可靠性术语.docx

1、可靠性术语可靠性术语一、 加速试验术语Accelerated life testing在高于使用应力的应力水平上对单元进行试验的试验策略，目的是加快失效的发生。试验完成后，通过特定方式对试验结果进行分析，以便可根据产品在加速应力下的行为，确定出产品在使用应力下的失效行为剖面。Arrhenius model加速寿命试验中使用的一种模型，它可在绝对温度与可靠性之间建立联系。它由瑞典化学家 Svante Arrhenius 提出，最初用于定义温度与化学反应速率之间的关系。Cumulative damage model一种加速寿命试验模型，用来为时变应力加速试验建模。Eyring model一种基于量

2、子力学的加速寿命试验模型，它可在温度作为加速因子时使用。General log-linear model一种加速寿命试验模型，它可考虑将多种非热应力作为加速因子。HALT高加速寿命试验 (Highly Accelerated Life Testing)。HASS高加速应力筛选 (Highly Accelerated Stress Screening)。Inverse power law一种加速寿命试验模型，常在加速因子为单个非热应力时使用。Proportional hazards model一种加速寿命试验模型，它可考虑将多种非热应力作为加速因子。Stress testing在高于正常工作条件

3、的应力下对单元进行试验，通常是为了引发失效。Temperature-humidity model一种加速寿命试验模型，可在两个加速因子为温度和湿度时使用。Temperature-non-thermal model一种加速寿命试验模型，可在两个加速因子为温度及另一非热应力因子时使用。二、 寿命分布术语Exponential distribution一种寿命统计分布，它假定要建模的单元具有恒定的失效率。Failure distribution一种数学模型，它描述随时间发生失效的概率。此函数也称为概率密度函数 (Pdf)，对它进行积分，可以获取失效时间在给定间隔内取值的概率。此函数是其他重要可靠性函

4、数的基础，这些函数包括可靠性函数、失效率函数和平均寿命。Gaussian distribution请见“正态分布”（see Normal distribution）。 Generalized gamma distribution虽然不像其他寿命分布那样经常用于寿命数据建模，但广义 Gamma 分布确实能够根据分布的参数值，来模拟 Weibull 或对数正态分布等其他分布的属性。虽然通用 Gamma 分布本身并不经常用于寿命数据建模，但是它具有其他更常用分布的类似性质，因此我们有时可利用它的这种能力，来确定应将其他寿命分布中的哪一种用于特定数据集的建模。Life distribution请见“失

5、效分布” （see Failure distribution）。Lognormal distribution一种寿命统计分布，当在产品中物理疲劳成为主要失效模式的重要贡献因素时，常可利用该分布来为产品建模。Mixed Weibull distributionWeibull 分布的一种变型，用于为包含截然不同分组的数据建模，这些分组可代表产品寿命中的不同失效特性。我们可计算出每个分组各自的 Weibull 参数，并可将结果组合在一个混合 Weibull 分布中，以在一个函数中表示所有分组。Normal distribution一种常见的寿命统计分布，由数学家 C. F. Gauss 提出。此分布

6、是一种钟形连续分布，它关于均值对称，取值范围是从负无穷大到正无穷大。Probability density function (pdf)一种数学模型，它描述随时间发生事件的概率。对此函数进行积分，可获得事件发生时间落在给定间隔内的概率。在寿命数据分析中，所考虑的事件为失效，Pdf 是其他重要可靠性函数的基础，这些函数包括可靠性函数、失效率函数和平均寿命。Weibull distribution寿命数据分析中常用的一种统计分布。此分布由瑞典数学家 Wallodi Weibull 提出，由于它具有通用性，并且 Weibull Pdf 可根据参数值来假定不同的形状，因而该分布得到广泛运用。三、 维修

7、性与可用性术语Availability可用性是产品在被调用时能够运行（即未处于失效或修复状态）的概率。此量度考虑了产品的可靠性（多久会失效）和可用性（多久能被修复）。Down time可修复单元未处于工作状态的时间量。导致停机的原因，可能是系统处于失效状态、管理上的迟滞、等待更换部件送到，或者系统正在修复中。Maintainability失效单元在给定时间量内被修复的概率。该术语还用来表示研究和改善产品维修性的学科，改善的方式主要是减少诊断及修复失效所需的时间量。MTTRMTTR 代表“平均修复时间”(Mean Time to Repair)，并用修复时间分布的平均寿命值来表示。（请见“维修性

8、”。）NHPPNHPP 代表“非齐次 Poisson 过程”(Non-Homogeneous Poisson Process)，它是一种简单的参数模型，用来表示具有非恒定失效复发率的事件。人们经常利用此类模型，来为可靠性增长及可修复单元的可靠性建模。Repair使失效部件或组件恢复运行条件的措施。Repair distribution一种数学模型，它描述随时间发生修复的概率。Repairable system若一个系统在失效之后，我们可通过修复或更换一个或多个组件，来使系统恢复运行条件，则我们称该系统为“可修复系统”。Up time每次设计中可修复单元处于运行状态的时间量。四、 可靠性增长术语

9、AMPMAMPM 代表“AMSAA 成熟度预计模型”(AMSAA Maturity Prediction Model)。这是一种增强的可靠性增长模型，它可帮助用户预测未来发展阶段中的失效率。此模型可帮助用户评估所提出和所实施修理的有效性，进而确定未来的失效率。AMSAA modelAMSAA 代表“军队物资系统分析活动”(Army Material Systems Analysis Activity)。这是一种可靠性增长模型，它利用累积试验时间和累积失效之间的关系，来建立可靠性增长模型。Duane model一种类似于 AMSAA 模型的可靠性增长模型，它利用累积试验时间与累积失效之间关系，来

10、导出可靠性增长剖面。Gompertz model一种可靠性增长模型，它可在不同的发展阶段为可靠性数值建模，并生成 S 形可靠性增长曲线。Lloyd-Lipow model一种可靠性增长模型，它基于产品开发各阶段的尝试数和成功数。Modified Gompertz model以 Gompertz 模型的变型为基础建立的可靠性增长模型。NHPPNHPP 代表“非齐次 Poisson 过程”(Non-Homogeneous Poisson Process)，它是一种简单的参数模型，用来表示具有非恒定失效复发率的事件。人们经常利用此类模型，来为可靠性增长及可修复单元的可靠性建模。Reliability

11、 growth对可靠性随时间的改变进行的分析，通常适用于正在开发中的产品。可靠性增长分析可作为一种手段，来跟踪可靠性、平均寿命或失效率随时间的改变，这样用户可根据当前所关心的可靠性度量值增长率，来预计未来的可靠性值。五、 可靠性与统计学术语BX life单元组中有 X% 发生失效的时间。例如，如果某产品具有 100 小时的 B10 寿命，则这意味着到运行 100 小时时为止，产品组中将有 10% 发生失效。Censored data一类数据，其中并非所有数据点都代表失效，即可能存在未失效单元的运行时间。删失的分类包括右删失、左删失和区间删失。Complete data仅由失效时间组成的数据集。

12、Confidence bounds统计估计精度的量度。它由一系列数值来代表，并且特定的估计结果应落在指定百分比的时间之中。例如，如果我们为产品执行十次不同的可靠性试验，并对结果进行分析，则我们每次将获得略有不同的分布参数，并因而获得略有不同的可靠性结果。然而，通过运用置信区间，我们可获得一个范围，在该范围内，这些可靠性值可能在某一指定百分比的时间内出现。这可帮助我们衡量数据的实用性，以及所得估计结果的准确性。Cumulative density function (cdf)通过对失效分布 Pdf 进行积分获得的函数。在寿命数据分析中，Cdf 相当于不可靠性函数。Failure rate一个函数

13、，它描述在给定单位时间内预期可发生的失效数。失效率函数的单位，是每单位时间在未失效单元中发生的失效，例如每月一次失效。Fisher matrix一种数学表达式，它可根据用于参数估计的数据的可变性，来确定参数估计值的可变性。它可在使用最大似然估计 (MLE) 方法时用来确定置信区间。Hazard rate一种可靠性增长模型，它可在不同的发展阶段为可靠性数值建模，并生成 S 形可靠性增长曲线。请见“失效率” （see Failure rate）。Importance measure组件对整个系统可靠性的相对贡献的量度。组件的重要性量度，等于组件可靠性关于系统可靠性的一阶偏导。Kaplan-Meie

14、r estimator一个估计量，它可替代中位秩法来计算不可靠性估计值，进而绘制概率图。它还可用于确定非参数数据分析的可靠性估计值。Life data analysis失效与使用量数据的统计分析，通过执行它，我们可为产品的可靠性及失效特性建立数学模型。Likelihood function一个函数，它表示数据集中所有各点的联合概率。对于完整数据，似然函数由各数据点 Pdf 的乘积组成；对于还包含删失数据的数据集，似然函数要更复杂。最大似然估计 (MLE) 方法取该函数的最大值，以确定最佳参数估计值。Maximum likelihood estimation (MLE)一种参数估计方法，它涉及到

15、似然方程的最大化。通过对特定数据集似然方程取最大值，并进而确定参数值，我们可获得最佳参数估计值。Mean Life一种可靠性量度，它代表某一失效分布的失效时间期望值，也称为“平均寿命值”或“中心寿命值”。虽然它代表失效时间分布的有用代表值，但它经常作为唯一的可靠性量度而被过度使用。Median ranks用于获取不可靠性估计值的量度。中位秩是在 N 个单元样本第 j 次失效时真实失效概率在 50% 的置信水平上应具有的值，或者是不可靠性的最佳估计值。此估计值是基于二项方程的解。MTBFMTBF 代表“失效前平均时间”(Mean Time before Failure)，并用不可修复单元失效分布的平均寿命值来表示。MTTFMTTF 代表“平均无失效时间”(Mean Time to Failure)，并用不可修复单元失效分布的平均寿命值值来表示。Probability对某一特定事件发生的可能性的定量描述。概率的表示范围通常是从 0 到 1，或是 0% 到 100%，不可能事件的概率接近于 0，必然事件的概率接近于 1。Probability density function (pdf)一种数学模型，它描述随时间发生事件的概率。对此函数进行积分，可获得事件发生时间落在给定间隔内的概率。在寿命数据分析中