CN115292969B - 基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统。通过对获取的外场环境中多个装备的交付和返修数据，提取每个装备的平均工作时间；预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。本申请在可靠性评估的“数据来源”方面进行了创新，极大提高了可靠性评估的便利性。在“大样本”的数据评估及评估前进行指数分布拟合优度判定方面做出的改进，提高了可靠性评估的科学性和合理性。

Description

基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统。
背景技术
对于军事装备检验，外场相比于实验室环境更接近实战，也最能体现装备真实的可靠性水平，因此外场可靠性评估工作十分重要。外场可靠性评估贯彻装备全寿命周期中状态鉴定、列装定型、在役考核等各个工作链路。外场可靠性评估中往往存在装机时间分散，产品数量庞大，收集故障数据困难等问题。
GJB899A-2009《可靠性鉴定和验收试验》中规定了“实验室”内可靠性评估的方法，对外场可靠性评估没有提及。GJB899A中只对总的试验时间有要求，这当样本量小时，相当于对每台装备的工作时间也有要求。但是当样本量增大到一定数量时，只强调总试验时间，对每台装备的工作时间不作要求，会对可靠性评估工作会造成很大的误差。
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统；在可靠性评估的“数据来源”方面进行了创新，极大提高了可靠性评估的便利性。本发明在“大样本”的数据评估及评估前进行指数分布拟合优度判定方面做出了一定的改进，提高了可靠性评估的科学性和合理性。由于GJB899A和MIL-HDBK-781中均规定最大样本量为20，显然不是外场环境下大数据样本的要求，因此大样本下的可靠性评估的显得正当其时。
为了实现上述目的，本发明的一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
S2、对提取的每个装备的平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选出超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
S3、验证待评估装备的寿命是否符合指数分布，对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；
S4、在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
进一步，优选的，在S1中，所述对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间，包括以下方法：
S101、根据交付数据进行查重，清洗重复的装备编号；
S102、在返修数据中，查找对应的装备标号下的装备信息，根据交付数据和返修数据的日期，计算每个装备的平均工作时间。
在上述任意一项实施例中优选的,在S2中，所述最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
；
其中，PA=98%；表示最低平均工作时间阈值，表示MTBF 检验下限。
在上述任意一项实施例中优选的,在S3中还包括，按照如下方法确定拟合优度检验中，生产方和使用方都能接受的故障数：
根据鉴别比d=θ0/θ1；当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
其中，d为鉴别比；θ1为MTBF检验下限；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险，χ2表示卡方分布，r为故障数。
在上述任意一项实施例中优选的,在S3中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
S301、设定假设条件H0:λ(t)为常数；表示待评估装备的失效率；
S302、基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
其中，为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
S303、计算卡方分布为在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
S304、计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
在上述任意一项实施例中优选的, 在S4中，在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解时，还包括当无故障数时，对指数分布下，单侧置信下限按照如下方法进行换算；
对于外场可靠性评估函数；
两边同时取自然对数得；
最终换算为；
其中为显著性水平，ti表示第i个装备的平均工作时间；为MTBF检验值，n为装备总数。
本发明提供一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，包括：数据获取模块、数据筛选模块、外场可靠性评估模块；
所述数据获取模块用于获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
所述筛选模块用于对提取的装备平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
所述外场可靠性评估模块，还包括验证单元与评估单元，所述验证单元用于验证待评估装备的寿命是否符合指数分布；所述评估单元用于对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
在上述任意一项实施例中优选的,数据筛选模块中，对最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
；
其中，PA=98%；表示最低平均工作时间阈值，表示MTBF 检验下限。
在上述任意一项实施例中优选的,所述验证单元中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
设定假设条件H0: 为常数；其中，为待评估装备的失效率；
基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
其中，为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
计算卡方分布为在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
在上述任意一项实施例中优选的,所述评估单元中，根据鉴别比的定义式和卡方分布计算公式，当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
;
其中，d为鉴别比；θ1为MTBF检验下限；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险， 表示卡方分布，r为故障数。
本申请公开的一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法及系统；相比于现有技术至少具有以下优点：
1、通过获取外场环境大量的装备的交付和返修数据，通过科学严谨的设置最低平均工作时间阈值，实现了大样本量装备的可靠性评估问题。
2、将“出厂”和“返修数据”作为输入的可靠性评估方法。考虑了出厂和装机之间的时间差，同时考虑了装备工作时间和飞行时间的运行比，使得评估更加科学合理；在进行可靠性评估时，对评估方法的适用性进行了验证，保证了评估方法的科学性和严谨性。
附图说明
图1为本发明基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法的流程图；
图2为本发明基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统示意图；
图3为本发明一个实施例中基于出厂和返修数据的装备外场可靠性的界面示意图；
图4为本发明一个实施例中基于出厂和返修数据的装备外场可靠性的另一个界面示意图。
图5为本发明一个实施例中基于出厂和返修数据的装备外场可靠性的另一个界面示意图。
具体实施方式
以下通过附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明一方面实施例提供的一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
S2、对提取的装备平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
S3、验证待评估装备的寿命是否符合指数分布，对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；
S4、在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
在S1中，所述对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间，包括以下方法：
S101、根据交付数据进行查重，清洗重复的装备编号；
S102、在返修数据中，查找对应的装备标号下的装备信息，根据交付数据和返修数据的日期，计算每个装备的平均工作时间。
实施例1中具体为，根据交付数据进行查重，清洗重复的装备编号；对清洗后的装备，按照每个装备的编号顺序，在返修数据中按照每个装备的编号，查找每个装备对应的装备信息，在装备信息中筛选出装备的工作时间和故障数，并对筛选出的所有工作时间求和，计算每个装备的总工作时间；根据交付数据和返修数据的日期，计算每个装备的服役时长，将得到的每个装备的总工作时间除以计算每个装备的服役时长，计算每个装备的平均工作时间。
然而在实际测试中，逐一获取每个设备的工作时间，工作量巨大，因此本申请中提出如下换算方法计算每个装备的平均工作时间：
计算时需要将出厂时间和返厂时间的数据格式调整为“日期”格式，方能进行数据计算。
在筛选数据时根据对维保公司及主机厂的调研，某型电子装备例如飞机上的收发信机，从出厂到装机的平均时间6个月（180天），按照一年300飞行小时折算（一般保修期为2年/600飞行小时），并且收发信机工作和飞行时间的运行比为1.2。
因此，每个收发信机的平均工作时间=1.2*300/（360-180）=180天/小时。
目前外场环境的大样本量的装备可靠性保证中对于最低平均工作时间是没有规定或者标准给出的，因此，如何科学严谨的设置最低平均工作时间阈值，对于外场可靠性保证测试是至关重要的，对于大于20的样本量如何评估并未给出要求。GJB899A中仅对总试验试验有一定的要求，但是对于大样本量下，每个装备的平均工作时间并未给出要求。如果没有要求的话，当样本量太大时，每个样本的平均工作时间即使很小，也能达到GJB899A中的总试验时间的要求。如果平均每个样本的工作时间很小时，可靠性评估会带来很大不确定性甚至错误，因此有必要研究大样本量（大于20）下每个装备的平均工作时间的最小值。在样本量很大的情况下，有必要确定一个最低平均工作时间；
可靠性保证试验随机抽取一台进行，在顺利完成试验后，在一定概率下通过可靠性鉴定试验。所以，可靠性鉴定试验中平均每个产品的试验时间应该大于等于可靠性保证试验中的试验时间。在可靠性保证试验中，设定只要保障后W小时无故障，则可98%的概率能通过θ1的可靠性鉴定试验。
在S2中，所述最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
（公式1）；
其中，PA=98%；表示最低平均工作时间阈值，表示MTBF 检验下限。
当PA=98%,可反推出，即=2*0.212θ1=0.424θ1
在设置最低平均工作时间后，还需要设置生产方和使用方都能接受的故障数，按照如下方法确定拟合优度检验中，生产方和使用方都能接受的故障数：
根据鉴别比d=θ0/θ1；当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
即；（公式2）
其中，d为鉴别比；θ1为MTBF检验下限；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险，χ2表示卡方分布。
在该故障数设置的过程中，可以按照国军标GJB899A中规定标准试验方案中：使用方风险β=20%，国军标GJB899A中生产方风险α规定有10%，20%，30%共计三种。具体按下表1所示：
表1 判定拒绝的故障数与双方的风险分析（鉴别比在1.5～3之间）
方案 使用方风险β 判定拒绝时的故障数r 实际生产方α最小风险
方案1 20% 1 41.5%
方案2 20% 2 26.4%
方案3 20% 3 17.3%
如上表所示，在控制生产方风险30%以内，在故障出现2个以内，使用方是无权拒绝接受的。出现故障数为3个及以上，生产方可以被拒收，并判定不合格。外场可靠性评估，规定故障数小于3个，不能做出拒收判断。
在进行可靠性评估实验时，根据国军标的规定，一般直接采用指数分布算法进行评估，产品服从指数时，其失效率为常数，因此检验产品是否服从指数分布，仅需要判定检验为常数即可。而对于外场环境下装备的可靠性评估还需要进一步判断对于大样本量的数据进行可靠性评估实验时，是否符合指数分布。
在S3中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
S301、设定假设条件H0: 为常数；其中，为待评估装备的失效率；
S302、基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
（公式3）
其中，为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
S303、计算卡方分布为在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
S304、计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
即采用卡方检验法对指数分布拟合优度算法求解，但产品服从指数时，其失效率为常数，因此检验产品是否服从指数分布，仅需要判定检验为常数即可。
拟合优度检验:
由于我们计算返修产品的截止时间是确定的,可以采用卡方分布进行计算，因此可以按下式构建卡方统计量：
～
为失效时刻的累积总试验时间。为累积的总试验时间。
如果显著性水平为α，若
,则接受原假设,反之就拒绝。
在S4中，在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解时，还包括当无故障数时，对指数分布下，单侧置信下限按照如下方法进行换算；
对于外场可靠性评估函数；
两边同时取自然对数得；
最终换算为；
其中，为显著性水平，ti表示第i个装备的平均工作时间；为MTBF检验值，n为装备总数。当故障数不为零时，则按照指数分布公式计算
MTBF检验值，D：为待测装备的运行比
并进一步计算：
MTBF检验下限；
若产品的MTBF真值不小于检验上限，那么产品被接收的概率至少是100（1-）％，为生产方最小风险。因此一般只计算MTBF检验下限即可完成检验。如果待检测装备的出现故障数，但是MTBF检验值符合MTBF检验下限，则判断为通过试验。
该部分部分核心算法代码：
if r==0 （故障数等于零）
   theta=inf;
   thetaL=roundn(-T/log(alpha),-2);
   thetaU=inf;
Else （故障数不为零）
   theta=roundn(T*D/r,-2);
   thetaL=roundn(2*r/chi2inv(C,2*r+2)*theta,-2);
end
if thetaL>MTBF
     set(handles.text20,"string","恭喜您，试验顺利通过");
else set(handles.text20,"string","很遗憾，请您继续努力");
end
本发明提供一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，用于实施上述实施例中的评估方法，包括：数据获取模块、数据筛选模块、外场可靠性评估模块；
所述数据获取模块用于获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
所述筛选模块用于对提取的装备平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
所述外场可靠性评估模块，还包括验证单元与评估单元，所述验证单元用于验证待评估装备的寿命是否符合指数分布；所述评估单元用于对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
在上述任意一项实施例中优选的,数据筛选模块中，对最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
；
其中，PA=98%；表示最低平均工作时间阈值，表示MTBF 检验下限。
根据上述计算方法，如图2所示，在数据筛选模块中以问答窗口形式，显示数据筛选结果。
在上述任意一项实施例中优选的,所述验证单元中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
设定假设条件H0: 为常数；其中，为待评估装备的失效率；
基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
其中，为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
根据上述方法，在所述验证单元中采用如图2所示，以问答窗口形式，显示验证结果。
计算卡方分布为在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
在上述任意一项实施例中优选的,所述评估单元中，根据鉴别比的定义式和卡方分布计算公式，当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
即；
其中，d为鉴别比；θ1为最低可接受值；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险。
在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解时，还包括当无故障数时，对指数分布下，单侧置信下限按照如下方法进行换算；
对于外场可靠性评估函数；
两边同时取自然对数得；
最终换算为；
其中：为显著性水平，ti表示第i个装备的平均工作时间；为MTBF检验值，n为装备总数。
根据上述公式，换算为故障数后，按照图3所示的显示界面进行显示。
具体实施例：
以下内容为我公司某型电子装备，分别为20XX年度我公司的出厂数据和20XX年到2021年返厂维修数据，来源于“出厂合格证”和“返厂维修记录单”：
某型电子装备的可靠性要求：平均故障间隔时间（MTBF）
成熟期规定值：1600h；设计定型最低可接受值：700h。
表2某型电子装备出厂数据（20XX年出厂）
表3 某型电子装备返修数据（20XX年到2021年期间返修数据）
20XX年出厂产品105个，在20XX年～2021年发生故障数为20个。从出厂到2021年年底累计92185自然天，去掉从出厂到装机的平均时间6个月（180天），按照一年300飞行小时折算；并且假设收发信机工作和飞行时间的运行比为1.2，置信度为0.8，进行单侧置信下限的评估。
软件的输入信息：
ti=[308 220 70 63 29 106 322 69 372 935 71 71 488 708 256 296 543 673402 507]； %某型电子装备在20XX年出厂在20XX到20XX年间返修的故障时间
T=73285*300/360； %累计工作时间
n=105； %交付数量
r=20； %截止到2021年12月31日共发生故障20个
alpha=0.2； %显著性水平
C=0.8； %置信度水平
beta=0.2； %使用者风险
MTBF=1600； %MTBF的要求值
将以上信息分别填入到以下两个对话框中，第一个软件界面回答了每台装备的平均工作时间是否足够和是否满足指数分布的判定，如图4所示。第二个软件界面回答了MTBF的点估计和单侧置信下限的区间估计，如图5所示。
由于MTBF检验的理论基础是基于装备的使用寿命符合指数分布规律的，而通过上述验证，在外场环境下，当采用卡方分布验证构建样本数据的卡方统计量时，其待评估装备的失效率为常数，因此，说明外场环境下待评估装备的寿命也符合指数分布，因此，卡方统计量计算时的显著性水平与MTBF检验时，国军标GJB899A中定义的生产方最小风险是等效的，同理在卡方分布中设置的自由度2r与MTBF检验时的国军标GJB899A中定义的故障数r也是等效的。
本发明方法，填补了试验室内可靠性考核样本数（最大为20）的空白，解决了“大样本”装备的外场可靠性评估方法。选取的数据来源更加客观并且容易获得。不同以往需要知道每个装备的飞行时间（获取难度较大），给了广大军工研制生产单位很大的便利性，便于广泛开展可靠性评估。比GJB899A中传统的可靠性评估方法，新增了对最低平均工作时间的判定工作。由于每年出厂和返修的某型电子装备数往往数据量较大，我们需要计算每台装备的平均工作时间，然后与某型电子装备MTBF的要求值0.424倍作比较。只有大于最低平均工作时间阈值的数据才能进行可靠性评估，增加了可靠性评估的准确性和科学性。比GJB899A中传统的可靠性评估方法，新增了指数分布的“拟合优度检验”，即只有通过指数分布检验的数据，才能进行可靠性评估，提高了可靠性评估准确性和科学性。
将可靠性预处理包括最低平均工作时间和指数分布的拟合优度等预处理及基于卡方分布的可靠性评估算法，编制了可靠性评估软件。本文涉及的可靠性评估相关算法及输入输出参数，并已经过了GJB899A算例验证。这样不仅省去了查表计算的繁琐，降低了出错概率，提高了计算效率，提高了求解精度（查表仅保留小数点后4位）。
显然，上述实施例仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
S2、对提取的每个装备的平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选出超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
S3、验证筛选出的所述装备的寿命是否符合指数分布，对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；
S4、设定指数分布的置信度，并在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
2.根据权利要求1所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于，在S1中，所述对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间，包括以下方法：
S101、根据交付数据进行查重，清洗重复的装备编号；
S102、在返修数据中，查找对应的装备标号下的装备信息，根据交付数据和返修数据的日期，计算每个装备的平均工作时间。
3.根据权利要求1所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于,在S2中，所述最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
其中，PA =98%；Tw表示最低平均工作时间阈值，θ1表示MTBF检验下限。
4.根据权利要求1所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于,在S3中还包括，按照如下方法确定拟合优度检验中，生产方和使用方都能接受的故障数：
根据鉴别比d=θ0/θ1；当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
其中，d为鉴别比；θ1为MTBF检验下限；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险，χ2表示卡方分布，r为故障数。
5.根据权利要求1所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于,在S3中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
S301、设定假设条件H0:λ(t)为常数；表示待评估装备的失效率；
S302、基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
其中，T(t(i))为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
S303、计算卡方分布χ2(2r)在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
S304、计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
6.根据权利要求1所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估方法，其特征在于, 在S4中，在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解时，还包括当无故障数时，对指数分布下，单侧置信下限按照如下方法进行换算；
对于外场可靠性评估函数；
两边同时取自然对数得；
最终换算为；
其中，为显著性水平，ti表示第i个装备的平均工作时间；为MTBF检验值，n为装备总数。
7.一种基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，其特征在于,包括：数据获取模块、数据筛选模块、外场可靠性评估模块；
所述数据获取模块用于获取外场环境中多个装备的交付和返修数据，对每个装备的交付和返修数据进行清洗，提取每个装备的平均工作时间；
所述筛选模块用于对提取的装备平均工作时间与预设的最低平均工作时间阈值进行比较，筛选超过预设的最低平均工作时间阈值的装备；
所述外场可靠性评估模块，还包括验证单元与评估单元，所述验证单元用于验证待评估装备的寿命是否符合指数分布；所述评估单元用于对筛选出的装备的平均工作时间和故障数，进行指数分布的拟合优度检验；在设定的置信度下，进行外场可靠性评估的求解。
8.权利要求7所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，其特征在于,数据筛选模块中，对最低平均工作时间阈值，按照如下公式计算反推最低平均工作时间阈值：
其中，PA =98%；Tw表示最低平均工作时间阈值，θ1表示MTBF检验下限。
9.权利要求7所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，其特征在于,所述验证单元中，采用如下方法验证待评估装备的寿命符合指数分布；
设定假设条件H0: λ(t)为常数，表示待评估装备的失效率；
基于样本数据构建如下公式所示的卡方统计量：
其中，T(t(i))为失效时刻的累积总试验时间，为累积的总试验时间；
计算卡方分布χ2(2r)在一定显著性水平下，自由度为2r的两个边界；
计算卡方统计量在两个边界之间时，原假设是否成立。
10.权利要求7所述的基于出厂和返修数据的装备外场可靠性评估系统，其特征在于,所述评估单元中，根据鉴别比的定义式和卡方分布计算公式，当鉴别比d在1.5～3之间时，按照如下公式反推计算故障数：
;
其中，d为鉴别比；θ1为MTBF检验下限；θ0为规定值；α为生产方最小风险；β为使用方风险，χ2表示卡方分布，r为故障数。
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