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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