MTBF（Mean time between failures 平均故障间隔时间）其度量方法为：在规定的条件下和规定的期间内，产品寿命单位总数与故障总次数之比。一般用来表征可修复产品。计算公式：

式中，MTBF——该型/批次产品的平均故障间隔时间，h；

T_i——第i台产品的累计工作时间，h；

r_n——参与统计的n台该型/批次产品的工作时间内的故障总数。

对于MTBF这个概念，可靠性领域在上个世纪50年代已开始用于预计相关军用设备的可靠性水平，到现在近70年。当然对于这个概念，在各行业产品的应用，还存在些“非议”，如很多人将MTBF与一般意义寿命混为一谈；MTBF达近百万小时的芯片或者电子设备如何评定。为解决这些工程界困惑，我们还须引入可靠性领域另外一个概念“Bathtub curve”。“浴盆曲线”定义最早出现在上个世纪60年代，它将失效率曲线在产品寿命周期内分成三个阶段：早期失效期（“Burn-in” Period）、偶然失效期（Normal Operating Period）、耗损失效期（Wear-out Period）。

失效率，工程上通常定义为：工作到某时刻尚未发生失效的产品，在该时刻后单位时间内发生失效的概率，一般用下式进行计算：

式中，∆r(t)为t时刻后，∆t时间内发生失效的产品数；∆t为所取时间间隔；N_s (t)为在t时刻没有发生失效的产品数。

通过上述定义可知，在∆t时间内发生失效的产品比例较小时，工程上一般会简化处理，将MTBF=1⁄λ，事实上MTBF略小于1⁄λ。回归到上图浴盆曲线，可见MTBF表征的是纵坐标相关的Failure Rate，而非横坐标寿命（Life Expectancy）。同时，鉴于偶然失效期的失效机理一致性高、失效率稳定，工程上通常用MTBF表征此阶段的产品可靠性水平。事实上，MTBF指标的工程优势，在于它对产品使用方的工程价值，远高于产品研制方，因为更方便运用于管理设备运行时间管理、维修及备件成本控制。

事实上，可靠性工程中对于MTBF定量计算主要有2类工作：

一是产品早期设计阶段的可靠性（MTBF）预计，二是产品后期样品阶段的可靠性（MTBF）评定。

（1）MTBF预计

机器人MTBF预计，国内在上个世纪90年代技术已较为成熟并开展行业应用[5]。在可靠性领域目前亦有通用的权威性标准，像MIL-HDBK-217、GJB/Z299B、Bellcore等。我们知道MTBF预计工作由于其依赖于历史数据、计算的影响因素条件与的条件存在偏差，工程上更多用于架构方案间的对比以及产品基础可靠性的预计，其预计值难以作为实际机器人的可靠性水平评定值。

（2）MTBF评定

机器人MTBF的评定工作，工程上还须依赖于产品实际运行数据或者试验结果。基于实际运行数据的MTBF评定，当前在B2B商业行为中存在较多，往往是双方技术互信度高，评定多为大型复杂装备，难以形成标准。可靠性工程中更多的MTBF评定工作是基于可靠性试验的方式。

我们知道针对基于可靠性试验的MTBF评定，关键之一是要明确试验剖面与条件，简单说就是试验剖面条件与实际工作运行条件之间的定量关系。军用装备的可靠性评定，全球各个大国均有独立的试验标准方法，像我国的GJB899、美国的MIL-STD-781。由于军用装备的特殊性，这些可靠性评定标准亦已规定了产品的试验剖面与MTBF量化评定关系。但对于像机器人，这类大多数民用产品，很难形成统一用户场景、使用条件、维修条件等。当前我国有些器件级或模块级产品，亦制定了MTBF评定标准，并包含了试验剖面，如GB/T 29482.1-2013、GB/T 32245-2015。

机器人产品组成较为复杂，既包含了传统金属结构件为主的机械执行机构，也有电子电气等驱动控制系统。我们知道可靠性工程对上述系统，包含了以偶发性失效为主的可靠性评定需求，也存在以耗损性失效为主的寿命评定需求。机器人行业当前处于孕育与成长期，经济与时间成本都十分宝贵。对于当前行业MTBF水平数万小时的机器人产品，如何准确与快速评定MTBF值是整个行业急需突破的技术困境。