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附件C：译文



可维修系统的实用可靠性分析
像汽车，通讯系统，飞机，飞机发动机控制器，打印机，医疗诊断系统，直升机，火车头等这些很复杂的系统发生故障时，都是可以维修的，并不用更换。当这些系统影响或者涉及到了顾客的使用环境时，人们就会对在这种情况下的可靠性和其它特定的性能相当的感兴趣。人们感兴趣的领域包括评估在保修期内的失效率，保持一个简单任务的可靠性，解决磨损率 ，决定何时更换或大修系统以及尽量减少寿命周期成本。一般而言，一种广义函数，比如威布尔分布，并不能用来解决这些问题。为了解决复杂可修系统的可靠性特性，一种程序常用来替代这种广义函数。最受欢迎的程序模型是动力定律模型。这种模式受欢迎的原因有几个。第一，对最简单的维修来说，它有一个非常实用的基础。它适用于只用维修这个失效的系统就可以让该系统正常工作的情形。第二，如果首次故障服从威布尔分布，当都为最简单维修时，接下来的各次失效就会服从动力定律模型。从这个角度看动力定律的模型就是威布尔分布的一种延伸。换句话说，对一个可修复系统而言，威布尔分布只适用于首次故障，而动力定律适用于接下来各次故障。另一个普遍使用动力定律的原因是它在指数分布的基础上概括了泊松过程。另外，从管理的角度来看，动力定律本身就非常易于使用和理解，可以为现实世界中的许多应用提供实用的结果。
Crow在1974年首次提出动力定律模型在复合数据系统中的应用。Crow在 1974 ，1990， 1993 ，2003年分别提出这个模型的推定和其他统计程序。在ascher，Feingold（ 1984年）和国际电工委员会的国际标准61710 "幂律模型-善-的拟合优度检验和估算方法"可看到更多的关于动力定律模型的资料。这些文章给这个模型提供一些实际的背景，讨论了如何收集数据，并给出了一个如何降低船队寿命周期成本的实例。
动力定律模型的背景
为了确定这个概念，我们设想套接到系统中的一个组成部分是不需要时间的。当这个组件失败时，它就随即更换一台新的同类的设备。以后每次失败，套接就会回到一个"完好如新的条件"的状态。每个部件的失效时间都取决于它背后的分布状态。这里必须注意它涉及到一个单一失效的分配。所谓的"重建的过程"