用电信息采集终端可靠性试验研究

丁恒春,巨汉基,祝恩国,余　力,袁瑞铭,田海亭,杨怀庄（.国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京00045；.中国电力科学研究院，北京009；.威胜集团质量中心，湖南　长沙4005）



用电信息采集终端可靠性试验研究

丁恒春1,巨汉基1,祝恩国2,余力3,袁瑞铭1,田海亭1,杨怀庄3
（1.国网冀北电力有限公司电力科学研究院，北京100045；2.中国电力科学研究院，北京100192；3.威胜集团质量中心，湖南长沙410205）

摘要：为保证用电信息采集系统的长期稳定运行，根据采集终端的硬件构造和功能特点，研究采集终端可靠性特征量的预测方法。利用威布尔分布模型建立采集终端的寿命分布函数，通过开展温度湿度加速寿命试验获得60只样本在4种应力水平下的失效数据，观察到失效类型主要为通信失效和模拟量测量失效。基于Peck模型推导出正常使用条件下的采集终端可靠寿命估计值。利用开发的可靠性特征量预计软件，计算得到某型号集中器在可靠度要求为0.9时的可靠寿命约为6.6年，计算结果基本符合现场运行情况。

关键词：电气工程；加速寿命试验；威布尔分布；Peck模型；采集终端

0 引　言

用电信息采集终端是对各信息采集点的用电信息进行采集的设备[1]，简称采集终端，可以实现电能表数据的采集、管理、双向传输以及转发或执行控制命令，具有类型多、数量大、运行环境复杂、连续运行时间长等特点。随着生产厂家越来越多，竞争越来越激烈，为了降低成本，厂家选择的元器件质量也逐渐变差，导致采集终端的寿命越来越短。为了保证用电信息采集系统长期稳定运行，不仅要求在验收环节加强测试，还需要从设计阶段就对产品的可靠性指标作出科学的评测。

本文利用威布尔分布模型建立采集终端的寿命分布函数，通过开展温度湿度加速寿命试验获得采集终端样本在多种应力水平下的失效数据，然后基于Peck模型推导出正常使用条件下的采集终端可靠性特征量估计值[2-3]。

1 威布尔分布

1.1 威布尔分布模型

威布尔分布模型对各种寿命数据具有很好的拟合性[4]，在可靠性研究中得到了广泛应用。三参数威布尔分布模型的分布函数为

式中：β——形状参数；

η——尺度参数（或寿命特征参数）；

γ——位置参数；

t——产品失效前的使用时间。

当γ≠0时，表示产品在时间γ之前不会有失效发生。在工程应用中，通常假定γ=0，这样可得到二参数威布尔分布函数为

对于符合二参数威布尔分布的产品寿命来说，当确定了β和η的值后，就可以计算出在一定可靠度下产品的使用寿命或一定使用时间下产品的可靠度。

1.2 威布尔分布的参数估计

为方便进行线性化描述，需要将威布尔分布函数转换成线性形式。将式（2）改写为

对上式进行两次对数变换后得到：

令：

则可以将式（4）转换为一元线性回归方程：

由此，可以根据最小二乘法原理[5]，将参数估计的问题归结为：确定式（6）中的系数A和B，使得F最小，这里：

其中，R2是威布尔拟合优度的一个指标，R2的值越接近1，则表示拟合的效果越好[6]。将A和B的估计值代入式（5）即可求出β和η的估计值。

在可靠性研究中，大多数电子、机械、机电产品的寿命都可以认为服从威布尔分布[7-8]。采集终端在本质上属于电子产品，其失效率符合如图1所示的浴盆曲线[9]。该曲线将产品的寿命周期划分为3个阶段：早期失效期（失效率递减）、偶然失效期（失效率近似为常量）和耗损失效期（失效率递增）。

图1 浴盆曲线

采集终端在交付给用户之前，制造商都会对其进行老化筛选和出厂检验；因此，根据浴盆曲线的原理，可以认为交付后的采集终端先是工作在偶然失效期，但当寿命达到耗损失效期后，失效率会迅速上升。

由于威布尔分布模型通过不同的形状参数可以很好地拟合浴盆曲线的各个部分，因此，本文采用威布尔分布模型对采集终端的寿命分布进行建模。

2 加速寿命试验

2.1 恒定应力加速寿命试验

加速寿命试验主要有3种类型，即恒定应力加速寿命试验、步进应力加速寿命试验和序进应力加速寿命试验。其中，恒定应力加速寿命试验因其理论基础成熟、试验方法简单、试验中得到的信息最多等优点[10-11]，应用广泛。

恒定应力加速寿命试验的基本假设是产品在较高应力水平下具有与正常使用条件下相同的失效机制和行为，即在恒定应力加速寿命试验中，仅仅是发生失效的时间提前，而不会引入新的失效模式。在这个假设下，可以对产品失效时间进行数学建模[12]：

式中：tn——正常使用条件下的失效时间，h；

ts——较高应力水平下的失效时间，h；

AF——加速因子，待定。

对于威布尔分布，有：

令：ηn=AF·ηs，βn=βs，则可以看出恒定应力加速寿命试验仅影响威布尔分布的尺度参数。

2.2 Peck模型

寿命应力模型量化了不同应力水平下寿命分布的变化行为，如果产品的加速寿命试验以温度和湿度作为加速应力，则其寿命与应力之间的关系可以用Peck模型[13-14]来描述。根据Peck模型的定义，加速因子为

式中：RHu——正常使用条件下的百分比相对湿度；

RHs——应力水平下的百分比相对湿度；

Tu——正常使用条件下的温度，℃；

Ts——应力水平下的温度，℃；

k——玻尔兹曼常数；

Ea——以电子伏表示的活化能；

n——Peck模型的一个常数。

从式（14）可以看出，要计算Peck模型的加速因子AF，主要是计算Ea和n这两个参数。因此，至少需要2组方程，即在2个不同的应力水平下进行加速寿命试验；同时，还需要其他参照组的数据以获得更高的计算准确度，在实际操作中，通常选择4～5组应力组合[14]。

2.3 加速因子的参数估计

将式（14）改写为

令AFmax和ηmax分别为最大应力下（TmaxRHmax）的加速因子和威布尔尺度参数，因为恒定应力加速寿命试验仅影响威布尔尺度参数，所以有：

式（17）可以改写为线性形式：

根据最小二乘法原理，令：

通过式（20）、式（21），可以计算出各个应力水平下的加速因子AF，进而可以推导出正常使用条件下的失效时间和威布尔分布参数。

3 应用实例

对某型号II型集中器样本进行可靠性试验，评估其在90%可靠度要求下的可靠寿命。II型集中器主要由电源模块、主控模块、接口模块、交流采样模块、通信模块和安全模块组成。通过现场采集终端故障情况统计分析，主要失效模式包括状态量采集、电能表数据采集、通信、电源电压变化和模拟量测量误差失效。

有关指标要求和试验方法按照由中国电科院牵头正在制定过程中的电力行业标准《电能信息采集终端可靠性验证方法》要求开展。试验选择4组应力组合：

1）应力水平1：温度75℃，相对湿度95%；

2）应力水平2：温度75℃，相对湿度85%；

表1 各个应力水平下的通信失效时间

表2 各个应力水平下的模拟量测量失效时间

3）应力水平3：温度75℃，相对湿度75%；

4）应力水平4：温度65℃，相对湿度95%。

每个应力水平下随机挑选15台样品进行试验，共60台样品。在试验过程中，观察到了两种主要失效类型：通信失效和模拟量测量失效。可以看出，可靠性试验后的失效类型与正常使用条件的失效类型一致，可以采用Peck模型来描述寿命与应力之间的关系。将试验后两种失效类型的失效时间排序整理，如表1和表2所示。

根据以上理论计算，开发了用电信息采集终端可靠性特征量预计软件，包含样品登记、试验方案维护、试验数据录入、参数计算、试验结果展示及辅助功能。其中辅助功能可以完成厂家信息维护、委托人信息维护、用户管理等。

计算得出该型号集中器的可靠度函数如图2所示。可以看出当可靠度要求为90%时的可靠寿命t0.90=57966h（约6.6年）。理论计算结果基本符合现场的实际运行情况。

4 结束语

从计算结果可以看出，4组应力下的相关系数都非常接近于1，证明试验数据符合二参数威布尔分布模型，即用二参数威布尔分布模型对集中器的寿命分布进行建模是可信和有效的。理论计算表明，当可靠度要求为90%时该型号集中器的可靠寿命约为6.6年，理论计算结果基本符合现场的实际运行情况，也验证了正在制定过程中的电力行业标准《电能信息采集终端可靠性验证方法》有关指标要求和试验方法的合理性。

图2 集中器的可靠度函数

计算过程中发现，失效类型和失效时间对计算结果有较大影响，因此在条件允许的情况下，应尽量缩短测试周期，最好是在试验过程中对样品的性能进行随时测试，使失效时间的记录更准确。

参考文献

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（编辑：李妮）

Research on reliability experiment of electric energy data acquire terminal

DING Hengchun1，JU Hanji1，ZHU Enguo2，YU Li3，YUAN Ruiming1，TIAN Haiting1，YANG Huaizhuang3
（1. State Grid Jibei Electric Power Co.，Ltd.，Research Institute，Beijing 100045，China；2. China Electric Power Research Institute，Beijing 100192，China；3. Quality Centre of Wasion Group，Changsha 410205，China）

Abstract:Terminal reliability indexes need to be evaluated scientifically to ensure the long-term steady operation of the electric energy data acquisition system. A method to predict terminal reliability is proposed according to the hardware construction and functional characteristics of the terminal. The Weibull distribution function is used to model the life distribution of the terminal. The temperature and humidity constant-stress accelerated life test is carried out to attain the failure data of 60 samples at 4 different stress levels. It is observed that communication failure and analog measurement failure are made up of the main failure type. The reliability life under normal conditions is estimated with the Peck model. Reliability characteristic quantity prediction software is developed and the reliable life of this concentrator model is computed with the software to be about 6.6 years when the reliability is required to be 0.9. The calculation result is basically consistent with the actual result of field operation.

Keywords:electrical engineering；accelerated life test；Weibull distribution；Peck model；data acquire terminal

文献标志码：A

文章编号：1674-5124（2016）04-0136-04

doi：10.11857/j.issn.1674-5124.2016.04.029

收稿日期：2015-07-28；收到修改稿日期：2015-09-23

基金项目：华北电力科学研究院有限责任公司自有资金项目（KJZ14044）

作者简介：丁恒春（1967-），男，河南孟津县人，高级工程师，硕士，主要从事电能测量技术研究和管理工作。