[发明专利]基于定时截尾寿命试验数据的产品可靠度估计方法

说明书

本发明属于可靠性评估领域，具体涉及基于定时截尾寿命试验数据的产品可靠度估计方法，包括以下步骤：(S1)获取产品试验数据，并根据试验数据求解产品可靠度的点估计；(S2)在产品可靠度的点估计的基础上，结合极大似然估计的性质和增量方法，求解产品的可靠度的置信区间估计；本发明提出的方法无需生成大量的自助样本，因此比现有的bootstrap方法时间消耗要少。另外，经过大量的实验验证，采用本发明提出的方法计算得到的结果比bootstrap方法更加准确。

技术领域

本发明属于可靠性评估领域，特指一种针对收集到的定时截尾寿命试验数据，对产品的可靠度进行估计的方法。

背景技术

可靠性是指产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力(具体见参考文献1：郭波,武小悦.系统可靠性分析[M].长沙:国防科技大学出版社,2002:5-6.)，它是产品的固有属性，是衡量产品质量好坏的重要指标。可靠性的概率度量称为可靠度，有时也常用产品的寿命这一指标进行衡量。相应地，产品在规定的条件下丧失规定的功能，则称之为故障。随着现代科学技术的发展，构成产品的元器件越来越多，产品的规模越来越庞大，研制和生产费用越来越高，这使得产品的可靠性问题变得越来越重要。对产品的可靠度进行准确的估计，有助于我们及时了解产品的运行情况，做出正确的决策。

对可靠度的估计，通常是将产品的寿命视为随机变量，并认为产品的寿命服从某个特定分布，然后借助于数理统计理论进行分析。例如在理论分析和工程上，因为威布尔分布的良好特性，常用威布尔分布来拟合产品的寿命分布。威布尔分布的概率密度函数为：

其中t为产品的寿命，m、η为威布尔分布参数，具体为m为威布尔分布的形状参数，η为威布尔分布的尺度参数；exp表示以自然对数e为底的指数函数；在时刻τ处的可靠度为：

由此可知，假如需要估计产品在τ时刻处的可靠度，只要知道分布参数m和η的估计值和借助于式(2)即可求得可靠度R(τ)的估计值因此对可靠度的估计，关键在于对分布参数m和η的估计。

在实际中，往往需要首先利用一批试验样品进行可靠性寿命试验，收集试验样品的试验数据，然后借助于统计分析理论，对分布参数和可靠度进行估计。假如试验中针对所有样品收集得到的试验数据全部为故障数据，则称这种试验数据为完全样本，否则称之为截尾样本。随着科学技术的发展，当前工业上生产出的往往是高可靠、长寿命产品，且产品的成本造价越来越昂贵。因为成本和时间的限制，对一批产品进行可靠性寿命试验时，试图收集到完全样本是不现实的，在实际中，经过寿命试验收集到的一般是截尾样本。根据试验方式的不同，截尾样本又可分为两种，一种是定时截尾样本，另一种是定数截尾样本。定时截尾样本是指在寿命试验中，当试验达到预先设定的终止时刻后立即终止试验而收集到的试验数据。定数截尾样本是指在寿命试验中，当试验样品的故障数目达到预先设定值后立即终止试验而收集到的试验数据。本发明考虑的主要是定时截尾样本，即针对寿命试验预先设定一个终止时刻。一旦试验达到该时刻，就立即终止所有试验样品的试验。当样品在终止时刻前发生故障，则针对该样品收集到的试验时间为故障数据，反之收集到的试验时间就是截尾数据。所有样品的试验时间混合起来就构成定时截尾样本。