第1章 概述 1
1.1 可靠性的含义 1
1.1.1 服务可靠性 2
1.1.2 过去和未来的可靠性 2
1.2 可靠性的意义 3
1.3 基本可靠性概念 5
1.3.1 可靠性 5
1.3.2 可维修性和维修 6
1.3.3 可用性 6
1.3.4 质量 6
1.3.5 可信性 7
1.3.6 安全性和防护性 7
1.3.7 RAM和RAMS 7
1.4 可靠性量度 8
1.4.1 技术元件的可靠性量度 8
1.4.2 服务的可靠性量度 9
1.5 可靠性分析方法 9
1.5.1 物理可靠性方法 9
1.5.2 系统可靠性方法 10
1.6 可靠性工程 11
1.6.1 可靠性工程师的角色 12
1.6.2 可靠性研究的时效性 13
1.7 本书的目标和范围 13
1.8 趋势和挑战 14
1.9 标准和指南 15
1.10 系统可靠性的历史 15
1.11 课后习题 19
第2章 研究对象及其功能 21
2.1 概述 21
2.2 系统和系统元素 21
2.2.1 元件 22
2.2.2 嵌入式元件 22
2.3 边界条件 22
2.4 运行环境 24
2.5 功能和绩效要求 24
2.5.1 功能 24
2.5.2 绩效要求 25
2.5.3 功能分类 25
2.5.4 功能建模和分析 26
2.5.5 功能树 26
2.5.6 SADT和IDEF 0 27
2.6 系统分析 28
2.7 简单、烦琐和复杂系统 29
2.8 系统结构建模 30
2.8.1 可靠性框图 30
2.8.2 串联结构 32
2.8.3 并联结构 32
2.8.4 冗余 32
2.8.5 表决结构 33
2.8.6 备用结构 33
2.8.7 更为烦琐的结构 34
2.8.8 两个不同的系统功能 34
2.8.9 构建可靠性框图 35
2.9 课后习题 36
第3章 失效和故障 38
3.1 概述 38
3.1.1 状态和转移 38
3.1.2 运行模式 39
3.2 失效 39
3.2.1 状态中失效 40
3.2.2 转移期间失效 41
3.3 故障 42
3.4 失效模式 42
3.5 失效原因和影响 43
3.5.1 失效原因 43
3.5.2 近因和本因 44
3.5.3 原因的层级 45
3.6 失效和失效模式分类 45
3.6.1 根据局部影响分类 45
3.6.2 根据原因分类 46
3.6.3 失效机理 50
3.6.4 软件故障 50
3.6.5 失效影响 50
3.7 失效/故障分析 51
3.7.1 因果分析 51
3.7.2 根本原因分析 52
3.8 课后习题 54
第4章 系统可靠性的定性分析 55
4.1 概述 55
4.2 FMEA / FMECA 56
4.2.1 FMECA的类型 57
4.2.2 FMECA的目标 58
4.2.3 FMECA的步骤 58
4.2.4 FMECA的应用 61
4.3 故障树分析 62
4.3.1 故障树的符号和元素 62
4.3.2 定义问题和边界条件 64
4.3.3 构建故障树 65
4.3.4 识别最小割集和路集 68
4.3.5 MOCUS 68
4.3.6 故障树的定性评价 70
4.3.7 动态故障树 73
4.4 事件树分析 73
4.4.1 初始事件 74
4.4.2 安全功能 75
4.4.3 构建事件树 75
4.4.4 描述结果事件序列 76
4.5 故障树和可靠性框图 78
4.6 结构函数 80
4.6.1 串联结构 80
4.6.2 并联结构 81
4.6.3 koon:G结构 82
4.6.4 真值表 83
4.7 系统结构分析 83
4.7.1 单点失效 83
4.7.2 内聚结构 83
4.7.3 内聚结构的基本属性 84
4.7.4 用割集和路集表征结构 86
4.7.5 中枢分解 90
4.7.6 内聚结构中的模块 91
4.8 贝叶斯网络 94
4.9 课后习题 97
第5章 可靠性分析中的概率分布 103
5.1 概述 103
5.1.1 状态变量 104
5.1.2 失效时间 104
5.2 数据集 104
5.2.1 相对频率分布 105
5.2.2 经验均值和存续度函数 106
5.3 失效时间分布的一般特性 106
5.3.1 存续度函数 108
5.3.2 失效率函数 109
5.3.3 条件存续度函数 113
5.3.4 平均失效时间 114
5.3.5 其他概率量度 115
5.3.6 平均剩余寿命 117
5.3.7 混合失效时间分布 119
5.4 一些失效时间分布 120
5.4.1 指数分布 120
5.4.2 伽马分布 126
5.4.3 威布尔分布 130
5.4.4 正态分布 136
5.4.5 对数正态分布 138
5.4.6 其他的失效时间分布 142
5.5 极值分布 143
5.5.1 极小值的甘贝尔分布 144
5.5.2 极大值的甘贝尔分布 146
5.5.3 极小值的威布尔分布 146
5.6 带有协变量的失效时间模型 147
5.6.1 加速失效时间模型 148
5.6.2 阿伦纽斯模型 149
5.6.3 比例风险模型 151
5.7 其他连续分布 151
5.7.1 均匀分布 152
5.7.2 贝塔分布 152
5.8 离散分布 153
5.8.1 二项式情况 153
5.8.2 二项分布 154
5.8.3 几何分布 154
5.8.4 负二项分布 155
5.8.5 齐次泊松过程 156
5.9 失效时间分布的分类 158
5.9.1 IFR分布和DFR分布 158
5.9.2 IFRA分布和DFRA分布 160
5.9.3 NBU分布和NWU分布 161
5.9.4 NBUE分布和NWUE分布 161
5.9.5 从属关系 162
5.10 失效时间分布一览 162
5.11 课后习题 162
第6章 系统可靠性分析 169
6.1 概述 169
6.2 系统可靠性 170
6.2.1 串联结构的可靠性 170
6.2.2 并联结构的可靠性 171
6.2.3 n中取k结构的可靠性 172
6.2.4 中枢分解 174
6.2.5 关键零件 175
6.3 不可修系统 175
6.3.1 不可修串联结构 175
6.3.2 不可修并联结构 177
6.3.3 不可修2oo3结构 181
6.3.4 一组简单对比 182
6.3.5 不可修n中取k结构 182
6.4 被动冗余 183
6.4.1 被动冗余，完美切换，没有修理 184
6.4.2 冷备份，不完美切换，没有修理 185
6.4.3 部分载荷冗余，不完美切换，没有修理 187
6.5 单一可修元件 188
6.5.1 可用性 188
6.5.2 完美维修时的平均可用性 189
6.5.3 失效率和修复率都恒定的单一元件的可用性 191
6.5.4 运行可用性 192
6.5.5 生产可用性 192
6.5.6 准时率/准点率 193
6.5.7 可维修系统的失效率 193
6.6 可修系统的可用性 196
6.6.1 可修系统的MUT和MDT 197
6.6.2 根据最小割集进行计算 201
6.6.3 可修系统的工作时间和故障时间 203
6.7 故障树定量分析 205
6.7.1 术语和符号 205
6.7.2 范围和假设 205
6.7.3 只包含一个与门的故障树 206
6.7.4 只包含一个或门的故障树 207
6.7.5 Q0(t)的上限近似公式 207
6.7.6 包含-排除原则 208
6.7.7 最小割集并联结构的ROCOF 212
6.7.8 顶事件频率 212
6.7.9 二元决策图 214
6.8 事件树分析 215
6.9 贝叶斯网络 217
6.9.1 影响和原因 218
6.9.2 独立假设 218
6.9.3 条件概率表 218
6.9.4 条件性独立 219
6.9.5 推理和学习 221
6.9.6 贝叶斯网络和故障树 221
6.10 蒙特卡罗仿真 223
6.10.1 生成随机数 224
6.10.2 蒙特卡罗下次事件仿真 225
6.10.3 多零件系统的仿真 227
6.11 课后习题 228
第7章 可靠性重要度 233
7.1 概述 233
7.1.1 衡量可靠性重要度的目标 233
7.1.2 本章考虑的可靠性重要度衡量指标 234
7.1.3 假设和注释 234
7.2 关键性零件 236
7.3 伯恩鲍姆结构重要度 237
7.4 伯恩鲍姆可靠性重要度 238
7.4.1 故障树分析中的伯恩鲍姆量度 239
7.4.2 伯恩鲍姆可靠性重要度的第二个定义 240
7.4.3 伯恩鲍姆可靠性重要度的第三个定义 242
7.4.4 伯恩鲍姆结构重要度的计算 243
7.4.5 伯恩鲍姆可靠性重要度的变体 243
7.5 提升潜力 244
7.5.1 提升潜力与伯恩鲍姆可靠性重要度的联系 245
7.5.2 提升潜力的变体 245
7.6 关键重要度 245
7.7 福赛尔-维塞利量度 247
7.7.1 福赛尔-维塞利量度的公式推导 248
7.7.2 FV量度与其他重要度衡量指标的关系 250
7.8 微分重要度量度 252
7.8.1 选项1 253
7.8.2 选项2 253
7.9 安全特征的重要性量度 255
7.9.1 风险增加值 256
7.9.2 风险降低值 257
7.9.3 RRW与提升潜力之间的关系 258
7.10 巴罗-普罗尚量度 259
7.11 课后习题 261
第8章 依赖性失效 263
8.1 概述 263
8.1.1 关联性事件和变量 263
8.1.2 相关变量 264
8.2 依赖的类型 265
8.3 级联失效 266
8.4 共因失效 268
8.4.1 未构成共因失效的多重失效 268
8.4.2 共因失效的成因 269
8.4.3 共因失效的防止措施 270
8.5 共因失效模型和分析 271
8.5.1 显式建模 271
8.5.2 隐式建模 272
8.5.3 分析过程 272
8.5.4 模型假设 272
8.6 基本参数模型 273
8.6.1 特定重数的概率 273
8.6.2 特定重数的条件概率 275
8.7 因子模型 276
8.7.1 因子模型与BPM的关系 276
8.7.2 系统分析中的因子模型 277
8.7.3 非同质零件的因子模型 281
8.7.4 C因子模型 282
8.8 多因子模型 282
8.8.1 二项失效率模型 283
8.8.2 多希腊字母模型 284
8.8.3 因子模型 286
8.8.4 多因子模型 287
8.9 课后习题 287
第9章 维修与维修策略 290
9.1 概述 290
9.2 可维修性 291
9.3 维修的类别 292
9.3.1 修理工作的完成度 294
9.3.2 状态监控 295
9.4 维修的停机时间 295
9.4.1 由失效引起的停机时间 296
9.4.2 串联结构的停机时间 297
9.4.3 并联结构的停机时间 298
9.4.4 一般结构的停机时间 298
9.5 以可靠性为中心的维修 298
9.5.1 RCM的含义 299
9.5.2 RCM分析的主要步骤 299
9.6 全面生产性维修 309
9.7 课后习题 311
第10章 计数过程 312
10.1 概述 312
10.1.1 计数过程 312
10.1.2 基本概念 315
10.1.3 马丁格尔理论 318
10.1.4 四类计数过程 318
10.2 齐次泊松过程 319
10.2.1 齐次泊松过程的主要特征 320
10.2.2 渐近属性 321
10.2.3 估计和置信区间 321
10.2.4 齐次泊松过程的求和及分解 322
10.2.5 失效时间的条件分布 323
10.2.6 复合齐次泊松过程 323
10.3 更新过程 325
10.3.1 基本概念 325
10.3.2 Sn的分布 326
10.3.3 N(t)的分布 328
10.3.4 更新函数 329
10.3.5 更新密度 331
10.3.6 工龄和剩余寿命 335
10.3.7 更新函数的边界 338
10.3.8 叠加更新过程 340
10.3.9 更新回报过程 341
10.3.10 延迟更新过程 342
10.3.11 交替更新过程 344
10.4 非齐次泊松过程 352
10.4.1 简介和概念 352
10.4.2 一些结果 354
10.4.3 参数化NHPP模型 357
10.4.4 趋势的统计检验 358
10.5 不完美修理过程 359
10.5.1 布朗-普罗尚模型 360
10.5.2 失效率降低模型 361
10.5.3 减龄模型 364
10.5.4 趋势更新过程 365
10.6 模型选择 367
10.7 课后习题 368
第11章 马尔可夫分析 372
11.1 概述 372
11.2 马尔可夫过程 374
11.2.1 构建转移速率矩阵的步骤 377
11.2.2 查普曼-柯尔莫哥洛夫等式 380
11.2.3 柯尔莫哥洛夫微分方程 380
11.2.4 状态方程 382
11.3 渐近解 384
11.4 并联和串联结构 391
11.4.1 包含独立零件的并联结构 391
11.4.2 包含独立零件的串联结构 393
11.4.3 串联结构中一个零件失效会防止另一个零件失效 394
11.5 到第一次系统失效的平均时间 397
11.5.1 吸收状态 397
11.5.2 存续度函数 399
11.5.3 到第一次失效的平均时间 400
11.6 零件间存在依赖性的系统 402
11.6.1 共因失效 402
11.6.2 载荷分担系统 404
11.7 备用系统 407
11.7.1 冷备份完美切换并联系统 407
11.7.2 冷备份完美切换并联系统（元件A为主运行元件） 409
11.7.3 冷备份不完美切换并联系统（元件A为主运行元件） 411
11.7.4 部分加载完美切换并联系统（元件A为主运行元件） 412
11.8 故障树中的马尔可夫分析 413
11.8.1 割集信息 414
11.8.2 系统信息 414
11.9 时间相关解 415
11.10 半马尔可夫过程 417
11.11 多状态马尔可夫过程 419
11.11.1 改变转移速率 419
11.11.2 改变初始状态 420
11.12 分段确定性马尔可夫过程 421
11.12.1 PDMP的定义 421
11.12.2 状态概率 422
11.12.3 一个特殊情况 422
11.13 马尔可夫过程仿真 424
11.14 课后习题 427
第12章 预防性维修 433
12.1 概述 433
12.2 术语和成本函数 434
12.3 基于时间的预防性维修 435
12.3.1 按龄更换 436
12.3.2 批量更换 440
12.3.3 P-F间隔 443
12.4 退化模型 448
12.4.1 剩余寿命 449
12.4.2 趋势模型：基于回归的模型 451
12.4.3 增量模型 453
12.4.4 冲击模型 454
12.4.5 具有离散状态的随机过程 456
12.4.6 失效率模型 456
12.5 视情维修 457
12.5.1 视情维修策略 458
12.5.2 持续监控和有限离散状态空间 458
12.5.3 持续监控和连续状态空间 462
12.5.4 基于检测的监控和有限离散状态空间 464
12.5.5 按期检测和连续状态空间 466
12.6 多元件系统的维修 467
12.6.1 系统模型 468
12.6.2 维修模型 469
12.6.3 示例 470
12.7 课后习题 473
第13章 安全系统的可靠性 478
13.1 概述 478
13.2 安全仪表系统 479
13.2.1 安全仪表系统的主要功能 479
13.2.2 SIS功能的测试 480
13.2.3 失效分类 481
13.3 出现需求时的失效概率 483
13.3.1 出现需求时的失效概率计算 483
13.3.2 近似公式 487
13.3.3 一个测试周期内的平均故障时间 488
13.3.4 第一次失效前的测试周期平均数量 489
13.3.5 交错测试 490
13.3.6 不可忽略的修理时间 491
13.4 安全不可用性 492
13.4.1 危急状况概率 492
13.4.2 错误跳闸 493
13.4.3 由诊断性自测试检测到的失效 495
13.5 共因失效 496
13.6 组和子系统之间的共因失效 499
13.6.1 表决组之间的共因失效 499
13.6.2 子系统之间的共因失效 500
13.7 IEC 61508 500
13.7.1 安全生命周期 501
13.7.2 安全完善度等级 501
13.7.3 IEC 61508合规 502
13.8 PDS方法 504
13.9 马尔可夫方法 505
13.9.1 在每次测试之后所有的失效都被修复 509
13.9.2 在每次测试之后所有的危急失效都被修复 509
13.9.3 每次测试之后的维修不完美 509
13.10 课后习题 510
第14章 可靠性数据分析 516
14.1 概述 516
14.2 一些基本概念 517
14.2.1 数据集 518
14.2.2 存续时间 518
14.2.3 截尾数据集的类别 520
14.2.4 现场数据收集实践 522
14.2.5 风险集 522
14.3 探索性数据分析 523
14.3.1 完整数据集 523
14.3.2 样本量度 524
14.3.3 直方图 527
14.3.4 密度图 528
14.3.5 经验存续度函数 528
14.3.6 Q-Q图 530
14.4 参数估计 532
14.4.1 估计与估值 532
14.4.2 估计的属性 532
14.4.3 矩量估计法 534
14.4.4 极大似然估计 536
14.4.5 指数分布寿命 542
14.4.6 威布尔分布寿命 547
14.5 卡普兰-梅尔算子 550
14.5.1 在完整数据集中使用卡普兰-梅尔算子的原因 550
14.5.2 截尾数据集的卡普兰-梅尔算子 551
14.6 累计失效率图 555
14.7 总测试时间图 560
14.7.1 完整数据集的总体测试时间图 560
14.7.2 截尾数据集的总测试时间图 571
14.7.3 简单比较 572
14.8 带有协变量的存续度分析 573
14.8.1 比例危险模型 573
14.8.2 考克斯模型 575
14.8.3 估计考克斯模型的参数 576
14.9 课后习题 578
第15章 贝叶斯可靠性分析 584
15.1 概述 584
15.1.1 概率的三种解释 584
15.1.2 贝叶斯公式 586
15.2 贝叶斯数据分析 587
15.2.1 频率学数据分析 587
15.2.2 贝叶斯方法 587
15.2.3 观测数据的模型 588
15.2.4 先验分布 588
15.2.5 观测到的数据 589
15.2.6 似然函数 589
15.2.7 后验分布 590
15.3 选择先验分布 591
15.3.1 二项模型 591
15.3.2 指数模型——单一观测值 593
15.3.3 指数模型——多次观测 595
15.3.4 齐次泊松过程 597
15.3.5 无信息先验分布 598
15.4 贝叶斯估计 599
15.4.1 贝叶斯点估计 599
15.4.2 可信区间 601
15.5 预测分布 601
15.6 多参数模型 603
15.7 使用R程序进行贝叶斯分析 603
15.8 课后习题 604
第16章 可靠性数据：来源和质量 606
16.1 概述 606
16.1.1 输入数据的类别 606
16.1.2 参数估计 607
16.2 通用可靠性数据库 608
16.2.1 OREDA 608
16.2.2 PDS数据手册 610
16.2.3 PERD 610
16.2.4 SERH 610
16.2.5 NPRD、EPRD和FMD 610
16.2.6 GADS 611
16.2.7 GIDEP 611
16.2.8 FMEDA方法 611
16.2.9 失效事件数据库 612
16.3 可靠性预测 612
16.3.1 MIL-HDBK 217F方法 613
16.3.2 类似方法 613
16.4 共因失效数据 614
16.4.1 ICDE 614
16.4.2 IEC 61508方法 615
16.5 数据分析与数据质量 615
16.5.1 过时的技术 616
16.5.2 库存数据 616
16.5.3 固定失效率 617
16.5.4 多个样本 618
16.5.5 来自制造商的数据 619
16.5.6 质疑数据质量 619
16.6 数据档案 619
附录A 缩写 621
附录B 拉普拉斯变换 625
参考文献 628

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