可靠性预计简介

科学与财富一、可靠性预计概述可靠性预计是一种预测方法，是在产品可靠性结构模型的基础上，根据同类产品在研制过程及使用中所得到的失效数据和有关资料，预测产品及其单元在今后的实际使用中，所能达到的可靠性水平，或预测产品在特定的应用中符合规定功能的概率。

这是一个由局部到整体、由小到大、由下到上的过程，是一种综合的过程。

提到可靠性预计，就不得不说到可靠性分配，可靠性预计和可靠性分配两者紧密相关，是可靠性设计工作的重要组成部分。

可靠性分配是指将产品可靠性指标自上而下逐级地分配到产品的各个层次，借此落实相应层次的可靠性要求，并使整体与各部分之间的可靠性相互协调。

尽量做到既避免出现薄弱环节又避免局部“质量过剩”而带来浪费。

可靠性预计则是自下而上地预计产品各层次的可靠性参数，判断各层次设计是否满足分配的可靠性指标。

只有各层次的可靠性分别达到分配的要求，才能保证产品可靠性指标得以实现。

对未达到分配指标要求的设计，则能发现其可靠性薄弱环节、设计上的隐患及提供选择纠正措施的指南，并依此改进设计直到满足指标要求为止。

可靠性预计的主要价值在于，它可以作为设计手段为设计决策提供依据。

因此，要求预计工作具有及时性，即在决策点之前做出预计，提供有用的信息，否则这项工作就会失去其意义。

为了达到预计的及时性，在设计的不同阶段及系统的不同级别上可采用不同的预计方法。

由粗到细，随着研制工作的深化而不断细化。

1、可靠性预计的目的可靠性预计的主要目的如下：（a）将预计结果与要求的可靠性指标相比较，审查设计任务中提出的可靠性指标是否能达到。

（b）在方案论证阶段，通过可靠性预计，根据预计结果的相对性进行方案比较，选择最优方案。

（c）在设计阶段，通过预计发现设计中的薄弱环节，加以改进。

（d）为可靠性增长试验、验证试验及费用核算等方面的研究提供依据。

（e）通过预计给可靠性分配奠定基础。

2、常用可靠性预计方法比较进行可靠性预计时，以往的工程经验、故障数据、当前的技术水平、以及元器件、零件的故障率都是可供参照的依据。

可靠性预计方法－PRISM 简介1 前言系统可靠性预计技术是产品可靠性分析的一项关键技术，广泛地应用于各个领域的产品研发过程，成为产品可靠性设计和分析的一项必不可少的重要工作。

对于电子产品来说，进行可靠性预计时一定要采用合适的预计模型，当前我国的军品行业一般是对于国产产品用GJB/z 299B《电子设备可靠性预计手册》中规定的模型进行预计，对于进口产品采用MIL-HDBK－217F《电子设备可靠性预计手册》中规定的模型进行预计，民用企业一般采用Bellcore 可靠性预计手册中规定的模型进行预计。

这些预计模型都有一个共同的不足之处，就是仅根据产品的设计和使用环境进行可靠性预计，未考虑影响产品可靠性的其它关键因素，例如工艺、制造、筛选、管理等，预计结果表达的是设计的可靠性，而非现场可靠性。

在这种情况下，PRISM 可靠性预计方法应运而生。

PRISM 是美国空军（U.S. Air Force）下属的可靠性研究中心（Reliability Analysis Center-RAC）研发的可靠性预计分析方法，自2000 年3 月推出以来，已在全世界得到广泛应用。

PRISM 在我国的普及程度还不够，除一些外资企业采用以外，其它行业很少采用，介绍PRISM 的中文资料也很少。

2 PRISM 简介传统的可靠性预计方法的前提是系统的故障率主要是由组成系统的各个部件的故障率决定，因此，传统的预计方法是首先通过选用适当的可靠性预计模型得到组成系统的各个部件的故障率，在此基础上得到系统的故障率。

在PRISM 中，虽然在系统级的可靠性预计中也采用了部件级的可靠性预计结果，但它在系统级的可靠性预计模型中，除了考虑到部件级的可靠性预计结果外，还进行了一定程度的扩展，考虑到了影响产品可靠性的各个方面的诸多因素。

为了使部件的预计结果更加精确，PRISM 还考虑到了以下因素：过程因素（Process factor）：PRISM 考虑到了过程因素对产品可靠性的影响，采用了很多修正因子来定量地表达由于过程因素导致的失效，用过程评分（Process grade）方法确定这些修正因子。

可靠性预计标准简介可靠性预计, MIL-217, Bellcore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 Lambda Predict 软件来进行预计。

假设和适用性Reliability HotWire 第50期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。

第51期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：部件计数分析方法。

部件应力分析方法。

除了这些所有标准中都很常见的方法之外，Bellcore还使用了另外的三种方法(方法I, 方法II, 方法III)。

第51期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。

第五章. 可靠性预计与分配5.1 前言5.1.1 可靠性预计的定义和意义可靠性预计是在设计阶段，根据设计中所选用的电路程式、元器件、可靠性结构模型、工作环境、工作应力以及过去积累的统计数据，推测产品可能达到的可靠性水平，是其从定性考虑转入定量分析的关键之处，是实施可靠性工程的基础。

预计的目的不是在于了解在什么时候将发生什么样的失效，而是在于从设计开始就采取措施以防止失效的发生，并用定量的方法评价可靠性设计的效果。

可靠性预计内容是根据组成系统的元器件、零部件等单元的可靠性来估计的，是一个自下而上、由局部到整体、从小到大的一种系统综合过程，它需要根据历史产品的可靠性数据、系统的构成和结构特点、系统的工作环境、元器件的工作应力和质量级别等因素来进行估计，主要用在产品的设计阶段。

可靠性预计目的与用途主要是：评估系统可靠性，审查是否能达到要求的可靠性指标；在方案论证阶段，通过可靠性预计，比较不同方案的可靠性水平，为最优方案的选择及方案优化提供依据；在设计中，通过可靠性预计，发现影响系统可靠性的主要因素，找出薄弱环节，采取设计措施，提高系统可靠性；为可靠性分配奠定基础[2]。

可靠性预计的主要价值主要在于，它可以作为是设计手段，为设计决策提供依据。

5.1.2 可靠性分配可靠性分配就是根据系统设计任务书规定的可靠性指标，按照一定的方法合理地分配到各分系统或部组件直至各元器件和每一个连接点、焊接点，确定薄弱环节，采取有效的措施改进设计，从而保证各部组件、各分系统以及全系统达到可靠性指标要求。

可靠性分配是一个由整体到局部、由大到小、由上到下的分解过程，并且应尽早进行，反复迭代。

可靠性分配的目的就是使各级设计人员明确其可靠性设计要求，根据要求估计所需的人力、时间和资源，并研究实现这个要求的可能性和办法。

5.1.3 可靠性预计与可靠性分配的关系可靠性预计与可靠性分配都是可靠性设计分析的重要环节，两者相辅相成，相互支持。

系统可靠性预计分析报告一. 简介系统可靠性是指系统在特定时间内能够正常运行而不发生故障的能力。

在面临日益复杂的技术环境和需求的背景下，系统可靠性分析变得至关重要。

本报告旨在对系统的可靠性进行预计分析，并提供相关建议，以确保系统在运行过程中能够稳定可靠地工作。

二. 系统可靠性分析方法1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种通过建立系统故障演化模型，分析系统内部和外部事件导致系统失效的概率和频率的方法。

通过对各个故障事件的分析，可以确定故障发生的可能原因，并进一步评估系统的可靠性。

2. 可靠性块图（RBD）可靠性块图是一种可视化方法，用于表示系统中的不同组件或子系统之间的依赖关系。

通过将系统划分为不同的可靠性块，可以更好地理解系统的可靠性，并识别潜在的风险点。

3. 可靠性预计模型可靠性预计模型是一种基于历史数据和统计分析的方法，用于预测系统的可靠性水平。

通过对系统过去的故障记录和维护数据进行分析，可以建立数学模型来预测系统未来的可靠性表现。

三. 预计分析结果与建议根据对系统的可靠性分析，我们得出以下预计分析结果和建议：1. 系统关键组件的强化通过故障树分析和可靠性块图，我们确定了系统中的关键组件。

针对这些关键组件，建议采取多样化的措施来提高其可靠性，如增加备件数量、改进监测和预警系统等。

2. 加强故障预测与维护根据可靠性预计模型的结果，建议加强对系统的故障预测和维护工作。

通过建立有效的维护计划和提前预测故障发生的模型，可以有效地减少系统故障的风险，提高系统的可靠性。

3. 建立完善的备份和恢复机制。

第四章可靠性预计ToolKit在可靠性分析中包含五个预计模块。

1. 介绍可靠性预计是可靠性分析最常用的形式之一，预计元件的失效率和综合系统的可靠性。

这些预计模块用于评估设计的可行性，比较设计备选方案，识别薄弱环节，提出改进方案，以提高和改善产品的可靠性。

失效率通过可靠性预计可以计算系统在某一任务时间内的失效率等参数，失效率是对产品提供可靠性检验的计算值，该值通常用每百万小时的失效次数(FPMH)表示，也可用每十亿小时的失效次数(FITS)表示。

例如，某元件以2/百万小时的失效率看，在百万小时的时间周期内失效2次。

失效率计算基于元件数据，例如温度、环境和应力。

在预计模式，对集成块的失效率计算是每个单元失效率的总和。

平均失效间隔时间(MTBF)MTBF是可修复产品可靠性的一种基本参数，可定义为单元、集成块或系统发生失效之前所经历的时间。

MTBF是失效率的倒数。

例如，某单元的失效率为2/百万小时，MTBF计算为失效率的倒数：==MTBF h h1,000,000/2500,000MTBF不仅可以用于可修复产品，同样可用于不可修复产品。

平均失效前时间(MTTF)MTTF是不可修复产品可靠性的一种基本参数，可定义为设备的工件发生第一次失效之前所经历的平均时间，这是一个统计值，由大量元件经过一个很长的周期得到。

MTTF是失效率的倒数。

如果失效率为失效次数/百万小时，对于指数分布的单元，1,000,000/MTTF=失效率。

平均维修时间(MTTR)MTTR是产品维修性的一种基本参数，定义为修复性维修总时间与在该级别上被修复产品的故障总数之比。

2. 使用ToolKit进行可靠性预计ToolKit允许用户基于Bellcore，MIL-217，NSWC，RDF2000和299B标准建立可靠性预计。

ToolKit自动计算添加到系统中的元件的失效率和MTBF，而且，可自动更新元件失效率以及整个项目的失效率。

MIL-217MIL-217是使用最广的可靠性预计标准，包含电子系统部件的失效率模型，如IC晶体管，二极管，电阻，电容，继电器，开关和连接件等。

3.1 可靠性预计的目的可靠性预计的目的是定量估计系统设计的可靠性，以便确定所提出的设计是否能达到可靠性要求。

不同类型的可靠性预计有不同的目的。

可靠性预计是可靠性分配的逆过程，是在完成设计工作选取了元器件之后，把每个元器件的失效率动作参数进行计算的过程。

当计算结果不能满足总体分配的指标（MTBF定量值）时必须调整所选元器件的失效率甚至更改电路结构，直到满足要求为止。

3.2 任务可靠性预计和基本可靠性预计任务可靠性预计是为了估计产品在执行任务过程（任务剖面）中完成其规定功能的概率。

基本可靠性预计是为了估计产品所有部件在整个寿命过程（寿命剖面）中由于产品的不可靠所导致的对维修和后勤保证的要求。

当同时进行两种可靠性预计时，它们可以为需要特别强调的问题提供依据，并为用户权衡不同设计方案的费用效益提供依据。

3.3 按产品研制阶段的可靠性预计①可行性预计用于产品方案论证阶段，这一阶段的可靠性预计只限于描述产品的总体情况，其主要目的在于确定所提方案的可靠性要求的现实性，即可靠性要求与元器件当前水平进行比较，从而得出可行性的估计，用来指导预算费用，制定可靠性工作计划。

这一阶段的信息是分析现有相似产品得到的。

②初步预计用于产品工程研制阶段的早期。

其目的在于检查初步设计是否达到了任务要求的可靠性指标，作为变更或改进设计的依据和可靠性分配的依据。

这个阶段的信息是设计文件提供的产品单元组成，但并不包括应力信息。

③详细预计用于产品工程研制阶段的中期和后期。

其主要目的在于评估设计是否达到规定的可靠性指标，以便确定存在的问题和纠正措施，为可靠性增长和验证提供了判据，并为权衡决策创造了条件。

这一阶段的信息已具有产品各组成单元的工作环境和应力分析的设计。

3.4 可靠性预计的要求①在产品进行可靠性预计前，必须建立产品的可靠性模型，根据产品的模型和任务剖面或寿命剖面进行可靠性预计，当上述剖面不明确时，应按最恶劣工作情况和环境条件进行可靠性预计。

可靠性预计引言在软件开发和系统设计过程中，可靠性是一个非常重要的指标。

它指的是软件或系统在给定条件下能够正常运行的概率。

可靠性预计即是对软件或系统的可靠性进行预测和估计。

通过这种预测和估计，可以为软件开发和系统设计提供指导，提前发现潜在的问题和故障，并采取相应的措施来提高系统的可靠性。

可靠性预计方法统计方法统计方法是最常用的可靠性预计方法之一。

它基于概率统计理论和历史数据，通过对系统或软件的故障数据进行分析，推断出系统或软件在未来运行中的可靠性。

常用的统计方法包括故障率分析、可靠性增长分析和生存分析等。

故障率分析是通过对系统或软件故障数据进行统计，计算出系统故障的平均发生率。

这可以帮助开发团队了解系统或软件的故障模式，并据此采取合适的措施来提高系统的可靠性。

可靠性增长分析是通过对系统或软件的故障修复数据进行统计，计算出系统故障修复的平均速率。

这可以帮助开发团队估计系统的可靠性增长速度，并在修复故障时采取相应的措施。

生存分析是通过对系统或软件的故障数据进行统计，分析出系统或软件的寿命分布曲线。

这可以帮助开发团队了解系统或软件的寿命特征，从而制定相应的可靠性保障计划。

模拟方法模拟方法是一种基于模型和仿真的可靠性预计方法。

它通过建立系统或软件的模型，并使用这些模型进行仿真实验来评估系统的可靠性。

常用的模拟方法包括蒙特卡洛方法和离散事件仿真方法等。

蒙特卡洛方法是一种随机模拟方法，通过随机抽取系统或软件的参数值，并使用这些参数值进行多次模拟实验，从而估计系统的可靠性。

这可以帮助开发团队了解系统或软件在各种参数值下的可靠性表现。

离散事件仿真方法是一种基于事件驱动的模拟方法，通过模拟系统或软件中的各种事件和活动，评估系统的可靠性。

这可以帮助开发团队了解系统或软件在不同情景下的可靠性，并找出系统或软件中的潜在问题和风险。

非参数方法非参数方法是一种不基于特定数学模型的可靠性预计方法。

它基于观测数据，不对数据做任何假设，直接计算出系统或软件的可靠性指标。