！！我如何知道一个部件的寿命分布属于哪一类？比如威布尔分布、指数分布等。 可靠性技术 新手提问 07年11月13日 编辑 geforceee 取消关注 关注 私信 我如何知道一个部件的寿命分布属于哪一类？比如威布尔分布、指数分布等。那种分布是最常见的？ 给TA打赏 共{{data.count}}人 人已打赏
liguang304 lv3lv3 09年12月29日 [b]回复[url=pid=11653&ptid=1867]1#[/url][i]geforceee[/i][/b] 在minitab中有11种分布状况：最小极值、Weibull（默认选项）、3参数Weibull、指数、2参数指数、正态、对数正态、3参数对数正态、Logistic、对数Logistic或3参数对数Logistic。 可以使用所有分布先对失效数据作个评估，找出相关度最高的分布即可
liguang304 lv3lv3 09年12月29日 [b]回复[url=pid=11653&ptid=1867]1#[/url][i]geforceee[/i][/b] 在minitab中有11种分布状况：最小极值、Weibull（默认选项）、3参数Weibull、指数、2参数指数、正态、对数正态、3参数对数正态、Logistic、对数Logistic或3参数对数Logistic。 可以使用所有分布先对失效数据作个评估，找出相关度最高的分布即可
pif2216 lv5lv5 09年12月15日 收集失效数据，然后用线性拟合；这只是对阿列纽斯线性关系式起作用； 对于Coffin-Manson的指数关系就不知道怎么拟合了！不知道有没有谁在温度循环试验或冷热冲击试验上有心得的能共享下经验？
ayang1003 lv2lv2 07年12月14日 楼主所说的指数函数适用于计算电子产品在其偶然失效期的实效率或存活率。 偶然失效期对应于浴盆曲线的底部（中间近乎平坦的曲线部分），整个浴盆曲线描述了产品三类失效阶段的失效密度函数（失效率的变化率）的轨迹。 对于电子产品，其浴盆底部近乎平直，是因为此阶段失效率的变化率为常值，这是推导实效率的指数函数表达式时的一个基本假设。 对于初期失效期，常用对数正态函数，磨损失效期常用伟伯分布。而伟伯分布号称变形虫，通过自身参数设置，可演化为正态函数等形式。 以上在本论坛很多可靠性理论教程中都有详细解说，不妨耐心一读。 还行各位兄弟多多指正。
morrison lv4lv4 07年12月8日 韋伯分佈有兩個參數：尺度參數和形狀參數，應用比較廣大。當然複雜一點也可以用包括位置參數的三參數韋伯分佈。 韋伯分佈是韋伯先生做彈簧疲勞試驗所推導出來的機率分佈，1947年Gumbel指出韋伯分佈也可以當作有固定邊界的最小值的極值分佈(又稱為III型極小值的極值分佈,TypeIIIMinimumExtreme-ValueDistribution)。 當韋伯分佈的形狀參數(m)等於1時，為指數分佈。m<1為早夭分佈，m接近3.5時則接近常態分佈。所以韋伯分佈使用不同的形狀參數可以表達浴缸曲線的行為。 指數分佈除了是韋伯分佈的特殊分佈外，指數分佈也與波桑分佈(PoissonDistribution)有關，兩者都是波桑過程(PoissonProcess)的特例，同樣屬於描述稀有事件(RareEvent)的機率分佈函數，所以指數分佈應該是描述系統或設備的失效間隔時間比較適切的分佈。 若要說電子元器件的失效時間或壽命可以用指數分佈描述，主要是取指數分佈計算簡單的關係，否則美國電工協會(EIA)的標準JEDEC不會假設IC的失效時間或壽命為對數常態分佈。 指數分佈比較適合用以描述系統(由標準零件所構成)在有用期的失效時間或壽命。 在軟體部分，大部分統計套裝軟體都有韋伯分佈部分，不過就可靠度專業reliasoft的Weibull++7可能是比較專業的。{參考網址：[url]http://weibull.reliasoft.com/[/url]}。 與可靠度有關的統計網站可以參考美國NIST的線上工程統計手冊(EngineeringStatisticsHandbook)。{參考網址：[url]http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/[/url]} [[i]本帖最后由morrison于2007-12-815:25编辑[/i]]
reliability lv6lv6 07年12月7日 楼上说的有道理，一般上说器件类的还是指数分布多，机械类以正态分布多。 不过威布尔功能更强大些。应该适用的范围更宽些吧。 呵呵，对这些分布不是很熟悉。还希望更多的高手来讨论交流。这些可靠性基础性的东东还是要学习学习的。
wft5450712 lv0lv0 07年12月6日 一般说，正常使用的电子零部件都属于指数寿命件，如印制电路板插件，电子部件，电阻，电容，集成电路等 机电件多属于威布尔寿命件，如：滚珠轴承，继电器，开关，断路器，某些电容器，电子管，磁控管，电位计，陀螺，电动机，航空发电机，蓄电池，液压泵，空气涡轮发动机，齿轮，活门，材料疲劳件等 机械件多属于正态寿命件，如：汇流环，齿轮箱，减速器等
reliability lv6lv6 07年11月13日 [quote]对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些种类的机械零件疲劳寿命.其主要用途是在维修性分析中对修理时间数据进行 指数分布是可靠性工作中最重要的一种分布,并且几乎是专门用于电子设备可靠性预计的一种分布.它描述瞬时故障率是常数的情况. 伽马分布，当存在局部故障,即在某个产品发生故障(如余度系统)之前或到第二次故障发生的时间(当故障前工作时间为指数分布) [/quote] 曾经整理过部分的，楼主可以参考一下：[url=http://www.kekaoxing.com/club/thread-837-1-1.html]数学分布及分析计算表[/url]
好文章，顶一顶
楼上正解
[b]回复[url=pid=11653&ptid=1867]1#[/url][i]geforceee[/i][/b]
在minitab中有11种分布状况：最小极值、Weibull（默认选项）、3参数Weibull、指数、2参数指数、正态、对数正态、3参数对数正态、Logistic、对数Logistic或3参数对数Logistic。
可以使用所有分布先对失效数据作个评估，找出相关度最高的分布即可
[b]回复[url=pid=11653&ptid=1867]1#[/url][i]geforceee[/i][/b]
在minitab中有11种分布状况：最小极值、Weibull（默认选项）、3参数Weibull、指数、2参数指数、正态、对数正态、3参数对数正态、Logistic、对数Logistic或3参数对数Logistic。
可以使用所有分布先对失效数据作个评估，找出相关度最高的分布即可
才学这方面的知识，觉得还是根据数据分析出的结果进行定断用什么分布，每个分布的使用范围没用太多的界限
，例如指数分布就是威布尔分布的一种特例
收集失效数据，然后用线性拟合；这只是对阿列纽斯线性关系式起作用；
对于Coffin-Manson的指数关系就不知道怎么拟合了！不知道有没有谁在温度循环试验或冷热冲击试验上有心得的能共享下经验？
我的理解是用威布尔分布通过参数的选择可以描述出产品的寿命分布，参数应该是需要通过试验得出的实验结果来确定
路过顺道学习下
楼主所说的指数函数适用于计算电子产品在其偶然失效期的实效率或存活率。
偶然失效期对应于浴盆曲线的底部（中间近乎平坦的曲线部分），整个浴盆曲线描述了产品三类失效阶段的失效密度函数（失效率的变化率）的轨迹。
对于电子产品，其浴盆底部近乎平直，是因为此阶段失效率的变化率为常值，这是推导实效率的指数函数表达式时的一个基本假设。
对于初期失效期，常用对数正态函数，磨损失效期常用伟伯分布。而伟伯分布号称变形虫，通过自身参数设置，可演化为正态函数等形式。
以上在本论坛很多可靠性理论教程中都有详细解说，不妨耐心一读。
还行各位兄弟多多指正。
我是用指数分布的，其它的也不搞，数据本身也不准确，没多大意义。
韋伯分佈有兩個參數：尺度參數和形狀參數，應用比較廣大。當然複雜一點也可以用包括位置參數的三參數韋伯分佈。
韋伯分佈是韋伯先生做彈簧疲勞試驗所推導出來的機率分佈，1947年Gumbel指出韋伯分佈也可以當作有固定邊界的最小值的極值分佈(又稱為III型極小值的極值分佈,TypeIIIMinimumExtreme-ValueDistribution)。
當韋伯分佈的形狀參數(m)等於1時，為指數分佈。m<1為早夭分佈，m接近3.5時則接近常態分佈。所以韋伯分佈使用不同的形狀參數可以表達浴缸曲線的行為。
指數分佈除了是韋伯分佈的特殊分佈外，指數分佈也與波桑分佈(PoissonDistribution)有關，兩者都是波桑過程(PoissonProcess)的特例，同樣屬於描述稀有事件(RareEvent)的機率分佈函數，所以指數分佈應該是描述系統或設備的失效間隔時間比較適切的分佈。
若要說電子元器件的失效時間或壽命可以用指數分佈描述，主要是取指數分佈計算簡單的關係，否則美國電工協會(EIA)的標準JEDEC不會假設IC的失效時間或壽命為對數常態分佈。
指數分佈比較適合用以描述系統(由標準零件所構成)在有用期的失效時間或壽命。
在軟體部分，大部分統計套裝軟體都有韋伯分佈部分，不過就可靠度專業reliasoft的Weibull++7可能是比較專業的。{參考網址：[url]http://weibull.reliasoft.com/[/url]}。
與可靠度有關的統計網站可以參考美國NIST的線上工程統計手冊(EngineeringStatisticsHandbook)。{參考網址：[url]http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/[/url]}
[[i]本帖最后由morrison于2007-12-815:25编辑[/i]]
楼上说的有道理，一般上说器件类的还是指数分布多，机械类以正态分布多。
不过威布尔功能更强大些。应该适用的范围更宽些吧。
呵呵，对这些分布不是很熟悉。还希望更多的高手来讨论交流。这些可靠性基础性的东东还是要学习学习的。
一般说，正常使用的电子零部件都属于指数寿命件，如印制电路板插件，电子部件，电阻，电容，集成电路等
机电件多属于威布尔寿命件，如：滚珠轴承，继电器，开关，断路器，某些电容器，电子管，磁控管，电位计，陀螺，电动机，航空发电机，蓄电池，液压泵，空气涡轮发动机，齿轮，活门，材料疲劳件等
机械件多属于正态寿命件，如：汇流环，齿轮箱，减速器等
还有问题：对于一个部件（由多个电子元件、无源光学器件组成），它一般适用于哪种分布？
另外，单独的无源光学器件适用于哪种分布？
谢谢。仔细看看。我连门都没入呢。惭愧。
是用过，也接受过相关的培训，但是不敢恭维自己目前的水平:L。学艺不精:$
[quote]对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些种类的机械零件疲劳寿命.其主要用途是在维修性分析中对修理时间数据进行
指数分布是可靠性工作中最重要的一种分布,并且几乎是专门用于电子设备可靠性预计的一种分布.它描述瞬时故障率是常数的情况.
伽马分布，当存在局部故障,即在某个产品发生故障(如余度系统)之前或到第二次故障发生的时间(当故障前工作时间为指数分布)
[/quote]
曾经整理过部分的，楼主可以参考一下：[url=http://www.kekaoxing.com/club/thread-837-1-1.html]数学分布及分析计算表[/url]
楼上朋友对weibull可靠性的软件很熟悉吗？我最近也在学这个软件方面。
:L,这个问题有点笼统。我是这样认为的：一般半导体元器件都属于指数分布，而电子组装产品一般都用weibull进行分析。希望其他路者谈谈自己的看法！