可靠性数据分析教程

本书在跟踪国内外可靠性数据分析理论和方法发展的基础上，结合国内可靠性工程的实践经验，从工程角度出发，对可靠性数据分析的理论、方法和应用，进行了系统的整理、编写。
本书共分3篇19章。在阐述可靠性数据分析所需的基本概念与统计学基础知识的基础上，讲述了针对单元产品的可靠性评估，包括参数方法、非参数方法、无失效数据分析与Bayes方法等；最后全面阐述了系统可靠性综合评估方法，包括系统可靠性建模、可靠性增长数据分析、系统可靠性评估的经典统计方法与WCF方法。
本书着重强调了可靠性数据分析理论方法与工程实际的紧密结合，力求简洁实用，可供高等院校本科生和研究生学习使用，也可供工程技术人员学习与参考。

　　第1篇　可靠性数据分析基础
　　第1章 绪论
　　1.1 可靠性数据分析的目的和意义
　　1.1.1 什么是可靠性数据分析
　 可靠性是产品在规定的时间内和规定的条件下，完成规定功能的能力，而这种能力的表示通常归结于一个概率值。对产品的可靠性仅进行一般意义上的定性分析远远不能满足工程需求，必须进行可靠性的定量分析。事实上，当给出可靠性的各种定量表示后，就有可能对产品的可靠性提出明确而统一的要求，即产品的各种可靠性指标要求。这包括两方面的含义：其一是根据这种统一的要求及产品的需要和可能，在设计和生产时就考虑可靠性因素，利用各种方法分析得出结论，如利用FMECA、FTA、可靠性预计和分配等，这是演绎的方法；其二是当产品生产出来以后，为获知产品的可靠性，可按一定的试验方法进行试验，根据观测数据评价它们的可靠性，这是归纳的方法，可靠性数据分析就是从这个角度进行研究。
可靠性的定量表示有其自身的特点。首先它很难只用一个量来表示，实际上，可靠性是产品全部的可靠性数量指标的总称。在不同的场合，应使用不同的数量指标来表示产品的可靠性。如产品从开始使用到某一时刻t这段时间，维持规定功能的能力就可用一个称为可靠度的量来表示，这一量愈大，表示产品完成规定功能的能力愈强，即产品愈可靠。因此，可靠度可作为表示产品可靠性的一个数量指标。但是并非任何场合使用这个指标都方便，对元器件来说，往往用寿命这个指标更直观，即产品从开始使用到丧失规定功能这段时间的长短；而对一个可修复的产品，则关心它两次故障间工作时间有多长。有时人们需要了解产品在某个瞬间的失效率有多大。当然还有许多其他可靠性指标，所有这些都有必要一一给予定量表示。
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