可靠性試驗數據處理方法與工程實現

　　1.3 參數估計

　　根據繪制出的分布圖的形狀，假設可靠性數據服從某一分布，一般情況可靠性數據服從負指數分布。指數分布可以通過命令expfit 進行參數估計，該命令用其極大似然法給出了常用的概率分布參數的點估計和區域估計值，命令格式如下：

　　[muhat,muci]=expfit（data），

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

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

　　式中，muhat 為參數μ 的估計值；muci 為參數μ 的估計的置信區間；sigmahat 為參數σ 置信區間。

　　2 方案設計與具體實現

　　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生故障的特征量參數也不盡相同。采用上述兩種方法對進行處理，用戶根據原始試驗數據類型的不同，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參數。

　　2.1 方案選擇

　　方案初步定為采用MATLAB 實現數據處理，人機交互界面的設計則用VC完成，主要解決的問題是VC和MATLAB接口實現。將MATLAB 與VC 混合編程有如下四種方法:

　　①調用MATLAB 引擎。該方法的優點是能支持所有的MATLAB 函數，缺點是混合編程后的可執行程序脫離不了MATLAB 的運行環境；

　　②利用MATLAB 自帶的mcc 編譯器；

　　③利用Matcom 編譯。用Matcom 進行轉換非常簡單、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行效率高。但是這種方法也不能支持所有MATLAB 工具箱函數；

　　④利用MATLAB COMBuilder。MATLAB 提供的COM生成器（COMBuilder），為實現MATLAB 獨立應用程序增加了又一個新途徑。

　　在比較幾種方法優缺點的基礎上，確定采用第①種方法實現可靠性試驗原始數據的處理。

　　2.2 MATLAB 實現具體功能

　　以某型雷達20 kHZ 信號板為試驗對象在溫度應力下進行加速壽命試驗，示波器采集的數據是以excel 文件，調用Matlab 軟件可以對起進行非線性擬合處理，以下是實現特征參數提取的源代碼：

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

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

　　for i=1:11 smv（：，i）=smooth（v（：，i））； end %對數據平滑處理

　　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