Конструирование и производство
датчиков, приборов и систем
УДК 621.3.019.3:001.8
ОСОБЕННОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМ И УСТРОЙСТВ ПО МЕТОДИКЕ 217Р!ив™. Ч. 2. МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИНТЕНСИВНОСТИ ОТКАЗОВ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ1
Б. П. Петрухин
Рассмотрены модели прогнозирования интенсивности отказов систем и устройств, используемые в методике 217Р1ш™.
Ключевые слова: прогнозирование надежности систем, модели оценки.
ВВЕДЕНИЕ
В последние годы показатели надежности большинства изделий элементной базы существенно возросли и все большую роль в надежности устройств начинают играть системные причины отказов и сбоев. Эта тенденция требует отдельного подробного рассмотрения. Американский центр исследования надежности RIAC в результате продолжительной работы по анализу причин и видов отказов выявил основные причины отказов систем в эксплуатации. Под системой, рассматриваемой в методике, подразумевается всякое устройство, начиная со сменной платы, блока и т. п.
Результатом анализа системных отказов явилось определение некоторых средних (типичных) долей отказов систем, возникающих по следующим наиболее характерным причинам.
1. Дефекты комплектующих деталей — 22 %,
2. Ошибки проектирования — 9 %,
3. Дефекты производства — 15 %,
4. Дефекты, связанные с организацией управления системой разработки — 4 %,
5. Износ и старение — 9 %,
6. Привнесенные внешние воздействия — 12 %,
7. Ошибки программного обеспечения — 9 %
1 Продолжение. Начало см. в № 6, 2014 журнала.
8. Причины отказов не определены (отсутствие явных дефектов) — 20 %.
В качестве источников отказов понимают следующие.
• Детали (Parts) — отказы, вызванные тем, что комплектующие (т. е. микросхемы, транзисторы, резисторы, разъемы и т. д.) не в состоянии выполнять свою функцию.
• Проектирование (Design) — поломки, ставшие результатом неадекватного проектирования. Примеры: допуск стека до непредвиденных логических условий, не робастное проектирование для данных условий окружающей среды и т. д.
• Производство (Manufacturing) — поломки, ставшие результатом аномалий в производственном процессе, т. е. некачественные паяные соединения, неадекватный монтаж проводов из-за трения, погнутые выводы разъемов и т. д.
• Система управления (System Management) — отказы, связанные с неправильной интерпретацией системных требований или неспособностью обеспечить ресурсы, необходимые для проектирования и построения надежной системы.
• Износ (Wearout) — отказы, ставшие результатом действия механизмов износа. Приводятся примеры компонентов, демонстрирую-
щих износ, связанный с механизмами отказов электролитических конденсаторов, паяных соединений, ламп (например, ЛБВ), выключателей и контактов реле.
• Отсутствие дефектов (No Defect) — ощутимые сбои, которые не могут быть воспроизведены при дальнейшем тестировании. Это может или не может быть фактическим отказом, однако они устраняются и, следовательно, учитываются в интенсивности отказов.
• Привнесенные отказы (Induced) — отказы, ставшие результатом внешнего приложенного напряжения (нагрузки). Примерами являются электрические перенапряжения и отказы, привнесенные обслуживанием (т. е. падение, изгиб контактов и т. д.). Сюда можно было бы отнести и воздействие ионизирующих излучений, приводящих к отказам и сбоям элементов памяти.
• Программное обеспечение (Soft) — отказы системы выполнять свои функции из-за программных сбоев и ошибок.
В методике обращается внимание на то, что в различных системах подобные данные могут сильно отличаться.
МОДЕЛЬ НАДЕЖНОСТИ СИСТЕМЫ
Основная модель оценки интенсивности отказов системы по методике 217Plus™ выражается следующим образом:
Хр = Х1А(Пр + Пд + Пм + ns + П/ +
+ П^ + Пж) + (1)
где сумма Пг-коэффициентов в скобках представляет собой суммарный множитель, учитывающий отказы, появление которых связано с особенностями процессов, используемых на различных этапах жизненного цикла системы. Сумма этих значений равна единице для процессов, которые считаются средними в промышленной практике. В уравнении (1) Хр — прогнозируемая интенсивность отказов системы; Х1А — первоначальная оценка интенсивности отказов; коэффициенты: Пр — учитывает качество комплектующих; Пд — учитывает качество проектирования; Пм — учитывает качество производства; П^ — учитывает качество управления системой разработки; П/ — учитывает привнесенные дефекты; П^ — учитывает дефекты, причины которых неопределенны; П^ — поправочный ко-
эффициент для компонентов, подверженных износу; Хд^ — прогнозируемая интенсивность отказов программного обеспечения.
Помимо этих коэффициентов модель включает дополнительные коэффициенты, к которым относятся П/м — коэффициент "детской смертности" (ранние отказы, связанные со скрытыми дефектами, не выявленными при производстве и испытаниях); Пе — коэффициент влияния окружающей среды; Пд — коэффициент увеличения надежности.
Поскольку каждый из этих дополнительных коэффициентов влияет не на все основные коэффициенты, в приведенном выше уравнении они применяются избирательно в соответствии с действующими факторами. Например, действующие факторы окружающей среды, как правило, ускоряют развитие дефектов комплектующих и производственных дефектов до отказа. Эти дополнительные коэффициенты при средних условиях равны единице. Общая интенсивность отказов системы имеет вид:
Хр = Х1А(ПРП1МПЕ + ПдП0 + ПМП1МПЕП0 + + ЩП0 + П/ + П^ + Пж) + Хдж, (2)
Первоначальную оценку интенсивности отказов Х/а получают с помощью моделей прогнозирования надежности компонент по методике 217Р1ш™ наряду с другими имеющимися данными. Эти отказы затем преобразуются в Пг — коэффициенты, определяющие конкретные процессы, используемые в проектировании и изготовлении системы, вместе с факторами окружающей среды, повышением надежности и учета характеристик "детской смертности" системы.
Приведенное выше выражение (2) интенсивности отказов представляет собой общую интенсивность отказов системы, которая включает в себя причины отказа "привнесенный" и "дефект не найден". Если желательна присущая интенсивность отказов, то Пг — коэффициенты "привнесенный" и "дефект не найден" должны быть установлены в ноль, так как они не являются присущими причинами отказов.
ПРИЧИНЫ СИСТЕМНЫХ ОТКАЗОВ
Разработка RIAC методологии 217Р1ш™ велась в предположении, что причины отказов, преобладающие на системном уровне, могут быть описаны количественно. В дополнение к прису-
щей изменчивости, связанной с прогнозированием интенсивности отказов, существует дополнительная изменчивость, связанная с дисперсией распределения причин отказов. Это требует наличия исходных данных для количественной оценки интенсивности отказов по каждой причине. Данные, приведенные в табл. 1, были использованы для этой цели. Эта таблица содержит для каждого источника процент отказов, связанный с каждой из восьми причин, определенных как преобладающие причины отказов. Здесь следует отметить, что процент отказов по некоторым причинам может быть недооценен. Так, например, управление системой и программное обеспечение могут быть занижены, потому что отказы, как правило, не связывают с этими категориями, даже если они являются коренными причинами неисправности. Это означает, что процент от других причин также может быть переоценен. Авторы исследования [1] признают, что эти значения в модели, скорее всего, взяты из отчетов. Однако, если пользователь располагает информацией о распределении причин отказов, на основе которой коэффициенты модели могут быть уточнены, эти данные должны использоваться взамен номинальных значений.
Распределение по причинам отказов, %
Таблица 1
Источник данных Дефект деталей Производственные дефекты Дефекты проектирования Управление системой Износ Неопределенные дефекты Привнесенные дефекты Отказ ПО
1 5 38 0 0 0 42 8 8
2 34 28 0 0 39 0 0 0
3 13 5 5 0 3 30 43 0
4 9 31 38 0 6 0 16 0
5 46 10 19 0 12 0 14 0
6 46 25 2 0 12 0 14 0
7 19 39 10 0 10 0 22 0
8 28 28 28 0 0 0 17 0
9 42 42 16 0 0 0 0 0
10 64 0 0 0 17 0 20 0
11 24 28 0 0 6 34 8 0
12 15 13 4 12 6 17 32 1
13 32 1 5 11 27 16 7 0
14 13 10 10 1 13 0 34 20
15 19 3 5 0 5 40 7 20
16 61 5 5 1 15 10 3 0
17 38 15 17 0 12 0 18 0
18 30 19 10 1 11 11 15 3
Сред- 29,9 18,9 9,7 1,4 10,8 11 15,4 2,9
ние
Определение начального уровня интенсивности отказов [2]
Первоначальная оценка интенсивности отказов системы основана на комбинации 217Р1ш™ моделей отказов компонентов, разработанных RIAC, эмпирических данных об эксплуатационной интенсивности отказов, содержащихся в базах данных RIAC, или отказов, определяемых пользователем и введенных непосредственно пользователем. Этот первоначальный процент отказов затем используется в качестве начального значения, которое представляет собой типичную интенсивность отказов системы. Затем он уточняется по результатам процесса классификации факторов, характеристик детской смертности, характеристик роста надежности и влияния воздействий окружающей среды. Кроме того, интенсивность отказов программного обеспечения моделируется отдельно. По умолчанию все переменные, входящие в модель, это средние, а не наихудшие значения.
В результате пользователь имеет возможность применения каких-либо или всех поправочных коэффициентов в зависимости от уровня знаний о системе и количества времени и ресурсов, доступных для оценки. Если желательно использовать традиционные методы прогнозирования надежности, пользователь может выполнять их с помощью модели компонентов и базы данных отказов RIAC, содержащиеся в 217Р1ш™. Если стали доступными дополнительные данные и информация, анализ может быть расширен путем включения коэффициентов системного уровня.
Каждый из этих коэффициентов рассчитывают по следующей формуле:
1
п = а (- 1п (я,))в,
где аг- и рг- — константы, представлены в табл. 2 для каждой категории причин отказов, Яг — рейтинг, определяемый по соотношению:
щ щ
я = £ ОуЩ/ £ Wij, 1 = 1 1=1
где рейтинг Яг — для каждой г-й причины отказа находится в пределах от 0 до 1; Оу — класс качества для каждого у-го элемента г-й причины отказа, это градация качества между 0
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.