可靠性工程.ppt

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1、一、可靠性工程概述二、可靠性统计基础知识三、系统的可靠性分析 四、系统的失效（故障）分析 五、可靠性设计 六、可靠性试验 七、可靠性管理 可靠性概述（一）可靠性基本概念（二）可靠性的常用度量（三）浴盆曲线可靠性问题开始于第二次世界大战之中提出。当时,军事装备已大量采用电子产品,但由于产品不可靠,造成重大损失。因此,50年代初人们开始有组织地、系统地研究电子产品的可靠性问题。可靠性技术发展，大致可分为四个阶段：调查研究阶段(19501957年)：这一阶段主要对以电子管为重点的电子元件、器件进行现场数据收集和分析；研究寿命试验方法并成立专门的可靠性组织。统计试验阶段（19571962年）：主要研制

2、环境与可靠性试验设备；开展产品统计抽样寿命试验；制订电子产品可靠性标准和可靠性组织、管理规范；建立可靠性数据收集和交换系统。可靠性物理研究阶段（19621968 年）：这一阶段主要分析元件、器件失效机理；加强可靠性设计与工艺研究，建立高可靠元件、器件生产线；研究加速寿命试验的方法。可靠性保证阶段(1968)：这一阶段的特点是建立保证产品可靠性的管理制度,形成质量保证系统;建立电子元件、器件可靠性认证制度；发展可靠性试验技术和改进可靠性标准。可靠性技术是一门综合性的边缘学科，它是研究如何提高产品可靠性的技术。可靠性技术是和数学、物理、化学、环境科学、人机工程、电子技术、机械技术、管理科学等多门学

3、科密切相关的综合技术！、概率论和数理统计学-可靠性研究的数学工具、环境与寿命试验-检查产品和验证薄弱环节的工具、数理统计、推论分析-可靠性研究的依据、应用管理科学-提高可靠性的工具（一）概念介绍：1、可靠性 2、失效（故障）3、维修性 4、保障性、可靠性：可靠性：产品在规定的条件下、在规定的时产品在规定的条件下、在规定的时间内完成规定的功能的能力。间内完成规定的功能的能力。规定条件规定条件：一般指的是环境条件,负荷条件和工作方式。包括温度、湿度、负荷电压、连续/间断方式等条件。规定时间：规定时间：是可靠性区别于产品其他质量属性的重要特征，可靠性是产品功能在时间上的稳定程度。因此以数学形式表示的

4、可靠性各特征量，是时间的函数。这里的时间概念不限于一般的日、分、秒，也可是与时间成比例的次数、距离。如循环次数、汽车行驶里程。规定功能：规定功能：指产品的技术指标，包括电气性能、机械性能及其他性能（如软件控制性能）2、失效（故障）：产品或产品的一部、失效（故障）：产品或产品的一部分丧失规定的功能，或不能、将不能分丧失规定的功能，或不能、将不能完成预定功能的事件或状态。完成预定功能的事件或状态。产品失效（故障）分类种类很多，按失效（故障）的规律分为偶然故障和耗损故障。偶然故障：偶然故障：是由于偶然因素引起的故障，其重复出现的风险可以忽略不计，只能通过概率统计方法来预测。耗损故障：耗损故障：是通过

5、事前检测或监测可统计预测到的故障，是由于产品的规定性能随时间增加而逐渐衰退引起的。耗损故障可以通过预防维修，防止故障的发生，延长产品的使用寿命。3、维修性：产品规定的条件和规定时间内，、维修性：产品规定的条件和规定时间内，按规定程序和方法进行维修时，保持或恢按规定程序和方法进行维修时，保持或恢复执行规定状态的能力。复执行规定状态的能力。4、保障性：产品在某一规定的维修级别上的维修延误时间反映产品的（二）可靠性度量 1、可靠度 2、不可靠度 3、失效率 可靠度可靠度R（t）：它是产品在规定条件和规定时间内完成规定功能的概率。一批产品的数量为N，从t=0时开始使用，随着时间的推移，失效的产品件数逐

6、渐增加，而正常工作的产品件数n(t)逐渐减少，用R(t)表示产品在任意时刻t的可靠度。不可靠度F(t)：产品在规定时间内和规定的条件下,丧失规定功能的概率。也称为累积故障概率。失效率：失效率是工作到某时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内发生失效的概率。一般记为,它也是时间t的函数,故也记为(t),称为失效率函数,有时也称为故障率函数或风险函数；它反映t时刻失效的速率,也称为瞬时失效率。（三）浴盆曲线 对某一类产品而言，产品在不同的时刻有不同的失效率（也就是失效率是时间的函数），对电子产品而言，其失效率符合浴盆曲线分布（如下图）：ttIIIIII 浴盆曲线，分三部份（I、II、III三部份）

7、：第I部份是早期失效阶段。这段时间内，从外形上看，在失效率从一个很高的指标迅速下降；从物理意义上理解，由于少数产品在制作后，存在一些制程、运输、调试等问题，产品有比较明显的缺陷，在投入使用的最初期，这缺陷很快就显露出来，随着时间的增长，这些明显的缺陷越来越少，也就形成了“失效率迅速下降”的现象；第II部份是中期稳定阶段。这段时间内，产品的失效率稳定在一个较低水平；从物理意义上理解，当少数产品的明显缺陷显露出来后，剩下的就是正常的产品，这部份产品可以较稳定、持久地工作，所以失效率也稳定在一个较低水平；第III部份是后期失效阶段；这段时间内，产品的失效率迅速上升；从物理意义上理解，到了后期，产品经

8、过长时间的工作、磨损、老化，慢慢接近寿命终点，随着时间的增加（Tmax以内），到达寿命终点的产品越来越多，失效率也就随之上升；可靠性统计基础知识1.概率基础知识2.随机变量及其分布3.统计基础知识4.参数估计5.假设检验随机事件及其概率随机事件及其概率 随机实验随机实验:满足下列三个条件的试验称为随机试验；（1）试验可在相同条件下重复进行；（2）试验的可能结果不止一个，且所有可能结果是已知的；（3）每次试验哪个结果出现是未知的；随机试验以后简称为试验，并常记为E。随机事件随机事件：在试验中可能出现也可能不出现的事情称为随机事件：常记为 A，B，C 概率的定义概率的定义 所谓事件A的概率是指事件

9、A发生可能性程度的数值度量，记为P（A）。规定P(A)0，P（）=1。独立重复试验独立重复试验 在相同条件下，将某试验重复进行n 次，且每次试验中任何一事件的概率不受其它次试验结果的影响，此种试验称为n次独立重复试验。随机变量：设试验的样本空间为随机变量：设试验的样本空间为，在，在上定义一个单值上定义一个单值实函数实函数X=X(e),e,对试验的每个结果对试验的每个结果e,(e)有确定有确定的值与之对应。由于实验结果是随机的，那（的值与之对应。由于实验结果是随机的，那（e）的取值也是随机的，我们便称此定义在样本空间的取值也是随机的，我们便称此定义在样本空间 上的单上的单值实函数（值实函数（e）

10、为一个随机变量。）为一个随机变量。分布函数分布函数：设：设X为随机变量，对任意实数为随机变量，对任意实数，则称函数，则称函数 F（）=PX 为随机变量为随机变量X的分布函数。的分布函数。随机变量分类：随机变量分类：几个重要分布几个重要分布 正态分布（高斯分布）正态分布（高斯分布）如果随机变量如果随机变量X的概率密度的概率密度 为其中为其中 为常数，则称为常数，则称X服从正态分布，服从正态分布，记为记为XN。指数分布指数分布 如果随机变量如果随机变量X的概率密度的概率密度 为其中为其中 ，则称，则称X服从参数为服从参数为的指数分的指数分布，记为布，记为XE()名称记号概率分布及其定义域、参数条件

11、均值E(X)方差D(X)图形威布尔分布(型 极值分布)W(k,a,b)威布尔分布研究对象的全体称为总体或母体，组成总体的每个基本单位称为个体。（1）按组成总体个体的多寡分为：有限总体和无限总体；（2）总体具有同质性：每个个体具有共同的观察特征，而 与其它总体相区别；（3）度量同一对象得到的数据也构成总体，数据之间的差 异是绝对的，因为存在不可消除的随机测量误差；（4）个体表现为某个数值是随机的，但是，它们取得某个 数值的机会是不同的，即它们按一定的规律取值，即 它们的取值与确定的概率相对应。总体就是一个随机变量，所谓样本就是n个（样本容量n）相互独立且与总体有相同分布的随机变量X1，Xn。每一

12、次具体抽样所得的数据，就是n元随机变量的一个观察值，记为（X1，Xn）。通过总体的分布可以把总体和样本连接起来。所谓分布，它是从全局而言的。通俗地说，分布就是某个对象在什么地方，堆积了多少。任何一个随机变量都有自己的分布，这个什么地方就是在数轴上取什么值，堆积多少就是在那里占有的比例是多少或者概率有多大。总体可以表示为随机变量，并具有自身的分布。样本则是相互独立与总体具有相同分布的n元随机变量。因此，总体分布是总体和样本的连接点。从而，可以通过对样本特征的研究达到对总体进行研究的目的。因为它们具有相同的分布。设（x1，x2，xn）为一组样本观察值，函数f（x1，x2，xn）若不含有未知参数，则

13、称为统计量。统计量一般是连续函数。由于样本是随机变量，因而它的函数也是随机变量，所以，统计量也是随机变量。统计量一般用它来提取或压榨由样本带来的总体信息。就是统计量。样本方差1122ninixxs样本是总体的一部分，是对总体随机抽样后得到的集合。对观察者而言，总体是不了解的，了解的只是样本的具体情况。我们所要做的就是通过对这些具体样本的情况的研究，来推知整个总体的情况。数理统计问题：如何数理统计问题：如何选取样本选取样本来来对总体对总体的种种统计的种种统计特征特征作出判断作出判断。参数估计问题：参数估计问题：知道知道随机变量（总体）的随机变量（总体）的分布类型分布类型，但但确切的形式不知道，根

14、据样本来估计总体的参数确切的形式不知道，根据样本来估计总体的参数，这，这类问题称为类问题称为参数估计参数估计（paramentric estimation）。）。参数估计的类型参数估计的类型点估计、区间估计点估计、区间估计 参数参数 的估计量的估计量 设总体的分布函数为设总体的分布函数为F(x,)（未知），未知），X1，X2，Xn为样本，为样本，构造一个统计量构造一个统计量 来来估计估计参数参数，则称，则称 为为参数参数 的估计量的估计量。12(,)nXXX12(,)nXXX将样本观测值将样本观测值 代入代入 ，得到的值得到的值 称为称为参数参数 的估计值的估计值。12,nx xx12(,)n

15、x xx12(,)nXXX点估计点估计（point estimation)point estimation)：如果构造一个统计量：如果构造一个统计量12(,)nXXX 来作为参数来作为参数 的估计量，则称为的估计量，则称为参数参数 的点估计。的点估计。区间估计区间估计（interval estimationinterval estimation）：如果构造两个：如果构造两个统计量统计量211212(,),(,),nnXXXXXX而用而用 来作为参数来作为参数 可能取值范围的估计，称为可能取值范围的估计，称为参数参数 的区间估计。的区间估计。12(,)参数的点估计参数的点估计 点估计的方法点估计

16、的方法：数字特征法、矩法、极大似然法。：数字特征法、矩法、极大似然法。样本的数字特征法：以样本的数字特征作为相应总体样本的数字特征法：以样本的数字特征作为相应总体数字特征的估计量。数字特征的估计量。以样本均值以样本均值 作为总体均值作为总体均值 的点估计量，即的点估计量，即X11niiXXn点估计值点估计值 11niixxn22211()1niiSXXn点估计值点估计值 以样本方差以样本方差 作为总体方差作为总体方差 的点估计量，即的点估计量，即2S222211()1niiSxxn假设检验假设检验 是推断性统计学中的一项重要内容，它是先是推断性统计学中的一项重要内容，它是先对研究总体的参数作出某种假设，然后通过样本的观察来对研究总体的参数作出某种假设，然后通过样本的观察来决定假设是否成立决定假设是否成立 参参数数假假设设样样本本观观察察假假设设检检验验具具体体的的统统计计方方法法假设基本形式假设基本形式 H H0 0:原假设，原假设，H H1 1:备择假设备择假设 左单边备择假设）右单边备择假设）双边备择假设）(0:1,0:0(0:1,0:0(0:1,0:0HHHHHH假设检验：运用统