可靠性數據分析（簡體書）

《可靠性數據分析》從工程角度出發，按照數據產生－收集－初步整理分析一單元可靠性數據分析－系統可靠性數據分析的過程編寫，可靠性數據分析方法以經典統計方法為主，兼顧貝葉斯方法以及一些成熟的工程經驗方法。在闡述可靠性數據分析的基本概念、常用參數和分布的基礎上，梳理了可靠性數據收集的程序和方法以及故障判據與統計原則；通過數據初步整理分析、分布檢驗和參數估計等，系統闡述了單元產品可靠性數據分析方法；最后，全面講述了系統可靠性數據分析方法。為便于理解和應用，對每種方法，均給出具體示例說明；各章均配有小結，對各種方法的優缺點、適用范圍和注意事項等進行系統的梳理和總結，為工程人員合理進行方法選取提供指導。
《可靠性數據分析》可供從事可靠性工作的工程技術人員參考和使用，也可作為相關專業大學本科生和研究生的參考書。

第1章 緒論
1.1 可靠性數據分析的目的和意義
1.1.1 可靠性數據分析概述
1.1.2 可靠性數據分析的目的和任務
1.1.3 可靠性數據分析的工程意義
1.1.4 可靠性數據分析的利用及效果
1.2 可靠性數據分析的發展和現狀
1.2.1 國外可靠性數據分析的發展和現狀
1.2.2 國內可靠性數據分析的發展和現狀
1.3 可靠性數據分析的基本方法和流程
1.3.1 可靠性數據分析方法的分類
1.3.2 可靠性數據分析方法的選取原則
1.3.3 可靠性數據分析的流程
1.4 小結

第2章 可靠性數據分析的基本概念
2.1 可靠性數據分析的概率統計基礎
2.1.1 事件和概率
2.1.2 隨機變量與概率分布
2.1.3 樣本及統計量
2.2 可靠性常用參數
2.2.1 常用的可靠性指標
2.2.2 基本可靠性參數
2.2.3 任務可靠性參數
2.2.4 耐久性參數
2.3 可靠性工程中的常用分布
2.3.1 離散型分布
2.3.2 連續型分布
2.4 小結

第3章 可靠性數據收集與初步整理分析
3.1 可靠性數據的收集
3.1.1 可靠性數據的來源及特點
3.1.2 試驗數據和現場數據
3.1.3 可靠性數據的收集要求和程序
3.2 故障判定與記錄
3.2.1 故障及其分類
3.2.2 故障判據
3.2.3 故障統計原則
3.3 可靠性數據的初步整理分析
3.3.1 故障數據的主次及因果分析
3.3.2 數據分析的直方圖
3.3.3 樣本的經驗分布函數
3.3.4 截尾數據下可靠度函數的計算方法
3.4 小結

第4章 分布類型檢驗
4.1 皮爾遜x2檢驗
4.2 柯爾莫哥洛夫檢驗
4.2.1 完全樣本情形的柯爾莫哥洛夫檢驗
4.2.2 截尾樣本的柯爾莫哥洛夫檢驗
4.3 指數分布的檢驗
4.3.1 f檢驗
4.3.2 x2檢驗
4.4 威布爾分布的檢驗
4.4.1 f檢驗
4.4.2 x2檢驗
4.5 正態分布檢驗
4.5.1 圖檢驗
4.5.2 偏峰度檢驗
4.5.3 shapiro—wilk檢驗
4.5.4 epps—pulley檢驗
4.6 分布的似然比檢驗
4.6.1 區分正態分布與指數分布的檢驗
4.6.2 區分對數正態分布與威布爾分布的檢驗
4.7 數據分析中壽命分布的選擇
4.8 小結

第5章 連續型分布的參數估計
5.1 參數估計的基本知識
5.1.1 參數的點估計
5.1.2 點估計優劣的評價標準
5.1.3 參數的區間估計
5.2 指數分布的參數估計
5.2.1 無替換定數截尾試驗的參數估計
5.2.2 無替換定時截尾試驗的參數估計
5.2.3 有替換定數截尾試驗的參數估計
5.2.4 有替換定時截尾試驗的參數估計
5.2.5 定時間隔測試試驗的參數估計
5.2.6 隨機截尾試驗的參數估計
5.3 威布爾分布的參數估計
5.3.1 參數的點估計
5.3.2 參數的區間估計
5.4 正態分布和對數正態分布的參數估計
5.4.1 參數的點估計
5.4.2 參數的區間估計
5.5 小結

第6章 離散型分布的參數估計
6.1 二項分布的參數估計
6.1.1 二項分布參數的點估計
6.1.2 二項分布參數的區間估計
6.1.3 可靠度的估計
6.2 超幾何分布的統計分析
6.3 泊松分布的統計分析
6.4 小結

第7章 無故障數據情形的可靠性數據分析
7.1 指數分布下的無故障數據分析
7.2 威布爾分布下的無故障數據分析
7.2.1 形狀參數已知時的威伯斯法
7.2.2 形狀參數未知時的可靠性分析
7.3 正態分布和對數正態分布下的無故障數據分析
7.3.1 正態分布
7.3.2 對數正態分布
7.4 分布未知時的無故障數據分析
7.5 小結

第8章 加速壽命試驗及其統計分析
8.1 基本概念和基本模型
8.1.1 加速壽命試驗的類型
8.1.2 加速模型與加速系數
8.2 恒定應力加速壽命試驗的統計分析
8.2.1 指數分布場合下恒加試驗數據的統計分析
8.2.2 威布爾分布場合下恒加試驗數據的統計分析
8.2.3 對數正態分布場合下恒加試驗數據的統計分析
8.2.4 加速機理的一致性檢驗
8.3 步進應力加速壽命試驗的統計分析
8.3.1 指數分布場合下步加試驗數據的統計分析
8.3.2 威布爾分布場合下步加試驗數據的統計分析
8.3.3 對數正態場合下步加試驗數據的統計分析
8.4 小結

第9章 基于退化數據的可靠性數據分析
9.1 退化試驗的基本問題
9.1.1 退化失效壽命變量的定義
9.1.2 退化數據的結構
9.1.3 退化數據模型
9.2 退化數據的統計分析
9.2.1 基于偽壽命分布的退化數據統計分析
9.2.2 基于退化量分布的退化數據統計分析
9.2.3 基于隨機系數分布的退化數據統計分析
9.2.4 隨機系數服從多元正態分布的退化數據統計分析
9.3 加速退化數據的統計分析
9.3.1 偽加速壽命數據分析方法
9.3.2 基于退化量分布的加速退化數據統計分析
9.3.3 基于隨機系數的加速退化數據統計分析
9.4 小結

第10章 基于貝葉斯方法的可靠性數據分析
10.1 貝葉斯方法概述
10.1.1 貝葉斯的基本流程
10.1.2 共軛先驗分布
10.1.3 超參數的確定
10.1.4 貝葉斯推斷
10.2 二項分布的貝葉斯分析
10.3 指數分布的貝葉斯分析
10.4 威布爾分布的貝葉斯分析
10.5 正態與對數正態分布的貝葉斯分析
10.6 小結

第11章 基于可靠性增長數據的可靠性數據分析
11.1 可靠性增長概述
11.1.1 可靠,陛增長概述
11.1.2 可靠性增長技術的發展
11.1.3 可靠性增長的作用和意義
11.2 可靠性增長的趨勢檢驗
11.2.1 趨勢檢驗的圖示法
11.2.2 趨勢檢驗的拉普拉斯法
11.3 可靠性增長的duane模型
11.3.1 duane模型的數學描述
11.3.2 duane模型參數的圖估計
11.3.3 duane模型參數的最小二乘估計
11.3.4 模型的擬合優度檢驗
11.3.5 多臺同步增長的情形
11.4 可靠性增長的amsaa模型
11.4.1 amsaa模型的數學描述
11.4.2 定數截尾試驗情形
11.4.3 定時截尾試驗情形
11.4.4 模型的擬合優度檢驗
11.4.5 示例
11.5 gompertz模型及改進模型
11.5.1 gompertz模型
11.5.2 改進的gompertz模型
11.6 延緩糾正的可靠性增長預測模型
11.6.1 模型概述
11.6.2 失效率的估計
11.6.3 可靠性增長潛力的估計
11.6.4 示例
11.7 小結

第12章 耐久性數據分析
12.1 耐久性評估的安全系數法
12.1.1 基于平均壽命的安全系數
12.1.2 基于最小壽命的安全系數
12.2 耐久性評估的約束參數法
12.2.1 最大標準差法
12.2.2 最大變異系數法
12.2.3 容限系數法
12.3 累積損傷壽命數據分析
12.3.1 線性累積損傷壽命數據分析
12.3.2 非線性累積損傷壽命數據分析
12.4 裂紋擴展壽命分析
12.5 小結

第13章 系統可靠性綜合數據分析
13.1 系統可靠性數據分析的精確方法
13.1.1 成敗型數據情形下的系統可靠性
13.1.2 單元壽命服從指數分布情形下系統的可靠度
13.2 系統可靠性數據分析的近似方法
13.2.1 lm法
13.2.2 mml法
13.2.3 近似最優法
13.2.4 不同分布類型試驗數據的轉換
13.3 系統可靠性數據分析的貝葉斯方法
13.3.1 成敗型串聯系統的貝葉斯綜合分析
13.3.2 指數壽命串聯系統的貝葉斯綜合分析
13.3.3 系統可靠性貝葉斯綜合數據分析的一般流程
13.4 系統可靠性數據分析的蒙特卡羅方法
13.4.1 系統可靠性點估計的蒙特卡羅方法
13.4.2 系統可靠性區間估計的蒙特卡羅方法
13.5 小結
附錄 相關計算用表
參考文獻