一、发动机燃油控制单元故障数据
757型飞机的发动机燃油控制单元（FCU），由压力调节活门、计量活门、最低压力关断活门、超速调节活门、关断电磁线圈、关断指示开关、计量活门解析器、静子叶片执行机构电液伺服活门、空气/滑油冷却器活门电液伺服活门等组成。燃油控制单元（FCU）是安装在发动机附件齿轮箱上，与燃油泵相连接，接收电子发动机控制（EEC）指令控制发动机燃油流量，从而操纵发动机其他装置。
根据现场采集的燃油控制单元（FCU）数据，分别采集了正常送修和故障送修的寿命数据（注：数据来源于许冀威-中国民航飞行学院）。现在利用PosWeibull软件进行该设备的寿命数据分析。
二、录入数据及初步分析
步骤1：将上述数据录入PosWeibull软件中。录入方法是，先建立一个空表，然后分别添加3列，列名分别为时间、数量、类型。类型分为正常送修和故障送修。时间单位为小时，类型的数据类型设置为文本。
步骤2：点击【寿命分析】，然后把可选列的“时间”列添加到右边的*时间/左区间，左边可选列的“数量”添加到右边数量，把左边的“类型”列添加到分组。分析方法选择极大似然法，置信度选择95%。然后点击【确定】。
三、寿命数据深度分析
（1）、散点图、概率密度函数图分析
选择菜单的分布类型中的威布尔、威布尔（三参数），分别点击，使用威布尔（两参数）、威布尔（三参数）进行分析。
从散点图可以看出，正常送修的分布概率密度函数近似于正态分布（图中的紫色曲线）；而故障送修的分布概率密度函数近似于指数分布的概率密度函数曲线（图中的紫色曲线）。从正常送修的概率密度函数曲线形状可以看出，其时间跨度较大，但是概率变化不大。而故障送修的概率密度函数曲线则近似于指数分布，那么故障间隔时间近似于常数，此时可以根据此曲线规律确定可以采用定期检修策略进行维修。
（2）、可靠度图分析
从可靠度图曲线可以看出，正常送修的可靠度是高于故障送修的可靠度的。这个也是符合实际情况的。即正常情况下送修后的寿命数据是好于故障送修的设备寿命数据的。但是，需要注意的是，故障送修的可靠度曲线与现场数据拟合较好，但是正常送修的可靠度曲线与现场数据拟合较差，这需要对数据是否存在不同批次等问题进行深入分析，还有需要分析采用威布尔（两参数）还是其他分布类型进行拟合更好。从现场数据点来看，该现场采集的数据特点还是比较明显符合威布尔曲线规律模型的，直接参考规律模型找出这些数据的原因即可。
（3）、单组寿命数据深入分析
前面开展的是两组数据对比分析，现在针对具体每组数据单独分析。
（1）正常送修的寿命数据分析
在软件中点击【单个组 类型=正常送修】按钮，即可显示正常送修这组的数据的寿命分析结果。
从威布尔纸上结果可以看出，其形状为陡、缓、陡，说明其威布尔规律模型的特点还是非常明显的，需要进一步分析该数据的来源以及为何造成这样形状，不能盲目的直接录入寿命数据之后就进行寿命分析、计算。这组数据的来源还是需要深入分析造成该形状的原因后再确定使用什么分布进行寿命分析。
注：如果对于如何根据威布尔纸的曲线进行判断有疑问的，可与我们联系
点击分布类型的【全部】，然后得到结果如下，从分布模型拟合结果来看，极大可能是服从混合威布尔分布，说明这数据样本确实是存在一定问题。说明这组数据可能采集的来源，或者生产批次等原因，造成了这样形状的数据。所以，需要深入调查分析这组数据才能确定具体采用什么分布类型进行分析。
（2）故障送修数据分析
在软件中点击【单个组 类型=故障送修】按钮，即可显示故障送修这组的数据的寿命分析结果。
点击分布类型的全部，可以看出，该组数据是服从威布尔（三参数）的。且查看该拟合曲线与现场数据点拟合较好。因此，采用威布尔三参数进行该组寿命数据分析。
然后点击【寿命/可靠性计算】按钮，可查看具体计算结果。
