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第1章 绪论1

1.1 可靠性数据的收集与分析在可靠性工程中的地位和作用1

1.2 可靠性数据的收集与分析和可靠性信息系统的关系2

1.3 可靠性数据分析的基本方法3

1.3.1 数据分析的目的和任务3

1.3.2 可靠性数据分析的两种模型3

1.3.3 可靠性数据分析的基本方法4

第2章 可靠性数据的收集7

2.1 可靠性数据的来源及特点7

2.1.1 收集可靠性数据的目的7

2.1.2 可靠性数据的来源7

2.1.3 可靠性数据的特点8

2.2 试验数据和现场数据9

2.2.1 试验数据9

2.2.2 现场数据11

2.3 可靠性数据的收集要求和程序13

2.3.1 数据的需求13

2.3.2 数据的质和量13

2.3.3 可靠性数据的收集程序和方法15

2.4 故障数据的判定及记录17

2.4.1 故障及关联故障17

2.4.2 故障模式及失效机理19

2.4.3 故障影响及等级划分20

2.5 可靠性数据的利用及效果22

第3章 可靠性数据分析的基本概念和方法25

3.1 数理统计的基本概念25

3.1.1 随机变量与概率分布25

3.1.2 总体与样本(子样)26

3.2 数据分析的直方图法28

3.3 故障数据的主次及因果分析33

3.3.1 主次图法33

3.3.2 因果图法34

3.3.3 实例35

3.4 样本的经验分布函数39

3.5 随机截尾试验的经验分布函数计算41

3.5.1 用残存比率法计算产品的可靠度42

3.5.2 用平均秩次法计算经验分布函数44

第4章 产品常见的寿命分布49

4.1 概述49

4.1.1 寿命分布的作用49

4.1.2 产品寿命分布的物理背景50

4.2 二项分布57

4.3 泊松分布58

4.4 指数分布59

4.5 正态分布61

4.6 对数正态分布63

4.7 威布尔分布66

4.8 超指数分布70

4.9 伽玛分布71

4.10 混合分布和合成分布72

4.10.1 混合分布72

4.10.2 合成分布74

4.10.3 竞争性故障模型的分布75

第5章 分布参数的估计79

5.1 分布参数的点估计79

5.1.1 点估计量优劣的标准79

5.1.2 极大似然估计81

5.1.3 图估计94

5.1.4 最小二乘法估计118

5.1.5 最好线性无偏估计125

5.1.6 数据分析中点估计方法的选择128

5.2 分布参数的区间估计130

5.2.1 参数为二项分布时的可靠度区间估计131

5.2.2 区间估计的图估法136

5.2.3 指数分布参数的区间估计142

5.2.4 威布尔分布参数的区间估计147

第6章 分布的拟合优度检验153

6.1 概述153

6.2 皮尔逊X2检验154

6.3 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(K-S检验)159

6.3.1 用于完全样本的K-S检验159

6.3.2 用于截尾样本的K-S检验161

6.4 正态分布检验(Shapiro-Wilk检验)164

6.5 指数分布检验166

6.6 威布尔分布检验167

6.7 数据分析中寿命分布的选择169

第7章 无故障数据的可靠性分析172

7.1 概述172

7.2 指数分布174

7.3 威布尔分布177

7.3.1 形状参数已知时的威伯斯法177

7.3.2 形状参数m未知时的可靠性分析181

7.4 正态分布和对数正态分布184

7.4.1 正态分布184

7.4.2 对数正态分布186

附表190

附表1 标准正态分布表190

附表2 卡方(X2)分布表194

附表3 t分布表196

附表4 F分布表198

附表5 中位秩表206

附表6 F(ti)的5%置信限表207

附表7 F(ti)的95%置信限表208

附表8 F(ti)的10%置信限表209

附表9 F(ti)的90%置信限表210

附表10 正态分布参数极大似然估计g(Z)表211

附表11 Dn的极限分布表214

附表12 检验的临界值(Dn,a)表216

附表13 定数截尾试验临界值表218

附表14 定时截尾试验临界值表219

附表15 截尾试验中Dn,T的极限分布表221

附表16 计算统计量W必需的系数ak,n223

附表17 统计量W的p分位数Zp228

参考文献230