可靠性数据分析的计算方法
PROCEEDINGS,Annual RELIABILITY and MAINTAINABILITY Symposium（1996） 可靠性数据分析的计算方法 Gordon Johnston, SAS Institute Inc., Cary 关键词：寿命数据分析加速试验修复数据分析软件工具 摘要&结论 许多从事组件和系统可靠度研究的专业人员并没有意识到，通过廉价的台式电脑的普及使用，很多用于可靠度分析的功能强大的统计工具已经用于实践中。软件的计算功能还可以将复杂的计算统计和图形技术应用于可靠度分析问题。这大大的便利了工业统计学家和可靠性工程师，他们可以将这些灵活精确的方法应用于在可靠度分析时所遇到的许多不同类型的数据。 在本文中，我们在SAS@系统中将一些最有用的统计数据和图形技术应用到例子的当中，这些例子主要包涵了寿命数据，加速试验数据，以及可修复系统中的数据。随着越来越多的人意识到创新性软件在可靠性数据分析中解决问题的需要，毫无疑问，计算密集型技术在可靠性数据分析中的应用的趋势将会继续扩大。 1.介绍 本文探讨了人们在可靠性数据分析普遍遇到的三个方面： 寿命数据分析 试验加速数据分析 可修复系统数据的分析 在上述各领域，图形和分析的统计方法已被开发用于探索性数据分析，可靠性预测，并用于比较不同的设计系统，供应商等的可靠性性能。 为了体现将现代统计方法用于结合使用高分辨率图形的使用价值，在下面的章节中图形和统计方法将被应用于含有上述三个方面的可靠性数据的例子中。2.寿命数据分析 概率统计图的寿命数据分析中使用的最常见的图形工具之一。Weibull 图是最常见的使用可靠性的概率图的类型，但是当Weibull概率分布并不符合实际数据的时候，类似于对数正态分布和指数分布这一类的概率图在寿命数据分析中也能够起到帮助。 在许多情况下，可用的数据不仅包含故障时间，但也包含在分析时没有发生故障的单位的运行时间。在某些情况下，只能够知道两次故障发生之间的时间间隔。例如，在测试大量的电子元件时，如果记录每一个发生故障的元件的故障时间，那么这可能不经济。相反，在固定的时间间隔内
可靠性数据收集与分析方法 【摘要】可靠性数据是开展可靠性工作的基础，是提高产品质量、改进使用和维修方法的重要资料，其对推进可靠性技术的发展起着重要作用。本文重点介绍了数据的来源、数据类型的分类、数据收集的要求及流程。 【关键词】可靠性数据收集;数据类型;完全数据;删失数据 Abstract：Reliability data is the basis of the work of reliability，which is the important information of improving the quality of product，ameliorating use and maintenance methods. It plays an important effect for the development of reliability technology. This essay introduces the source of the data，the sorts of the data type，the requirements and the flow of data collection. Key words：Reliability Data Collection;Data types;Complete Data ;Censored Data 前言 可靠性数据是系统可靠性设计、研究、分析、评定和改进的依据，数据收集、处理与分析则是一切可靠性工作的基础。对收集的可靠性数据进行严格的筛选，正确地分析处理，建立可靠性相关模型，真实地反映部件的失效规律，用于指导产品的可靠性设计、分析及评估。 可靠性数据处理及分析为可靠性设计和可靠性试验提供了基础，为可靠性管理提供了决策依据。可靠性数据分析可以定量评估车辆的可靠性，发现可靠性设计的薄弱环节，改进设计。有效的可靠性数据是开展可靠性、维修性、保障性分析的基础，是决策的依据。 可靠性工作贯穿于产品的设计、制造、使用、维修等全寿命周期历程，因而可靠性数据及其分析也伴随着产品寿命周期的各个阶段的可靠性工作而进行。可靠性数据分析是从数据的产生、收集到分析可靠性参数、寿命指标的综合过程。工程研制阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的改进和定型提供科学的依据;生产阶段的可靠性数据分析结果，可为产品的设计和制造提供较权威的评价;使用阶段的可靠性数据分析结果，可以反映产品趋向成熟期或到达成熟期的可靠性水平，可为今后新产品的可靠性设计和改进原产品设计提供最有益的参考。 1.可靠性数据的来源 数据是可靠性分析和评估的基础，为进行产品的可靠性分析，首先进行可靠性数据收集，然后进行分析评价，为进一步提高产品的可靠性提供科学依据。 按可靠性数据的来源，可分为试验数据和现场数据。试验数据是在实验室中