新產(chǎn)品標準化大綱

1、新產(chǎn)品標準化大綱是指導型號工程標準化工作的基本文件。在型號研制中具有如下重要作用：（1）承前啟后，指導后續(xù)階段的標準化工作。落實武器裝備研制總要求、總體技術(shù)方案等頂層文件和訂購方提出的實施標準要求和其他標準化要求，系統(tǒng)地規(guī)定工程研制階段、定型階段的標準化工作的目標和任務評估測量的可靠性在測量中可以避免隨機誤差，從而提供前后一致的數(shù)據(jù)的程度。一般所說的“可靠性”指的是“可信賴的”或“可信任的”。我們說一個人是可靠的，就是說這個人是說得到做得到的人，而一個不可靠的人是一個不一定能說得到做得到的人，是否能做到要取決于這個人的意志、才能和機會。同樣，一臺儀器設備，當人們要求它工作時，它就能工作，則說它

2、是可靠的；而當人們要求它工作時，它有時工作，有時不工作，則稱它是不可靠的。根據(jù)國家標準的規(guī)定，產(chǎn)品的可靠性是指：產(chǎn)品在規(guī)定的條件下、在規(guī)定的時間內(nèi)完成規(guī)定的功能的能力。在建筑結(jié)構(gòu)可靠度設計統(tǒng)一標準中是指，“結(jié)構(gòu)在規(guī)定時間內(nèi)，在規(guī)定條件下，完成預定功能的能力”。對產(chǎn)品而言，可靠性越高就越好?？煽啃愿叩漠a(chǎn)品，可以長時間正常工作（這正是所有消費者需要得到的）；從專業(yè)術(shù)語上來說，就是產(chǎn)品的可靠性越高，產(chǎn)品可以無故障工作的時間就越長。參考： HYPERLINK /basic/glossary/200612/57.html /basic/glossary/200612/57.html可靠性在中小企業(yè)的應用

3、測試產(chǎn)品可靠性指標的試驗就是可靠性試驗?？煽啃栽囼炛谐３Ｊ菐追N方法是周而復始地循環(huán)，并且一個循環(huán)比一個循環(huán)產(chǎn)品的可靠性水平向上增長，另外可靠性試驗除通過系統(tǒng)試驗外，還應根據(jù)具體情況通過氣候環(huán)境試驗、機械環(huán)境試驗和人為正常使用等各方面的試驗來暴露產(chǎn)品生產(chǎn)的薄弱環(huán)節(jié)，進行綜合的科學分析，做相應的改進，使得產(chǎn)品在設計研制階段對其固有可靠性有進一步的提高。目前能實施產(chǎn)品可靠性試驗的實驗室主要是大國企如航天環(huán)境可靠性試驗與檢測中心、航天33所及少數(shù)的民營企業(yè)如環(huán)境可靠性與電磁兼容試驗服務中心（北京梓愷興業(yè)科技有限責任公司）等，各地計量質(zhì)檢單位也逐漸配套相關(guān)可靠性測試設備，可靠性的發(fā)展得到空前提高。目前北

4、京有大量的軍工或民用企業(yè)、研究所具有可靠性試驗設備，在長三角、珠三角制造業(yè)發(fā)達地區(qū)或者成都西安軍工企業(yè)聚集地區(qū)也有大量的可靠性實驗室，華南地區(qū)私營可靠性實驗室也逐漸增長，最有代表性的實驗室為一通檢測（TTS），其不但在環(huán)境可靠性方面專業(yè)性較強，并且在關(guān)于產(chǎn)品包裝運輸安全方面（如ISTA）也非常專業(yè)。產(chǎn)品的可靠性設計方法，從表面上看都是技術(shù)問題，但實質(zhì)上包含技術(shù)和管理兩個方面，沒有技術(shù)不行，有了技術(shù)，如何把技術(shù)貫徹到位也會有好多細節(jié)該注意。所以本文的可靠性提升方法中也包含進去一些設計管理方法的內(nèi)容。中小企業(yè)提升產(chǎn)品可靠性的幾大難題，經(jīng)過筆者多年來和各類企業(yè)的多位技術(shù)管理者的交流，不外乎幾個問題：

5、可靠性概念太復雜，又是概率又是英文簡寫的專業(yè)詞匯，不知道和我的產(chǎn)品有什么直接的聯(lián)系，不知道這些技術(shù)指標如何用于評價產(chǎn)品的可靠性程度；可靠性試驗一般要求較多的樣本數(shù)量，公司規(guī)模較不大，生產(chǎn)的是專業(yè)化設備批量很小，小批量設備下如何開展可靠性試驗摸不著頭緒；公司每年的營業(yè)額不過幾百萬幾千萬，沒有那么多的資金用于可靠性試驗費用和設備的購置；公司想提升產(chǎn)品可靠性，也想配備專業(yè)技術(shù)人員，但這方面技術(shù)人員難招到，即使招到大都是外企的背景，要價較高，干了一年多也沒什么成效；以上措施都不好使時，那就寄希望于設計人員個人的技術(shù)水平比較高，設計出的東西能耐用，但是一臺機器不能只靠一個人完成，就像木桶盛水多少取決于最

6、短的那塊木板一樣，機器的整體水平往往在最薄弱的環(huán)節(jié)暴露故障，我們也不可能保證每個項目的設計者都是夢之隊成員。請專家?guī)椭?，如大學、科研院所、華為、中興等大的機構(gòu)的人員來進行指導，最后的結(jié)果往往不了了之，似乎是在聽天書，專家說的全對，就是沒辦法實施，對中小企業(yè)這也是現(xiàn)狀，也讓人困惑無從下手。以上這些問題，有些是我們中小企業(yè)管理者的錯誤認識，有些是我們的企業(yè)現(xiàn)狀的無奈，還有就是國家整個的產(chǎn)業(yè)技術(shù)環(huán)境造成的，我們不必怨天尤人，在迷茫中立足于企業(yè)現(xiàn)實開始我們的產(chǎn)品可靠性提升之旅。產(chǎn)品可靠性問題出現(xiàn)的原因分為兩個，一個是設計的可靠性（也稱固有可靠性）是否好；一個是固有可靠性在生產(chǎn)使用中是否能得到技術(shù)管理保

7、障?，F(xiàn)在大多數(shù)學者的可靠性研究集中在可靠性保障方面，中小企業(yè)技術(shù)管理者的幾點困惑就是這種現(xiàn)象導致的，可靠性保障似乎成了可靠性的全部，但中小企業(yè)的現(xiàn)實是產(chǎn)品的固有可靠性設計的就很不好，后面再怎么保障能使可靠性維持在較高水平呢？設計是產(chǎn)品可靠性的基礎，對軍工企業(yè)、大企業(yè)，他們的設計可靠性是可以保證的，然后再講可靠性試驗、預計、保障是對的，但中小企業(yè)產(chǎn)品的設計可靠性就不好，就該把重心放在產(chǎn)品可靠性設計的技術(shù)方法和設計控制管理上才對。以下的方法就是基于這個基本思路展開。1基于產(chǎn)品故障的失效分析和失效預防產(chǎn)生上面幾條感慨的企業(yè)一般都有幾年的時間了，對于這種企業(yè)，其實掌握著一個寶藏，對這個寶藏妥善利用了，

8、產(chǎn)品的可靠性將有非常明顯的提升。這個寶藏就是過去幾年的投訴記錄和質(zhì)量分析記錄。對這些記錄統(tǒng)計，組織分析原因，實驗確認這些原因確實是導致失效的因素，然后研究出預防措施，余下的就是在公司運營中確保預防措施被執(zhí)行了。做到了這幾點，產(chǎn)品的可靠性提升將是顯而易見的。這個分析和試驗的過程會涉及一些較高難的技術(shù)方法，但依常規(guī)80%以上的問題會很容易就被解決的。以筆者經(jīng)歷的一個案例來說明，一個液體流量閥，里面有一個靠彈簧頂住的截流板，偶爾有客戶投訴我們的產(chǎn)品未開機就漏液，原來在研發(fā)實驗室的時候，沒有發(fā)生過這問題，技術(shù)人員也沒太重視，此時就一直拖下去了，后來公司加了項考核指標“投訴問題解決率”（解決的問題數(shù)占總

9、投訴比例數(shù)的百分數(shù)），研發(fā)才真正重視起來，開會分析原因（如下圖），然后一項項試驗，液體源實驗也不用太復雜，塑料桶開個孔，把桶里水的液面抬高，出水管口的管壓增大看閥是否漏水，發(fā)現(xiàn)不加壓就漏，加壓漏得更厲害；把截流板拆到另一個閥上試驗配合是否緊密，確認了配合沒有問題；最后確認換成原來研發(fā)用的彈簧，發(fā)現(xiàn)不漏液，換回來就又漏；初步確認為彈簧問題，檢查彈簧在掛上相同重量的物體后，形變有差異，研發(fā)用的彈簧形變小。多次幾個不同彈簧驗證，確認失效原因是彈簧在多次使用后彈性系數(shù)發(fā)生變化，而設計圖紙上又沒有關(guān)于這項指標的檢驗方法，因為沒有檢測彈簧的工具，并且形變是發(fā)生在使用一段時間之后在公司也不好入檢。于是找采購

10、人員查廠家的信息，發(fā)現(xiàn)研發(fā)樣件的廠家和批量生產(chǎn)廠家不是同一家，所以就在外購件規(guī)格書上對供貨廠商進行了指定，制定研發(fā)樣件的廠家為供應商，并封樣，要求廠家按照封樣的彈簧的材料、規(guī)格和強度等指標供貨，公司舍不得買臺彈簧拉壓測試儀，就通過非技術(shù)手段解決，不過后來此類問題也沒再發(fā)生過。從這個事例看出，很多問題的分析其實也并不是很復雜，解決問題的預防措施也未必就是改動設計。只要我們肯靜下心來，靜心分析，解決也并不難。液壓變化的實驗裝置也是大家集思廣益的結(jié)果。通過這種方法，有了價值50元錢的電快速脈沖群測試儀、有了價值200元的輻射抗擾度測試儀、有了價值300元的鹽霧試驗箱，有了我們產(chǎn)品的常見失效模式，然后

11、有了針對性措施，產(chǎn)品可靠性有了明顯增長。這個方法的執(zhí)行要素有幾點：有故障數(shù)據(jù)和現(xiàn)象記錄；有技術(shù)分析會議；針對分析的實驗；針對試驗結(jié)論的分析結(jié)論；針對結(jié)論的預防措施和實施到位。有人說，這么簡單，但事實上就是這樣簡單的事情沒做好，最常見問題的兩個地方是：針對分析的實驗方面不具體；針對試驗結(jié)論草率下結(jié)論。這都是人存在的弱點，不是技術(shù)的難度。總結(jié)到一點：針對故障投訴作失效分析，得出失效機理，針對失效機理制定實施預防措施人員可靠性在系統(tǒng)可靠性計算中占的比重越來越大，人因失誤事件的分析及其管理也成為安全管理的重要組成部分。為更加有效、準確地進行人員可靠性分析和人因失誤事件的管理，提高系統(tǒng)的安全性，建立一個

12、人員可靠性分析及人員可靠性數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是非常必要的：首先為人員可靠性分析和人因事件管理提供一個有用的計算機輔助工具；再者通過建立具有一定規(guī)模的人員可靠性數(shù)據(jù)庫，以便為今后進一步的研究提供良好的數(shù)據(jù)支持。筆者簡述了該系統(tǒng)的一些基本原理和實現(xiàn)的主要功能。引言在現(xiàn)代社會中，人因失誤在系統(tǒng)安全中的重要性越來越受到重視。由于隨著機械、電子部件可靠性的不斷提高，系統(tǒng)安全越來越取決于人的行為。然而人的可靠性及其研究（人員可靠性分析），一直是世界各國可靠性問題專家攻克的一大難題。在這方面，國際原子能機構(gòu)（IAEA）和美國核管會（NRC）曾做過大量的工作，包括對人員可靠性分析方法的研究和建立有效的人員可靠性數(shù)據(jù)

13、庫1。傳統(tǒng)方法將機械、電子設備的可靠性分析方法移植到人員可靠性分析中的做法雖有其一定道理和易行性，但至少存在兩方面的問題。一是機械、電子設備由于長期的積累，已有大量可用的可靠性數(shù)據(jù)，而有關(guān)人的可靠性數(shù)據(jù)，相對而言要少得多，在實踐中也更難以收集；二是簡單地將機械、電子設備可靠性研究方法移植到人員可靠性分析中，其合理性仍受到專家、學者的置疑。計算技術(shù)的飛速發(fā)展讓人們看到了人員可靠性分析工作的曙光。計算機發(fā)明以來，一直試圖模擬人腦的計算、思維方式；而人們進行人員可靠性分析，也是要充分了解人的思維、行為方式，然后對人的行為進行某種程度的預測和評估。因而可以利用計算機領(lǐng)域的專家們多年積累的關(guān)于人的智能方

14、面的知識（如人工智能、模擬和仿真等），將其引入到人員可靠性分析領(lǐng)域，在某種條件下，讓計算機來模擬人的行為從而對人的行為做出更準確的預測。數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，給人們提供了前所未有的處理大量數(shù)據(jù)的能力，充分利用收集世界各地的人因數(shù)據(jù)進行有效的分析，從而更深刻地發(fā)現(xiàn)人的思維和行為的規(guī)律性。人員可靠性分析的難點由于人具有生理和心理因素，并且與系統(tǒng)和周圍環(huán)境交互性和相關(guān)性，導致在某種程度上人的行為不象機械電子設備那樣具有確定性，并難以進行定量化描述。因此，對一個復雜系統(tǒng)中人的可靠性的分析相對于對機械、電子部件的可靠性分析就要難得多。目前，許多行業(yè)或企業(yè)都建立了人員可靠性數(shù)據(jù)庫，但由于數(shù)據(jù)來源的“

15、匱乏”和缺少對數(shù)據(jù)有效的、規(guī)范化的處理及分析，人員可靠性數(shù)據(jù)庫在人員可靠性分析以及人因工程所起的作用受到很大的限制2，3。人員可靠性分析存在的主要困難可歸納如下：（1）缺乏可信的、規(guī)范化的大量的數(shù)據(jù)支持；（2）分析方法不足，以往的一些人員可靠性分析方法及其所基于人的認知行為模型，往往不能全面地反映人的行為，因而分析結(jié)果難免失之偏頗；（3）基于大量現(xiàn)實人因數(shù)據(jù)或?qū)嶒灁?shù)據(jù)的人員可靠性分析，需處理的數(shù)據(jù)量和考慮的因素太多，靠手工處理不僅繁雜，也不方便；（4）分析的結(jié)果難得以驗證，分析結(jié)果也很難得到有效的再利用或再驗證；（5）隨著實時概率安全分析（LivingProbabilisticSafetyAn

16、alysis）在大型工業(yè)系統(tǒng)中的應用，作為其中重要的部分，人員可靠性分析也面臨越來越高的要求。而實時人員可靠性分析（LivingHumanReliabilityAnalysis）亦會成為現(xiàn)實性的需要；（6）人員可靠性分析過多依賴于專家判斷或人員可靠性分析者的個人特性，使得人員可靠性分析標準化程度太差，人員可靠性分析結(jié)果的一致性不好，作為一種實用的工程技術(shù)來說，就難以接受的。以上困難，必須在人員可靠性分析理論研究基礎上，結(jié)合數(shù)據(jù)庫技術(shù)，人工智能（推理邏輯），及計算機模擬和仿真技術(shù)，構(gòu)造一個基于大量數(shù)據(jù)的計算機輔助人員可靠性分析及人員可靠性數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)35，上述問題才有可能得以解決為此，筆者結(jié)合某

17、核電站的實際情況，開發(fā)了一套人員可靠性分析及人員可靠性數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，以期為該核電站的人因事件管理工作及概率安全分析項目（PSA）提供有力的支持和有益的幫助。系統(tǒng)的功能需求31系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的要求作為人員可靠性分析不可或缺的基礎，迫切需要一個有一定規(guī)模的、經(jīng)長期實踐（實驗）檢驗的可信賴的數(shù)據(jù)庫的支持。該數(shù)據(jù)庫應具備以下特點：（1）數(shù)據(jù)庫設計遵循統(tǒng)一的標準，規(guī)范性好，數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一，易與國際上和國內(nèi)已存在的一些類似數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如其他的可靠性數(shù)據(jù)庫）進行數(shù)據(jù)交換。（2）初始建庫時，數(shù)據(jù)庫應達到一定的規(guī)模，這對當前的應用才有一定的價值，因為基于貧乏數(shù)據(jù)所做的人員可靠性分析是缺乏說服力的。（3）由于人因數(shù)據(jù)

18、的特點，人員可靠性數(shù)據(jù)庫在使用中應不斷地更新，包括修正以前不夠準確的數(shù)據(jù)和增添新的內(nèi)容，最好能夠從某些工業(yè)運行系統(tǒng)中實時地采集數(shù)據(jù)，以保持數(shù)據(jù)量持續(xù)、快速增長，大樣本數(shù)據(jù)才能較準確地反映事物的規(guī)律。因此，系統(tǒng)應有數(shù)據(jù)錄入、修改、采集、瀏覽以及數(shù)據(jù)庫正確性檢驗的功能。32系統(tǒng)應具有人員可靠性及人因事件定性分析功能系統(tǒng)應能對已發(fā)生的一些人因事件進行分析，從中找出該人因事件發(fā)生的根本原因，亦能根據(jù)現(xiàn)實情況，預測可能發(fā)生的人因事件。在具體實現(xiàn)時參考人員可靠性分析方法CREAM（CognitiveReliabilityandErrorAnalysisMethod）6，并對其進行必要的擴展和改進。33系統(tǒng)

19、應具有人員可靠性及人因事件定量分析功能對人因事件計算其發(fā)生的概率，以充分滿足LPSA的需要。具體實現(xiàn)時可參考CREAM中的定量分析方法和THERP+HCR（TechniqueofHumanErrorRatePrediction，HumanCognitiveReliability）定量分析方法2，78。34系統(tǒng)應具有對外來及現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行維護和再分析的功能。系統(tǒng)涉及的定性、定量分析基本模型和方法在人員可靠性分析系統(tǒng)中，涉及兩種重要的人員可靠性分析方法，以下對其做一簡要介紹。41CREAM定量分析法CREAM是ErikHollnagel建立起來的人員可靠性分析方法。它有其獨特的認知模型、前因后果分類

20、方案和分析技術(shù)，既可進行回溯性分析，又可進行預測性分析。該法考慮到與概率安全分析(PSA)的結(jié)合，提供了一種較好的定量化的方法，可將HRA有機地融入PSA。CREAM的另一個顯著特點是把對人的行為的描述置于一個環(huán)境背景中(Context)，并在分析的早期階段就考慮環(huán)境背景對人的績效的影響。411模型CREAM的認知模型稱為COCOM模型(ContextualControlModel)。該模型把人的行為按認知功能分為4個基本的類，即觀察(Observation)、解釋(Interpretation)、計劃(Planning)、執(zhí)行(Execution)。人的行為是在現(xiàn)實的環(huán)境背景下，按照一定的預

21、期目的和計劃進行的，但是，人又根據(jù)環(huán)境背景的反饋信息隨時調(diào)整自己的行為，這是一個多次交互的循環(huán)過程。在COCOM模型中，環(huán)境背景用控制模式(Controlmodel)來描述，可分為4種控制模式，即混亂的(Scrambled)、機會的(Opportunistic)戰(zhàn)術(shù)的(Tactical)、戰(zhàn)略的(Strategic)，分別表示不同環(huán)境背景下對人的行為影響的程度。412分類方案分類方案定義了后果和可能前因之前的聯(lián)系，形式類似于產(chǎn)生式規(guī)則，因而很容易利用計算機方法進行處理。后果和前因之間可相互轉(zhuǎn)換，如某一后果的一個前因，可能又是另外一個前因造成的后果。前因又分為一般前因和特殊前因。一般前因指導致某

22、一后果的比較概括的一個前因；而特殊前因則是在各種條件非常確定的情況下，一個非常具體的前因。即一般前因是在許多條件還不確定的情況下，許多同類特殊前因的一個總稱。分類方案是CREAM分析技術(shù)實施的基礎。由于分類方案在CREAM方法中的基礎作用，因而其正確性、完備性和有效性是非常重要的，而且其內(nèi)容針對不同的行業(yè)領(lǐng)域也有所區(qū)別。在系統(tǒng)實現(xiàn)時，必須根據(jù)應用領(lǐng)域的特點，對其進行擴展并進行正確性、完備性和有效性驗證。413分析技術(shù)CREAM的分析技術(shù)有兩種，即回溯性分析和預測性分析。前者主要用于事故和事件分析，從事故現(xiàn)象(模式)推導出造成事故的原因；而后者主要用于人員可靠性分析和預測可能發(fā)生的人因失誤。42

23、THERP+HCR定量分析法THERP+HCR分析技術(shù)是綜合THERP和HCR兩種方法的特點而成的方法2。THERP模式主要基于人因可靠性事件樹模型，它將人因事件中涉及的人員行為按事件發(fā)展過程進行分析，并在事件樹中確定失效途徑后進行定量計算。人因可靠性事件樹描述人員進行操作過程一系列操作事件序列，按時間為序，以兩態(tài)分支擴展，其每一次分叉表示該系統(tǒng)處理任務過程的必要操作，有成功和失敗兩種可能途徑。因而某作業(yè)過程中的人因可靠性事件樹，便可描述出該作業(yè)過程中一切可能出現(xiàn)的人因失誤模式及其后果。對樹的每個分枝賦予其發(fā)生的概率，則可最終導出作業(yè)成功或失敗的概率7。HCR是用來量化作業(yè)班組未能在有限時間內(nèi)

24、完成動作概率的一種模式8。它基于Rasmussen的三級行為模型，將系統(tǒng)中所有人員動作的行為類型，依據(jù)其是否為例行工作、規(guī)程書情況和培訓程度等情況，分為技能型、規(guī)則型和知識型三種。同時它認為每一種行為類型的失誤概率決定于允許操作人員進行響應的時間t操作人員執(zhí)行時間T1/2之比，且遵從三參數(shù)的威布爾分布：式中，a、B、丫與行為類型有關(guān)的參數(shù)。對THERP和HCR分析可知，兩種模式各自解決問題的側(cè)重點是不同的。前者主要針對與時間無關(guān)的序列動作；而后者的著眼點恰在與時間密切相關(guān)的認知行為上。然而，在現(xiàn)代復雜人機系統(tǒng)中，人員的行為是多樣的。例如，在核電站，當一個需要操縱員響應并干予的事故發(fā)生后，操縱員

25、首先要依據(jù)各種信息如報警、顯示、記錄等對事故進行診斷，并進入相關(guān)事故規(guī)程，繼而按規(guī)程的要求實施具體的操作干預。一般而論，復雜人一機系統(tǒng)中人的行為均包括感知、診斷和操作3個階段。若只用THERP，則可能使人因事件中事實存在的“診斷步驟”度量太粗糙；若只用HCR,對具體操作，又不如THERP可反映出各類操作的不同失誤特征。因此，較好的方法是THERP與HCR相結(jié)合，在診斷階段，用HCR方法對該階段可能的人員響應失效概率進行評價，而對感知階段和操作階段中可能的失誤用THERP方法評價，兩者相互補充，共同構(gòu)成一個有機整體。系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設計51數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設計部分數(shù)據(jù)表中的字段有中、英文兩種方式，以便在

26、某些時候使用起來會更方便。主要有以下幾大類：基本人誤數(shù)據(jù)表類。來源于以前的研究者在長期的研究和實踐中總結(jié)出來的人誤數(shù)據(jù)，主要包括CREAM方法中提供的數(shù)據(jù)，以及THERP手冊和HCR手冊中提供的各類人誤數(shù)據(jù)。以及筆者通過模擬機實驗得出的數(shù)據(jù)和核電站運行實踐中統(tǒng)計歸納出來的一些典型的人的行為數(shù)據(jù)。各種前因、后果描述表類。來源于CREAM主法中對各種人因事件的前因、后果的描述。前因一后果聯(lián)系及概率表(知識庫)類。來源于CREAM方法中定義的各種原因一結(jié)果聯(lián)系，以及筆者根據(jù)核電行業(yè)特點補充的一些聯(lián)系。聯(lián)系是多對多的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。知識庫分兩類：后果與一般前因的關(guān)系知識庫，后果與特殊前因的聯(lián)系知識庫。CRE

27、AM中的其他表包含如影響人的行為的一般績效條件(CommonPerformanceCondition,CPC)的定義、描述，認知行為的描述類，認知功能失效的描述類等。核電站特定人因事件的概率類。來源于核電站的PSA(概率安全分析)報告中的人員可靠性分析結(jié)果。人因事件檔案類。記錄來自核電站在以往運行中發(fā)生的人因事件(通過數(shù)據(jù)采集)，并用來保存每次利用本系統(tǒng)所分析的人因事件的結(jié)果。52系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設計系統(tǒng)采用客戶/服務器(C/S)+瀏覽器/服務器(B/S)方式實現(xiàn)。數(shù)據(jù)全部存放在服務器上。在客戶端，較專業(yè)的用戶(如人員可靠性分析或PSA分析者)使用專業(yè)的客戶端界面進行人因事件的定性、定量分析及數(shù)據(jù)庫的

28、維護工作，因為這一部分需要一定的專業(yè)背景。而瀏覽器作為另一個數(shù)據(jù)訪問工具，提供給非專業(yè)用戶如管理人員等進行一些人因數(shù)據(jù)的查詢及簡單的分析工作，如圖1所示。系統(tǒng)服務器的操作系統(tǒng)平臺為Windows2000server或Unix，數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)為Oracle，客戶端的操作系統(tǒng)平臺為Windows2000或Windows98。通訊協(xié)議采用TCP/IP。系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)工具Powerbuilder7.0和Web開發(fā)工具開發(fā)。在系統(tǒng)的程序功能實現(xiàn)上，有如圖2所示結(jié)構(gòu)。圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖扎斯篡性數(shù)據(jù)庫核電站其它的盤MFS,運行iCREAMS折模塊TOBRP+HCR分析琰塊數(shù)據(jù)維護篠塊數(shù)蝎分折模塊圖2系統(tǒng)功

29、能模塊圖CREAM分析模塊和THERP+HCR分析模塊以數(shù)據(jù)庫為基礎完成人員可靠性分析，同時又將分析結(jié)果回送數(shù)據(jù)庫，以便對分析結(jié)果再利用。數(shù)據(jù)維護模塊通過錄入、修改等完成對數(shù)據(jù)庫的更新，同時又可供瀏覽查詢數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分析模塊則是通過對大量人因事件檔案的深層次的自動分析，以期得出或驗證一些隱藏于這些人因事件背后的規(guī)律或人的行為規(guī)律。另外，系統(tǒng)通過一些接口程序完成從核電站其它的信息系統(tǒng)中采集有關(guān)的人因數(shù)據(jù)。系統(tǒng)功能實現(xiàn)的技術(shù)路徑如下。521文件模塊打?。簩?shù)據(jù)庫中所保存的人因事件（分析）檔案轉(zhuǎn)化為人因事件報告（文本文件）并打印輸出。522數(shù)據(jù)維護模塊：錄入：根據(jù)用戶選擇，啟動相應的數(shù)據(jù)表的錄入模塊

30、，以便對原有表進行追加、擴充。瀏覽、查詢；可分為兩部分，一為查詢?nèi)藛T可靠性分析用到的有關(guān)標準數(shù)據(jù)，以對人員可靠性分析者提供一個輔助的支持；二為根據(jù)用戶輸入的條件，如人因事件的名稱、發(fā)生日期或人因事件涉及的內(nèi)容等，在數(shù)據(jù)庫中模糊查詢相關(guān)的人因事件或人誤數(shù)據(jù)。修改：根據(jù)用戶輸入的條件，取出相應表中的相應記錄供用戶審查、修改導入：由外部數(shù)據(jù)庫或文本文件中成批導入數(shù)據(jù)（主要用于利用國外數(shù)據(jù)或非核電行業(yè)的人因數(shù)據(jù)）。采集：從核電站的運行值班日志，運行事件單，異常事件單以及EFS（經(jīng)驗反饋系統(tǒng)）中動態(tài)采集人因事件數(shù)據(jù)，放入人因事件表中。一致性檢驗：主要用于對規(guī)則庫進行檢驗，檢驗規(guī)則庫的形式合法性。如某些規(guī)

31、則之間是否存在閉合回路，因為這樣在分析時可能會導致死循環(huán)。數(shù)據(jù)維護模塊主要保證數(shù)據(jù)庫的不斷更新、增長，在保證數(shù)據(jù)正確性的同時，持續(xù)、快速地擴大數(shù)據(jù)的擁有量，一則可提高今后分析的可信度，二則為今后更復雜、更高層次的應用做準備。523基于CREAM的分析模塊CREAM分析模塊可分為3個子模塊：1）定性回溯性分析子模塊回溯性分析的主要目的是根據(jù)已發(fā)生的人因失誤事件的描述獲得人因失誤的原因。它基于筆者擴展的分類表（即核電行業(yè)的人因事件后果前因規(guī)則庫），根據(jù)所觀察到的人因失誤事件后果，使用后果前因分類表中所定義的關(guān)系來建立可能存在的后果前因關(guān)系路徑。系統(tǒng)按深度優(yōu)先次序，自動搜索所有可能存在的路徑，并根據(jù)

32、一些限制條件進行取舍。最后將分析過程和結(jié)果存入數(shù)據(jù)中作為人因事件歸檔。其實施步驟為：根據(jù)事故現(xiàn)象的描述，確定失誤模式，以此為起點，在分類表所定義的后果前因聯(lián)系表中查找相關(guān)的條目，以查得的條目所包含的原因作為結(jié)果再到后果前因聯(lián)系表中，查找相關(guān)的條目，依次類推，直至所查得的前因都為特殊前因，分析終止，所得的全部特殊前因就是回溯性分析的結(jié)果，即引起事故的根本原因。2）定性預測性分析子模塊預測性分析與回溯性分析相反，是從確定的環(huán)境背景中去推導出可能的人因事件后果，即最終事故的故障模式。因而分析的終止條件就是遇到一個確定的故障模式。由于在規(guī)則庫中，前因后果的對應關(guān)系是多對多的關(guān)系，因而在分析過程中，經(jīng)過

33、多次迭代后，分析路徑會迅速增長，數(shù)目甚至達到使分析成為不可能。所以在分析過程中要充分運用CPC等現(xiàn)場情況對分析路徑進行取舍。搜索方法亦采用深度優(yōu)先搜索。其過程與回溯性分析類似。3）基于CREAM的定量預測性分析定量預測性分析是在定性分析的基礎上進一步計算人因失誤的概率值。首先根據(jù)COCOM模型的原則，通過調(diào)查、訪談等對現(xiàn)場工作環(huán)境的了解，確定一般績效條件（CPC）,并由此得出現(xiàn)場工作環(huán)境所處的控制模式，該步驟將影響隨后的每一個步驟。通過工作分析將一個總的工作任務分解成小的子任務（子動作）；確定每一個子任務（子動作）所涉及的認知行為；確定每一個子任務（子動作）中最可能發(fā)生的認知功能失誤；根據(jù)CR

34、EAM中提供的基本認識功能失效概率確定每一個子任務（子動作）的認知失效概率CFP（CognitiveFailureProbability）；用CPC和控制模式去修正CFP。根據(jù)前面所得的控制模式，使用不同的權(quán)重去修正每一個子任務（子動作）的CFP。最后根據(jù)工作分析和工作步驟構(gòu)成的結(jié)構(gòu)（并聯(lián)或串聯(lián)）計算整體失誤率，以便將結(jié)果用于PSA。524THERP+HCR分析模塊根據(jù)前面對THERP+HCR分析方法的描述，基于THERP+HCR方法的定量分析，首先從工作分析入手，將某工作任務分解為小的子任務。然后確定每個子任務是屬于診斷或操作，再分別運用THERP或HCR方法對每一子任務進行分析、計算，最后

35、，累加各子任務的失誤概率而得整體失誤概率。整個分析過程中的有用信息及結(jié)果都再將相應的數(shù)據(jù)表中歸檔保存，以便進一步的應用。525數(shù)據(jù)分析模塊主要完成對數(shù)據(jù)庫大量的數(shù)據(jù)執(zhí)行自動的、智能化的分析，該部分將在今后的工作中逐步完善。526幫助模塊提供一個對該系統(tǒng)的簡要說明和用戶操作指南。結(jié)束語筆者進行的人員可靠性分析及人員可靠性數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)研究，在基本原理、主要功能方面作了較深探討，并提出人員可靠性分析及數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的構(gòu)架總思路。該系統(tǒng)的建立是將計算技術(shù)有效地引入人員可靠性分析的一個嘗試，同時通過建立一個初具規(guī)模的、規(guī)范性的人員可靠性數(shù)據(jù)庫，對于今后的研究工作是很有幫助的。但對一些數(shù)據(jù)處理方法及分析模型

36、的進一步求精，還有待于更深入的研究，并應及時地將一些理論研究成果計算機化?？煽啃允亲⒅毓こ虘玫膶W科。當成熟的隨機可靠性、模糊可靠性理論和發(fā)展中的穩(wěn)健可靠性理論用于復雜結(jié)構(gòu)時，出現(xiàn)了計算復雜性高、計算量大和理論適用性小的問題。本文針對上述問題，對包含隨機可靠性與模糊可靠性的傳統(tǒng)可靠性進行若干改進，以減小可靠性分析與設計的復雜度；在穩(wěn)健可靠性理論中，提出一種適合于多種（個）凸集模型的穩(wěn)健可靠性指標，系統(tǒng)地研究了穩(wěn)健可靠性分析與設計方法，完善了穩(wěn)健可靠性理論。具體內(nèi)容如下：（1）引入高階修正項和概率等效變換，修正一次迭代響應面，建立與多次迭代響應面法精度相仿且計算量更低的改進響應面法；通過偏移均值

37、點，用一組線性響應面近似真實極限狀態(tài)方程，建立處理高度非線性問題的組合響應面法。擬合綜合變量與基本變量的關(guān)系，推出基本變量分布參數(shù)對綜合變量分布參數(shù)的影響，利用復合函數(shù)求導法則和一次二階矩敏度分析方法構(gòu)建失效概率對基本變量的敏度關(guān)系。（2）以模糊隨機變量隨機化為基礎，通過模擬退火算法逐步優(yōu)化復雜結(jié)構(gòu)各失效模式的重要抽樣密度中心，構(gòu)造加權(quán)重要抽樣函數(shù)進行可靠性分析，建立基于智能優(yōu)化的復雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性分析的數(shù)值模擬方法。（3）在凸集模型中定義尺寸參數(shù)比例因子，實現(xiàn)多種（個）不確定性凸集模型的多尺度參數(shù)向單一尺度參數(shù)的映射。定義與失效域相交的不確定性凸集模型的尺寸參數(shù)比例因子最小值為穩(wěn)健可靠性指標

38、，定義相應的最小值點為設計點，從而建立一種基于極限狀態(tài)函數(shù)的適用于多種(個)凸集模型的穩(wěn)健可靠性指標。(4)推導出線性極限狀態(tài)函數(shù)的穩(wěn)健可靠性指標及其設計點的解析公式。對非線性程度較小的極限狀態(tài)函數(shù)，通過線性化及定義基于凸集模型距離的收斂準則，建立近似求解其穩(wěn)健可靠性的一階設計點法。利用數(shù)值模擬方法(Monte-Carlo法、改進Monte-Carlo法和Markov鏈法)，通過引入基于凸集模型距離的收斂準則和不確定變量概率密度函數(shù)，對非線性較大的極限狀態(tài)函數(shù)進行穩(wěn)健可靠性分析。以全局優(yōu)化算法為基礎，依據(jù)穩(wěn)健靠性指標構(gòu)造優(yōu)化函數(shù)，建立了包含模擬退火算法和遺傳算法的穩(wěn)健可靠性分析優(yōu)化算法。(5)

39、通過細化傳統(tǒng)響應面法迭代步驟和引入基于凸集模型距離的收斂準則，建立隱式極限狀態(tài)函數(shù)穩(wěn)健可靠性分析的線性響應面法、加權(quán)線性響應面法和二次響應面法。基于試湊法擬合的單隱層BP網(wǎng)絡和顯式極限狀態(tài)函數(shù)的遺傳算法，建立隱式極限狀態(tài)函數(shù)穩(wěn)健可靠性分析的神經(jīng)網(wǎng)絡法。(6)建立穩(wěn)健可靠性優(yōu)化設計模型，給出通過一階設計點法進行可靠性分析、通過遺傳算法進行優(yōu)化的穩(wěn)健可靠性優(yōu)化設計算法。(7)以穩(wěn)健可靠性分析基礎，建立基于穩(wěn)健可靠性分析的隨機可靠性分析方法和隨機-穩(wěn)健可靠性分析方法。通過對傳統(tǒng)可靠性分析與設計方法的改進，對適用于多種(個)凸集模型的穩(wěn)健可靠性指標的定義，及其相應的穩(wěn)健可靠性分析與設計方法的建立，增大

40、了可靠性分析與設計方法應用于復雜結(jié)構(gòu)的可行性。將建立的各種可靠性分析與設計方法用于某型發(fā)動機渦輪盤和某型飛機平尾轉(zhuǎn)軸等復雜結(jié)構(gòu)的可靠性分析與設計中，驗證了這些方法的可行性。小子樣可靠性分析是工程中經(jīng)常遇到的問題，本文在總結(jié)國內(nèi)外對小子樣可靠性分析和評估方法研究成果的基礎上，對小子樣可靠性分析和評估方法進行了更加深入的研究。本文研究了以下幾個問題：1.針對主要疲勞失效模式的識別，研究了一種對數(shù)準則，它可以減少遺漏主要失效模式的可靠性。借助單側(cè)容限系數(shù)法和對數(shù)準則，提出了一種預測大型復雜結(jié)構(gòu)系統(tǒng)安全疲勞壽命的數(shù)值方法。2.首次將Bootstrap方法引入到小子樣場合下母體百分位值置信下限的計算中，

41、并與傳統(tǒng)的單側(cè)容限系數(shù)法和新單側(cè)容限系數(shù)法進行了大量的對比計算。本文還發(fā)展了一種半?yún)?shù)Bootstrap方法用于計算可靠度的置信下限。3基于加權(quán)最小二乘和Bootstrap方法提出了一種疲勞壽命三參數(shù)P-S-N曲線估計方法。該方法考慮了不同應力水平下對數(shù)疲勞壽命方差不等的事實，給出了統(tǒng)計意義下P-S-N曲線的最佳估計。4由于小子樣疲勞壽命試驗數(shù)據(jù)估計出的P-S-N曲線可能偏于危險，目前，常用置信度-可靠度-應力-壽命曲線(C-P-S-N)提高預測結(jié)果的可信性，本文基于Bootstrap方法提出了一種新的估計C-P-S-N曲線的方法。5針對結(jié)構(gòu)可靠性分析中功能函數(shù)不能顯式表達的問題，將支持向量機

42、和支持向量回歸機引入到結(jié)構(gòu)可靠性分析中，建立了支持向量機可靠性分析方法。6針對非線性隱式功能函數(shù)的可靠性分析問題，提出了基于加權(quán)線性響應面法與支持向量機/支持向量回歸機的組合模型。通過有效的組合加權(quán)線性響應面法和支持向量機/支持向量回歸機，所提方法在設計點周圍獲得更好的非線性隱式功能函數(shù)的近似，從而提高了非線性隱式功能函數(shù)失效概率的估計精度。7借鑒經(jīng)典響應面法的思想，提出了一種支持向量機響應面法。該方法由支持向量回歸機替代經(jīng)典響應面法中的固定多項式函數(shù)來構(gòu)建響應面，并結(jié)合一次二階矩法形成迭代過程。CPN分析法，GO法和動態(tài)故障樹的基本原理CPN即著色Petri網(wǎng)，是一種對系統(tǒng)進行數(shù)學和圖形描述

43、和分析的工具。對于并發(fā)、異步、分布、并行、不確定性(指人為因素等)和/或隨機性特征的信息處理系統(tǒng)有很好的適用性，它使用標記(token)來模擬系統(tǒng)的動態(tài)行為和并發(fā)活動。作為一種數(shù)學工具，它又可以建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程、代數(shù)方程以及系統(tǒng)行為的其它模型，可以對其進行量化計算和驗算。利用CPN對系統(tǒng)的可靠性和性能進行分析時主要是利用CPN的模塊來描述和構(gòu)造系統(tǒng)的CPN模型。在文獻15中，它共有43個模塊，被分成5類：-控制類如“Y”型模塊，“源”模塊等；-顏色類如“顏色閱讀（Readcolor）”等；.故障類如“故障注入”，“故障設置”等；.延遲類如“故障延遲”等；.混合類如“監(jiān)控器”等。利用CPN對系

44、統(tǒng)的可靠性和性能進行分析時有三種解決途徑：一是利用CPN模型進行仿真；二是將CPN描述轉(zhuǎn)化成馬爾可夫過程，進而通過馬爾可夫鏈進行解析求解，或者轉(zhuǎn)化成故障樹；三是利用和CPN模塊完全相應的VHDL（即甚高速集成電路硬件描述語言）描述直接進行仿真。GO法是最早于60年代由美國能源公司針對核電站安全問題進行分析時提出的一種以系統(tǒng)成功為目標的可靠性分析方法，近年來GO法有了長足發(fā)展。利用GO對系統(tǒng)可靠性分析時同樣首先要建立系統(tǒng)的GO模型，根據(jù)文獻6、7,GO共有17個組成模塊，和實際工程中的器件一一對應。換言之，在構(gòu)造GO模型時，只要清楚了解系統(tǒng)的功能，利用系統(tǒng)的功能流程圖就可以直接“搭構(gòu)”系統(tǒng)的GO

45、模型。GO在計算機處理時，由GO1,GO2和GO3組成，其中GO1主要描述各元器件的輸入結(jié)構(gòu)，包括元器件的種（Type）及類（Kind）等，GO2主要描述各元器件的可靠性數(shù)據(jù)，GO3對GO1和GO2進行處理，采用蒙特卡羅法給出系統(tǒng)的可靠度或有效度的點估計值。動態(tài)故障樹分析是一種對故障樹分析能力進行了擴展的可靠性分析工具，它以DREDD（DependabilityandRiskEvaluationUsingDecisionDiagram，即利用決策圖進行可信性和風險估計）為典型代表8,9。它由BDD（BinaryDecisionDiagram，二值決策圖）及Coverage模型構(gòu)成（“Cover

46、age”此處指老系統(tǒng)出現(xiàn)故障后，該系統(tǒng)能自動恢復的可能性）。DBB是建立在故障樹基礎上的，構(gòu)造時，要從故障樹的底事件中利用一種優(yōu)化算法找出一個對系統(tǒng)影響最大的“頂單元”，然后順次按影響度的大小選取其它底事件排在此“頂單元”后面,直至系統(tǒng)失效oCoverage模型是為了描述系統(tǒng)的容錯特性而引入的，因此在BDD上引入Coverage模型后就可以對復雜容錯系統(tǒng)進行分析。2建造CPN模型、GO模型和動態(tài)故障樹模型的2個實例下面應用GO法和動態(tài)故障樹對某類衛(wèi)星的姿態(tài)發(fā)動機燃料管路簡化系統(tǒng)建模，另外用CPN對一個簡單并聯(lián)系統(tǒng)建模。圖1描述的系統(tǒng)由氧化劑管路a,閥門b，燃料管路和一個反饋控制器d組成（燃料及

47、氧化劑供給設備此處略）11。這里假定b不會發(fā)生故障,系統(tǒng)的故障判據(jù)為“燃料被燒掉而使發(fā)動機無法工作”。圖2是該系統(tǒng)的GO模型（僅供分析用，此處略去了關(guān)于類的內(nèi)容）。圖3為該系統(tǒng)的動態(tài)故障樹模型，其中0表示系統(tǒng)正常，“0”表示系統(tǒng)“故障安全”（可以將0和“0”均看成“正?！保?，1表示系統(tǒng)“故障”。圖4是一個簡單并聯(lián)系統(tǒng)的CPN模型。圖1衛(wèi)星姿態(tài)發(fā)動機燃料管路簡化系統(tǒng)圖2圖1的GO模型圖3圖1的動態(tài)故障樹模型m表示失效及堵塞，即a和c為三態(tài)）圖4一個簡單并聯(lián)系統(tǒng)的CPN模型注：FD-故障延遲；FI-故障注入；SF-設置故障；RF-閱讀故障；SO-源;SI-潭；RESET-重新設置；Y-Y型；P-系

48、統(tǒng)故障；Q-若故障發(fā)生；實線-數(shù)據(jù)線；虛線-故障線3三種可靠性分析方法的比較通過以下幾個方面我們對這三種可靠性分析方法進行一下比較分析。適用對象當前采用CPN建模主要用于數(shù)字系統(tǒng)的性能與可靠性一體化分析，分析數(shù)字電路的性能參數(shù)(時間參數(shù))與可靠性的綜合。GO法研究的重點是從系統(tǒng)正常工作的角度，建立與系統(tǒng)功能圖等性能設計圖形相似的GO圖，該法的研究相對成熟，在核工業(yè)領(lǐng)域有許多應用。動態(tài)故障樹突破了傳統(tǒng)FTA分析的局限性，用來研究復雜系統(tǒng)的序列相關(guān)性、容錯特性等問題，主要用于對動態(tài)容錯系統(tǒng)的功能進行深入的分析。從理論上講，一般復雜系統(tǒng)均可以借助與之相應的模擬電子系統(tǒng)進行仿真，因此無論是應用CPN、

49、GO法，還是動態(tài)故障樹，對于一般復雜系統(tǒng)均有較強的適用性。系統(tǒng)功能描述在可靠性分析中，對系統(tǒng)的描述方法傳統(tǒng)上采用建立可靠性框圖或構(gòu)造故障樹的方法。這種方法以“成敗”為基礎，把組成系統(tǒng)各元器件的“成敗”與其對上一級系統(tǒng)的影響按照“與”“或”門等邏輯關(guān)系構(gòu)造起來。換言之，過去對系統(tǒng)可靠性的描述思想是以“器件失效”為依托，而不是把元器件看成一個正在工作的“功能”單元。動態(tài)故障樹雖然擴展了描述的能力，但仍沿襲傳統(tǒng)的故障樹描述法，而用CPN及GO法描述時卻不同，它們采用與器件功能形式相近的模塊來描述系統(tǒng)，把組成系統(tǒng)的各器件看成是正在發(fā)揮“功能”的單元。比如圖2中，GO用“一一”描述氧化管路，該模塊描述的

50、是一個三態(tài)發(fā)生器。同樣，在圖4中CPN用“故障延遲”、“故障注入”“故障設置”、“故障閱讀”模塊來描述并聯(lián)系統(tǒng)的單元。工程適用性產(chǎn)品的可靠性與性能分析從設計開始一直到定型可用一個統(tǒng)一模型來完成，而不是分別使用性能模型和可靠性模型。這三種方法中的前二種CPN和GO均可以滿足這一要求。由于這兩種方法在描述系統(tǒng)時均采用模塊手段，而各模塊又能體現(xiàn)與實際系統(tǒng)的相似性，因此在這樣的模型上既可進行系統(tǒng)的可靠性仿真，又可進行系統(tǒng)的性能仿真。而動態(tài)故障樹的方法則是著重在對序列相關(guān)性、容錯過程的功能分析、描述、建模上，在進行系統(tǒng)可靠性分析和性能分析時不可避免地采用不同模型來完成。此外在構(gòu)造CPN模型、GO模型及動

51、態(tài)故障樹模型時，以GO最為簡單明了，只要按系統(tǒng)功能流程圖用GO模塊搭構(gòu)即可，CPN還要建造一些控制塊，如“Y”模塊以產(chǎn)生多個信號，而動態(tài)故障樹則更加繁瑣。多態(tài)性傳統(tǒng)的可靠性分析方法對工程中大量存在的多態(tài)性技術(shù)難點缺乏有效的分析手段，這是因為傳統(tǒng)的可靠性理論以二態(tài)(即成敗型)為基礎。GO則具有分析多態(tài)性系統(tǒng)的功能。例如GO模型中的“啟動發(fā)生器(TriggeredGenerator)，它可以描述閥門的功能：正常工作，失效和提早打開(圖2中的c和d就是三態(tài)的)，這一現(xiàn)象在核電站中是經(jīng)常存在的。動態(tài)故障樹由于引入了Coverage模型，可以描述多態(tài)性問題。例如對于容錯系統(tǒng)，故障被分成兩類，一類叫被發(fā)現(xiàn)故障(Coveredfault)，另一類叫未發(fā)現(xiàn)故障(UncoveredFault)，見圖5。從圖5中可以看出，一個故障并不一定會使元器件失效，對于有些故障，系統(tǒng)可以馬上檢測到它，并且繼續(xù)工作，就像沒出現(xiàn)過故障一樣。因此我們把元器件工作狀態(tài)不能簡單地看成正常與失效。我們用正常，被發(fā)現(xiàn)故障，未被發(fā)現(xiàn)故障三種方式來描述元器件工作多態(tài)性。當前CPN在描述元器件多態(tài)性方面還不夠成熟，從目前的應用中看，CPN模塊在仿真時用來判斷被仿真對象是否發(fā)生故