题目：基于现场数据的可靠性评估方法研究

现场数据是反映产品可靠性水平的最真实的信息。然而，现场数据经常出现随机删失或截尾的情形，这给产品的可靠性评估带来了巨大的挑战，特别是工程上十分关注的可靠性指标的区间估计。在随机截尾或者随机删失的现场数据下，传统的可靠性评估方法仅可以给出可靠性指标的点估计，无法给出可靠性指标的区间估计，比如可靠度的置信下限。为此，本文就现场使用数据下的可靠性评估方法进行深入研究。 论文对基于现场使用数据的可靠性评估的相关概念进行了阐述，分别从参数的点估计和区间估计总结了现行基于现场使用数据的可靠性评估方法的现状，并指出了其中存在的问题，主要是无法给出可靠度、可靠寿命等可靠性指标的置信下限。 在对现场使用数据下的可靠性评估方法进行总结分析的基础上，首先，对寿命分布类型服从指数分布的产品，通过采用EM算法对产品的现场使用数据进行分析，提出了现场使用数据下基于EM算法的产品可靠评估方法。通过实例表明了该方法对数据的各种截尾类型具有良好的适应性，并且具有评估精度高的特点，因次，该方法具有一定的工程应用价值。 然后，针对寿命分布类型服从Weibull分布的产品，由于EM算法仅保证一阶矩，而Weibull分布是多参数分布，因此，通过引入数据扩充算法，提出并建立了现场数据下基于数据扩充算法的Weibull参数估计方法，进而通过实例验证了该方法的可行性。 最后，针对随机截尾的现场数据，从抽样统计学的角度出发，使用比例Bootstrap方法对寿命分布类型服从Webull分布的产品寿命数据进行样本再复制，对其进行分析和计算，得到产品可靠性的区间估计。该方法为高删失比随机截尾现场数据下的产品可靠性给出了一种可行的评估方法。实例验证了该方法具有较好的统计性质。