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第1章 绪论 1

1.1可靠性数据分析的目的和意义 1

1.1.1可靠性数据分析概述 1

1.1.2可靠性数据分析的目的和任务 2

1.1.3可靠性数据分析的工程意义 3

1.1.4可靠性数据分析的利用及效果 3

1.2可靠性数据分析的发展和现状 4

1.2.1国外可靠性数据分析的发展和现状 4

1.2.2国内可靠性数据分析的发展和现状 8

1.3可靠性数据分析的基本方法和流程 8

1.3.1可靠性数据分析方法的分类 8

1.3.2可靠性数据分析方法的选取原则 10

1.3.3可靠性数据分析的流程 13

1.4小结 13

第2章 可靠性数据分析的基本概念 14

2.1可靠性数据分析的概率统计基础 14

2.1.1事件和概率 14

2.1.2随机变量与概率分布 15

2.1.3样本及统计量 16

2.2可靠性常用参数 18

2.2.1常用的可靠性指标 18

2.2.2基本可靠性参数 31

2.2.3任务可靠性参数 32

2.2.4耐久性参数 32

2.3可靠性工程中的常用分布 33

2.3.1离散型分布 34

2.3.2连续型分布 36

2.4小结 55

第3章 可靠性数据收集与初步整理分析 56

3.1可靠性数据的收集 56

3.1.1可靠性数据的来源及特点 56

3.1.2试验数据和现场数据 58

3.1.3可靠性数据的收集要求和程序 61

3.2故障判定与记录 64

3.2.1故障及其分类 64

3.2.2故障判据 69

3.2.3故障统计原则 70

3.3可靠性数据的初步整理分析 71

3.3.1故障数据的主次及因果分析 71

3.3.2数据分析的直方图 75

3.3.3样本的经验分布函数 80

3.3.4截尾数据下可靠度函数的计算方法 84

3.4小结 90

第4章 分布类型检验 91

4.1皮尔逊χ2检验 92

4.2柯尔莫哥洛夫检验 95

4.2.1完全样本情形的柯尔莫哥洛夫检验 95

4.2.2截尾样本的柯尔莫哥洛夫检验 97

4.3指数分布的检验 100

4.3.1 F检验 101

4.3.2χ2检验 102

4.4威布尔分布的检验 103

4.4.1F检验 103

4.4.2χ2检验 105

4.5正态分布检验 106

4.5.1图检验 106

4.5.2偏峰度检验 109

4.5.3 Shapiro-Wilk检验 111

4.5.4 Epps-Pulley检验 112

4.6分布的似然比检验 113

4.6.1区分正态分布与指数分布的检验 114

4.6.2区分对数正态分布与威布尔分布的检验 116

4.7数据分析中寿命分布的选择 118

4.8小结 119

第5章 连续型分布的参数估计 120

5.1参数估计的基本知识 120

5.1.1参数的点估计 120

5.1.2点估计优劣的评价标准 125

5.1.3参数的区间估计 127

5.2指数分布的参数估计 129

5.2.1无替换定数截尾试验的参数估计 129

5.2.2无替换定时截尾试验的参数估计 132

5.2.3有替换定数截尾试验的参数估计 134

5.2.4有替换定时截尾试验的参数估计 136

5.2.5定时间隔测试试验的参数估计 137

5.2.6随机截尾试验的参数估计 140

5.3威布尔分布的参数估计 141

5.3.1参数的点估计 141

5.3.2参数的区间估计 159

5.4正态分布和对数正态分布的参数估计 164

5.4.1参数的点估计 164

5.4.2参数的区间估计 172

5.5小结 176

第6章 离散型分布的参数估计 178

6.1二项分布的参数估计 178

6.1.1二项分布参数的点估计 178

6.1.2二项分布参数的区间估计 178

6.1.3可靠度的估计 180

6.2超几何分布的统计分析 182

6.3泊松分布的统计分析 183

6.4小结 184

第7章 无故障数据情形的可靠性数据分析 185

7.1指数分布下的无故障数据分析 186

7.2威布尔分布下的无故障数据分析 187

7.2.1形状参数已知时的威伯斯法 188

7.2.2形状参数未知时的可靠性分析 189

7.3正态分布和对数正态分布下的无故障数据分析 191

7.3.1正态分布 191

7.3.2对数正态分布 193

7.4分布未知时的无故障数据分析 195

7.5小结 196

第8章 加速寿命试验及其统计分析 197

8.1基本概念和基本模型 197

8.1.1加速寿命试验的类型 197

8.1.2加速模型与加速系数 198

8.2恒定应力加速寿命试验的统计分析 207

8.2.1指数分布场合下恒加试验数据的统计分析 207

8.2.2威布尔分布场合下恒加试验数据的统计分析 215

8.2.3对数正态分布场合下恒加试验数据的统计分析 218

8.2.4加速机理的一致性检验 220

8.3步进应力加速寿命试验的统计分析 220

8.3.1指数分布场合下步加试验数据的统计分析 221

8.3.2威布尔分布场合下步加试验数据的统计分析 223

8.3.3对数正态场合下步加试验数据的统计分析 225

8.4小结 227

第9章 基于退化数据的可靠性数据分析 228

9.1退化试验的基本问题 228

9.1.1退化失效寿命变量的定义 228

9.1.2退化数据的结构 229

9.1.3退化数据模型 230

9.2退化数据的统计分析 231

9.2.1基于伪寿命分布的退化数据统计分析 232

9.2.2基于退化量分布的退化数据统计分析 236

9.2.3基于随机系数分布的退化数据统计分析 238

9.2.4随机系数服从多元正态分布的退化数据统计分析 242

9.3加速退化数据的统计分析 246

9.3.1伪加速寿命数据分析方法 246

9.3.2基于退化量分布的加速退化数据统计分析 248

9.3.3基于随机系数的加速退化数据统计分析 249

9.4小结 250

第10章 基于贝叶斯方法的可靠性数据分析 251

10.1贝叶斯方法概述 251

10.1.1贝叶斯的基本流程 252

10.1.2共轭先验分布 255

10.1.3超参数的确定 257

10.1.4贝叶斯推断 259

10.2二项分布的贝叶斯分析 262

10.3指数分布的贝叶斯分析 263

10.4威布尔分布的贝叶斯分析 265

10.5正态与对数正态分布的贝叶斯分析 266

10.6小结 271

第11章 基于可靠性增长数据的可靠性数据分析 272

11.1可靠性增长概述 272

11.1.1可靠性增长概述 272

11.1.2可靠性增长技术的发展 274

11.1.3可靠性增长的作用和意义 276

11.2可靠性增长的趋势检验 277

11.2.1趋势检验的图示法 277

11.2.2趋势检验的拉普拉斯法 278

11.3可靠性增长的Duane模型 280

11.3.1 Duane模型的数学描述 281

11.3.2 Duane模型参数的图估计 283

11.3.3 Duane模型参数的最小二乘估计 284

11.3.4模型的拟合优度检验 286

11.3.5多台同步增长的情形 287

11.4可靠性增长的AMSAA模型 288

11.4.1 AMSAA模型的数学描述 288

11.4.2定数截尾试验情形 289

11.4.3定时截尾试验情形 291

11.4.4模型的拟合优度检验 291

11.4.5示例 293

11.5 Gompertz模型及改进模型 294

11.5.1 Gompertz模型 294

11.5.2改进的Gompertz模型 297

11.6延缓纠正的可靠性增长预测模型 298

11.6.1模型概述 298

11.6.2失效率的估计 301

11.6.3可靠性增长潜力的估计 301

11.6.4示例 301

11.7小结 303

第12章 耐久性数据分析 304

12.1耐久性评估的安全系数法 304

12.1.1基于平均寿命的安全系数 304

12.1.2基于最小寿命的安全系数 305

12.2耐久性评估的约束参数法 306

12.2.1最大标准差法 306

12.2.2最大变异系数法 307

12.2.3容限系数法 307

12.3累积损伤寿命数据分析 309

12.3.1线性累积损伤寿命数据分析 309

12.3.2非线性累积损伤寿命数据分析 312

12.4裂纹扩展寿命分析 314

12.5小结 316

第13章 系统可靠性综合数据分析 317

13.1系统可靠性数据分析的精确方法 317

13.1.1成败型数据情形下的系统可靠性 317

13.1.2单元寿命服从指数分布情形下系统的可靠度 321

13.2系统可靠性数据分析的近似方法 324

13.2.1 LM法 324

13.2.2 MML法 326

13.2.3近似最优法 328

13.2.4不同分布类型试验数据的转换 329

13.3系统可靠性数据分析的贝叶斯方法 330

13.3.1成败型串联系统的贝叶斯综合分析 330

13.3.2指数寿命串联系统的贝叶斯综合分析 331

13.3.3系统可靠性贝叶斯综合数据分析的一般流程 333

13.4系统可靠性数据分析的蒙特卡罗方法 334

13.4.1系统可靠性点估计的蒙特卡罗方法 334

13.4.2系统可靠性区间估计的蒙特卡罗方法 335

13.5小结 340

附录 相关计算用表 341

附表1柯尔莫哥洛夫检验的临界值表 341

附表2检验统计量|C3|的1-α分位数表 349

附表3峰度检验Ce的临界值（Ce的P分位数） 349

附表4计算统计量Z必需的系数αk，n 350

附表5统计量Z的P分位数Zp 353

附表6 Epps-Pulley检验：检验统计量TEP的1-α分位数 353

附表7最优线性估计用表（极值分布、威布尔分布） 354

附表8简单线性无偏估计表（极值分布、威布尔分布） 356

附表9 W分布的分位数表 359

附表10 V分布的分位数表 361

附表11最好线性无偏估计表（正态分布、对数正态分布） 363

附表12简单线性无偏估计表（正态分布、对数正态分布） 368

附表13超几何分布单侧置信下限表 372

附表14泊松分布均值的置信区间 373

附表15 相关系数ρ=0时，经验相关系数^ρ的临界值^ρα表 375

附表16 Cramer-Von Mises统计量C2M的临界值C2M，α表 376

附表17 AMSAA模型失效截尾区间估计系数[P1，P2]表 377

参考文献 379