可靠性基本概念、参数体系及模型建立

Minitab17教程•Minitab17软件简介•数据导入与预处理•基本统计分析功能介绍•图形绘制技巧及解读方法•实验设计与优化策略•质量控制图绘制与解读•可靠性分析与生存模型建立目录CONTENTS01Minitab17软件简介软件背景与特点背景Minitab是一款广泛应用于质量管理、统计分析和数据可视化的软件，Minitab17是其较新的版本，提供了丰富的功能和工具，帮助用户更好地理解和分析数据。

特点Minitab17具有直观易用的界面、强大的统计分析功能、灵活的数据可视化选项以及与其他软件的良好兼容性。

010203下载Minitab17安装程序；双击安装程序，按照提示进行安装；安装步骤选择安装路径和组件；完成安装。

启动步骤01双击桌面上的Minitab17图标；02等待软件启动；03进入软件界面，开始使用。

Minitab17的用户界面简洁直观，包括菜单栏、工具栏、项目栏、数据窗口和图形窗口等部分。

用户界面用户可以根据自己的需求定制界面和功能。

自定义区域用于输入、编辑和管理数据；数据管理区域提供了多种统计方法和工具，如描述性统计、假设检验、回归分析等；统计分析区域支持多种图形类型，如直方图、散点图、箱线图等，用于数据可视化；图形展示区域0201030405用户界面及功能区域适用范围医疗领域金融领域教育领域制造业案例分析Minitab17适用于各种行业和领域的数据分析和质量管理，如制造业、医疗、金融、教育等。

它可以帮助用户进行数据处理、统计分析、质量控制、市场研究等工作。

以下是几个使用Minitab17进行数据分析的案例利用Minitab17进行过程能力分析，评估生产线的稳定性和产品质量；运用Minitab17进行临床试验数据分析，比较不同治疗方法的疗效；借助Minitab17进行风险评估和信用评分模型的开发；使用Minitab17进行学生成绩分析，探索影响学生成绩的因素。

适用范围与案例分析02数据导入与预处理数据来源及格式要求数据来源Minitab支持从多种来源导入数据，包括Excel、CSV、TXT等格式的文件，以及数据库等。

可靠性分析为了深入探讨可靠性分析的概念、方法、工具及其在不同领域中的应用，本篇文章将涵盖以下内容：1. 可靠性分析的概念与定义2. 可靠性分析方法与技术3. 可靠性工具介绍4. 可靠性在不同领域中的应用一、可靠性分析的概念与定义可靠性是指产品或系统在特定时间和环境中保持正常运行的能力，也就是它所需的期望寿命。

可靠性在各个行业都非常重要，尤其是在工程领域。

可靠性评估可以帮助我们预测产品或系统的寿命、显示设备或机器的失效率、并提供解决方案以预测或减少可能的错误事件发生的可能性。

可靠性分析包括对产品或系统进行完整的风险管理、锅炉检查、测试等任务的详细过程。

其目的主要有两个：一是确定系统或产品的性能是否满足设计要求；二是识别问题并为解决问题提供路径。

二、可靠性分析方法与技术可靠性分析方法和技术主要可分为三种：故障树分析（FTA）、失效模式和效应分析（FMEA）以及可靠性基准测试（RBT）。

1.故障树分析( FTA)故障树分析是一种定量方法，它被广泛应用于评估高风险系统中的错误。

FTA是一种通过绘制故障树来描述命令或事件的发生原因的过程，由顶部称为“灾难”或“失效”开始，并且受到多个事件或机会事件的影响，被列为动态自然树的底部。

在这个过程中，较小的果子都会被大的因素切成各种各样的因素，并用逐步分解的方式进行描述与统计，最终对某些尾注勾销正确的集合开启相应的调查。

2.失效模式和效应分析(FMEA)失效模式和效应分析(FMEA)是一种分析各个部分出现潜在问题的技术。

作为一种非常受欢迎的工具，FMEA确保了可靠性分析中固有的资源并使得从当时管理失误的标准措施中搜寻、排除和共同做出困难决策成为可能。

FMEA经常用于确定可能导致产品或系统失效的关键性能，以及为优化设计和生产过程提供有用的信息。

在进行FMEA之前，必须将故障类型找出来，建立一个失败模式循环并推理其可能的结果。

所有危险或不良后果都被描绘成已知的无法避免的东西，并被分配到AIAG手册？快速解决方案文件中的风险值中。

可靠性建模可靠性分配可靠性预计刘保中二零零九年八月八日目录1. 何谓可靠性模型 (3)2.建立可靠性模型的目的 (3)⒊可靠性建模的约定 (4)3.1可靠性建模限定为任务可靠性模型 (4)3.2 可靠性建模暂不可考虑维修问题 (5)4. 建立可靠性模型的步骤 (5)4.1 定义产品 (5)4.2 绘制产品的可靠性框图 (9)4.3 确定计算系统可靠性的数学公式 (12)5. 可靠性分配与预计 (12)5.1 可靠性分配 (12)5.1.1 可靠性分配概述 (12)5.1.2 初次分配时的假设 (13)5.1.3 按复杂程度进行分配 (14)5.1.4 参考相似产品进行分配 (15)5.2可靠性预计 (16)5.2.1 可靠性预计概述 (16)5.2.2 可靠性预计的程序 (17)6. 常用的可靠性模型 (19)6.1 串联模型 (20)6.2 并联模型 (21)6.3 混联模型 (244)6.4 表决模型 (266)6.5 旁联（非工作贮备）模型 (299)6.6 网络模型 (311)6.7 典型模型的应用 (322)1. 何谓可靠性模型在着手建立可靠性模型之前，首先要明白什么是可靠性模型。

可靠性模型由两部分组成：一个可靠性框图和一个计算可靠性数值的数学公式。

例如，本文第20页的图3及其对应的计算公式（8），二者共同构成串联系统的可靠性模型。

可靠性框图用来描述系统与其组成单元之间的可靠性逻辑关系；而计算公式则是用来描述系统与单元之间的可靠性定量关系。

这里所说的“系统”和“单元”是一个相对的概念。

例如，对于组成惯性导航系统的平台和计算机而言，惯性导航系统是“系统”，而平台和计算机则是“单元”。

但对于惯性导航系统的装载对象（例如飞机和导弹）而言，惯性导航系统就只能算做单元了。

一般来说，总是把复杂的产品叫做系统，而把它的组成部分叫做单元。

有时候，为了表述上的方便起见，也把系统及其组成单元统称为“产品”。

RAMS/LCC 培训教材：二〇一一年二月内容安排1 2参数及指标影响RAMS的因素3铁路产品可靠性参数体系4铁路产品维修性参数体系5 6铁路产品可用性参数体系铁路产品安全性参数体系RAMS参数体系—①参数及指标¾对于铁路产品的“系统要求”阶段，需要提出并确定系统RAMS技术要求，并形成文档，随后将系统要求分配到分系统和设备中去。

¾铁路产品各级产品的RAMS 活动都是围绕RAMS要求进行的，包括定义、分配、实现、评估和验证等活动。

¾RAMS要求分类：¾定性要求－提出了应当开展的RAMS 工作项目和工作要求，通常采用评审的方法进行确认；¾定量要求－是基于RAMS的技术参数提出的，一般通过评估和验证的方法进行确认。

RAMS参数体系—①参数及指标¾RAMS 参数是产品RAMS定量化描述的数学属性，RAMS 参数体系是某种产品RAMS 的参数的集合；¾RAMS指标是产品某一RAMS 参数的要求值，RAMS指标体系是所有RAMS 参数的要求值。

内容安排1 2参数及指标影响RAMS的因素3铁路产品可靠性参数体系4铁路产品维修性参数体系5 6铁路产品可用性参数体系铁路产品安全性参数体系RAMS参数体系—②影响RAMS的因素¾系统状态－System Conditions在系统寿命的任何阶段在系统内部引入的故障源；¾工作条件－Operating Condition在运用中施加到系统上的故障源；¾维修条件－Maintenance Condition在维护活动中施加到系统上的故障源。

RAMS 参数体系—②影响RAMS 的因素系统内故障的影响铁路应用环境干扰威胁反作用影响可靠性反作用影响安全性铁路系统功能性状态故障状态安全相关的故障模式RAMS参数体系—②影响RAMS的因素环境越恶劣可靠性越差！¾温度应力会提高产品的故障率¾振动应力会加速产品的疲劳¾湿度和化学应力会缩短产品的寿命¾环境应力和可靠性一般是指数关系：¾温度－Arrhenius¾振动－Coffin-Manson¾湿度和其他－Eyring¾因此可以根据此特性有意施加恶劣的环境应力进行试验，用以高效地暴露产品缺陷。

软件可靠性软件的可靠性是用以衡量一个软件(指计算机程序)好坏很重要的一个评价指标。

软件的可靠性与硬件的可靠性有许多相似之处，更有许多差别。

这种差异是由于软、硬件故障机理的差异造成的，因而使软件可靠性在术语内涵、指标选择、设计分析手段以及提高软件可靠性的方法与途径等方面具有其自身的特点。

然而，软件可靠性作为一个新的研究领域正在发展和应用。

1 基本概念(1) 软件故障及其特征对于软件的不正常，常用三个术语来描述：①缺陷(fault)：指的是软件的内在缺陷。

②错误(error)：缺陷在一定环境条件下暴露，导致系统运行中出现可感知的不正常、不正确和不按规范执行的状态。

③故障(failure)：由于对错误未作任何纠正而导致系统的输出不满足预定的要求。

缺陷可能导致错误并造成系统的故障，因此，缺陷是一切错误的根源，故存在下面的传递关系：缺陷→错误→故障。

但是发生过故障的软件通常仍然是可用的。

只有当软件频繁发生故障，或公认已经“陈旧”时，软件才被废弃，这一版本软件的寿命也就终结。

有缺陷的软件只有在特定条件下才能导致出错，而在一般情况下是能够正常工作的。

软件缺陷一般有以下特征：①软件缺陷的固有性。

软件一旦有缺陷，它将潜伏在软件中，直到它被发现和改正。

反之，在一定的环境下，软件一旦运行是正确的，它将继续保持这种正确性，除非使用环境发生了变化。

此外，它不像硬件，随时间推移会因使用而不断“耗损”，或产生新的缺陷。

因此，软件缺陷是“牢靠地”、“无耗损地”潜伏于软件之中。

②缺陷对环境的敏感性。

对于一个软件来说，它的各部分之间有着密切的联系。

软件的运行过程实际上是各部分间的一个逻辑组合过程，不同的逻辑组合就可得到不同的程序路径，而每一次软件运行或完成某功能都是选择了某一条程序路径。

选什么样的程序路径是由软件自身确定的输入环境决定的。

对于不同的输入环境，软件的运行路径可能有不同。

如果软件在某些程序路径上含有缺陷，那么在执行这些程序路径时就有可能发生错误。

参数预测模型建立与验证参数预测模型建立与验证在现代科学和工程领域中，建立和验证预测模型是一项重要的任务。

参数预测模型的建立与验证是指通过对已有数据进行分析和处理，得到模型的参数，并验证该模型的准确性和可靠性。

本文将介绍参数预测模型的建立与验证的基本流程和方法。

首先，参数预测模型的建立需要有足够的数据支持。

通常情况下，我们需要收集一定数量的数据样本，这些样本包含了我们感兴趣的变量和因素。

例如，如果我们想预测某个产品的销售量，我们可以收集该产品的历史销售数据以及与销售量相关的其他因素，如价格、促销活动等。

其次，建立参数预测模型的过程可以借助统计学的方法。

统计学是一门研究收集、分析、解释和表示数据的学科。

在参数预测模型中，我们可以利用统计学的理论和方法，对数据进行分析和处理，得到模型的参数。

常用的统计学方法包括回归分析、时间序列分析等。

回归分析是一种常用的参数预测模型建立方法。

回归分析通过建立一个数学模型，描述因变量和自变量之间的关系。

在回归分析中，我们首先选择适当的自变量，并将其与因变量进行线性组合。

然后，采用最小二乘法等方法，对模型的参数进行估计。

最后，通过对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。

时间序列分析是另一种常用的参数预测模型建立方法。

时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的一种方法。

在时间序列分析中，我们首先对数据进行平稳性检验，确保数据中没有趋势和季节性等因素的影响。

然后，通过选择适当的时间序列模型，如ARMA模型、ARIMA模型等，对数据进行建模和预测。

最后，通过对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性。

在参数预测模型的验证过程中，我们通常采用交叉验证的方法。

交叉验证是一种将数据集分割为训练集和测试集的方法。

在建立预测模型时，我们使用训练集对模型进行参数估计和训练。

然后，使用测试集对模型进行验证和评估。

通过比较模型预测结果和实际观测值，我们可以评估模型的准确性和可靠性。

总之，参数预测模型的建立与验证是一项重要的任务。