文 献 综 述
在竞争日益激烈的市场中，开发和评估产品质量可靠性不容忽视。制造商的可行性和盈利水平往往取决于其生产高可靠性产品的能力，并在竞争对手之前将其引入市场; 因此需要有效和高效的评估可靠性工具在产品开发阶段。由行业标准机构所概述的加速测试程序，反映了可靠性验证的重点。因此可靠性试验数据的优化设计更显得尤为重要了。在ALT广泛应用到产品质量预测的过程中，学者对可靠性试验数据的优化设计研究就从未停止过。
Nelson和Kielpinski [1]讨论了最优ALT计划的理论，用于在考虑检查时估计具有正态分布或对数正态分布的应力因子和产品寿命之间的简单线性关系。Nelson和Meeker [2]以及Meeker和Nelson [3]将最大似然理论应用于设计最优的ALT计划，同时假设产品寿命具有威布尔或最小的极值分布。唐等人 [4]提出了找到最优的ALT计划删失双参数指数分布的方法。
然而，这些论文只讨论了单一压力因素的ALT。Escobar和Meeker [5]引入ALT计划，检查两个压力因素。Park和Yum [6]和Sitter和Torsney [7]提出了两个应力因素的最佳测试方案。此外，Xu和Fei [8]以及Li和Fard [9]考虑了两个应力变量的阶跃应力加速寿命测试计划。为了处理区间检查，Finkelstein和Wolfe以及Finkelstein发展了一个PH回归模型来分析区间数据。
然而，我发现很少的论文直接针对最佳测试计划，并考虑了读取数据。Islam和Ahmad[10]，Yum和Choi [11]在定期检查和I型审查下制定了最佳设计。ALT计划的其他扩展可以在Pascual [12][13]和Liu和Qiu [14]中找到。
陶洋和潘荣[15]收集读出数据（即区间审查）时设计ALT测试计划的新方法。利用比例风险（PH）模型进行故障时间分布，并为删失数据制定一个广义线性模型（GLM）。获得最优设计，使得在产品使用条件下的预期产品寿命的预测方差最小化。
而一般来说，PH模型是半参数的;因此比传统的失效时间回归模型更为灵活。当基准风险函数被充分指定时，这个模型可能包含广泛的分布，例如威布尔分布或伽玛分布，这些分布在可靠性数据分析中是常用的。给定PH模型的比例风险率形式，可以使用广义线性模型（GLM）公式来制定删失数据的总似然函数。GLM由Nelder和Wedderburn开发[16]，其细节可以在McCullagh和Nelder [17]以及Myers等人中找到[18]。通常，GLM公式中有三个组件：
- 来自指数族的分布
- 一个线性预测器
- 一个链接功能。
利用GLM公式，信息矩阵可以很容易地导出，然后它可以帮助实验者找到最佳的测试计划，并评估最优的计划。
Kangwon Seo和Rong Pan为了创建和评估截尾加速寿命测试（ALTs）的最佳实验设计，开发了R包ALTopt。这个软件包基于Monroe（2011）[19]和Yang and Pan（2013）等人做的工作，其中使用广义线性模型（GLM）对删失的ALT数据建模。该包采用广义线性模型方法进行ALT计划，因为这种方法可以轻松处理审查计划并导出评估设计的信息矩阵。考虑三种类型的最优性标准：用于模型参数估计的D-最优性，单次使用条件下的可靠性预测的U-最优性，以及使用条件下的可靠性预测的I-最优性。威布尔分布假定为失效时间数据，并且可以在封装中指定多个应力因子。还提供了几种图形评估工具，用于比较不同的ALT测试计划。
加速寿命测试（ALT）通常用于获取产品的失效时间数据，使其受到升高的应力条件（如温度，湿度和电压）的影响。因此，产品在正常压力条件下的预期时间短于预期。然后可以将从ALT获得的故障数据外推到正常使用压力水平以估计产品的寿命分布。纳尔逊（2005a，b）提供了到2005年为止的ALT论文的综合评论。为了避免较差的实验结果，为了获得对加速度模型和可靠性预测的更准确的推断，有必要制定有效的ALT测试计划。一个精心设计的ALT测试计划通常旨在实现一些统计最优化。然而，由于ALT的以下特征，常规实验设计（例如因子设计）作为ALT测试计划无效：
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