一、退化分析概述
PosData支持加速退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析以及通用退化數(shù)據(jù)分析，可進(jìn)行加速退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、其他退化數(shù)據(jù)分析。其中加速退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析支持線性、指數(shù)、兩參數(shù)冪、三參數(shù)冪、自然對(duì)數(shù)、Gompertz等常規(guī)退化模型擬合分析，也支持自定義退化模型分析，x變換、y變換退化模型分析等。支持偽壽命預(yù)測(cè)以及基于偽壽命進(jìn)行進(jìn)一步的壽命分析；通用退化數(shù)據(jù)分析可進(jìn)行各種退化數(shù)據(jù)擬合，并可選擇指定分位數(shù)點(diǎn)作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行二次擬合分析。
二、退化模型
線性退化模型——線性退化模型是加速退化試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中常用的模型。線性退化模型的退化量的變化率（退化率）一般是常數(shù)。常見(jiàn)的線性退化模型如下：
lnY(t)=a+b*t
Y(t)=a+b*lnt
lnY(t)=a+b*lnt
非線性退化模型——非線性退化模型包括指數(shù)、冪等模型。
Y(t)=a+b*t^m
PosData支持線性、指數(shù)、兩參數(shù)冪、三參數(shù)冪、自然對(duì)數(shù)、Gompertz等常規(guī)退化模型擬合分析，也支持自定義退化模型分析，x變換、y變換退化模型分析等 。
目前，交互式數(shù)據(jù)可視化分析、預(yù)測(cè)及質(zhì)量與可靠性改進(jìn)系統(tǒng)PosData已經(jīng)開(kāi)放試用，需要了解及試用的可關(guān)注公眾號(hào)，或直接聯(lián)系我們。