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Minitab|没有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析

发布时间:2022-12-19 10:24:40人气:2067

当没有失效或失效很少时,可以使用假设的形状或尺度参数进行分布分析,使用的方法称为 Bayes 分析。在使用 Weibull 模型的情况下,这种方法更多称为 Weibayes。Bayes 分析使您可以使用先前关于过程的知识对当前的观测值进行推断。如果收集失效数据而其中不包含失效,则当以下四个标准为真时,Minitab 可以执行 Bayes 可靠性分析:


1. 数据来自于 Weibull 或指数分布;


2. 数据为右删失数据;


3. 使用极大似然法来估计参数;


4. 您为形状参数(Weibull 分布)提供了一个历史值。如果您的数据来自指数分布,Minitab 会自动将形状参数指定为 1。



Weibayes 分析的示例


假设您拥有没有失效的可靠性数据集,其中 30 个经过 1,000 个小时的测试后未出现失效。您想要预测 2,000 个小时下的失效概率。


没有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析.png

Minitab操作如下:

没有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析.png

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最小二乘估计法不能用于没有失效的分析;对于对本例而言,形状参数 1.5 是合适的

4.png

结果解释:在 2,000 个小时处,保守失效概率概率为 24.6058%(累积失效概率的 95% 置信区间上限为 24.6058%)。


没有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析.png



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