恒溫恒濕試驗箱關于裝備可靠性評估的一些知識點

恒溫恒濕試驗箱技術規格：

可靠性評估是通過有計劃、有目的地收集產品試驗或使用階段的數據，用統計分析的方法進行分布的擬合優度檢驗、分布參數的估計、可靠性參數的估計，定量地評估產品的可靠性。

目的
     可靠性評估貫穿于產品研制、試驗、生產、使用和維修的全過程，是開展可靠性工程活動的基礎，進行可靠性評估的目的也是根據在產品研制、試驗、生產、使用和維修等過程中所開展的可靠性工程活動的需求而決定的。
1、在方案階段，收集同類產品的可靠性數據，進行處理與評估，評估結果可以用來進行方案的對比和選擇。
2、在工程研制階段，收集研制階段的試驗數據，進行處理與分析，可掌握產品可靠性增長的情況。同時，通過數據分析，找出薄弱環節，以便提出故障糾正的策略和設計改進的措施。
3、在設計定型或確認時，收集可靠性鑒定試驗的數據并處理，評估產品可靠性水平是否達到規定的要求，為設計定型和生產決策提供管理信息。
4）在批生產時，收集驗收試驗的數據并處理，評估產品可靠性，檢驗其生產工藝水平能否保證產品所要求的可靠性，為接受產品提供依據。
5、在使用階段，收集現場數據進行處理與評估，此時評估結果反映的使用和環境條件*真實，對產品的設計和制造水平的評價Most consistent實際，是產品可靠性工作的*終檢驗，也是開展新產品的可靠性設計和改進原產品設計的*有益的參考。

適用范圍和適用時機
     按照可靠性工作要求的規定，在裝備的立項論證、方案論證和工程研制階段，要根據其作戰任務與作戰方式、壽命剖面和任務剖面等因素，提出不同產品層次的可靠性參數和指標，到設計定型和初期使用階段，需要驗證產品的可靠性是否達到其*低可接受值，在進行可靠性驗證時，可靠性評估是一種常用的和重要的驗證方法。
      目前，對于裝備級產品的可靠性驗證，如飛機、艦船、裝甲車輛等，一般采用現場驗證的方法，根據驗證大綱規定的任務剖面和時間進行裝備的實際使用，然后利用驗證試驗數據，對其可靠性進行評估；而Missile的可靠性驗證，一般需要綜合利用整彈、功能系統和彈上設備的研制試驗數據，采用系統綜合的方法進行可靠性評估。
      對于功能系統級產品的可靠性驗證，一般分為兩種情況，一種情況是其可靠性參數指標要求遠小于裝備定型試驗時間和初期使用時間，對于這種情況，可利用定型試驗和初期使用的數據，對其可靠性進行評估；另一種情況是其可靠性參數指標要求接近或大于裝備定型試驗時間和初期使用時間，可采用系統綜合評估的方法對其可靠性進行評估。對于個別小型功能系統，如果條件允許，也可通過可靠性鑒定試驗來考核其可靠性。
      對于設備級產品，通常有2類驗證方法：一類是通過可靠性鑒定試驗來驗證；一類是采用可靠性評估的方法來估計其可靠性是否達到要求。
      可靠性評估分為單元級產品的可靠性評估和系統級產品的可靠性評估。
單元級產品可靠性評估的特點是：不考慮產品的可靠性結構，將產品看作一個單元，只利用其本身的試驗或使用數據，或其他相關信息，進行可靠性評估。單元級產品的可靠性評估的方法有4類，分別是經典方法、Bayes方法、綜合評估方法和應力強度模型。其中，經典方法是在產品試驗樣本較大時適用；Bayes方法和綜合評估方法是在小樣本情形下適用的方法；應力強度模型是利用某些機械結構產品的結構強度試驗數據的可靠性評估方法。
系統級產品的可靠性評估的特點是：考慮產品的可靠性結構，利用系統不同層次組成單元的試驗或使用數據，以及其他相關信息，進行可靠性評估。系統級產品的可靠性評估方法有4類，分別是**方法、近似方法、系統Bayes方法和系統Monte-Carlo方法。**方法大概有十幾種，對于系統結構和數據有嚴格要求，系統復雜則計算量極大，有的甚至無法計算，工程上一般不用這些方法，而只是用于檢驗近似方法的優劣；工程上常用的近似方法有L-M法、MML法、C-F展開法、A-O法、L-N法等；系統Bayes方法進行系統可靠性評估首先要確定設備參數的先驗分布，然后計算設備參數的后驗分布及后驗矩，根據設備參數的后驗分布及后驗矩計算系統參數的先驗矩，*后求得系統可靠度的后驗分布和Bayes下限。

數據類型
評估對象的數據可分為成敗型數據和非成敗型數據，而后者又分為壽命型數據和非壽命型數據（如應力強度型數據、性能檢測數據等）。壽命型數據可分為以下幾種類型：
a) 完全樣本數據：所獲取的產品試驗數據或使用數據全部為故障時刻的數據稱為完全樣本數據；
b) 定時截尾數據：抽取一定數量的產品（樣本）進行試驗，試驗前規定產品的試驗截止時間，試驗進行到規定的試驗時間就中止試驗，定時截尾試驗所得到的試驗數據稱為定時截尾數據；
c)  定數截尾數據：抽取一定數量的產品（樣本）進行試驗，試驗前規定產品的故障數，試驗進行到規定的故障數時就終止試驗，定數截尾試驗所得到的試驗數據稱為定數截尾數據；
d) 不等定時數據（隨機截尾數據）：產品試驗數據或使用數據的截尾時間不同的數據稱為不等定時截尾。

小樣本下的可靠性評估
     常用小樣本方法有：經典統計學小樣本評估方法，基于Bayes方法的小樣本評估方法等。經典統計學理論早在20世紀初，就由K.Pearson、R.Fisher及J.Neyman等人先后提出、發展和完善。經典統計學理論應用于小樣本情形下，主要有兩種方法：參數法和非參數法。
     參數法基于被測樣本的分布形式對未知參數進行估計，應用較為廣泛，在此基礎之上，又有許多學者發展完善了其相關理論，提出*大標準差法、單側容限系數法、*大變異系數法、二維單側容限系數法等，在此就不一一介紹了，只介紹*基本、Most practical的方法之一——基于Weibull（威布爾）分布的小樣本可靠性預測方法。

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