平均修复时间（Mean Time to Repairation, MTTR）是修复一个故障平均需要用的时间
在软件可靠性中，我们来分析各个选项：
- 选项A：平均无故障时间对应的是MTTF（Mean Time to Failure）或者MTBF（Mean Time Between Failure），不是MTTR，所以A错误。
- 选项B：根据知识背景内容，平均修复时间（Mean Time to Repairation, MTTR）是修复一个故障平均需要用的时间，它取决于维护人员的技术水平、对系统的熟悉程度以及系统的可维护性等，是描述产品由故障状态转为工作状态时维修时间的平均值，所以MTTR的含义是平均修复时间，B正确。
- 选项C：平均故障间隔时间对应的是MTBF（Mean Time Between Failure），和MTTR不同，所以C错误。
- 选项D：知识背景中未提及MTTR表示平均检测时间，所以D错误。
综上，答案是B。
MTBF（平均故障间隔时间）的计算方法主要有以下几种情况：
一、基于简单数据统计的计算
对于可修复产品，若已知所有产品总的工作时间和总的故障次数，根据知识背景内容，平均寿命（这里对于可修复产品平均寿命体现为MTBF）的估计值可以表示为：(\hat{\theta}=\frac{\sum_{i = 1}^{n}t_{i}}{N})，其中(\sum_{i = 1}^{n}t_{i})是所有产品总的工作时间，(N)是所有产品的总故障次数。例如，若有(m)个产品，第(i)个产品的工作时间为(t_{i})，该产品出现故障的次数为(n_{i})，那么总的工作时间为(\sum_{i = 1}^{m}t_{i})，总的故障次数为(\sum_{i = 1}^{m}n_{i})，则(MTBF=\frac{\sum_{i = 1}^{m}t_{i}}{\sum_{i = 1}^{m}n_{i}})。
二、基于分组数据的计算（当产品数量较多时）
如果对一批产品进行寿命实验，产品数较多导致计算量较大时，可以将寿命数据按照时间间隔分组处理。此时平均寿命（MTBF）的表达式为：(\hat{\theta}=\frac{\sum_{i = 1}^{k}t_{i}\Delta n_{i}}{N})，其中(N)为寿命数据的个数（也可指故障的总次数），(k)表示分组数，(t_{i})表示第(i)组的组中值，(\Delta n_{i})表示第(i)组的频数。例如，将产品的寿命数据分为(k)组，第(i)组的组中值为(t_{i})，该组的频数为(\Delta n_{i})，总的故障次数为(N)，则通过该公式可计算出MTBF。
三、基于指数分布的计算（当失效函数为常数时）
当可修复系统正常工作的时间满足参数为(\alpha)的负指数分布时（即失效函数为常数(\alpha)），根据负指数分布的性质，其可靠度函数(R(t)=P{X > t}=e^{-\alpha t})，而MTBF（平均故障间隔时间）等于正常工作时间的数学期望，对于负指数分布，正常工作时间的数学期望(E(X)=\frac{1}{\alpha})，所以此时(MTBF = \frac{1}{\alpha})。例如，若某可修复系统的失效函数为常数(\alpha = 0.001)（单位：次/小时），那么根据该公式，其(MTBF=\frac{1}{0.001}=1000)小时，即该系统平均每1000小时出现一次故障。
四、结合MTTR的周期计算（对于可修复系统的周期分析）
对于一个可修复系统，其一个由正常运行和维修组成的周期（从正常运行到维修完毕为一个周期）的平均长度为(MTBF + MTTR)（其中(MTTR)为平均修复时间，即从出现故障到维修完成的平均时长）。不过这主要是用于分析系统的周期情况，而非直接计算MTBF，但从这个关系中也可以看出MTBF在系统周期分析中的作用，若已知周期平均长度和MTTR，也可以通过(MTBF = 周期平均长度 - MTTR)来计算MTBF（在已知周期平均长度和MTTR的情况下）。
总结：MTBF的计算方法根据不同的条件和场景有所不同，包括简单的统计计算、分组数据计算、基于指数分布的计算以及结合系统周期和MTTR的计算等。在实际应用中，需要根据产品的特性、实验数据的获取情况等来选择合适的计算方法。