如何执行没有失效或失效很少的可靠性分析

当没有失效或失效很少时,可以使用统计 > 可靠性/生存 > 分布分析(右删失) > 参数分布分析获得结果。该分析会接受分布参数的历史值。假设历史值准确,您就可以获得这些统计量的置信下限:
  • 参数
  • 百分位数
  • 生存概率
  • 累积失效概率
当您使用假设的形状或尺度参数进行分布分析时,您使用的方法称为 Bayes 分析。在使用 Weibull 模型的情况下,这种方法更多称为 Weibayes。Bayes 分析使您可以使用先前关于过程的知识对当前的观测值进行推断。如果收集失效数据而其中不包含失效,则当以下四个标准为真时,Minitab 可以执行 Bayes 可靠性分析:
  • 数据来自于 Weibull 或指数分布。
  • 数据为右删失数据。
  • 使用极大似然法来估计参数。
  • 您为形状参数(Weibull 分布)提供了一个历史值。如果您的数据来自指数分布,Minitab 会自动将形状参数指定为 1。
注意

如果您的数据来自 3 参数 Weibull 分布或双参数指数分布,您还必须为阈值参数提供一个历史值。

执行 Weibayes 分析的示例

假设您拥有没有失效的可靠性数据集。时间值位于 C1 中,删失值位于 C2 中,数据来自 Weibull 分布。如果数据集内没有失效,请按照下列步骤执行 Weibayes 分析并假设有一个即将发生的失效:
  1. 选择统计 > 可靠性/生存 > 分布分析(右删失) > 参数分布分析
  2. 变量中,输入 C1
  3. 假定分布中,选择Weibull
  4. 单击删失
  5. 选择使用删失列,并输入 C2。在删失值中输入表明删失观测值的删失列中的值,然后单击确定
  6. 单击估计
  7. 估计法中,选择极大似然
    注意

    最小二乘估计法不能用于没有失效的分析。

  8. Bayes 分析下面的设置形状(Weibull 斜率)或尺度(1/斜率 - 其他分布)在中,输入假设值。
  9. 置信水平中,输入 50
    注意

    当数据中没有失效时,下限 50% 通常用作尺度参数的估计值。

  10. 单击每个对话框中的确定
使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策