Ein Zuverlässigkeitsingenieur untersucht die Ausfallraten der Motorwicklungen von Turbinenbaugruppen, um die Ausfallzeiten der Wicklungen zu bestimmen. Bei hohen Temperaturen können die Wicklungen zu schnell zerfallen.
Der Techniker zeichnet die Ausfallzeiten für die Motorwicklungen bei unterschiedlichen Temperaturen auf. Einige Einheiten fallen jedoch nicht durch, bevor der Test endet. Daher sind die Daten rechtszensiert. Um ein Verteilungsmodell für die bei 80° C gesammelten Daten auszuwählen, verwendet Verteilungsidentifikation der Ingenieur.
- Öffnen Sie die Beispieldaten Motorwicklungszuverlässigkeit.MWX.
- Wählen Sie aus.
- Wählen Sie im Feld Zensierung die Option Rechtszensierte Daten mit Zensierungsspalte aus.
- Wählen Sie im Feld Daten die Option Eine oder mehrere Stichproben, jede in einer Spalte aus.
- Geben Sie im Feld Stichprobenspalte die Spalte Temp80 ein.
- Geben Sie im Feld Zensierungsspalte die Spalte Zens80 ein.
- Wählen Sie im Feld Zensierungswert den Wert 0 aus.
-
Abwählen Lage-Skala-Verteilungen und Verteilungen mit einem Schwellenwertparameter die folgenden Verteilungen bewerten:
- Weibull
- Lognormal
- Loglogistisch
- Exponential
- Wählen Sie OK aus.
Interpretieren der Ergebnisse
Die Punkte für die Ausfallzeiten liegen ungefähr auf der Geraden des lognormalen Wahrscheinlichkeitsdiagramms. Daher bietet die lognormale Verteilung eine gute Anpassung. Der Techniker entscheidet sich daher, die bei 80 °C erfassten Daten mit der lognormalen Verteilung zu modellieren.
Minitab zeigt außerdem eine Tabelle der Perzentile und eine Tabelle der mittleren Ausfallzeit (MTTF) an, die berechnete Ausfallzeiten für jede Verteilung bereitstellen. Sie können die berechneten Werte vergleichen, um zu sehen, wie sich Ihre Schlussfolgerungen mit unterschiedlichen Verteilungen ändern könnten. Wenn mehrere Verteilungen gut zu Ihren Daten passen, möchten Sie vielleicht die Verteilung verwenden, die die konservativsten Ergebnisse liefert.
Tipp
Die Analyse speichert eine Zuverlässigkeitsdatendefinition, die die Stichprobenspalten und das Zensurschema umfasst. Wählen Sie die Definition aus, um schnell Verteilungsfreie Analyse, Verteilungsidentifikation, Verteilungsgebundene Analyse, und Verteilungsübersicht auf denselben Daten auszuführen.
Güte der Anpassung
| Verteilung | Anderson-Darling (kor) |
|---|---|
| Weibull | 68,204 |
| Lognormal | 67,800 |
| Loglogistisch | 67,721 |
| Exponential | 70,871 |
Perzentiltabelle
| Normales 95%-KI | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Verteilung | Prozent | Perzentil | Standardfehler | Untergrenze | Obergrenze |
| Weibull | 1 | 10,0765 | 2,78453 | 5,86263 | 17,3193 |
| Lognormal | 1 | 19,3281 | 2,83750 | 14,4953 | 25,7722 |
| Loglogistisch | 1 | 16,0857 | 2,99498 | 11,1675 | 23,1699 |
| Exponential | 1 | 0,809731 | 0,133119 | 0,586684 | 1,11758 |
| Weibull | 5 | 20,3592 | 3,79130 | 14,1335 | 29,3273 |
| Lognormal | 5 | 26,9212 | 3,02621 | 21,5978 | 33,5566 |
| Loglogistisch | 5 | 25,5948 | 3,27675 | 19,9149 | 32,8947 |
| Exponential | 5 | 4,13258 | 0,679391 | 2,99422 | 5,70371 |
| Weibull | 10 | 27,7750 | 4,11994 | 20,7680 | 37,1463 |
| Lognormal | 10 | 32,1225 | 3,09409 | 26,5962 | 38,7970 |
| Loglogistisch | 10 | 31,5836 | 3,29780 | 25,7385 | 38,7560 |
| Exponential | 10 | 8,48864 | 1,39552 | 6,15037 | 11,7159 |
| Weibull | 50 | 62,6158 | 4,62515 | 54,1763 | 72,3700 |
| Lognormal | 50 | 59,8995 | 4,31085 | 52,0192 | 68,9735 |
| Loglogistisch | 50 | 58,6087 | 4,07051 | 51,1498 | 67,1552 |
| Exponential | 50 | 55,8452 | 9,18089 | 40,4622 | 77,0766 |
Tabelle für MTTF
| Normales 95%-KI | ||||
|---|---|---|---|---|
| Verteilung | Mittelwert | Standardfehler | Untergrenze | Obergrenze |
| Weibull | 64,9829 | 4,6102 | 56,5472 | 74,677 |
| Lognormal | 67,4153 | 5,5525 | 57,3656 | 79,225 |
| Loglogistisch | 66,9996 | 5,5835 | 56,9031 | 78,887 |
| Exponential | 80,5676 | 13,2452 | 58,3746 | 111,198 |
