这里的可靠性Reliability指的是工程领域中的硬件可靠性，而非软件可靠性。可靠性的相关计算需要经验积累，针对性强的相关开源软件是比较少的。以下是我在github上找到的两个可靠性计算python包。
可靠性简介
定义：可靠性是系统在规定的环境下和规定的时间内，完成规定的功能的能力。
- MTBF：平均故障间隔时间
- MTTF：平均故障前时间
- 参考：《系统工程与分析》（第5版）【美】Benjamin S. Blanchard 等著
可靠性计算python库
reliability
github仓库链接：
MatthewReid854/reliability
实现的主要功能：
- 拟合包含右删失的数据的概率分布
- 拟合Weibull混合模型和Weibull竞争风险模型
- 计算应力强度干涉下的失效概率
- 支持指数，Weibull，Gamma，Gumbel，正态，对数正态，对数和Beta概率分布
- 平均剩余寿命，分位数，描述性统计摘要，分布随机抽样
- 概率密度函数（PDF），累积分布函数（CDF），生存函数（SF），危害函数（HF）和累积危害函数（CHF）的作图
- 轻松创建概率分布对象，Eg. dist = Weibull_Distribution(alpha=4,beta=2)
- 使用Kaplan-Meier，Nelson-Aalen和Rank Adjustment对生存函数进行非参数估计
- 可靠性增长，最佳更换时间，顺序采样图，类似分布，可靠性测试规划器
- 失效物理（SN图，应力应变，断裂力学，蠕变）
- 加速寿命测试概率图(Weibull, Exponential, Normal, Lognormal)
- 加速寿命测试模型 (Exponential, Eyring, Power, Dual-Exponential, Power-Exponential)
- 可修复系统的平均累积函数和ROCOF
pyre
github仓库链接：
hackl/pyre
实现的主要功能：
- 使用各种可靠性方法执行可靠性分析
- 包括大量文档丰富的统计分布
- 尽可能将NumPy用于数字计算
- No limitation on the limit state function
- Correlation between the random variables are possible
- Traces can be saved to the disk as plain text.
- PyRe可以嵌入更大的程序中，并且可以使用Python的全部功能来分析结果
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