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《寿命数据分析及系统可靠性评估》对相关可靠性概念及理论的阐述，采用循序渐进、逐步深入的方法，使读者能够从基本的元件可靠性入手，逐步建立系统可靠性的概念。所有评估方法及案例的实现过程均提供翔实步骤，并经过作者验证。读者按照步骤可一步一步地完成，并实现最终的实验结果，进而掌握具体的评估方法。
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| 內容簡介： |
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《寿命数据分析及系统可靠性评估》在兼顾基本理论与方法的同时，力图反映系统可靠性的最新研究成果。在内容上以寿命数据的分析为基础，并研究具有不同特征的多状态系统可靠性评估方法。全书共分8章，可分为两部分。第一部分为寿命数据的分析及应用，包括1—3章。第1章介绍线性回归模型对寿命数据分布类型的确定方法，第2章介绍威布分布的参数估计及其应用，第3章介绍针对DCS系统进行可靠性评估的方法。第二部分为多状态系统可靠性的理论与评估方法，包括第4-8章。第4章阐述了多状态的理论及主要工具，第5章针对单调关联多状态系统提出了一种仿真模拟方法，第6章建立了一种考虑预防维修及客户需求的可靠性模型，第7章建立了一种将随机过程与通用生成函数相结合的可靠性评估方法，第8章则针对具有共因失效的多状态系统，建立了利用通用生成函数开展可靠性评估的方法，并对保护措施的融入与否进行了分析比较。各种方法均配备相应案例，并经过测试验证。
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| 目錄：
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目 录
1 寿命数据分析
1.1 引言
1.2 传统检验方法
1.3 线性回归模型
1.4 典型分布的线性化
1.4.1 指数分布的线性化
1.4.2 正态分布的线性化
1.4.3 对数正态分布的线性化
1.4.4 威布尔分布的线性化
1.5 线性化应用分析
1.5.1 指数分布的计算
1.5.2 正态分布的计算
1.5.3 对数正态分布的计算
1.5.4 威布尔分布的计算
1.6 假设检验
1.6.1 假设检验
1.6.2 K-S假设检验法
1.7 本章小结
2 威布尔模型参数估计
2.1 引言
2.2 威布尔模型及指标表述
2.3 模型的确定
2.3.1 极大似然方程的建立
2.3.2 约束条件的建立
2.3.3 参数估计
2.4 规划求解
2.4.1 基本概念
2.4.2 规划求解模块的加载
2.4.3 规划求解实例
2.5 实例分析
2.5.1 蒙特卡罗模拟比较
2.5.2 疲劳寿命数据分析
2.6 可靠性应用
2.6.1 可靠度计算
2.6.2 确定检测间隔
2.6.3 确定故障类型
2.7 本章小结
3 DCS系统可靠性分析
3.1 引言
3.2 可靠性框图及结构重要度
3.2.1 常用模型的可靠性框图
3.2.2 单调关联系统及部件重要度
3.3 DCS系统可靠性分析及建模
3.3.1 DCS系统结构
3.3.2 DCS系统可靠性建模
3.4 B-P重要度分析
3.4.1 DCS系统元件重要度
3.4.2 控制柜子系统元件重要度
3.5 控制柜可靠度计算
3.6 工厂总线的可靠性建模与冗余优化配置
3.6.1 故障树分析方法
3.6.2 TXP的虚拟环网工厂总线
3.6.3 无冗余工厂总线的可靠性分析
3.6.4 冗余配置方案
3.6.5 冗余方案可靠性分析
3.6.6 其它冗余配置方案
3.7 本章小结
4 多状态系统及理论基础
4.1 引言
4.2 多状态系统研究方法综述
4.2.1 布尔模型的扩展
4.2.2 模拟仿真
4.2.3 随机过程
4.2.4 通用生成函数
4.3 多状态系统可靠性评估理论
4.3.1 多状态系统特点
4.3.2 单调关联多状态系统
4.3.3 Markov随机过程
4.3.4 通用生成函数基础
4.4 本章小结
5 单调关联多状态系统可靠性模拟及预测
5.1 引言
5.2 基本假设
5.3 模拟算法
5.4 组件可靠性指标预测
5.5 算例分析
5.6 本章小结
6 考虑预防维修及客户需求的多状态系统可靠性模型
6.1 引言
6.2 系统描述与建模
6.2.1 系统描述
6.2.2 系统随机模型
6.3 可靠性指标
6.3.1 可靠度、可用度及生产率
6.3.2 其它指标
6.4 算例分析
6.4.1 未考虑预防维修
6.4.2 考虑预防维修
6.5 本章小结
7 基于随机过程与通用生成函数的评估方法
7.1 引言
7.2 较小可修组件随机模型
7.3 可靠性评估方法
7.4 一种组件串联通用生成函数的快速求法
7.4.1 手工计算方法
7.4.2 程序计算方法
7.4.3 参考代码
7.5 算例分析
7.5.1 精确计算
7.5.2 近似计算
7.6 本章小结
8 具有共因失效的多状态系统可靠性评估
8.1 引言
8.2 包含共因失效的多状态系统
8.3 基于UGF的评估方法
8.3.1 基于UGF的CCF的表示
8.3.2 评估算法
8.4 算例分析
8.4.1 组件保护措施比较
8.4.2 组件灵敏性分析
8.5 本章小结
参考文献
附录1 标准正态分布表
附录2 Kolmogorov–Smirnov D临界值表（单一样本）
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| 內容試閱：
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随着科技的不断发展与进步，现代化的工业产品越来越复杂。特别是在国民经济中处于重要地位的行业，存在一些可靠性要求高的产品，如航天系统产品、能源电力系统、网络通信系统、高速轨道交通、石油化工系统、现代矿业机械等。系统越复杂，对可靠性的要求就越高，若可靠性达不到指标要求，系统出现故障的可能性越大，造成的损失也就越大。可靠性包括理论、工程及环境适应性技术等内容，是一门涉及面广而又有深度的交叉学科。而寿命数据的准确分析作为可靠性分析的基础，具有至关重要的作用。由于多状态比传统二态更能准确刻画产品的状态变化规律，开展多状态系统可靠性分析与评估，可有效保证和提高系统的可靠性水平。因此，在各种工业产品日益现代化的今天，没有可靠性保证的产品只能是空中楼阁。
系统可靠性的分析与评估是以其构成元器件的寿命数据为基础，系统可靠性评估结果的准确、可信有赖于元器件寿命数据的准确确定。一旦确定了元器件的失效分布类型，则其“一生”的可靠性状况就可被掌握。因此，研究并确定元器件的失效分布类型是开展系统可靠性评估的基础。
但是随着科技的不断发展与进步，元器件呈现出了种类繁多、构造复杂等特征，这就导致了欲从失效机理上分析确定元器件的失效分布类型往往是做不到的。此外，对于一些成本高、寿命长的设备，如球磨机上的传动齿轮的寿命可达十几年，很难通过实验室的数据进行可靠性分析。尽管可以使用加速寿命试验方案，但其使用总是存在一些限制。因此，准确利用元器件的现场寿命数据成为开展系统可靠性评估的关键。在开展系统可靠性评估之前，需要先确定元器件的失效分布类型。目前，元器件失效分布类型的确定，通常分两个阶段。首先根据寿命数据绘制直方图，由寿命数据直方图的形状确定可能的分布类型。然后再利用某种检验方法，确定是否服从假设的失效分布类型。
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