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可靠性是部件、元件、产品、或系统的完整性的最佳数量的度量。可靠性是

指部件、元件、产品或系统在规定的环境下、规定的时间内、规定条件下无故障

的完成其规定功能的概率。从广义上讲，可靠性”是指使用者对产品的满意程度

或对企业的信赖程度。

可靠性的技术是建立在多门学科的基础上的，例如：概率论和数理统计，材

料、结构物性学，故障物理，基础试验技术，环境技术等。

可靠性技术在生产过程可以分为：可靠性设计、可靠性试验、制造阶段可靠

性、使用阶段可靠性、可靠性管理。我们做的可靠性评估应该就属于使用阶段的

可靠性。

机床的可靠性评定总则在GB/T23567中有详细的介绍，对故障判定、抽样

原则、试验方式、试验条件、试验方法、故障检测、数据的采集、可靠性的评定

指标以及结果的判定都有规范的方法。对机床的可靠性评估时，可以在此基础上

加上自己即时的方法，做出准确的评估和数据的收集。

可靠性研究的方法大致可以分为以下几种：

1）产品历史经验数据的积累；

2）通过失效分析（FailureAnalyze）方法寻找产品失效的机理；

3）建立典型的失效模式；

4）通过可靠性环境和加速试验建立试验数据和真实寿命之间的对应关系；

5）用可靠性环境和加速试验标准代替产品的寿命认证；

6）建立数学模型描述产品寿命的变化规律；

7）通过软件仿真在设计阶段预测产品的寿命；

准备阶段：数据的采集（《数控机床可靠性试验数据抽样方法研究》北京科技大

学张宏斌）

用于收集可靠性数据,并对其量化的方法是概率数学和统计学。在可靠性工

程中要涉及到不确定性问题。我们关心的是分布的极尾部状态和可能未必有的载

荷和强度的组合,在这种情形下,经常难以对变异性进行量化,而且数据很昂

贵。因此,把统计学理论应用于可靠性工程会更困难。当前，对于数控机床可靠

性研究数据的收集方法却很少有人提及,甚至可以说是一片空白。目前,可靠性

数据的收集基本上是以简单随机抽样为主,甚至在某些情况下只采用了某一个

厂家在某一个时间段内生产的机床进行统计分析。由此所引发的问题就是:这样

收集的数据不能够很好地反映数控机床可靠性的真实状况,同时其精度也不能

够令人满意。

由于现在数控机床生产厂家众多、生产量庞大、机床型号多以及成产的批次

多，这样都对数据的收集带来了很大的困难。因此，在数据采样时：

（1）必须采用合理的抽样方法来得到可靠性数据;

（2）简单随机抽样是目前普遍应用的抽样方法,但是必须抽取较大的样本量才能

够获得较高的精度和信度;

针对以上的特点有三种数据采集的方法可以选择：简单随机抽样、二阶抽样、分

层抽样。

（1）简单随机抽样：从总体N个单元中，抽取n个单元，保证抽取每个单元或

者几个单元组合的概率相等。

N不是很大时可以单独使用。但是当N很大时，制

作一个含全部抽样单元的完整抽样框就显得很难了。从而导致费用升高，因此,

在实际的抽样工作中,除非万不得已,否则不会使用这种方法。

（2）分层随机抽样：即抽样在每一层中独立进行,总的样本由各层样本组成,总

体参数则根据各层样本参数的汇总做出估计,这种抽样就被称为分层抽样。

分层随机抽样不仅可以用于估计总体,同时也可以估计各层的值。当划分

的各层之间差异较大,二层内的各单元差异较小时,分层抽样可以显著地提高估

计精度。另外,分层抽样的单元比较集中,有利于调查的实施。

（3）二阶抽样：二阶抽样可以看作是整群抽样的发展,在抽的初级抽样单元后,

并不全面调查其全部次级单元,而是在进行抽样,从入选的初级单元中抽选次级

单元。这种抽样方法被称为二阶抽样。

二阶抽样首先具有整群抽样的优点:样本比较集中,调查方便;不需要完

整的次级单元抽样框;而对群众相似的单元,由于进行了再抽样,减少了不必要

的浪费。二阶抽样是大型调查中经常使用的方法。

通过计算分层抽样和二阶抽样均可以用于数据的采集，但是二阶抽样更优，

不仅大大减少了抽样样本量，同时具有很高的精度和信度。同其他方法比较，它

更适合数控机床可靠性数据采集的抽样方法，具有很好的经济效益和实用价值。

前提工作：模型的建立

一个产品只存在可靠和不可靠两种状态，不存在中间状态。而可靠性理论是

建立在概率论和数理统计的基础上的。所以可靠性的数学指标有以下几个：可靠

度R（t）、不可靠