成败型数据在工程中非常常见,且成败型系统的可靠度置信限对诸如指数、正态、weibull等寿命型系统可靠度置信限具有参考价值。本文对国内外推崇的几种常见的成败型串联系统可靠度近似置信下限方法进行了评定和初步的研究。 MML方法、LM方法、SR方法、MMLSR方法就是将单元成败型数据(n_j,s_j),j=(?)折合为单部件系统伪成败型数据(n,s),再将该伪成败型试验数据折合成伪定时截尾指数分布试验数据((?),(?)),并求出系统可靠度的非随机化最优置信下限。对周源泉的Bayes方法应用了其Bayes限第二通用公式求系统可靠度置信下限。分别抽取了大量数据,并按上述几种方法对各组数据用Monte-Calo方法各进行了10000次的随机模拟。所编制的程序都在Visual C++6.0编译器上运行调试。然后根据模拟结果对这几种近似方法进行了评定,指出目前国内广为流行的MML方法在试验数据满足其应用条件时仍是偏冒进的;且MMLSR方法也是偏冒进的。经综合分析,认为SR方法优于上述常用的方法,是保守的方法中最不保守的方法,从而推荐了SR方法。