<FONT face=仿宋_GB2312> </FONT>
<P align=center>王玉莹</P><FONT size=3>
<P align=left></FONT><FONT face=??ì?,SimSun size=3> </FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>可靠性增长表现在产品的</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>的增加,若试验中各个性能故障(</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>B</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>类故障)出现时刻均在其数学期望值上,用单台可靠性增长数学模型就可评估出试验后产品所达到的</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>值。鉴于故障出现时刻的分散性,单台试验评估精度较差。用多台产品进行可靠性增长试验,利用统计结果可较准确地给出可靠性增长趋势。本文讨论时间截尾的</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>AMSAA</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>多台模型,指出多台同步模型不能成立。</P></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>
<P align=left> AMSAA</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>多台非同步纠正时间截尾可靠性增长试验规定</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>k</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>台(</FONT><FONT face="Times New Roman"><I><FONT size=3>k</FONT></I><FONT size=3>>1</FONT></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>)产品同时进行试验,任一产品出现性能故障时,只对该台产品进行纠正,同时试验到时间</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>T</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>。要求各台故障次数</FONT><FONT face="Times New Roman"><I><FONT size=3>n</FONT></I></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3><SUB>i</SUB>≥1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>。产品的</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>的极大似然估计为</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3><IMG src="http://www.hplpb.com.cn/chinese/nb/qw2002/catalog3/Image147.gif"></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>,式中,</P></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>
<P align=center><IMG src="http://www.hplpb.com.cn/chinese/nb/qw2002/catalog3/Image148.gif"></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>,</FONT><FONT size=3><FONT face="Times New Roman"><IMG src="http://www.hplpb.com.cn/chinese/nb/qw2002/catalog3/Image149.gif"></FONT></P>
<P align=left><FONT face="Times New Roman"> AMSAA-BISE</FONT></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>多台同步纠正时间截尾可靠性增长试验规定</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>k</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>台产品同时投试,当</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>台产品出现性能故障时,对所有台产品同时纠正,计</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>次故障,到</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>T</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>时刻停止试验,要求试验总故障数</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>n³ </FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>。试验到时刻</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>T</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>,产品的</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>最大似然与极大似然估计值相同。</P>
<P align=left> 比较</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>2</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>个模型,可知异步模型的</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>n</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>大于同步模型的</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>n</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>,同步模型</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>的评估值大于异步模型评估值。对产品其可靠性增长规律是客观存在的,只有一个,与评估模型无关,不管采取什么模型,评估结果应基本相同。多台同型产品可靠性增长试验,不管是同步还是异步,只要试验时间相同,其可靠性增长试验后所达到的可靠性指标不应差别很大。</P>
<P align=left> 造成差别的原因是同步模型规定</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>台出现故障,其它</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>k-</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>台产品同步纠正,只计故障</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>是不合适的,这实际是一个抢答问题,第</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>个一回答,其余均无发言权(故障不独立),而故障时间又只能以第</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>1</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>个出现时间为准。同步纠正试验中,每个</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>B</FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>类故障的分布密度函数变为</FONT><I><FONT face="Times New Roman" size=3>k</FONT></I><FONT face="Times New Roman" size=3>个单子样分布密度函数</FONT><FONT face="Times New Roman"><I><FONT size=3>f<SUB>i</SUB></FONT></I><FONT size=3>(<I>t</I>)</FONT></FONT><FONT face="Times New Roman" size=3>(</FONT><FONT face="Times New Roman"><I><FONT size=3>i</FONT></I><FONT size=3>=1, 2, 3 </FONT></FONT><FONT size=3><FONT face="Times New Roman">…</FONT><FONT face="Times New Roman">, <I>k</I></FONT><FONT face="Times New Roman">)的联合概率密度函数(不同于原子样)。显然这种试验使所有</FONT><FONT face="Times New Roman">B</FONT><FONT face="Times New Roman">类故障出现时间的数学期望提前了,其</FONT><FONT face="Times New Roman">MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman">评估结果肯定是大了又大,是不正确的。</P></FONT></FONT>
<P ><FONT size=3><FONT face="Times New Roman"> 多台同步试验并没比多台异步试验提供更多的可靠性增长信息,不可能使产品的</FONT><FONT face="Times New Roman">MTBF</FONT><FONT face="Times New Roman">成</FONT><I><FONT face="Times New Roman">k</FONT></I><FONT face="Times New Roman">倍的增长。笔者认为可靠性同步纠正增长试验丢掉了可以获得的子样信息,把</FONT><FONT face=??ì?,SimSun>一个统计试验,变成了单子样试验,而这个子样的故障分布不同于其母体,失去了统计试验的意义,是不正确的。而异步模型从工程角度是容易理解,更为合理的。</FONT> </FONT></P>