《常见寿命分布》由会员分享，可在线阅读，更多相关《常见寿命分布（14页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、常见寿命分布,可靠度函数,通常用一个非负随即变量来描述产品的寿命，的相应分布函数 为产品的寿命分布 产品可靠性函数（可靠度）为： 性质 ： R(0)=1 R(t) 是t的递减函数 例如: 产品寿命为威布尔(Weibull)分布的可靠度为,可靠度函数,function main x=0:0.1:8; y1=zeros(1,size(x,2); y2=zeros(1,size(x,2); y3=zeros(1,size(x,2); for i=1:size(x,2) y1(i)=exp(-(0.7*x(i)0.6); y2(i)=exp(-(0.7*x(i)1); y3(i)=exp(-(0.7*
2、x(i)2); end plot(x,y1,r,x,y2,b,x,y3,g); title(Reliability of Weibull Distribution);,平均寿命,产品平均寿命：,平均剩余寿命,产品平均剩余寿命：,失效率函数,失效率函数：设产品的寿命(非负连续随机变量)分布函数为F(t), 其密度函数为f(t), 则定义 为随机变量(产品)的失效率函数, 简称失效率(故障率) 失效率的解释：若产品工作到时刻t仍然正常, 则它在 中失效的概率为,失效率函数,浴盆曲线： 失效率与可靠度的关系：,时间t,r(t),各个函数之间的关系,离散型寿命分布,二项分布与超几何分布 functio
3、n binoplot x=0:10; y1=binopdf(x,10,0.2); y2=binopdf(x,10,0.8); subplot(1,2,1); bar(x,y1); subplot(1,2,2); bar(x,y2);,离散型寿命分布,几何分布与负二项分布 泊松分布,连续型寿命分布,正态分布 function normplot x=0:0.1:10; y1=normpdf(x,5,1); y2=normpdf(x,5,2); plot(x,y1,r,x,y2,b);,连续型寿命分布,指数分布 无记忆性 失效率为常数 泊松过程 相邻事件发生的时间间隔为指数分布,连续型寿命分布,Gamma分布,连续型寿命分布,Weibull分布,
