障隔离率和虚警率。
故障检测率(Fault Detection Rate,FDR):指产品在规定时间内,在规定条件下用规定的方法能够正确检测出的故障数ND与所发生的故障数NT之比,用γFD表示:
γFD= N D N T×100%
BIT(机内测试,Built-in Test)是指系统、设备内部提供的检测、隔离故障的自动测试能力。加电BIT主要用于系统执行任务前的状态检查;周期BIT主要用于系统执行任务期间对系统关键指标和状态的监控,连续或周期性的检测系统各组成部分的工作状况[3]。
故障隔离率(Fault Isolation Rate,FIR):指产品在规定的时间内,在规定的条件下,用规定的方法正确隔离到小于等于L个可更换单元(Replaceable Unit)的故障数NL与同一时间内检测到的总故障数ND之比,用γFI表示:
γFI= N L N D×100%
L表示故障的隔离精度。
虚警率(False Alarm Rate,FAR):虚警是指测试系统或设备显示被测试项目有故障,而该项目实际无故障。反潜武器系统的虚警率是指系统在规定期间内发生的虚警数与故障指示总数之比,用γFA表示:
γFA= N F A N F A + N F×100%
式中NFA为虚警次数,NF为真实故障指示次数。

1.2 反潜武器系统维修性定量指标

反潜武器系统维修性定量指标有平均修复时间。
平均修复时间(Mean Time to Repair,MTTR):指在规定的条件下和规定的时间内,产品在给定的维修级别上,修复性维修总时间T与被修复的故障总数N之比,用TMTTR表示:
TMTTR= T N×100%= ∑ i = 1 N T i N×100%
式中Ti为各被修复故障的维修时间。
这里给出的维修级别一般是舰员级,维修包括拆卸、更换、安装、检验并确认故障修复等,更换的是现场可更换单元。

2 反潜武器系统测试性维修性验证试验方法

由于在实际试验中出现的故障往往难以满足样本量的需求,所以本文采取自然故障和模拟故障相结合的方式进行验证试验。因系统虚警率受多方面因素的影响,模拟故障很难真实反应系统虚警情况,所以,只采用自然故障作为样本对其进行验证。

2.1 反潜武器系统测试性维修性验证试验程序

验证试验主要分为试验前的准备工作、试验实施、试验结果分析、合格判断和编写试验结果报告等阶段,试验程序如图1所示[4]。
图1 反潜武器系统测试性维修性定量指标验证试验程序
故障检测率和故障隔离率在自然故障和模拟故障的基础上,通过机内测试进行验证,将故障定位到现场可更换单元,并记录故障检测和隔离情况;虚警率在自然故障的基础上,除了可以通过机内测试进行测试定位外,还可以通过自动测试设备、人工测试等多种手段对故障进行测试,确定其是否为虚警;平均故障修复时间对定位到可维修单元的自然故障和模拟故障进行维修时间统计。
在试验实施阶段,首先按照样本量分配方案确定系统各组成部分的故障样本数量,对于自然故障,采用机内测试进行故障检测,系统报故障后,记录故障情况和故障检测隔离情况以及判断是否虚警,如果系统不能定位到现场可更换单元,则通过自动测试设备、人工测试等手段进行系统故障检测,根据检测情况判断是否虚警,并做好记录,在故障被定位到可维修单元时开始计时,并对故障进行换件维修,直至系统恢复原状态检测无故障后计时结束,至此一个自然故障样本试验结束,转入下一个故障样本试验;对于模拟故障,采用机内测试进行故障检测,系统报故障后,记录故障情况和故障检测隔离情况,如果系统不能定位到现场可更换单元,则通过自动测试设备、人工测试等手段进行系统故障检测,并做好记录,在故障被定位到可维修单元时开始计时,并对故障进行换件维修,直至系统恢复原状态检测无故障后计时结束,至此一个模拟故障样本试验结束,转入下一个故障样本试验。
需要说明的是,做模拟故障试验时,当系统报警显示故障不是注入的模拟故障,而是一个新的自然故障时,则按照自然故障样本的处理方式重新进行验证试验。对于系统报警显示的自然故障,若使用各种手段在定型试验结束前仍无法确定其是否为故障,则将该故障可暂时判为虚警。

2.2 试验样本量的确定和分配

测试性定量指标不同,验证所需的样本也不同。FDR的统计样本为产品的故障,称为故障样本。FIR的统计样本为检测出的故障,称为故障检测样本。FAR的统计样本为系统报出的故障指示,称为故障指示样本[4]。
由于样本量越大,统计结果就越准确,因此在确定样本量时仅需给出样本量下限值,只要统计样本量大于下限值,就可以进行评价计算和合格判定,样本量下限值的选取应满足以下三个要求[4]:
1)应覆盖被试系统的各个组成部分,要保证被试系统各个组成单元的每一个功能故障至少有1个样本,用被试系统故障率和被试系统各组成单元功能故障的故障率中最小的故障率的比值确定;
2)应满足置信度水平要求,通过式(5)、(6)确定;
3)应满足GJB2072-1994《维修性试验与评定》中规定的与维修性验证试验相结合进行的测试性验证试验样本量,至少不小于30个。
因此可通过式(7)确定验证试验样本量下限值。
N1=lg(α)/lg(FDRLS)
N2=lg(α)/lg(FIRLS)
N=max(λU/λmin,N1,N2/FDRLS,30)
式中:λU为被试系统故障率,λmin为被试系统各组成单元功能故障的故障率中最小的故障率值,FDRLS为故障检测率的最低可接受值,FIRLS为故障隔离率的最低可接受值,(1-α)为置信水平。
依据GJB2072-94《维修性试验与评定》,进行测试性维修性定量指标验证试验时,模拟故障库的故障数量应是确定试验样本量的4倍。
试验样本量确定以后,根据GJB2072-94中规定的按比例分层分配方法,按故障相对发生频率Cpi把确定的样本量N分给产品各组成单元。然后用同样方法再把组成单元的样本量Ni分配给其组成部件[5]。
Ni=NCpi
Cpi= Q i λ i T i ∑ Q i λ i T i
式中:Qi为第i个单元的数量;λi为第i个单元的故障率;Ti为第i个单元的工作时间系数,它等于该单元工作时间与全程工作时间之比。

2.3 试验检验方案

2.3.1 测试性定量指标验证试验检验方案

1)参数评估:计算被试系统FDR、FIR、FAR的点估计和单侧置信限。
① 点估计
点估计按式(10)进行计算:
γ= n N×100%
式中,对于FDR来说,n表示系统正确检测出的故障数,N表示系统发生的故障总数;对于FIR来说,n表示系统正确隔离到LRU的故障数,N表示系统检测出的故障总数;对于FAR来说,n表示系统虚警次数,N表示系统指示的故障总数。
② 单侧置信下限
因FAR的最低可接受值为最大允许的虚警率,与FDR、FIR的最低可接受值含义不一样,为了统一计算模型,本文定义故障指示成功率SAR(SAR=1-FAR)为系统故障指示成功次数和指示故障总数之比,代替FAR的计算。
采用二项分布假设计算FDR、FIR、SAR的单侧置信下限qL:
∑ i = 0 K C N i (1-qL)i q L N - i=α
式中,N为样本量,K为失败次数,(1-α)为置信水平。
2)结果评定
当样本量不足时,采用点估计进行评定:若FDR、FIR的点估计不低于FDR、FIR的最低可接受值,判为合格,否则判为不合格;若FAR的点估计不高于FAR的最低可接受值,判为合格,否则判为不合格。
当样本量足够时,采用单侧置信下限进行评定:若FDR、FIR、SAR的单侧置信下限不低于最低可接受值,判为合格,否则判为不合格。

2.3.2 维修性定量指标验证试验检验方案

1)参数评估
在进行测试性定量指标验证试验的同时,统计所有故障样本量的修复性维修时间Ti。按照式(12)和式(13)计算修复性维修时间样本均值 T ¯和样本方差 σ t 2:
T ¯= 1 N ∑ i = 1 NTi
σ t 2= 1 N - 1 ∑ i = 1 N(Ti- T ¯)2
2)结果评定
若平均修复时间 T -≤ T 0 + Z 1 - α σ t N,判为合格,否则判不合格。
其中,T0为被试系统MTTR的最低可接受值,α为研制方风险,Z1-α为标准正态分布1-α的分位数。

2.4 平均修复时间计算

在针对某一故障样本进行测试性定量指标验证的同时,进行故障维修和维修时间的统计,具体时间统计规则如下[6]:
1)功能置换件在被试系统上进行拆卸与更换、安装、检验等的时间以及为便于拆卸待修复功能置换件而需打开其他维修口盖、拆卸其他功能置换件所花费的时间均应计入;
2)未遵守维修技术手册和承制单位培训中规定的操作程序而导致的故障所耗去的修复时间不应计入;
3)因保障设备的安装、拆卸、或操作导致的故障所耗去的修复时间不应计入;
4)意外损伤的修复时间不应计入;
5)由被试系统自然故障引起的从属故障,其修复时间应计入总的修复时间,但从属故障如果是因模拟故障引起时,耗费的时间不应计入;
6)由于产品设计不当,或者由于维修技术手册中操作程序不当,造成产品损伤或维修错误所花费的额外维修时间应计算在内,但当采取措施纠正设计缺陷或不恰当的操作程序后,原多耗的时间不应计入;
7)试验中采取从其他产品拆卸同型零部件来更换被试系统相应的串件修复时,若备件(包括初始备件和后续备件)清单中有该件的备件,串件修复仅作为临时措施,则此拆卸与更换时间不应计入维修时间内,若备件清单中没有该件的备件,则应计算在内,如果采取了措施消除了这种串件修复,则增算得时间不应计入;
8)由于维修工具、资料、设备、备件等产生的延误时间不计入;
9)故障检测过程中虚警引起的维修时间不计入;
10)自然故障排查方案审查以及因未采取更换功能置换件进行维修产生的延误时间不计入。
试验过程中,记录进行故障部件的拆卸与更换、安装、检验等的时间。然后采用式(14)计算故障修复时间T:
T=T1+T2+T3
式中,T1为故障部件的拆卸与更换时间,T2为安装时间,T3为检验时间。

2.5 试验数据分类统计原则

试验数据按以下原则进行统计[4]:
1)试验中出现的所有故障都作为FDR验证的故障统计样本;
2)BIT自身故障应作为FDR验证的故障统计样本;
3)BIT给出的所有系统故障指示,经后续维修证明故障存在,则记为故障检测成功;
4)所有故障检测成功的BIT故障指示都作为FIR验证的故障统计样本;
5)BIT没有给出系统故障指示,但经后续维修证明故障存在,则记为故障检测失败;
6)BIT给出的所有系统故障指示,都作为FAR验证的故障统计样本;
7)BIT给出的所有系统故障指示,经后续维修证明系统无故障,则记为虚警;
8)BIT检测故障成功且正确隔离到LRU的,则记为故障隔离成功;
9)BIT只检测到故障,但是没有正确隔离的,则记为故障隔离失败,可不作虚警处理。
试验数据分类流程如图2所示。
图2 试验数据分类流程图[4]

3 应用案列

某型舰载反潜武器系统对2个现场可更换单元(LRU)加电BIT和周期BIT故障检测率不小于85%,故障隔离率不小于85%,虚警率不大于3%。平均修复时间不大于0.5小时(单一电气故障,不含故障检测时间),以上指标置信度均为90%。

3.1 故障样本量的确定和分配

某型舰载反潜武器系统由综合反潜火控设备、管装鱼雷发控仪、管装鱼雷发射装置、管装鱼雷模拟器、管装鱼雷便携式解算装置等5部分组成。
根据可靠性设计资料,系统故障率λU为1632×10-6/h,系统各组成部分的每一个功能中故障率最小的值λmin为41×10-6/h。
根据式(5)和式(6)得N1=8,N2=8,根据式(7)得故障样本量N=40。故障样本采用比例分层分配法进行分配,根据式(8)和式(9)计算得到各组成单元的故障样本量。各组成单元的故障样本量详见表1所示。
表1 故障样本分配表
组成部分 故障率/
(10-6/h)		 数量 工作时间
系数		 各组故障率/
(10-6/h)		 相对
故障率		 分配的故
障样本量
综合反潜火控设备 321 1 1 321 0.197 8
管装鱼雷发控仪 278 2 1 556 0.340 14
管装鱼雷发射装置 230 2 1 460 0.282 11
管装鱼雷模拟器 102 2 1 204 0.125 5
便携式解算装置 91 1 1 91 0.056 2

3.2 试验实施和数据统计

在系统设计定型阶段,共出现11个故障,其中9个故障检测正确,并隔离正确,其余2个故障未检测成功。
为保证试验的充分性,还需要对29个模拟故障进行试验,根据GJB2072-94规定,这29个模拟故障需在116个模拟故障中进行选取,同时按照表1的要求进行故障分配。试验中,系统共指示29个模拟故障并检测正确,其中28个隔离正确。
故障维修情况详见表2所示。数据统计情况详见表3所示。
表2 故障维修情况表
自然故障 模拟故障
序号 故障所属部分 维修时间/h 序号 故障所属部分 维修时间/h
1 综合反潜火控设备 0.35 1 综合反潜火控设备 0.33
2 综合反潜火控设备 0.46 2 综合反潜火控设备 0.49
3 综合反潜火控设备 0.51 3 综合反潜火控设备 0.36
4 综合反潜火控设备 0.44 4 综合反潜火控设备 0.29
5 管装鱼雷发控仪 0.45 5 管装鱼雷发控仪 0.26
6 管装鱼雷发控仪 0.39 6 管装鱼雷发控仪 0.45
7 管装鱼雷发控仪 0.60 7 管装鱼雷发控仪 0.37
8 管装鱼雷发射装置 0.48 8 管装鱼雷发控仪 0.36
9 管装鱼雷发射装置 0.47 9 管装鱼雷发控仪 0.27
10 管装鱼雷发射装置 0.38 10 管装鱼雷发控仪 0.31
11 管装鱼雷发射装置 0.22 11 管装鱼雷发控仪 0.42
12 — — 12 管装鱼雷发控仪 0.40
13 — — 13 管装鱼雷发控仪 0.28
14 — — 14 管装鱼雷发控仪 0.19
15 — — 15 管装鱼雷发控仪 0.43
16 — — 16 管装鱼雷发射装置 0.33
17 — — 17 管装鱼雷发射装置 0.34
18 — — 18 管装鱼雷发射装置 0.39
19 — — 19 管装鱼雷发射装置 0.46
20 — — 20 管装鱼雷发射装置 0.37
21 — — 21 管装鱼雷发射装置 0.45
22 — — 22 管装鱼雷发射装置 0.42
23 — — 23 管装鱼雷模拟器 0.39
24 — — 24 管装鱼雷模拟器 0.41
25 — — 25 管装鱼雷模拟器 0.50
26 — — 26 管装鱼雷模拟器 0.38
27 — — 27 管装鱼雷模拟器 0.41
28 — — 28 便携式解算装置 0.21
29 — — 29 便携式解算装置 0.35
表3 试验数据统计表
故障
总数		 故障检
测指示		 故障检
测失败		 故障检测
指示错误		 故障检测指示正确 故障隔
离错误		 故障隔离正确
加电BIT 周期BIT 1个LRU 2个LRU
40 38 2 0 7 31 1 12 25

3.3 结果评定

3.3.1 测试性结果评定

根据表3统计的试验数据计算FDR、FIR、FAR的点估计:
γFD=(40-2)/40×100%=95%
γFI=(38-1)/38×100%=97.4%
γFA=0/9×100%=0%。判定虚警率合格。
根据公式(11)计算FDR、FIR的单侧置信下限:
qFD=87.2%。判定故障检测率合格。
qFI=90.1%。判定故障隔离率合格。

3.3.2 维修性结果评定

根据式(12)和(13)计算40个故障(10个自然故障和30个模拟故障)平均修复时间 T ¯样本方差 σ t 2:
T ¯= 1 40 ∑ i = 1 40T=0.38425
σ t 2= 1 40 - 1 ∑ i = 1 40(Ti- T ¯)2=0.00764
计算 T 0 + Z 1 - α σ t N=0.5+0.84× 0.0874 40=0.512,因 T ¯< T 0 + Z 1 - α σ t N,判定系统平均修复时间合格。

4 结束语

本文对反潜武器系统测试性维修性定量指标验证试验方法进行了详细的分析,给出了试验实施流程,规定了样本量的确定和分配方法、试验参数估计和结果评定方法、平均修复时间计算规则和方法、试验数据分类统计原则等,在此基础上,通过应用案例,进一步阐述了验证试验的组织实施过程,并说明了该方法的可行性,为后续型号的设计定型(鉴定)试验提供了理论指导。

参考文献

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