可靠性工程工具包教程

可靠性工程工具包教程

reliability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reliability

1. 项目介绍

reliability 是一个用于可靠性工程和生存分析的 Python 库。它扩展了 scipy.stats 的功能，并提供了许多专用的工具，这些工具通常只能在专有软件中找到。该库支持多种概率分布的拟合、生存函数的非参数估计、可靠性增长分析、加速寿命测试模型等。

主要功能

• 拟合概率分布到数据，包括右删失数据。
• 支持 Weibull 混合模型和 Weibull 竞争风险模型。
• 计算应力-强度干扰的概率。
• 支持多种概率分布，如 Exponential、Weibull、Gamma、Gumbel、Normal、Lognormal、Loglogistic 和 Beta。
• 提供概率密度函数 (PDF)、累积分布函数 (CDF)、生存函数 (SF)、风险函数 (HF) 和累积风险函数 (CHF) 的绘图。
• 支持非参数估计方法，如 Kaplan-Meier、Nelson-Aalen 和 Rank Adjustment。

2. 项目快速启动

安装

要安装 reliability，请在命令提示符中运行以下命令：

pip install reliability

快速示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 reliability 库来拟合 Weibull 分布并绘制其生存函数：

from reliability.Distributions import Weibull_Distribution
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 Weibull 分布对象
dist = Weibull_Distribution(alpha=4, beta=2)

# 绘制生存函数
dist.SF()
plt.show()

3. 应用案例和最佳实践

案例1：设备故障预测

假设你有一组设备的故障时间数据，你可以使用 reliability 库来拟合 Weibull 分布，并预测设备的剩余寿命。

from reliability.Fitters import Fit_Weibull_2P
from reliability.Datasets import load_dataset

# 加载示例数据
failures = load_dataset('device_failures')

# 拟合 Weibull 分布
fit = Fit_Weibull_2P(failures)

# 输出拟合结果
fit.print()

案例2：可靠性增长分析

在产品开发过程中，可靠性增长分析可以帮助你了解产品可靠性的提升情况。

from reliability.Growth import reliability_growth

# 输入故障数据
failures = [10, 20, 30, 40, 50]
times = [1, 2, 3, 4, 5]

# 进行可靠性增长分析
growth = reliability_growth(failures, times)

# 输出结果
print(growth)

4. 典型生态项目

1. scipy

reliability 库依赖于 scipy，提供了许多统计和数学函数，是进行科学计算的基础库。

2. matplotlib

用于绘制各种图表，reliability 库中的许多绘图功能都依赖于 matplotlib。

3. numpy

提供了高效的数组操作功能，是许多科学计算库的基础。

4. pandas

用于数据处理和分析，可以与 reliability 库结合使用，处理和分析可靠性数据。

通过这些生态项目的结合使用，可以更高效地进行可靠性工程分析和数据处理。

reliability 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reliability