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- 复杂设备和系统的基本概念，质量和可靠性（RAMS）保障
考虑到复杂的设备和系统通常是可以维修的，包括其他部分，整个系统必须是安全的，可靠性这个术语常常出现于可靠性，可维修性，可用性及安全性上。RAMS（在括号里的）被用于必要时在文章中指出这一点。可靠性（RAMS）工程的目的是研发方法和工具来评估和展示零件，设备，和系统的可靠性，可维修性，可用性和安全性，以及帮助研发和生产工程师来构建这些特性。为了使耗费的成本和时间有效，可靠性（RAMS）工程一定要与产品活动整合到一起，在没有官僚体制的情况下维持质量保证和并行工程的共同努力。本章节介绍了其基本概念，展示了其之间的联系，并且讨论为了使有着高质量和可靠性（RAMS）要求的复杂设备和系统的质量和可靠性（RAMS）的确保而所必要的任务。附录A1给出了一个全面综合的定义列表。附录A2讨论了质量和可靠性（RAMS）确保的标准。附录A3-A5给出了管理方面的细致改进。
1.1序言
直到十九世纪六十年代，当产品判定没有缺陷或系统故障时离开工厂，这时就认为达到了质量目标。设备和系统日益增长的复杂性，以及由于不当操作导致的失败结果，使得成本迅速增加，这些引领了在可靠性，可维修性，可用性和安全性方面的前沿。如今的期望是复杂的设备和系统不仅仅是在时间为零时（当他们投入运行时）没有缺陷或者系统故障，而且在规定的时间内执行的功能没有故障且会运行自动防故障装置来预防严重的故障发生。然而，一个产品能否在一个规定的时间段内没有故障地运行，这个问题不能简单地用是或否来回答，需要根据验证测试来确定。经验表明，只有这种事件才可以给出发生的概率。这个概率是衡量产品的可靠性，可以解释如下：
如果在时间t = 0时n个统计上相同和独立的产品投入运行，以执行给定的任务，并且在nu;le;n成功地完成，那么比率nu;/ n是随着增加n收敛到真值的随机变量 的可靠性（附录A6.11）。
在设计和开发过程中必须建立性能参数以及可靠性，可维修性，可用性和安全性，并在产品的生产和运行过程中保留这些要素。在第1.2节中介绍了一些重要概念后，第1.3节给出了具有高质量和可靠性要求的复杂设备和系统的质量和可靠性保证的基本任务和规则（见附录A1有关定义的完整列表和附录A2-A5 关于精细管理方面）。
1.2基本概念
本节介绍可靠性工程中使用的重要概念，并展示其关系（有关更完整的列表，请参阅附录A1）。
1.2.1可靠性
可靠性是产品的特征，表示为在给定条件下在一定时间内成功执行规定功能的概率。它通常由R指定。从定性的角度来看，可靠性可以定义为产品保持功能的能力。从数量上讲，可靠性指定在规定的时间内不会发生中断运行的概率，这并不意味着其余的部分可能不会故障，这些部件可能会产生故障并被修复（在产品（系统）级别没有停止运行）。可靠性的概念因此适用于不可修复以及可修复产品（分别为第2章和第6章）。为了有意义，可靠性的数值声明（例如R = 0 9.）必须伴随着所需功能，操作条件和任务持续时间的定义。 一般来说，知道产品在任务开始时是否可以被认为是新的也很重要。为了有意义，可靠性的数值表（例如R = 0 9.）必须伴随着所需功能，运行条件和运行持续时间的定义。 一般来说，知道产品在任务开始时是否可以被认为是新任务也很重要。
一个产品是由复杂的功能或结构模块组成（例如组件，装配，设备，子系统，系统），其可以认为是用于研究的本质。它可以由硬件，软件或两者共同组成，并且还可以包括人力资源。 通常情况下，假设有着完美的人和物流支持，哪怕（为了简单起见）使用的是术语系统而不是技术系统。
所需的功能规定了产品需要完成的任务。 例如，对于给定的输入，产品输出必须在指定的公差范围内（性能参数应始终以公差给出）。 所需功能的定义是任何可靠性分析的起点，因为它定义了故障。
运行条件对可靠性有重要影响，必须小心对待。 例如，经验表明，半导体器件的故障率在10至20°C的工作温度时增加了一倍。
所需的功能和/或操作条件可以是取决于时间的。 在这些情况下，必须对任务进行详细地描述，并且所有可靠性数据都将与之相关。 应在产品规格中给出经典的任务描述和相应的可靠性指标。
通常将任务持续时间视为参数t，然后通过R（t）定义可靠性函数。 R（t）是在区间（0，t）中不发生产品级别故障的概率，t = 0（新的或不是新的t）的产品的条件影响最终结果，考虑到这一点，在本书中的可靠性数字系统级别将具有索引Si（e，g，RSi（t）），其中S代表系统，i是在t = 0时输入的状态（Tab.6.2）。通常在t = 0时假定具有所有参数的状态为0 ，得到R S0（t）。
预测与估计或评估可靠性这两者之间的区别很重要。 第一个是根据产品的可靠性结构和其组件的故障率（第2.2和2.3节）计算的，第二个是从可靠性测试的统计评估或已知环境和操作条件的现场数据获得的（第 7.2节）。
可靠性的概念也可以扩展到流程和服务，尽管人这个方面因素可能会使建模困难（第1.2.7,5.2.5,6.10节）。
1.2.2故障
当产品停止运行规定的功能时就发生了故障。就像这个定义一样简单，可能难以将其应用于复杂产品。无故障时间（以下用作无故障运行时间的同义词）通常是随机变量。它通常是相当长的;但是也可能非常短，例如由于暂时的突发事件引起的故障。 调查无故障时间的一般假设是在t = 0时，产品没有缺陷和系统故障。 除了他们的频率外，还应根据模式，原因，影响和机制对故障进行分类（尽可能）：
- 模式：故障模式是观察到故障的症状（局部效应）; 例如电子元件的开路，短路或断路（表3.4）; 脆性破裂，蠕变，开裂，发作，机械部件疲劳。
- 原因：由于设计，生产或使用过程中的错误，误用或误操作使得产品产生缺陷和磨损，或外在因素导致故障的原因。可以确定的是外在因素通常导致系统故障，这应被视为缺陷（软件质量的动态缺陷）。缺陷在t = 0时就存在了，即使经常在t = 0时故障没有被发现。即使故障的时间短，由于系统性或早期故障的原因，故障最终还是会产生。
- 影响：如果在产品本身或更高层面上考虑，故障的影响（后果）可能不同。 其通常的分类是：不相关，部分，完整和严重的故障。由于故障还可能导致进一步的故障，因此主要和次要故障之间的区别就很重要。
- 机制：故障机制是由于物理，化学或其他变化导致的故障。（对于一些例子，参见表3.5（第103页））。
故障也可分为突发性和逐步性的故障。在这种情况下，突然和完全的故障被称为静态故障，逐渐和部分故障称为裂化故障。由于故障并非是产品性能下降的唯一原因，所以用于定义产品性能下降状态的通常术语（不是由预防性维护，其他计划的操作或缺乏外部资源引起的）是
1.2.3故障率，MTTF，MTBF
故障率在可靠性分析中起着重要的作用。 本节试探性地介绍了故障率，有关其的分析推导，请参阅附录A6.5。
我们假定在相同条件下，在时间t = 0时，n个相同的，新的和独立的产品投入运行，而在时间t内，这些产品的子集nu;（t）还没有失效。nu;（t）是右连续递减步长函数（图1.1）。 t 1，...，tn是从t = 0测量，是所考虑的n个产品的观察到的无故障时间（故障的操作时间）。 它们是随机变量tau;（以下称为无故障时间）的独立实现，并且不能与时间轴上的任意点（t 1 *， t2*，...）混淆。数量
（1.1）
是tau;的经验平均值（经验预期值）。 经验数量是统计估计值，本书中用^来表示。 对于n→infin;，E ^[tau;]收敛到等式E给出的均值E [tau;] = MTTF。（1.8）（式（A6.147），（A8.7））。方程
（1.2）
是经验可靠性函数，其对于n→infin;收敛到R（t）（方程（A8.5））。
对于任意时间间隔（t，t delta;t），经验失效率定义为
（1.3）
circ;lambda;( t)delta;t 是在（t，t delta;t）区间中的产品故障的比率与在时间t运行（或存在）的产品数量的比率。
图1.1 在t时间仍然运行的（不可修复）产品的数量
把方程 （1.2）带入方程 （1.3）可得
（1.4）
对于可导的R（t），在n→infin;和delta;t→0时lambda;^（t）收敛到（瞬时）故障率
（1.5）
考虑到R（0 ）= 1（在t = 0所有产品都是新的），方程（1.5）导致
（1.6）
方程（1.3）-（1.5）给出的故障率lambda;（t）特别适用于不可修复的产品（图1.1和1.2）。 然而，
考虑公式 （A6.25）（lambda;）t也可以定义为可修复的产品，在修复（更新）后是新的，而不是在每次更新时以x = 0开始的变量x取代t（对于区间的次数）这在调查可修复系统时是重要的，特别是对于lambda;（x）=lambda;（参见第6页，40-41,378,380）。
如果可修复系统在修复后无法恢复为新系统一样（考虑到状态），即如果至少有一个具有时间生产误差故障率的元件在每次修复时都没有恢复，则故障强度z（ t）必须使用（参见pp.378,426,524的意见）。 应避免因lambda;（t）的使用危险率。
在许多实际应用中，可以假设lambda;（t）=lambda;。 方程式 （1.6）可得
（1.7）
并且无故障时间tau;gt; 0是指数分布的
为此，只有在这种情况下，故障率lambda;可以通过lambda;/ = k T来估计，其中T是给定的（固定的）累积运行时间，k是T期间的总故障次数（方程（7.28）和 （A8.46））。
无故障时间tau;gt; 0的平均值（预期值）由（式（A6.38））给出
（1.8）
MTTF代表平均无故障时间。 对于lambda;（t）=lambda;，它遵循E [tau;] = 1 /lambda;。
常量（与时间无关）故障率lambda;也用于可修理产品。 假设在每个修复之后该产品是完好的，则连续的无故障时间随后是独立的随机变量，以相同的参数lambda;指数分布，并且具有平均值
（1.9）
MTBF代表平均故障间隔时间。 此外，由于在实际应用中使用的统计估计MTBF = T / k（p.318），MTBF应限于具有恒定故障率的可修复产品的情况。 然而，在组分级别MTBF = h，对于lambda;= 没有实际意义。 对于具有大于 2状态的系统，可以使用MU（系统平均上线时间）（第278页，表6.2）。最后，
必须指出的是，对于可修复的产品，唯一可能的是在每次成功修复（时间区间）产品之后具有连续的相同和独立的运行时间，给出了平均故障间隔时间（MTBF）的定义，是重新建立在每次修复时都会有一个新的状况，用不变的故障率代替所有部件。
大量相同和独立产品的故障率率通常是典型的故障率曲线（图1.2），具有以下3个阶段：
- 早期故障：lambda;（t）随时间的推移而迅速下降;此阶段的故障归因于材料，部件或生产过程中随机分布的缺陷。
- 具有常量（或几乎）故障率的故障：lambda;（t）近似恒定;在此期间的故障是泊松分布和经常静态的。
- 磨损故障：lambda;（t）随时间而增加;此期间的故障可归因于老化，磨损，疲劳等（例如腐蚀，电迁移）。
早期故障并不是确定的且在时间和物品上随机分布的。在早期故障期间，lambda;（t）不一定如图1.2所示那样减小。 在某些情况下它可以是振荡的。 为了消除早期故障，
图1.2大量相同和独立（不可修复）产品的故障率的典型曲线（虚线是较高应力的可能变化，例如温度）
使用老化或环境压力进行筛选（第8章）。必须区分缺陷和系统故障，这些缺陷和系统故障存在于t = 0时，由失误或错误引起，其消除需要改变设计，生产过程，操作程序，文件或其他方面。 在实际情况中，早期故障的时间从几小时到大约1000小时不等。恒定（或近似）故障率lambda;（t）asymp;lambda;的周期的存在对于许多设备和系统是现实存在的，并且可以用于计算是。如果采用恒定的修复率（第6章），这个周期特征的无记忆性属性导致无级自由时间的指数分布和一个可修复系统的时间为马尔科夫过程， 随着运行时间（对于许多电子设备大于10年）增长，故障率增加是大多数产品的特征，并且会出现磨损导致的退化现象。
对于图1中给出的lambda;（t）的形状的解释。图 1.2是包含npf弱元素和n（1-pf）强元素的合集。然后，无故障时间的分布可以由F（t）= pf F1（t） （1-pf）F2（t）的加权和表示，其中F 1（t）可以是gamma;（beta;1）和F2（t）偏移的威布尔（beta;gt; 1）分布（方程（A6.34），（A6.96），（A6.97）），另见第337,355和467页可以替代的可能性。
故障率很大程度上取决于产品的运行状况，参见如图2.4-2.6和表格2.3. 对于40℃的电子部件，lambda;的典型数值为至，是10至20℃时双倍。
从等式 （1.3）-（1.5）认识到对于在t = 0和delta;t→0的新产品，lambda;（t）delta;t是（t，t delta;t）中的故障条件概率，考虑到产品没有故障，因此，lambda;（t）不是等式（A6.23）定义的密度，必须与无故障时间（f（t））的密度f（t）清楚地区分开， delta;t是（t，t delta;t]）的故障概率，从任意点过程的故障强度z（t），形成更新或泊松的强度h（t）或m（t）的过程（方程式（A7.228），（A7.24），（A7.193））;在均匀泊松过程的情况下也是如此，参见第378,426,466,524页。
应用于人的故障率的产生为如图1.2所示的形状。
1.2.4维护，可维护性
维护的定义是对产品进行操作以将其保
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