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威布尔分析中的删失数据及其处理方法-威布尔分析

1、前言

在开展可靠性工作时，我们经常会遇到不同删失类型的数据。那到底什么是删失数据数据包含哪些呢p>

例如，我们在开展可靠性试验过程中，往往会设置好一定的测试间隔时间，每间隔一段时间进行检测，这样所得到的数据往往属于间隔/区间删失数据。即我们只知道开始测试、结束测试时间，但是我们不知道具体是什么时刻样品出现了故障。我们平时开展可靠性分析工作时，经常说的故障数据，又是什么类型数据呢删失数据吗给大家详细介绍删失数据的类型及定义。

2、删失数据类型及定义

我们平时开展可靠性数据分析、威布尔分析工作时，主要遇到的数据类型包括完全数据/确切失效数据、右删失数据(包括I型和II型，也有一些资料提到III型)、左删失数据、间隔/区间删失数据、批量删失数据、成组删失数据、零失效数据等。

(1)完全数据/确切失效数据

完全数据/确切失效数据是我们明确知道样本是什么时候失效的。例如，可靠性试验时，共3个样本参加试验。试验过程中实时观察样本的情况。通过试验，记录下样本2的失效时间是100小时，样本1的失效时间是120小时，样本3的失效时间是150小时。

图1 完全数据/确切失效数据

(2)右删失数据

右删失的情况在可靠性工作中最为常见，也是我们经常默认的删失数据类型。也称为截断数据。右删失数据是指到观测时间点/试验结束时间点，样本仍未失效的情况。对于高可靠性的产品来说，在试验过程中经常发现右删失数据，即试验结束后，样品仍未失效。例如，我们测试3个试验样本，试验截止时间未1000小时。当试验截止时，我们检测3个试验样本呢，发现只有样本1、样本2失效，而样本3未失效(不知道什么时候才能发生失效)，即样本3为右删失数据。

图3 I型右删失数据

II型右删失数据是，假设我们选择5个样本进行可靠性试验，并预先设定好3个样本失效即停止试验。当我们试验到出现3个样本失效时，另外两个样本仍未失效，这两个未失效的样本即为II型右删失数据。

图5 左删失数据

(4)区间/间隔删失数据

区间/间隔删失数据是指我们知道开始测试/观测的时间，以及结束测试/观测的时间。且我们知道样本是在开始到结束测试时间段中间发生了失效，但是我们不知道具体的时间点。这样的数据称为区间/间隔删失数据。例如，我们选择5个样本进行可靠性试验，每隔500小时进行测试。当500小时时，测试所有样本没有失效，当1000小时时测试所有样本，发现样本1、2、3都发生了失效，此时，样本1、2、3即为区间删失数据。

图7 数据录入

图9数据录入

图11 参数估计及寿命分析(分设备类别)

案例3：质保数据分析(右删失与区间删失数据混淆带来的问题)

已知某设备的每月销售数据，以及各月份返修数据。每月销售量为1000台，各月份返修的数据如下图所示。数据按Nevada表格式录入。按照正常情况，我们是每个月都监测、汇 各月份的返修设备数量。所以，应该理解为检测间隔为1个月。所以这些数据应该使用区间删失数据处理方法处理，而大量未出现返修的设备数据作为右删失数据处理。把这些数据按照Nevada表格式录入到PosWeibull工具中，然后计算得到的估计参数为β=1.26，η=399.26。

如果我们错误地把这些返修的设备数据都当成右删失数据(不考虑每个月进行检测问题)，计算出来的结果是β=20.60，η=12.06。

由此可见，所计算得到的结果与前面的计算结果相差非常大。所以，在开展可靠性数据分析工作、威布尔分析(weibull)时一定要分析各个数据属于什么类型数据，否则将会出现错误。

图13设备返修数据录入(返修数据当成右删失-错误方法)

图15 错误计算结果

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