摘要：本文阐述了弹药储存可靠性与评估方法的基本理论；并分别介绍了光电系统的可靠性评估传统方法和新型方法的应用；展望了以Bayes方法、灰色系统理论与加速寿命试验相结合的方式作为未来弹载光电系统储存可靠性评估方法的可行性趋势。
Abstract： The basic theory of reliability and evaluation method of ammunition were illuminated in the study. This paper introduces the application of traditional method and new method to assess the reliability of the photoelectric system respectively. The prospect of combined with bayes method， the grey system theory and the accelerated life test method for future ammunition-borne photoelectric system storage reliability evaluation method is feasible trend.
关键词： 储存可靠性；光电系统；评估方法；弹药
Key words： storage reliability；photoelectric system；evaluation method；ammunition
中图分类号：TJ410.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）09-0325-03
0 引言
弹载光电系统相当于智能弹药的大脑和眼睛，可以使其射击精度大幅提高、射程变得更远并且毁伤效果更好[1]。现如今智能弹药的种类和型号在不断增加，弹载光电系统在弹药部件中占有的比重越来越大。
与普通弹药部件相比，弹载光电系统包含大量光、电元器件，其结构、材料都具有特殊性，且连接方式、工作过程都十分复杂。在长期储存的过程中，其可靠性很容易发生变化。由于列装时间较短，缺乏储存统计数据，其规律尚未掌握。所以对弹载光电系统的储存可靠性进行评估是智能弹药发展的迫切需求。
目前针对弹载光电系统的研究并不多，主要以光、电子元器件或相关系统为主，因此对弹载光电系统储存可靠性评估方法进行探究，对智能弹药的存储与保养有重要意义。
1 弹药储存可靠性与评估方法的基本理论
1.1 弹药储存可靠性基本概念 传统的可靠性评定方法是基于参试样品个数、故障个数和故障时间来评定的。随着产品可靠度的提高和寿命的延长，传统的方法已经逐渐不能满足发展的需要。在实际工程中，我们都希望能够明确或者是有效的预计一个系统的性能在动态环境下的变化情况。1988年美国著名学者Kolarik[3]在这种背景下为了有效的估计系统的实时可靠性提出了性能可靠性（Performance Reliability）的概念。
①弹药储存可靠性：弹药在规定的储存条件下和规定的储存时间内，保持其规定功能不变的能力。
②弹药储存可靠度参数：
1.1.1 弹药储存可靠度：弹药在规定的储存条件下和规定的储存时间内，保持弹药各项规定功能不变的概率。弹药的储存可靠度可以通过储存条件和储存时间的二元函数来表示，如下式：
Rs=f（Ci，t）（1）
式中：Rs——表示弹药储存可靠度；Ci——表示各种储存的条件；t——表示储存的时间。
1.1.2 弹药储存可靠寿命：指满足规定要求的工作可靠度下限RL所对应的储存时间，通常用TRL表示。
1.1.3 弹药储存寿命指标：10～25年，其作用可靠度下限值不小于0.85，验证置信度不小于0.70。
1.2 弹药储存可靠性传统评估方法 在传统弹药长期储存的过程中，弹药管理与技术人员针对其储存可靠性已经开展了广泛的研究。在大量的统计数据和实践经验的基础上，已经形成了一些比较完整的弹药储存可靠性传统评估方法。这些评估方法为进一步开展关于智能弹药尤其是其弹载光电系统储存可靠性奠定了基础。
1.2.1 实弹打靶检验法 实弹打靶检验法即采用不定期抽取小数量的弹药样本，进行实弹打靶检验可靠性的方法。该方法是目前国防仓库评价仓库储存的普通弹药质量好坏的最有效的方法。但是新型智能弹药或由国外进口弹种，价格昂贵，应而力求抽取样本尽量少，同时又要达到一定的置信水平，并真实反应该批弹药的整体状况。单一的实弹打靶检验法已经很难满足弹种发展和日常可靠性评估的需要。
1.2.2 系统可靠性综合评估法 当已经收集了较多的单元储存失效信息后，在系统储存试验信息不足时，利用这些单元信息对系统可靠性做出评估，是系统可靠性综合评估的重要内涵。目前，金字塔法是系统可靠性综合评估方法重要方法之一。其实质上是根据已知的系统结构函数，如串、并、混联、表决等，利用系统以下各个层次的试验信息，自上而下直到系统，逐层确定可靠性的置信下限。
1.2.3 基于退化数据的可靠性建模评估方法 产品在储存的过程中由于受到周边环境和使用条件的影响其性能都会按照一定的规律逐渐发生变化。储存可靠性研究的出发点就是通过跟踪测量产品储存过程中随时间变化的性能参数，同时分析性能参数保持在预先设置范围内的概率等综合因素考核产品性能变化的规律。1988年，Nair[4]就曾指出性能退化数据对于可靠性评估来说是一个特别丰富的信息源。同年，我国姚增起[5]指出系统退化以及利用退化的观点研究可靠性是一个新的课题，研究系统退化对可靠性的影响作用可能会为可靠性的研究开辟一条新的途径。1995年Meeker& Hamada[6]在研究高可靠产品时指出退化失效分析可以解决传统的可靠性理论，但是不符合工程的应用，由于观察退化过程可以直接由失效机理建模，因此使可靠性统计推断更加准确、可信。通过分析传统可靠性评估遇到的困难同时对失效类型进行了划分，不仅给出了退化失效的一般模型同时也指出利用退化概念建立可靠性模型包含加速退化试验、寿命试验、多因素鲁棒性设计试验及现场数据等多种信息源。
1.2.4 大型复杂系统的仿真评价法 对于一个系统来讲无论多复杂无论多庞大，都是由若干个功能单元组成，而这些单元都包含了丰富的寿命实验数据和性能特征数据。为了寻找一个有效的可靠的评估途径，通常都是利用单元与函数之间的函数关系，基于单元信息采用计算机仿真计算进行评估。传统的可靠性研究中熟悉仿真方法有三种：第一，基于时间与实际的仿真方法：根据部件故障后“先来先修”的队列原则，利用事件表建立了复杂可修系统可靠性仿真的逻辑关系；第二，基于故障树最小割集的仿真方法：基于故障树最小割集的仿真方法首先通过对故障树的所有最小割集进行故障时间抽样获得每一个最小割集的故障时间，把这些故障时间的最小值作为系统故障时间的一个抽样值，据此记录此故障时间；第三，基于故障树结构函数的仿真方法：根据故障树结构函数，利用各底事件故障时间抽样值获得系统故障时间，记录此故障时间。
2 新型评估方法在弹载光电系统及元器件储存可靠性应用研究
近几年来，智能弹药技术的迅猛发展，对弹载光电系统可靠性技术带来新的挑战：电性能的不可测性、环境与多重应力试验的不可模拟性、传统试验方法不适应性等从而已发了新的可靠性技术的研究课题。由于智能弹药的可靠性试验都具有破坏性，在保证试验可靠性的前提下也要考虑其经济性，因此只能抽取少量的样本进行试验。目前，还没有一个专门针对高价值、高可靠的的产品供使用国的军标。以下是在研究国内外新的弹载光电系统可靠性评估技术的基础上，并针对部分典型的、常用的和新型的弹载光电系统及元器件的储存可靠性评估技术进行的分析和评价。
2.1 贝叶斯方法 目前在武器装备的可靠性评定中最广泛使用的方法就是Bayes法，主要是由于Bayes法能够充分利用先验信息有效的减少现场的试验量，在确保结果的情况下最大程度的降低了试验的成本。当先验信息与现场样本不同总体来自于不同的试验环境或者是研制阶段的时候，使用以混合贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法不仅可以充分利用先验信息可以有效的降低现场试验的样本量达到经济性的要求，还可以避免由于小样本的现场试验数据被大量先验信息“淹没”而导致评定结果的冒进。基于这个方法给出了在制导弹药的鉴定实验中进行可靠性评定的一般方法。但是这个方法相对于经典方法和以贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法计算要复杂，并且先验信息与现场试验数据的相近程度决定了对先验信息的使用，因此先验信息与评定结果这就的关系不够直观。
一般而言，电子元件等产品在贮存过程中的失效机理是不变的。针对电子元件寿命试验的二项型数据信息，可以给出电子元件贮存可靠性评估的基本思路如下[7]：
①根据出厂验收数据和鉴定试验数据按二项分布求得产品的固有可靠度RO和置信下限ROL；
②依据Bayes理论计算产品在各已知年份点ti上的可靠度点估计■si和置信下限RiL，结合（2）式求出条件贮存可靠度■i；
Rs（t）=RoR（t）（2）
③假定一条件贮存寿命分布函数，利用分布配线法估计出分布参数；
④根据寿命分布函数评估和预测产品的条件贮存可靠度，并结合（2）式得到产品各时刻的贮存可靠度和贮存寿命。
2.2 灰色系统理论评估方法 灰色系统理论是通过分析少数据的特征和潜在机制的基础上揭示少数据和少信息背景下事物的演化规律，因此它是一种研究少数据不确定性的预测理论。
（GM（1.1））根据灰色系统理论，以某电阻为例，应用GM（1，1）模型及其改进模型预测其长期贮存寿命，所建立的模型具有较好精度，有一定的参考价值。运用灰色理论，可以有效的弥补弹载光电系统试验样品数量少、历史数据少的不足。灰色系统理论基本思路如下：
①建立GM（1.1）模型；②利用残差修正GM（1.1）模型；③灰色模型检验（残差检验#后验差检验#灰色关联度检验）。
灰色系统理论与加速寿命试验相结合，可以预测继电器不同温度应力下的储存寿命[8]。
因此本文中的加速贮存寿命的试验数据就可以看成是一个少数据少信息的灰色系统，这样就可以运用灰色系统理论对航天继电器贮存寿命进行预测。
实践证明灰色预测方法不仅简单实用并且具有一定的工程应用价值。
2.3 时间序列分析法与生存分析法相结合法 时间序列分析法[9]是根据历次试验结果，运用回归分析确定性能参数与贮存时间之间的函数关系，它的优点是可以削弱测量误差的影响，但需要大量的历史数据，这对一次性产品显然不合适。而生存分析法首先假定性能贮存寿命服从某一类型的分布，利用历次试验的属性数据来进行寿命分布的参数估计，该方法的优点是计算简单，但它没有充分考虑贮存时间对产品性能的影响，同样需要大量的历史数据。针对一次性产品的特点，借助时间序列分析法和生存分析法，提出了评估性能贮存可靠性和预测贮存寿命的基本思路，重点介绍条件贮存可靠性的评估方法及贮存寿命的预测方法。
①计算产品的固有可靠性，包括点估计■O和ROL置信限；
②由ti时刻的可靠性试验数据ni、xi、si，确定ti时刻的贮存可靠性点估计■S（ti）和置信下限RSL（ti）；
③求解下面的方程组得到ti（t0=0）时刻贮存可靠性的等价属性数据（nei，sei）。
s■=n■■■（t■）■■x■（1-x）■dx=γ（3）
④将公式（2）看成一串联系统，由MML方法可以计算ti时刻关于条件贮存可靠性的等价属性数据（nci，sci）；
n■=■■+■n■-s■=n■1-■（4）
⑤假定一贮存寿命分布函数为F（t），利用分布配线法得到该分布参数的估计值；
⑥利用（1）式可以计算和预测各个时刻的库存可靠性；
⑦根据产品的失效判据或可靠性判据对贮存寿命进行预测。
3 结束语
智能弹药作为长期储存、一次性使用的消耗装备，决定了弹载光电系统具有同样的性质。弹载光电系统不同于普通弹药的五大元件，因此普通弹药的储存可靠性评估方法明显不适用于弹载光电系统；针对长寿命弹药的可靠性评估问题，目前国内已在元器件，材料级别取得了一些研究成果，但是弹载光电系统又不等同于其他单独的光、电元件，所以这些研究成果如何与弹载光电系统实际情况相结合，还有待进一步研究。本文通过对比分析传统与新型储存可靠性评估方法，可在Bayes方法、灰色系统理论与加速寿命试验相结合的进行重点研究，为进一步研究适合弹载光电系统储存可靠性评估方法打下了理论基础。
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