可靠性試驗數(shù)據(jù)處理方法與工程實現(xiàn)

　　1.3 參數(shù)估計

　　根據(jù)繪制出的分布圖的形狀，假設(shè)可靠性數(shù)據(jù)服從某一分布，一般情況可靠性數(shù)據(jù)服從負(fù)指數(shù)分布。指數(shù)分布可以通過命令expfit 進行參數(shù)估計，該命令用其極大似然法給出了常用的概率分布參數(shù)的點估計和區(qū)域估計值，命令格式如下：

　　[muhat,muci]=expfit（data），

　　式中，muhat 為參數(shù)μ 的估計值；muci 為參數(shù)μ 的估計置信區(qū)間。正態(tài)分布可以通過命令normfit 進行參數(shù)估計，該命令用極大似然法給出了常用的概率分布參數(shù)的點估計和區(qū)域估計值，命令格式如下：

　　[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit（data），

　　式中，muhat 為參數(shù)μ 的估計值；muci 為參數(shù)μ 的估計的置信區(qū)間；sigmahat 為參數(shù)σ 置信區(qū)間。

　　2 方案設(shè)計與具體實現(xiàn)

　　針對可靠性試驗中試驗對象、試驗類型的不同，選擇的能反映試驗對象發(fā)生故障的特征量參數(shù)也不盡相同。采用上述兩種方法對進行處理，用戶根據(jù)原始試驗數(shù)據(jù)類型的不同，選擇不同的方法由軟件對其進行處理，并通過處理得到其相關(guān)參數(shù)。

　　2.1 方案選擇

　　方案初步定為采用MATLAB 實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理，人機交互界面的設(shè)計則用VC完成，主要解決的問題是VC和MATLAB接口實現(xiàn)。將MATLAB 與VC 混合編程有如下四種方法:

　?、僬{(diào)用MATLAB 引擎。該方法的優(yōu)點是能支持所有的MATLAB 函數(shù)，缺點是混合編程后的可執(zhí)行程序脫離不了MATLAB 的運行環(huán)境；

　　②利用MATLAB 自帶的mcc 編譯器；

　?、劾肕atcom 編譯。用Matcom 進行轉(zhuǎn)換非常簡單、方便，生成的代碼可讀性很好，且在C 編譯器編譯后其代碼的執(zhí)行效率高。但是這種方法也不能支持所有MATLAB 工具箱函數(shù)；

　?、芾肕ATLAB COMBuilder。MATLAB 提供的COM生成器（COMBuilder），為實現(xiàn)MATLAB 獨立應(yīng)用程序增加了又一個新途徑。

　　在比較幾種方法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，確定采用第①種方法實現(xiàn)可靠性試驗原始數(shù)據(jù)的處理。

　　2.2 MATLAB 實現(xiàn)具體功能

　　以某型雷達20 kHZ 信號板為試驗對象在溫度應(yīng)力下進行加速壽命試驗，示波器采集的數(shù)據(jù)是以excel 文件，調(diào)用Matlab 軟件可以對起進行非線性擬合處理，以下是實現(xiàn)特征參數(shù)提取的源代碼：

　　sampt=xlsread（'F:2-1','B3:B1002'）；%讀入采樣時間

　　v=xlsread（'F: output195','B2:AS1001'）；%讀入采集數(shù)據(jù)

　　for i=1:11 smv（：，i）=smooth（v（：，i））； end %對數(shù)據(jù)平滑處理

　　F=@（x,xdata）x（1）*sin（x（2）*xdata+x（3））+x（4）），'x','xdata'；

　　xdata=sampt；

　　for j=1:44

　　ydata=v（：，j）； x0=[9 1*10^5 0 0];%初始分量

　　x=lsqcurvefit（F,x0,xdata,ydata）；

　　amp（j）=x（1）；fre（j）=x（2）/（2*pi）； inip（j）=x（3）； inic（j）=x（4）；

　　end