可靠性术语.docx
- 文档编号:9054644
- 上传时间:2023-02-03
- 格式:DOCX
- 页数:21
- 大小:28.40KB
可靠性术语.docx
《可靠性术语.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《可靠性术语.docx(21页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
可靠性术语
可靠性术语
一、加速试验术语
Acceleratedlifetesting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。
Arrheniusmodel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SvanteArrhenius提出,最初用于定义温度与化学反应速率之间的关系
Cumulativedamagemodel一种加速寿命试验模型,用来为时变应力加速试验建模。
Eyringmodel一种基于量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。
Generallog-linearmodel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(HighlyAcceleratedLifeTesting)。
HASS
高加速应力筛选(HighlyAcceleratedStressScreening)。
Inversepowerlaw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。
Proportionalhazardsmodel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。
Stresstesting
在高于正常工作条件的应力下对单元进行试验,通常是为了引发失效
Temperature-humiditymodel
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-thermalmodel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
Exponentialdistribution
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
Failuredistribution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。
Gaussiandistribution
请见“正态分布”(seeNormaldistribution)。
Generalizedgammadistribution
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。
Lifedistribution
请见“失效分布”(seeFailuredistribution)。
Lognormaldistribution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。
MixedWeibulldistribution
Weibull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。
Normaldistribution
一种常见的寿命统计分布,由数学家C.F.Gauss提出。
此分布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。
Probabilitydensityfunction(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。
Weibulldistribution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WallodiWeibull提出,由于它具有通用性,并且WeibullPdf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)。
Downtime
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。
MTTR
MTTR代表“平均修复时间”(MeanTimetoRepair),并用修复时间分布的平均寿命值来表示。
(请见“维修性”。
)
NHPP
NHPP代表“非齐次Poisson过程”(Non-HomogeneousPoissonProcess),它是种简单的参数模型,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
Repairdistribution一种数学模型,它描述随时间发生修复的概率
Repairablesystem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”。
Uptime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
AMPM
AMPM代表“AMSAA成熟度预计模型”(AMSAAMaturityPredictionModel)。
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。
AMSAAmodel
AMSAA代表“军队物资系统分析活动”(ArmyMaterialSystemsAnalysis
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。
Duanemodel
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,来导出可靠性增长剖面。
Gompertzmodel
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-Lipowmodel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。
ModifiedGompertzmodel
以Gompertz模型的变型为基础建立的可靠性增长模型。
NHPP
NHPP代表“非齐次Poisson过程”(Non-HomogeneousPoissonProcess),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。
Reliabilitygrowth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
BXlife
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。
Censoreddata
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。
Completedata仅由失效时间组成的数据集
Confidencebounds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。
Cumulativedensityfunction(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。
Failurerate一个函数,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。
Fishermatrix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。
Hazardrate
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”(seeFailurerate)。
Importancemeasure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-Meierestimator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。
Lifedataanalysis
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。
Likelihoodfunction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。
Maximumlikelihoodestimation(MLE)一种参数估计方法,它涉及到似然方程的最大化。
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。
MeanLife
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。
Medianranks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。
MTBF
MTBF代表“失效前平均时间”(MeanTimebeforeFailure),并用不可修复单元失效分布的平均寿命值来表示。
MTTF
MTTF代表“平均无失效时间”(MeanTimetoFailure),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。
Probabilitydensityfunction(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。
Quality
一种常见的管理时髦话,指的是产品或过程的非量化点级优秀程度。
虽然有时与术语“可靠性”互换使用,但“质量”是指产品在一个时间点上的特性,而可靠性是指产品在整个寿命期间的特性。
Reliability产品在给定时间量内运行且不发生失效的概率。
更一般的说,可靠性表示在指定环境中和所需置信度下,部件、组件、设备、产品和系统在所需时段内执行所需功能且不发生失效的能力有多大。
Reliabilityanalysis请见“寿命数据分析”(seeLifedataanalysis)。
Reliabilityimportance请见“重要性量度”(seeImportancemeasure)。
Reliabilitylifedataanalysis请见“寿命数据分析”(seeLifedataanalysis)。
Statistics研究数据汇集、组织、分析及解释的数学分支。
Suspendeddata请见“删失数据”。
(seeCensoreddata)
六、系统可靠性术语
Blockdiagram一种图表,它用“模块”来代表更大系统中的组件,并描绘组件与可靠性有关的排列及相关方式。
这通常与组件的物理相关方式相同,但有时也未必如此。
它也称为“可靠性框图”或RBD。
Complexsystem
不能化简为串联和/或并联系统的框图。
Decompositionmethod一种用于确定复杂系统可靠性的方法。
分解法运用了总概率定律,它选择某一“关键”组件,然后分两次计算系统的可靠性——一次假设关键组件失效,另一次假设关键组件成功。
然后将这两个概率综合起来,以获取系统的可靠性,因为在任意给定时刻,关键组件将或者处于失效状态,或者处于运行状态。
Eventspacemethod一种用于确定复杂系统可靠性的方法。
利用事件空间法,可以确定所有互不相容的事件。
系统的可靠性,只是导致系统成功的所有互不相容事件联合发生的概率(不可靠性是导致系统失效的所有互不相容事件联合发生的概率)。
Path-tracingmethod一种用于确定复杂系统可靠性的方法。
利用该方法时,我们考虑从起点到终点的每条路径。
在系统成功的同时,从可靠性框图的一端到另一端至少要存在一条路径,反过来,只要至少存在一条路径,系统就不会失效。
系统的可靠性只是这些路径联合存在的概率。
RBD
请见“框图”(seeBlockdiagram)。
Reliabilityblockdiagram
请见“框图”(seeBlockdiagram)。
Systemreliability整个系统的可靠性,与组件的可靠性相对。
可以通过组件的可靠性,以及组件的可靠性相关排列方式,来定义系统可靠性。
七、试验与分析术语
ANOVA
ANOVA代表“方差分析”(AnalysisofVariance),这是一种用于确定可变性来源的方法。
人们在工业中广泛采用此方法,来帮助在生产过程中确定潜在问题的来源,并确定所测输出值中的偏差是源于各种制造过程之间的可变性,还是源于它们内部的可变性。
通过以预定模式来改变因子并对输出进行分析,我们可以利用统计方法,来对制造过程中导致偏差产生的原因做出准确评估。
Competingfailuremodes一种模型,在其中,可将由一种以上失效模式导致失效的产品,描绘成一个串联可靠性系统,系统中每个模块代表一种失效模式。
可以认为这些失效模式彼此间相互“竞争”,并看哪一种会导致产品失效。
Contourplot对似然比方程可能解的图解表示。
它可用来确定置信区间,以及比较两个不同的数据集。
Degradationanalysis一种分析过程,有些退化或性能数据,可能与所考虑产品的假定失效直接相关,该分析便对此类数据进行量度和外推。
利用退化分析,用户可度量随时间发生的退化或性能变化,进而根据度量结果外推求出假设的失效时间。
Importancemeasure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。
Lifedataanalysis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。
MonteCarlosimulation为实验目的由已知分布生成数值的方法。
若要完成此过程,可以生成均匀随机变量,并将它们用于逆可靠性方程中,以产生符合所需输入分布的失效时间。
Nonparametricanalysis
一种分析方法,通过利用它,用户可在不假设基础失效分布的情况下来表征失效数据。
这可避免因分布假设错误而导致的潜在严重错误。
但是,与非参数分析有关的置信区间,通常远宽于通过参数分析计算出的置信区间。
此外,在观察范围之外进行预测也是不可能的。
Plottingpaper
请见“概率图坐标纸”(seeProbabilityplottingpaper)。
Probabilityplot
一类使分布Cdf线性化的图形,通过利用它,用户可手动绘制“失效时间-不可靠性估计值”图。
只要绘制的点大致落在一条直线上(因而表明所选分布实现良好拟合),就可以从图形上获取参数估计值。
这是一种粗略的、费时的失效数据分布拟合方法,但在计算机得到广泛应用之前,它实际上是唯一可用的方法。
Probabilityplottingpaper一类专门设计的坐标纸,用户可在上面按线性函数绘制“失效时间-不可靠性”图坐标纸的样式因分布而不同。
Reliabilitytestdesign设计可靠性试验计划的过程。
Reliabilitytesting对单元进行试验直到发生失效,以便获取用于寿命数据分析的原始失效时间数据。
Sequentialtesting一种试验方法,它对试验单元按顺序进行试验,而不是同时进行试验。
Sparesprovisioning根据给定任务或操作期间的预期失效数进行的备用单元或组件存储。
SPRT
SPRT代表“序贯概率比试验”(SequentialProbabilityRatioTest)。
这是一类
接受/拒绝序贯试验,在试验中,由用户来限定边界,并按顺序对单元进行试验,直至达到接受边界和拒绝边界中的任意一个,然后制定关于单元适合性的决策。
Stress-strengthinterference一种失效概率计算方法,它通过叠加产品的强度分布与正常使用应力分布,来计算产品的失效概率。
Warrantyanalysis对返修及返回数据进行的分析,目的是确定产品的可靠性特征。
Acceleratedlifetesting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。
AMPM
AMPM代表“AMSAA成熟度预计模型”(AMSAAMaturityPredictionModel)。
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。
AMSAAmodel
AMSAA代表“军队物资系统分析活动”(ArmyMaterialSystemsAnalysis
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。
ANOVA
ANOVA代表“方差分析”(AnalysisofVariance),这是一种用于确定可变性来源的方法。
人们在工业中广泛采用此方法,来帮助在生产过程中确定潜在问题的来源,并确定所测输出值中的偏差是源于各种制造过程之间的可变性,还是源于它们内部的可变性。
通过以预定模式来改变因子并对输出进行分析,我们可以利用统计方法,来对制造过程中导致偏差产生的原因做出准确评估。
Arrheniusmodel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SvanteArrhenius提出,最初用于定义温度与化学反应速率之间的关系
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)。
BXlife
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。
Blockdiagram一种图表,它用“模块”来代表更大系统中的组件,并描绘组件与可靠性有关的排列及相关方式。
这通常与组件的物理相关方式相同,但有时也未必如此。
它也称为“可靠性框图”或RBD。
Censoreddata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。
Competingfailuremodes一种模型,在其中,可将由一种以上失效模式导致失效的产品,描绘成一个串联可靠性系统,系统中每个模块代表一种失效模式。
可以认为这些失效模式彼此间相互“竞争”,并看哪一种会导致产品失效。
Completedata
仅由失效时间组成的数据集
Complexsystem
不能化简为串联和/或并联系统的框图
Confidencebounds
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。
Contourplot对似然比方程可能解的图解表示。
它可用来确定置信区间,以及比较两个不同的数据集。
Cumulativedamagemodel一种加速寿命试验模型,用来为时变应力加速试验建模
Cumulativedensityfunction(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。
D
Decompositionmethod
一种用于确定复杂系统可靠性的方法。
分解法运用了总概率定律,它选择某一“关键”组件,然后分两次计算系统的可靠性——一次假设关键组件失效,另一次假设关键组件成功。
然后将这两个概率综合起来,以获取系统的可靠性,因为在任意给定时刻,关键组件将或者处于失效状态,或者处于运行状态。
Degradationanalysis
一种分析过程,有些退化或性能数据,可能与所考虑产品的假定失效直接相关,该分析便对此类数据进行量度和外推。
利用退化分析,用户可度量随时间发生的退化或性能变化,进而根据度量结果外推求出假设的失效时间。
Downtime
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。
Duanem
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 可靠性 术语