周期性失败数据,也称复发性故障数据,在工程管理领域有着较为广泛的应用,尤其是在维修系统之中。对维修系统建立恰当的模型是一种常见的处理方法,这有助于对机器经过维修之后生存函数的性质进行分析。在这个领域,很多人已经进行过各式各样的研究。在这篇文章中,我们考虑一个几何失败率递减模型,即机器损坏的风险函数随机器维修次数呈几何式增加。除此之外,我们考虑的是时间删失情形而不是失败次数删失情形,并构造偏似然函数对上面的半参数模型求解估计量。之后,我们证明了估计量的相合性并且求出了模型的区间估计。在数值模拟和实证部分,我们生成了模拟数据以研究估计量的渐进性质。此外,我们将基于时间删失的估计量与传统方法,基于相同模型的失败删失情形估计量进行比较。结果发现,不管是参数部分的偏差均值还是方差,都是我们的模型表现更好。之后,我们将这个方法应用到汽车维修数据中。与传统方法相比,时间删失情形估计量和汽车的第一次维修经验分布曲线拟合更接近。结果表明,时间删失半参数估计在维修系统问题中有较为出色的应用。