Accelerated life testing (加速寿命试验)
在高于使用应力的应力水平上对单元进行试验的试验策略，目的是加快失效的发生。试验完成后，通过特定方式对试验结果进行分析，以便可根据产品在加速应力下的行为，确定出产品在使用应力下的失效行为剖面。
AMPM
AMPM 代表“AMSAA 成熟度预计模型”(AMSAA Maturity Prediction Model)。这是一种增强的可靠性增长模型，它可帮助用户预测未来发展阶段中的失效率。此模型可帮助用户评估所提出和所实施修理的有效性，进而确定未来的失效率。
AMSAA model
AMSAA 代表“军队物资系统分析活动”(Army Material Systems Analysis Activity)。这是一种可靠性增长模型，它利用累积试验时间和累积失效之间的关系，来建立可靠性增长模型。
ANOVA 方差分析
ANOVA 代表“方差分析”(Analysis of Variance)，这是一种用于确定可变性来源的方法。人们在工业中广泛采用此方法，来帮助在生产过程中确定潜在问题的来源，并确定所测输出值中的偏差是源于各种制造过程之间的可变性，还是源于它们内部的可变性。通过以预定模式来改变因子并对输出进行分析，我们可以利用统计方法，来对制造过程中导致偏差产生的原因做出准确评估。
Arrhenius model 阿纽斯模型
加速寿命试验中使用的一种模型，它可在绝对温度与可靠性之间建立联系。它由瑞典化学家 Svante Arrhenius 提出，最初用于定义温度与化学反应速率之间的关系。
Availability 可用性
可用性是产品在被调用时能够运行（即未处于失效或修复状态）的概率。此量度考虑了产品的可靠性（多久会失效）和可用性（多久能被修复）。
BX life
单元组中有 X% 发生失效的时间。例如，如果某产品具有 100 小时的 B10 寿命，则这意味着到运行 100 小时时为止，产品组中将有 10% 发生失效。
Block diagram 方框图（RBD）
一种图表，它用“模块”来代表更大系统中的组件，并描绘组件与可靠性有关的排列及相关方式。这通常与组件的物理相关方式相同，但有时也未必如此。它也称为“可靠性框图”或 RBD。
Censored data
一类数据，其中并非所有数据点都代表失效，即可能存在未失效单元的运行时间。删失的分类包括右删失、左删失和区间删失。
Competing failure modes
一种模型，在其中，可将由一种以上失效模式导致失效的产品，描绘成一个串联可靠性系统，系统中每个模块代表一种失效模式。可以认为这些失效模式彼此间相互“竞争”，并看哪一种会导致产品失效。
Complete data
仅由失效时间组成的数据集。
Complex system
不能化简为串联和/或并联系统的框图。
Confidence bounds
统计估计精度的量度。它由一系列数值来代表，并且特定的估计结果应落在指定百分比的时间之中。例如，如果我们为产品执行十次不同的可靠性试验，并对结果进行分析，则我们每次将获得略有不同的分布参数，并因而获得略有不同的可靠性结果。然而，通过运用置信区间，我们可获得一个范围，在该范围内，这些可靠性值可能在某一指定百分比的时间内出现。这可帮助我们衡量数据的实用性，以及所得估计结果的准确性。
Contour plot
对似然比方程可能解的图解表示。它可用来确定置信区间，以及比较两个不同的数据集。
Cumulative damage model
一种加速寿命试验模型，用来为时变应力加速试验建模。
Cumulative density function (cdf)
通过对失效分布 Pdf 进行积分获得的函数。在寿命数据分析中，Cdf 相当于不可靠性函数。
Decomposition method
一种用于确定复杂系统可靠性的方法。分解法运用了总概率定律，它选择某一“关键”组件，然后分两次计算系统的可靠性——一次假设关键组件失效，另一次假设关键组件成功。然后将这两个概率综合起来，以获取系统的可靠性，因为在任意给定时刻，关键组件将或者处于失效状态，或者处于运行状态。
Degradation analysis
一种分析过程，有些退化或性能数据，可能与所考虑产品的假定失效直接相关，该分析便对此类数据进行量度和外推。利用退化分析，用户可度量随时间发生的退化或性能变化，进而根据度量结果外推求出假设的失效时间。
Down time
可修复单元未处于工作状态的时间量。导致停机的原因，可能是系统处于失效状态、管理上的迟滞、等待更换部件送到，或者系统正在修复中。
Duane model （杜安模型）
一种类似于 AMSAA 模型的可靠性增长模型，它利用累积试验时间与累积失效之间关系，来导出可靠性增长剖面。
Event space method
一种用于确定复杂系统可靠性的方法。利用事件空间法，可以确定所有互不相容的事件。系统的可靠性，只是导致系统成功的所有互不相容事件联合发生的概率（不可靠性是导致系统失效的所有互不相容事件联合发生的概率）。
Exponential distribution
一种寿命统计分布，它假定要建模的单元具有恒定的失效率。
Eyring model
一种基于量子力学的加速寿命试验模型，它可在温度作为加速因子时使用。
Failure distribution 失效率分布
一种数学模型，它描述随时间发生失效的概率。此函数也称为概率密度函数 (Pdf)，对它进行积分，可以获取失效时间在给定间隔内取值的概率。此函数是其他重要可靠性函数的基础，这些函数包括可靠性函数、失效率函数和平均寿命。
Failure rate 失效率
一个函数，它描述在给定单位时间内预期可发生的失效数。失效率函数的单位，是每单位时间在未失效单元中发生的失效，例如每月一次失效。
Fisher matrix
一种数学表达式，它可根据用于参数估计的数据的可变性，来确定参数估计值的可变性。它可在使用最大似然估计 (MLE) 方法时用来确定置信区间。
Gaussian distribution
一种加速寿命试验模型，它可考虑将多种非热应力作为加速因子。
Generalized gamma distribution
虽然不像其他寿命分布那样经常用于寿命数据建模，但广义 Gamma 分布确实能够根据分布的参数值，来模拟 Weibull 或对数正态分布等其他分布的属性。虽然通用 Gamma 分布本身并不经常用于寿命数据建模，但是它具有其他更常用分布的类似性质，因此我们有时可利用它的这种能力，来确定应将其他寿命分布中的哪一种用于特定数据集的建模。
Gompertz model
一种可靠性增长模型，它可在不同的发展阶段为可靠性数值建模，并生成 S 形可靠性增长曲线。
HALT
高加速寿命试验 (Highly Accelerated Life Testing)。
HASS
高加速应力筛选 (Highly Accelerated Stress Screening)。
Hazard rate
一种可靠性增长模型，它可在不同的发展阶段为可靠性数值建模，并生成 S 形可靠性增长曲线。
详见“失效率”
组件对整个系统可靠性的相对贡献的量度。组件的重要性量度，等于组件可靠性关于系统可靠性的一阶偏导。
Inverse power law
一种加速寿命试验模型，常在加速因子为单个非热应力时使用。
Kaplan-Meier estimator
一个估计量，它可替代中位秩法来计算不可靠性估计值，进而绘制概率图。它还可用于确定非参数数据分析的可靠性估计值。
LLife data analysis
失效与使用量数据的统计分析，通过执行它，我们可为产品的可靠性及失效特性建立数学模型。
Life distribution
一个函数，它表示数据集中所有各点的联合概率。对于完整数据，似然函数由各数据点 Pdf 的乘积组成；对于还包含删失数据的数据集，似然函数要更复杂。最大似然估计 (MLE) 方法取该函数的最大值，以确定最佳参数估计值。
Likelihood ratio
两个似然函数之比，一个是某一未知参数向量的，另一个是在估计的参数向量上计算出的。然后可利用该比率与卡方分布的关系，来计算置信区间和置信区域。
Lloyd-Lipow model
一种可靠性增长模型，它基于产品开发各阶段的尝试数和成功数。
Lognormal distribution
一种寿命统计分布，当在产品中物理疲劳成为主要失效模式的重要贡献因素时，常可利用该分布来为产品建模。
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Maintainability
失效单元在给定时间量内被修复的概率。该术语还用来表示研究和改善产品维修性的学科，改善的方式主要是减少诊断及修复失效所需的时间量。
Maximum likelihood estimation (MLE)
一种参数估计方法，它涉及到似然方程的最大化。通过对特定数据集似然方程取最大值，并进而确定参数值，我们可获得最佳参数估计值。
Mean Life
一种可靠性量度，它代表某一失效分布的失效时间期望值，也称为“平均寿命值”或“中心寿命值”。虽然它代表失效时间分布的有用代表值，但它经常作为唯一的可靠性量度而被过度使用。
Median ranks
用于获取不可靠性估计值的量度。中位秩是在 N 个单元样本第 j 次失效时真实失效概率在 50% 的置信水平上应具有的值，或者是不可靠性的最佳估计值。此估计值是基于二项方程的解。
Mixed Weibull distribution
Weibull 分布的一种变型，用于为包含截然不同分组的数据建模，这些分组可代表产品寿命中的不同失效特性。我们可计算出每个分组各自的 Weibull 参数，并可将结果组合在一个混合 Weibull 分布中，以在一个函数中表示所有分组。
Modified Gompertz model
以 Gompertz 模型的变型为基础建立的可靠性增长模型。
Monte Carlo simulation
为实验目的由已知分布生成数值的方法。若要完成此过程，可以生成均匀随机变量，并将它们用于逆可靠性方程中，以产生符合所需输入分布的失效时间。
MTBF
MTBF 代表“失效前平均时间”(Mean Time before Failure)，并用不可修复单元失效分布的平均寿命值来表示。
MTTF
MTTF 代表“平均无失效时间”(Mean Time to Failure)，并用不可修复单元失效分布的平均寿命值值来表示。
MTTR
MTTR 代表“平均修复时间”(Mean Time to Repair)，并用修复时间分布的平均寿命值来表示。（请见“维修性”。）
NHPP
NHPP 代表“非齐次 Poisson 过程”(Non-Homogeneous Poisson Process)，它是一种简单的参数模型，用来表示具有非恒定失效复发率的事件。人们经常利用此类模型，来为可靠性增长及可修复单元的可靠性建模。
Nonparametric analysis
一种分析方法，通过利用它，用户可在不假设基础失效分布的情况下来表征失效数据。这可避免因分布假设错误而导致的潜在严重错误。但是，与非参数分析有关的置信区间，通常远宽于通过参数分析计算出的置信区间。此外，在观察范围之外进行预测也是不可能的。
Normal distribution
一种常见的寿命统计分布，由数学家 C. F. Gauss 提出。此分布是一种钟形连续分布，它关于均值对称，取值范围是从负无穷大到正无穷大。
Path-tracing method
一种用于确定复杂系统可靠性的方法。利用该方法时，我们考虑从起点到终点的每条路径。在系统成功的同时，从可靠性框图的一端到另一端至少要存在一条路径，反过来，只要至少存在一条路径，系统就不会失效。系统的可靠性只是这些路径联合存在的概率。
Plotting paper
对某一特定事件发生的可能性的定量描述。概率的表示范围通常是从 0 到 1，或是 0% 到 100%，不可能事件的概率接近于 0，必然事件的概率接近于 1。
Probability density function (pdf)
一种数学模型，它描述随时间发生事件的概率。对此函数进行积分，可获得事件发生时间落在给定间隔内的概率。在寿命数据分析中，所考虑的事件为失效，Pdf 是其他重要可靠性函数的基础，这些函数包括可靠性函数、失效率函数和平均寿命。
Probability plot
一类使分布 Cdf 线性化的图形，通过利用它，用户可手动绘制“失效时间-不可靠性估计值”图。只要绘制的点大致落在一条直线上（因而表明所选分布实现良好拟合），就可以从图形上获取参数估计值。这是一种粗略的、费时的失效数据分布拟合方法，但在计算机得到广泛应用之前，它实际上是唯一可用的方法。
Probability plotting paper
一类专门设计的坐标纸，用户可在上面按线性函数绘制“失效时间-不可靠性”图。坐标纸的样式因分布而不同。若要获取利用 ReliaSoft 软件生成的坐标纸，请在线访问 http://www.weibull.com/GPaper/index.htm
Proportional hazards model
一种加速寿命试验模型，它可考虑将多种非热应力作为加速因子。
Quality
一种常见的管理时髦话，指的是产品或过程的非量化点级优秀程度。虽然有时与术语“可靠性”互换使用，但“质量”是指产品在一个时间点上的特性，而可靠性是指产品在整个寿命期间的特性。
RBD 可靠性方框图
Reliability Block diagram
产品在给定时间量内运行且不发生失效的概率。更一般的说，可靠性表示在指定环境中和所需置信度下，部件、组件、设备、产品和系统在所需时段内执行所需功能且不发生失效的能力有多大。
Reliability analysis
对可靠性随时间的改变进行的分析，通常适用于正在开发中的产品。可靠性增长分析可作为一种手段，来跟踪可靠性、平均寿命或失效率随时间的改变，这样用户可根据当前所关心的可靠性度量值增长率，来预计未来的可靠性值。
Reliability importance
设计可靠性试验计划的过程。
Reliability testing
对单元进行试验直到发生失效，以便获取用于寿命数据分析的原始失效时间数据。
Repair
使失效部件或组件恢复运行条件的措施。
Repair distribution
一种数学模型，它描述随时间发生修复的概率。
Repairable system
若一个系统在失效之后，我们可通过修复或更换一个或多个组件，来使系统恢复运行条件，则我们称该系统为“可修复系统”。
SSequential testing
一种试验方法，它对试验单元按顺序进行试验，而不是同时进行试验。
Spares provisioning
根据给定任务或操作期间的预期失效数进行的备用单元或组件存储。
SPRT
SPRT 代表“序贯概率比试验”(Sequential Probability Ratio Test)。这是一类接受/拒绝序贯试验，在试验中，由用户来限定边界，并按顺序对单元进行试验，直至达到接受边界和拒绝边界中的任意一个，然后制定关于单元适合性的决策。
Statistics
研究数据汇集、组织、分析及解释的数学分支。
Stress testing 应力测试
在高于正常工作条件的应力下对单元进行试验，通常是为了引发失效。
Stress-strength interference
一种失效概率计算方法，它通过叠加产品的强度分布与正常使用应力分布，来计算产品的失效概率。
Suspended data
请见“删失数据”。（Censored data）
整个系统的可靠性，与组件的可靠性相对。可以通过组件的可靠性，以及组件的可靠性相关排列方式，来定义系统可靠性。
Temperature-humidity model
一种加速寿命试验模型，可在两个加速因子为温度和湿度时使用。
Temperature-non-thermal model
一种加速寿命试验模型，可在两个加速因子为温度及另一非热应力因子时使用。
Up time
每次设计中可修复单元处于运行状态的时间量。
Warranty analysis
对返修及返回数据进行的分析，目的是确定产品的可靠性特征。
Weibull distribution
寿命数据分析中常用的一种统计分布。此分布由瑞典数学家 Wallodi Weibull 提出，由于它具有通用性，并且 Weibull Pdf 可根据参数值来假定不同的形状，因而该分布得到广泛运用。
