陈康宁, 王召斌, 李 朕, 乔青云

(江苏科技大学 电子信息学院, 江苏 镇江 212003)

0 引 言

弹用继电器是一种在国防武器领域中有着广泛应用的电器元件,导弹、运载火箭等一系列武器设备中都有大量应用,尤其国防军工等领域更是必不可少的电器元件,导致国防系统的可靠性的优劣越来越依赖于弹用继电器的性能好坏[1]。弹用继电器处在贮存状态的时间会时刻受到氧化、老化、磨损等各种因素的影响而导致触点间的性能慢慢退化直至失效,这也是绝大多数继电器失效的主要原因[2],触点是其最易失效的部位。为了防止弹用继电器的触点因各种环境因素影响而导致失效,继而影响到整个电子系统的可靠性,对其贮存寿命进行研究对于提高国防系统可靠性有着重要的战略意义[3]。若在正常条件下对弹用继电器的寿命进行预测,既耗时又耗力。为了节省预测时间,提高效率和准确度,在短期内获得既快又准的预测结果。基于以往的大量预测经验,如文献[4]为了研究电磁继电器的剩余寿命,采用了改进的BP神经网络模型,实现了提高其预测精度的目的。而为了能够提供了一种快速预估产品贮存寿命的方案,文献[5]通过基于恒定应力环境下的继电器加速贮存寿命试验,对继电器的敏感参数进行了预测。文献[6]建立了灰色模型,对安全型继电器的敏感参数进行预测继而预测其寿命,同时通过实际案例佐证了模型的有效性。

目前对于弹用继电器预测使用的方法,主要有回归模型预测方法、时间序列预测方法[7-9]、随机过程预测方法以及智能算法[10]等。……