李建伟，陈先有，赵小全，王 栋

(陆航驻景德镇地区军事代表室，江西景德镇 333002)

0 引言

维修性是现代装备的重要设计特性，是影响装备战斗力的重要因素。平均修复时间(MTTR)作为维修性的一个核心指标，其结果已成为衡量装备维修性工作好坏的重要依据［1］。维修性验证就是对装备的维修性指标值进行验证，要求在自然故障或模拟故障条件下，根据试验中得到的数据，统计计算维修性参数，进行判决，验证其维修性是否达到指标要求。

目前，国内对平均修复时间(MTTR)的验证采用的是 GJB2072－94中给出的三种经典验证方法［2］:(1)对数正态分布，对数方差已知时的验证方法;(2)分布未知，方差已知时的验证方法;(3)分布未知，方差未知时的验证方法。国军标中的方法是基于大样本的数理统计理论，试验费用高昂，研制周期长，不利于装备早日装备部队。基于Bayes理论的小子样维修性验证方法正是在这种需求下产生的。Bayes方法综合利用各种验前信息，结合少量的现场维修性试验信息，对装备维修性指标作出可信的评估，从而降低装备研制费用、缩短研制周期，促进新(改进)装备尽快定型并投入使用，最终实现飞机战斗力的提升［3］。

1 基于Bayes理论的小子样维修性验证方法

1.1 确定维修时间总体分布

总体分布是进行Bayes统计分析首先需要解决的问题。对于维修时间而言，它不是一个常数，而是以某种统计分布的形式存在的。在维修性分析中最常用的时间分布有正态分布、对数正态分布、指数分布和Γ分布。……