可靠性分析中的故障函数

故障函数是在给定时间的瞬时故障率。故障函数的特征通常与某些特定的产品和应用相关。不同的故障函数使用不同的分布模型建模。您还能够以非参数方式对故障函数建模。

递增故障函数

表示随着时间的推移，产品故障的可能性逐渐增大。例如，对于许多易于受到应力或易于疲劳的机械产品，随着产品使用时限的增加，故障的风险也逐渐增大。工程师可以使用检验来模拟耗损应力。例如，工程师可以对超时使用的灯泡随着时间推移的使用情况进行模拟，并记录直到发生故障所需的时间。

Weibull 分布通常对于这种耗损失效类型建模。

递减故障函数

表示故障发生在产品寿命早期的可能性更大。例如，由金属构成的产品或部件可以越用越硬，因此随时间的推移会变得更加坚固。另外还有计算机程序中的错误，越是在新软件程序刚刚发布的时候，发现错误的可能性越大，但随后会随时间的推移而递减。

通常，这种类型的数据可以使用形状参数小于 1 的 Weibull 分布建模。

固定故障函数

表示在产品寿命内任意时间发生故障的可能性都是相同的。这种相对固定的低故障风险期体现了浴盆曲线的中间部分。

此函数可以使用指数分布建模。

浴盆故障函数

许多产品的故障率都呈“浴盆”曲线。通常，故障率在其寿命周期的一开始很高，在中间时很低，随后在寿命周期快结束时再次变得很高。因此，这三个故障周期所产生的曲线形状通常很像浴盆。电视机和掌上计算器是两个常用于体现浴盆故障函数的产品。此外还有微处理器，它被放入计算机系统后可能很快会出现故障。

使用 Minitab，可以为特定时间段使用浴盆函数建模。Minitab 为递减故障、固定故障或递增故障建模，但不为产品的整个寿命中所有这三个故障周期连续建模。