寿命数据分析

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1、寿命数据分析 从 ReliaWiki 跳转到： 导航 ， 搜索 指数 第 1 章 寿命数据分析 内容 hide （一） 基本概念概述 o 1.1 寿命分布（寿命数据模型） o 1.2 参数估计 o 1.3 计算结果和曲线 o 1.4 置信区间 2 可靠性工程 o 2.1 估计 o 2.2 可靠性简介 2.2.1 一个正式的定义 2.2.2 可靠性工程和商业计划书 2.2.3 可靠性工程的重要原因 2.2.4 可靠性工程涵盖的学科 o 2.3 一些常识应用 2.3.1 可靠性浴盆 一个基本概念概述 可靠性寿命数据分析是指研究和观测到的产品生命建模。 生活中的数据可以是一生的时间，成功经营的产品或

2、经营的产品出现故障之前的时间，在市场上的产品，如。 这些寿命可测小时，公里，周期的故障，应力循环或任何其他的度量，可以衡量一个产品的生命或曝光。 产品生命周期所有这些数据可以包含在“生命数据” ，或者更具体地说， “产品生命周期的数据。” 随后的分析和预测被描述为“ 生活中的数据分析。 ” 对于这个参考的目的，我们会限制我们的例子和讨论无生命的物体，如设备，部件和系统，也适用于可靠性工程寿命，但是相同的概念可以应用于其他领域。 寿命数据分析（通常也被称为“威布尔分析” ），当医生试图从单位的代表性样本寿命数据的统计分布（模型）拟合预测人口中的所有产品的生命。 参数分布的数据集，然后可以用来估计

3、重要的生命特征，如可靠性或失败的概率在特定的时间，平均寿命和故障率的产品。 寿命数据分析需要医生： 1. 产品收集寿命数据。 2. 选择一个寿命分布，将适合的数据和模型产品的生命。 3. 估计的参数，将适合的分布数据。 4. 产生，估计该产品的生命特征，如可靠性或平均寿命的情节和结果。 寿命分布（寿命数据模型） 已制定的统计分布的数学模型或代表某些行为的统计人员，数学家和工程师。 概率密度函数 （ PDF） 是一个数学函数描述的分布。 PDF 格式 可以表示数学上或在一块土地上，x 轴表示时间，如下所示。 3 参数威布尔 PDF 由下式给出： 其中： 曲线 2.3.2 炼 2.3.3 尽量减少

4、制造商的成本 o 2.4 可靠性工程方案的优点 o 2.5 摘要：实施可靠性工程计划的重要原因 o 2.6 可靠性和质量控制 和： 尺度参数或特征的生活 形状参数（或斜坡） 位置参数（或失败的自由生活） 威布尔和对数正态分布，如一些分布，往往以更好地代表生活中的数据，通常被称为“寿命分布”或“生命的分布。 ” 其实，生活中的数据分析有时也被称为“威布尔分析” ，因为制定 Waloddi 韦伯教授，Weibull 分布，流行的分布是寿命数据分析。 Weibull 模型可以适用于各种形式（包括 1 参数，2 参数，3 参数或混合 Weibull）。 其他常用的寿命分布包括指数，对数正态分布和正态分

5、布。 分析师选择是最合适的模型根据过去的经验和拟合优度测试每一个特定的数据集上的寿命分布。 参数估计 为了适应生活中的数据集的统计模型，分析师估计，这将使最密切的功能适合数据的寿命分布的参数。 参数控制规模，形状和位置的 PDF 功能。 例如，在三参数 Weibull 模型（如上所示），规模参数，定义，其中大部分分布所在。 形状参数，定义分布的形状和位置参数，定义在时间分布的位置。 已制定的几种方法估计的参数，将适合一生分配到特定的数据集。 一些可用的参数估计方法，包括绘图，在排名上 Y（RRY）回归和最大似然估计（MLE ） （RRX），排名回归的概率。 取决于数据集，和对生活的选择分布，在

6、某些情况下，适当的分析方法会有所不同。 计算结果和图解 一旦你已经计算出的参数分配到特定的数据集，以适应生活，你可以得到各种阴谋和计算结果的分析，包括： 可靠性鉴于时间：在一个特定的时间点，一个单位的运作成功的概率。 例如，有88的机会，经过 3 年的运作，该产品将经营成功。 由于故障时间的概率：单位将在一个特定的时间点失败的概率。 失败的概率也被称为“不可靠 ”，它是互惠的可靠性。 例如，有 12的机会，该单位将经过 3 年的运作失败（故障或不可靠的概率）和 88的机会，它会成功运行（可靠性）。 平均寿命：人口的单位，预计运作出现故障前的平均时间。 这种度量通常被称为“平均无故障时间（ MT

7、TF） - ” 平均无故障时间间隔（ MTBF）。 失败率：单位时间内可以预期的产品发生故障的数量。 保修时间：估计时的可靠性将等于指定的目标。 例如，估计运行时间为 4 年 90的可靠性。 （X）寿命：当失败的概率将达到一个指定的点（ X），估计时间。 例如，如果产品的 10，预计 4 年的运作失败，那么 B（10）寿命为 4 年。 （请注意，这相当于 90的可靠性，为 4 年的保修时间。） 概率图：一个失败的概率随着时间的推移阴谋。 （注意概率图是根据特定分布的线性化，因此，一个一个分布的概率图的形式将是另一种形式的不同，例如，一个指数分布概率图具有不同轴比一个正态分布概率图。） 可靠性与

8、时间的情节：一个情节的可靠性，随着时间的推移。 PDF 剧情： 一个概率密度函数 （ PDF） 的阴谋。 故障率随时间变化图：随着时间的推移故障率的一个阴谋。 等高线图：一个可能的解决方案的可能性比方程的图形表示。 这是两套不同的数据之间的比较。 置信区间 因为生活中的数据分析结果是对一个单位的抽样所观察到的寿命的估计，是由于样本量有限的结果的不确定性。 “置信区间” （也称为“置信区间”）被用来量化这种不确定性，由于抽样误差，表示一个特定的时间间隔中包含的利息数量的信心。 或不特定的时间间隔是否包含利益的数量是未知的。 可以表示为双面或片面的置信区间。 双面边界是用来表示特定的信心的范围内所

9、载利益的数量。 表明，上述利益的数量下限或低于上限与特定的信心是片面的界限。 在适当的边界类型取决于应用程序。 例如，分析师将使用一种片面的低可靠性约束，片面未能在保修期内和双面边界上分布的参数上界。 （注，单面和双面边界有关。例如，90低双面界 95的较低片面约束和 90的上限双面界的 95，上一双面约束） 可靠性工程 历史开始以来，人类一直试图预测未来。 观赏鸟类的飞行，树木的叶子和其他方法的运动所使用的一些做法。 幸运的是，今天的工程师不必须依赖于皮提亚或水晶球，以预测其产品的未来。 通过使用生活中的数据分析，可靠性工程师使用产品生命周期的数据，以确定零件，部件和系统的概率和能力，以执行

10、其所需的功能，无故障，在指定的环境中，所需的周期时间。 生活中的数据可以是一生的时间，成功经营的产品或经营的产品出现故障之前的时间，在市场上的产品，如。 这些寿命可测小时，公里，周期的故障，应力循环或任何其他的度量，可以衡量一个产品的生命或曝光。 产品寿命的所有这些数据可以包含在长期“生活中的数据”，更具体地说，产品生命周期的数据。 随后的分析和预测，被形容为“生活中的数据分析”。 对于这个参考的目的，我们会限制我们的例子，并讨论到无生命的物体，如设备，部件和系统，也适用于可靠性工程的寿命。 执行寿命数据分析，故障模式和生活单位（小时，周期，英里等）之前，必须指定明确的界定。 此外，它是十分必

11、要的定义究竟是什么构成失败。 换句话说，在执行分析之前，它必须是明确的，当产品被认为实际上已经失败。 这可能似乎相当明显，但它是不是失败的定义或完全失效昂贵和费时的寿命试验和分析结果的时间单位不一致的问题屡见不鲜。 估计 在生活中的数据分析和可靠性工程，分析输出始终是一个估计值。 的真正价值，失败的概率成功（或可靠性），平均寿命的概率，分发或任何其他适用的参数的参数是从来不知道，几乎肯定会继续为所有实用目的我们未知的。 诚然，一旦产品已不再生产和没有生产过的所有单位和所有数据已被收集和分析，可以声称已经学会了产品的可靠性的真正价值。 显然，这不是经常发生。 可靠性工程与寿命数据分析的目的是准确

12、地估计这些真正的价值。 例如，让我们假设，我们的工作是在一个巨大的游泳池池充满了黑色和白色大理石的黑色大理石的数量估计。 一种方法是将挑选出一个大理石的小样本数黑色的。 假设我们选择了 10 个弹珠，并计算了四个黑色大理石。 基于此采样，估计将有 40的大理石是黑色的。 如果我们把十个大理石池，并再次重复这一步，我们可能会得到 5 个黑色的大理石，改变估计 50的黑色大理石。 我们估计在池中的黑色大理石的百分比范围是 40至 50。 如果我们现在重复实验和挑出千大理石，我们可能得到的结果如每次试验的 445 和 495 的黑色大理石黑色大理石。 在这种情况下，我们注意到我们的黑色大理石的百分比

13、估计有较窄的范围内，或 44.5至 49.5。 利用这一点，我们可以看到，样本规模越大，越窄的预算范围内，并推测，估计的范围越接近真实值。 可靠性简介 一个正式的定义 可靠性工程提供了理论和实用工具，零部件，元器件，设备，产品和系统，以执行其所需的功能，无故障，在指定的环境和所需的信心，所需的周期时间的概率和能力，可以指定，设计 19 ，预测，测试和演示。 可靠性工程和商业计划 可靠性工程评估的基础上从内部（或合同）有关产品在该领域的性能测试结果的实验室和数据的测试结果。 利用这些来源产生的数据是准确地衡量和改善对正在生产的产品的可靠性。 这一点尤为重要，因为市场的担忧推动了降低成本的不断推。

14、 然而，我们必须能够保持大局的角度，而不是仅仅为了寻找速战速决。 它往往是偷工减料，使用更便宜的零部件或切割测试程序，节省初始成本的诱惑。 不幸的是，便宜的零件通常是不太可靠的，不足的测试程序可以允许未被发现的缺陷的产品进入该领域。 在短期内快速节省使用较便宜的组件或小试样品大小通常会导致更高的长期成本保修费用的形式或失去客户的信任。 市场，销售和功能之间的可靠性，客户满意度，时间，必须取得适当的平衡。 图2-1 说明了这一概念。 在左边的多边形代表一个适当的平衡项目。 右边的多边形代表已在其中的可靠性和客户满意度的销售和上市时间的缘故而牺牲的项目。 通过适当的测试和的内部测试实验室，以及在该

15、领域的产品的性能充分的和有意义的数据收集分析，任何产品的可靠性可以测量，跟踪和改进，导致 1 与平衡组织未来的财政健康的前景。 可靠性工程的重要原因 1. 对于一个公司的成功在当今竞争激烈和技术复杂的环境，这是“必不可少的” ，它知道其产品的可靠性，并能够控制它，以产生最佳的可靠性水平的产品。 这将产生最低生命周期成本，为用户最大限度地减少不影响产品的可靠性和质量等产品的制造商的成本。 19 2. 我们不断增加对技术的依赖，需要成功的产品，使我们的日常生活工作需要或设计期间的时间。 但这是不够的，产品的工作时间比其任务期限短，但在同一时间，也没有必要设计出一种产品，过去的预期寿命操作的，因为这

16、将制造商施加额外的费用。 在当今复杂的世界其中许多重要的行动是与自动化设备进行，我们依赖于对这些设备的成功运作，即它们的可靠性，如果他们失败，他们的快速恢复功能（即他们的可维护性）。 19 3. 产品失败的不同影响，造成轻微滋扰，如在 1 电视的遥控器故障，它可以成为一项滋扰，如果不是 1 灾难，根据的一天足球时间表，不等，涉及灾难性的失败生命和财产损失，如飞机事故。 诞生了可靠性工程的必要性，以避免这样的灾难性事件，并与他们的生命和财产造成不必要的损失。 这并不奇怪，波音公司的第一个商业公司之一，拥抱和实施可靠性工程，其中的成功可以看出，在今天的商业航空旅行的安全。 4. 今天，可靠性工程，并应适用于许多产品。 失败的远程控制前面的例子中，没有任何重大的生命和死亡后果的消费者。 然而，它可能造