使用参数增长曲线可以分析可修复系统的数据,以估计一段时间内的平均失效数和失效发生率(ROCOF,又称为修理率)。可修复系统是当部件失效时可进行修理而不是进行更换的系统。例如,汽车发动机在更换之前通常会修理许多次。

Minitab 提供了两种类型的模型来估计参数增长曲线:
  • 幂律过程:用于对以一定速率(该值可能递增、递减或保持不变)发生的失效/修理次数建模。幂律过程的失效率是一个时间函数。
  • Poisson 过程:用于对以一定速率(该值在一段时间内保持稳定)发生的失效/修理次数建模。

使用估计的增长曲线,可以将失效率和预期的累积失效数作为时间的函数来检查,还可以确定连续失效时间之间是否存在某种趋势。例如,可以确定系统失效的频率更高、更低还是保持不变。

增长曲线可通过绘制可修复系统的性能图表来帮助您确定:
  • 系统需要维护的频率
  • 库存中拥有的更换部件数
  • 系统是否在可接受的水平下运行
  • 在系统寿命期间可能发生的修理成本

有关增长曲线的更多信息(包括幂律过程模型和 Poisson 过程模型),请转到估计增长曲线的参数

在何处查找此分析

要执行参数增长曲线分析,请选择统计 > 可靠性/生存 > 可修复系统分析 > 参数增长曲线

何时使用备择分析

如果您不能就系统的修理成本或修理次数分布做出假设,请使用非参数增长曲线

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