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分类： 信息化
2014-01-24 19:15:21
可靠性预计标准简介
可靠性预计标准是基于全球公认的军用或商业标准发布的故障率估计值，来预计系统和部件（大多数为电子产品）可靠性的一种方法。在研发的早期阶段，真实的故障数据还无法获得，或制造商被用户所迫使用公认的标准来做可靠性预计的时候，可靠性预计标准尤为重要。本文介绍了可靠性预计标准一览，以及如何借助于 软件来进行预计。
假设和适用性
Reliability HotWire 中介绍了可靠性预计的标准，并讨论了这一方法的适用性和用到的假设。中介绍了一般预计标准和分析方法一览。推荐读者去回顾这些文章，来为本文打好基础。
预计标准
常用的预计标准有：MIL-HDBK-217, Bellcore/Telcordia (SR-332), NSWC-98/LE1 (针对机械部件),中国299B (GJB/z-299B) 以及RDF 2000 (IEC 62380)。
分析方法:
典型分析方法为：
介绍了上述分析方法。
计算和度量
标准一般根据系统中部件基本故障率来估计系统的可靠性。基本故障率描述了部件在“正常”（由标准确定）条件下工作的情况。基本故障率则可乘上各种因素（称作pi因素，取值在0和1之间），这些因素描述了部件在使用中的特定条件/应力，在一些标准中（如MIL-217），还会有描述部件质量的因子。
可靠性预计标准计算故障率是通过相加，或累加所有部件和组件的故障率，直至系统级别。可能还要（取决于分析所使用的方法）添加与部件焊接点和其他类型结构相关的故障率，如表面装配和印刷电路板（PCB）或混合装置。可用下列量度来计算：
故障率, λ: 条件故障率，定义为特定状态条件下某一衡量间隔下，项目总量中故障的总数，除以总量所消耗的总时间。可靠性预计一般描述为每百万小时的故障数量，FPMH。在Bellcore中，故障率通常表示为每十亿小时的故障，FI。
MTBF: 平均故障间隔时间是在特定条件下故障之间预计的工作小时数。
不可用性: 在可靠性预计标准中，对于不可修复的系统，这一术语会与不可靠**替使用。不可靠性定义为1 - R(t)。其中R(t)代表可靠性。因为标准假设故障率衡定且所有的计算都基于故障率或MTBF值，这一假设表明是使用指数分布模型来描述可靠性函数。下列方程描述了指数分布的模型；时间变量可用来计算特定时间值下的系统/子系统的可靠性。
R(t) = e-λt 或 R(t) = e-t/MTBF
Contribution: The failure rate of an item or block (collection of items) accounts for a certain percentage of the failure rate of the next higher level or hierarchy. The is the item or block's contribution. This may be (a) the percent contribution of a component's failure rate to the total failure rate of the block (collection of components) to which it is connected, (b) the percent contribution of a component or block's failure rate to the total failure rate of the top level hierarchy or system (collection of blocks or components) to which it is connected or (c) the percent contribution of a system's failure rate to the total overall project (collection of systems) failure rate.
First-Year-Multiplier
这一性能只针对Bellcore/Telcordia标准。Bellcore强调了电子产品的早期寿命(婴儿期)淘汰率问题,由制造商使用老化,通过筛除会有早期寿命问题的脆弱部件,来减少早期淘汰的严重程度。Bellcore标准在故障率预计中使用了First-Year-Multiplier因子来说明早期淘汰风险。First-Year-Multiplier因子定义为第一年运转期间的平均故障率，表示为稳定状态故障率的乘积。Bellcore标准还对老化阶段的使用设置了意义，且相应的减少了First-Year-Multiplier因子（即，老化阶段越长，乘法因子越小。）
任务剖面
可靠性预计需要与现场使用条件一致，使用条件有时可能是随时间变化的。任务剖面可用来分解为多个同性质的工作阶段，产品随时间所经受的条件阶段。
指定任务剖面的性能仅在RDF2000标准中可用。标准允许指定不同阶段的温度任务剖面。各个阶段可有不同的温度，会对部件的故障率产生影响。阶段还可作为下列各种由设备可检测到的平均外界温度变化的类型之一：
开关工作阶段
永久工作阶段
静止（储存）阶段
上述的不同类型的阶段，会以不同的方式来影响故障率计算，因为它们会对部件施加不同的应力。
可修复和/或冗余系统分析
典型的可靠性预计标准强调的是将装置和设备作为不可修复的串联系统，其中任何部件的故障都会引发系统故障，且系统会永久保持在故障状态。因此，模型中不包含冗余或维修。Lambda Predict提供额外的功能来在故障率和不可用性计算中包含系统和/或模块级别的维修和冗余功能。在Lambda Predict中通过简单的输入MTTR（平均修复时间）数据来进行可修复分析。分析人员还可指定冗余单元数并描述所用的关系：简单并行结构（热备用）或冷备用（备份）结构。初级可用性可使用修复率μ = 1/MTTR和故障率λ来计算。在冗余系统中，不可用性则可使用初级可用性、故障率和可用备份系统数来计算。也可为冗余系统计算相应的故障率。
分配
通常，一个设计需要满足一个特定的可靠性目标。对于多个部件/子系统组成的系统而言，可靠性目标需要以一种方式分摊（分配）到不同的部件/子系统当中，以保证总的故障率满足可靠性目标。
可靠性预计方法标准通常使用五种分配模型之一，来将产品设计可靠性逻辑性的分配到较低层次设计标准中，使得累积可靠性满足需求。方法取决于不同的分配技术，因此也会得到不同的结果。五种分配方法如下：
平均:这种方法是最简单的，不考虑元素间的任何差别；只是将可靠性目标平均的分配给所有的元素。
AGREE:一种基于某个元素故障而导致系统故障的预计概率的，同时考虑每个元素的复杂性和重要程度的技术。
可行性: 根据数率尺度，来基于产品复杂性、技术发展水平、运行时间和环境，做出元素的评估。
ARINC: 这一方法仅关注子系统的当前故障率，使用通过子系统当前故障率与所有子系统故障率的总和比值计算出的加权因子，来分配可靠性。
可修复系统分配:这一方法分配子系统的故障率，以使得系统满足一个可修复系统的可用性目标。假设所有的子系统都可识别，且都有一个衡定的修复率，修复率是通过基于稳定状态可用性计算每个子系统的分配故障率与修复率的比率来确定的，这样分配到每个子系统的故障率就可以确定下来了。
降额分析
大多数设备故障是由应力促成的。当施加的应力超出了部件的固有强度之后，严重的退化或故障就会出现了。为了确保可靠性，设备一定要设计成能够承受随时间而来的应力，而不会出现故障。另外，设计应力参数一定要确定并加以控制，一定要选择承受应力的部件和材料。降额是部件和材料的选择和应用，因此施加的应力就小于特定应用的比率。尤其是，相对于温度图像来说，降额是功效负增长。它显示了随着周围工作环境温度的增加，某部件的输出功率会下降以确保系统运转可靠。降额曲线提供了一种简捷的方法来估计给定温度下设备的最大输出。
在 Lambda Predict 2 中，可对MIL-217、Bellcore或RDF 2000 系统应用降额标准。可用的公认的降额标准有：
NAVSEA-TE000-AB-GTP-010:这一标准是基于海军电子设备部件降额需求和应用手册的。
MIL-STD-975M:针对航天与舰艇设备的电子部件、材料和过程。
MIL-STD-1547:该标准提供了空间任务中的航天飞行器硬件以及基本地面支持设备的设计和构造中用到的电气、电子和机械电子部件的选择（GSE）。
Naval Air System Command AS-4613: 电子部件的应用和降额需求，通用标准F。
降额是在系统级别配置的。它仅影响在降额标准中考虑到的部件种类。
因为降额标准表明了不同的降额需求，并不完全认可其实际的参数或取值，一些可靠性分析人员希望能够将公认的标准和他们自己的降额需求相结合。 Lambda Predict 2 具备这一灵活性。
在选择一个标准之后，每个部件将指出其当前的应力水平是否在降额标准之内。
