基于概率的可靠性评估方法

可靠性评估方法(可靠性预计、审查准则、工程计算)

电子产品可靠性评估方法培训课程介绍：作为快速发展的制造企业，产品可靠性的量化评估是一个难题，尤其是机械、电子、软件一体化的产品。针对此需求，本公司开发了《电子产品可靠性评估方法》课程，以期在以基于应力计数法的可靠性预计和分配、基于寿命鉴定的试验评估法两个方面提供对电子产品的评价数据。并在日常管理实践中，通过质量评价的方式，通过设计规范审查、FMEA分析发现评估中的关键问题点，以便更好地改进。课程收益：通过本课程的学习，可以了解电子产品的可靠性评估方法以及导致产品可靠性问题的问题点，为后期的质量管理统计和技术部门的解决问题提供工作依据。课程时间：1天【主办单位】中国电子标准协会培训中心【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司【培训对象】本课程适于质量工程师、质量管理、测试工程师、技术工程师、测试部门等岗位。课程特点：讲师是可靠性技术+可靠性管理、军工科研+民品开发管理的综合背景；课程包括开展可靠性评估工作的技术措施、管理手段，内容和授课方法着重于企业实践技术和学员的消化吸收效果。课程本着“从实践中来，到实践中去，用实践所检验”的思想，可靠性设计培训面向设计生产实际，针对具体问题，充分结合同类公司现状，提炼出经过验证的军工和民用产品的可靠性

设计实用方法，帮助客户实现低成本地系统可靠性的开展和提升。课程大纲：一、可靠性评估基础可靠性串并联模型软件、机械、硬件的失效率曲线可靠性计算二、基于应力计数法的可靠性预计与分配依据的标准基于用户需求的设计输入应力条件可靠性分配的计算方法和过程基于应力计数法的可靠性预计三、寿命鉴定试验评估方法试验依据标准要求试验过程判定方式四、产品质量与可靠性审查准则基于失效机理的可靠性预防措施系统设计准则（热设计、系统电磁兼容设计、接口设计准则）机械可靠性设计准则电路可靠性设计准则（降额、电子工艺、电路板电磁兼容、器件选型方法）嵌入式软件可靠性设计准则（接口设计、代码设计、软件架构、变量定义）五、DFMEA与PFMEA过程的潜在缺陷模式及影响分析方法

浅谈软件系统可靠性

浅谈软件系统可靠性 1 概述近年来，随着计算机在军用与民用产品上的应用日益增多，软件缺陷所引发的产品故障，甚至灾难性事故也越来越严重，软件故障已成为高新技术产品发展的瓶颈。在这种情况下，一旦计算机系统发生故障，则其效益就会大幅度地消减，甚至完全丧失，从而使社会生产和经济活动陷入不可收拾的混乱状态。因此可以说，计算机系统的高可靠性是实现信息化社会的关键。计算机系统硬件可靠性方面已有六十余年的发展历史，冗余技术、差错控制、故障自动检测、容错技术和避错技术等可靠性设计技术已经成熟。相比之下，软件可靠性的研究只有三十几年的发展历史，加上软件生产基本上仍处于作坊式的手工制作，其提高软件可靠性的技术与管理措施还处于十分不完善的状况。20 世纪70 年代末至80 年代初，软件可靠性的研究集中于对软件可靠性模型进行比较和选择。90 年代以来，软件可靠性研究工作进展较快，主要集中在软件可靠性设计、软件可靠性测试与管理以及软件可靠性数据的收集这三个方面。 2 软件可靠性的基本概念 2.1 软件可靠性的定义 1983年，美国IEEE计算机学会软件工程技术委员会对软件可靠性的定义如下： a）在规定的条件下，在规定的时间内，软件不引起系统失效的概率，该概率是系统输入和系统使用的函数，也是软件中存在的错误的函数；系统输入将确定是否会遇到已存在的错误。 b）在规定的时间周期内，在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。软件可靠性定义中提到的“规定的条件”和“规定的时间”，在工程中有重要的意义。定义中的“时间”有3种度量。第一种是日历时间，指日常生活中使用的日、周、月和年等计时单元；第二种是时钟时间，指从程序运行开始到运行结束所用的时、分、秒；第三种是执行时间，指计算机在执行程序时实际占用的CPU 时间。定义中所指的“条件”，是指环境条件，包括了与程序存储、运行有关的计算机及其操作系统。 2.2 影响软件可靠性的主要因素软件可靠性表明了一个程序按照用户的需求和设计的目标，执行其功能的正确程度。这要求一个可靠的程序应是正确的、完整的、一致的和健壮的。软件可靠性的决定因素是与输入数据有关的软件差错，正是因为软件中的差错引起了软件故障，使软件不能满足需求。影响软件可靠性的因素主要包括： 1、软件开发的支持环境； 2、软件的开发方法；

配电网可靠性评估算法的分类

配电网供电可靠性的评估算法配电系统可靠性的评估方法是在系统可靠性评估方法的基础上,结合配电系统可靠性评估的特点而形成的。配电系统可靠性评估的大致思路是根据配电系统中元件运行的历史数据评价元件的可靠性指标，根据网络的拓扑结构、潮流分析、保护之间的配合关系以及元件的可靠性指标评价各个负荷点可靠指标，最后综合各个负荷点的可靠性指标，得出配电系统的可靠性指标。目前研究电力系统可靠性有两种基本方法：一种是解析法，另一种是模拟法。一：解析法：用抽样的方法进行状态选择，最后用解析的方法进行指标计算。（1）故障模式影响分析法：通过对系统中各元件可靠性数据的搜索，建立故障模式后果表，然后根据所规定的可靠性判据对系统的所有状态进行检验分析，找出各个故障模式及后果，查清其对系统的影响，求得负荷点的可靠性指标。适用于简单的辐射型网络。。（2）基于最小路的分析法：是先分别求取每个负荷点的最小路，将非最小路上的元件故障对负荷点可靠性的影响，根据网络的实际情况，折算到相应的最小路的节点上，从而，对于每个负荷点，仅对其最小路上的元件与节点进行计算即可得到负荷点相应的可靠性指标。算法考虑了分支线保护、隔离开关、分段断路器的影响，考虑了计划检修的影响，并且能够处理有无备用电源和有无备用变压器的情况。（3）网络等值法：利用一个等效元件来代替一部分配电网络，并将那部分网络的可靠性等效到这个元件上，考虑这个元件可靠性对上下级馈线的影响，从而将复杂结构的配电网逐步简化成简单辐射状主馈线系统。（4）分层评估算法：利用系统元件的可靠性数据与系统网络拓扑结构建立了系统的可靠性数学模型，在基于故障扩散的分层算法来进行系统的可靠性评估。可快速算出可靠性指标并找出供电的薄弱环节。（5）基于最小割集的分析法。最小割集是一些元件的集合，当它们完全失效时，会导致系统失效。最小割集法是将计算状态限制在最小割集内，避免计算系统的全部状态，大大节省了时间，并近似认为系统的失效度可以为各个最小割集的不可靠度的总和。当每条支路存在大量元件时，计算量显著降低；且效率高，编程思路清晰，易于实现。本方法的关键是最小割集的确定。（6）递归算法：先将网络用树型（多叉树）数据结构表示，利用后序遍历和前序遍历将每一馈线都用一包含了此馈线的所有数据节点来表示，由负荷点所在的顶端依次往上递归，并保留原节点，这样不仅可以算出整体可靠性指标，还可以算出所有负荷点的可靠性指标。（7）单向等值法：将下一层网络单向等值为上一层网络，将断路器/联络开关间的元件和负荷点等值为一节点，再由下而上削去断路器/联络开关，最终可等值一个节点，便可得出整体的可靠性。由于馈线中有熔断器、变压器等存在，因此在等值前后整个网络的可靠性指标

可靠性评估

可靠性概念理解：可靠性是部件、元件、产品、或系统的完整性的最佳数量的度量。可靠性是指部件、元件、产品或系统在规定的环境下、规定的时间内、规定条件下无故障的完成其规定功能的概率。从广义上讲，“可靠性”是指使用者对产品的满意程度或对企业的信赖程度。可靠性的技术是建立在多门学科的基础上的，例如：概率论和数理统计，材料、结构物性学，故障物理，基础试验技术，环境技术等。可靠性技术在生产过程可以分为：可靠性设计、可靠性试验、制造阶段可靠性、使用阶段可靠性、可靠性管理。我们做的可靠性评估应该就属于使用阶段的可靠性。机床的可靠性评定总则在GB/T23567中有详细的介绍，对故障判定、抽样原则、试验方式、试验条件、试验方法、故障检测、数据的采集、可靠性的评定指标以及结果的判定都有规范的方法。对机床的可靠性评估时，可以在此基础上加上自己即时的方法，做出准确的评估和数据的收集。可靠性研究的方法大致可以分为以下几种： 1）产品历史经验数据的积累； 2）通过失效分析（Failure Analyze）方法寻找产品失效的机理； 3）建立典型的失效模式； 4）通过可靠性环境和加速试验建立试验数据和真实寿命之间的对应关系；5）用可靠性环境和加速试验标准代替产品的寿命认证； 6）建立数学模型描述产品寿命的变化规律； 7）通过软件仿真在设计阶段预测产品的寿命；大致可把可靠性评估分为三个阶段：准备阶段、前提工作、重点工作。准备阶段：数据的采集（《数控机床可靠性试验数据抽样方法研究》北京科技大学张宏斌）用于收集可靠性数据, 并对其量化的方法是概率数学和统计学。在可靠性工程中要涉及到不确定性问题。我们关心的是分布的极尾部状态和可能未必有的载荷和强度的组合, 在这种情形下, 经常难以对变异性进行量化, 而且数据很昂贵。因此, 把统计学理论应用于可靠性工程会更困难。当前，对于数控机床可靠性研究数据的收集方法却很少有人提及, 甚至可以说是一片空白。目前, 可靠性数据的收集基本上是以简单随机抽样为主, 甚至在某些情况下只采用了某一个厂家在某一个时间段内生产的机床进行统计分析。由此所引发的问题就是: 这样收集的数据不能够很好地反映数控机床可靠性的真实状况, 同时其精度也不能够令人满意。由于现在数控机床生产厂家众多、生产量庞大、机床型号多以及成产的批次多，这样都对数据的收集带来了很大的困难。因此，在数据采样时：（1）必须采用合理的抽样方法来得到可靠性数据; （2）简单随机抽样是目前普遍应用的抽样方法,但是必须抽取较大的样本量才能够获得较高的精度和信度; 针对以上的特点有三种数据采集的方法可以选择：简单随机抽样、二阶抽样、分层抽样。（1）简单随机抽样：从总体N个单元中，抽取n个单元，保证抽取每个单元或者几个单元组合的概率相等。

非概率可靠性理论与边坡稳定分析

工程结构设计安全与可持续发展研讨会论文 2010年非概率可靠性理论与边坡稳定分析刘春原，张军其，龚攀，宋海超 (河北工业大学，天津 300401) 摘要：某高速公路的路线高填方路基左侧路基发生滑移，按常规计算（极限平衡法）的安全系数为K=1.55，其概率可靠度指标β=3.1，失效概率为P f =0.001。通过引入区间分析理论，建立非概率可靠性计算模型。其非概率可靠性指标η=0.7，表明非概率可靠性理论在没有足够的数据信息和可行的主观分布假设下也能得到比较准确的结果。关键词：安全系数法路基边坡稳定性概率可靠性非概率可靠性区间分析模型 Non-probabilistic slope stability analysis LIU Chun-yuan, Zhang Jun-qi, Gong Pan, Song Hai-chao (Hebei University of Technology, Tianjin,300401, China) Abstract:A high filled subgrade of a highway slipped on the left of the line. According to conventional calculations (limit equilibrium method) ,we can know that the safety factor K = 1.55 and t he probability of reliability index β = 3.1, failure probability P f = 0.001. Through the introduction of interval analysis theory, non-probabilistic reliability calculation model is established, and the non-probabilistic reliability index is η = 0.7. Showing that the non-probabilistic reliability theory in the absence of adequate data distribution of information and possible subjective assumptions can also obtain more accurate result s Key words:safety factor method; subgrade slope stability; probabilistic reliability; non-probabilistic reliability; interval model 0前言随着沿海地区高速公路建设的快速发展，软土地区高填方路基稳定性评价是沿海高速公路建设与施工中亟待解决的重要问题。同时路基失稳分析也是岩土工程中十分重要的研究课题之一，工程实践表明[1]，用极限平衡理论计算得安全系数K不足以全面评价路基稳定性状态，而有关研究表明[2-6]，概率可靠性模型在用于路基稳定性的可靠性分析时存在着两方面的重大缺陷。一是由于土体的性质存在很大的变异性，概率可靠性模型的适用性较差；二是土体的参数统计属于小样本问题，在主观的分布假设下，概率可靠性计算的结果将会失真。因此，研究非概率的可靠性方法[7]，不但可使可靠性理论进一步完善，使不确定性的评价更为合理，而且也是非常必要的。九十年代,Ben-Haim[10]提出了基于凸集模型的非概率可靠性方法。一些学者[11,12]也提出了基于非概率模型的结构优化设计方法。在工程数据（参数）缺乏足够数量难以准确定义概率模型时,非概率可靠性方法是一种较好的选择。在实际工程中一般都能容易的给出各参数的变化区间,而不是概率分布, 由于非概率模型对已知数据的要求相对较低,所以非概率可靠性分析方法具有较好的工程实用性。 1 非概率可靠度性分析方法非概率可靠性的基本思想是通过系统波动范围与要求的变化范围相比较，以确定结构的安全性，有时也称收稿日期：作者简介：刘春原（1957年- ），男，陕西黄陵县人，河北工业大学教授、博士生导师。基金项目：河北省自然科学基金（E2008000075）

IEEE软件可靠性系列标准分析

IEEE软件可靠性系列标准分析摘要：对IEEE软件可靠性系列标准进行分析，总结了IEEE制定软件可靠性标准的经验，以及软件可靠性发展趋势。同时，结合我国软件可靠性标准化工作现状，提出软件可靠性标准的制定及相关标准修订的可借鉴之处。关键词：软件可靠性标准；软件可靠性度量；软件可靠性评估过程；软件可靠性模型随着计算机技术的快速发展，现代航电系统大量使用软件系统，其中某些软件系统在保证航空系统安全、可靠完成任务时起到了至关重要的作用，但这些软件的失效可能导致灾难性后果。为了提高软件可靠性，相关领域的学者展开了广泛的软件可靠性研究，特别是全球最大的专业学术组织IEEE，更是在这方面作出了卓越的成绩。IEEE在开展软件可靠性研究的同时，也非常重视相关标准的制定工作。1988年，IEEE制定了第一份关于软件可靠性度量体系方面的标准[1]以及该标准的实施指南[2]。2005年，IEEE对软件可靠性度量体系标准进行了修订[3]。2008年，IEEE对R-013-1992标准进行修订 [4]，R-013-1992标准是AIAA(美国航空与航天学会)在1992年制定的关于软件可靠性评估的标准[5]，这也说明IEEE在软件可靠性方面的成绩是国际公认的。IEEE主要制定了软件可靠性度量体系和评估两方面的标准。本文将对IEEE制定的软件可靠性标准进行介绍和分析，总结IEEE制定软件可靠性标准的经验，以及软件可靠性发展趋势，结合我国软件可靠性标准现状，提出可靠性标准的制定及相关标准修订的可以借鉴之处。1 IEEE软件可靠性标准分析1.1 标准简介IEEE软件可靠性标准主要包括软件可靠性度量体系和软件可靠性评估两方面。其中，软件可靠性度量体系由IEEE Std 982.1-2005(软件可信性度量词典)和IEEE Std 982.2-1988(软件可靠性度量实施指南)组成，IEEE Std 982.1-2005是IEEE Std 982.1-1988的修订版；软件可靠性评估主要包括IEEE Std 1633-2008(软件可靠性操作规程)，它发布于2008年，替代了AIAA/ANSI R-013-1992(软件可靠性操作规程)。在IEEE软件可靠性标准体系中，IEEE Std 982.1-2005主要回答了使用哪些参数对软件可靠性进行度量的问题，即用户可以通过哪些方面对软件质量、特别是软件的可靠性进行了解和评价。与IEEE Std 982.1-1988相比，IEEE Std 982.1-2005作出了较大程度的修改。1988版关于软件可靠性属性有39个不同的度量参数，而2005版中只有12个，并且其中75%的度量参数是新增或修改的。IEEE Std 982.2-1988主要回答了如何使用这些度量参数对软件可靠性进行度量的问题，但是该标准主要是针对IEEE Std 982.1-1988度量参数体系的，而IEEE Std 982.1-2005中有75%的度量参数和IEEE Std 982.1-1988不一样。因此，对于当前的软件可靠性度量参数体系，该标准实际上已经失去了指导意义。IEEE Std 1633-2008主要解决了如何进行软件可靠性评估的问题，包括软件可靠性评估过程和软件可靠性评估模型两方面。其中，软件可靠性评估过程包含13个步骤，这些步骤不是全部必需的，可根据软件特点和当前所处的软件生命周期阶段进行删减；软件可靠性评估模型方面推荐了三个模型，这三个模型都是在实际工程中表现优异的评估模型。1.2 软件可靠性度量参数体系IEEE Std 982.1-2005是IEEE Std 982.1-1988的修订版，它体现了软件可靠性作为软件质量重要属性在软件质量控制方面的新方法和新趋势。与1988版相比，2005版作出了较大程度的修改。1988版关于软件的可靠性属性有39个不同的度量参数，而2005版删除了其中的32个度量参数，并对剩余度量参数中4个进行了修改，只有3个得到完全保留，同时新增了5个度量参数。即可靠性度量参数由原来的39个变更为12个，其中有75%的度量参数是新增或修改的。可以说2005版基本上重新定义了软件可靠性的度量体系，新度量参数体系如表1所示。IEEE在选取度量参数建立软件可靠性度量参数体系时，有如下准则：(1)该参数是否得到了学术界和工业界的公认；(2)该参数是否能有效地反映出软件可靠性的真实情况；(3)该参数是否过于复杂，以至难于使用和理解；(4)该参数适用情况是否过于狭小。从IEEE选取度量参数的准则可以看出，软件可靠性度量的发展

软件可靠性的评价准则

软件可靠性的评价准则迄今为止,尚无一个软件可靠性模型对软件的不同特性和不同使用环境都有效。已公开发表的100余种软件可靠性模型,表达形式不同,适应性各异,与实际的软件开发过程有较大差异。而且,新模型还在不断发表。因此,在进行软件可靠性预计、分析、分配、评价和设计之前,对软件可靠性模型进行评价及选择与软件项目相符或相近的模型非常重要。通过建立有效的评价准则,在考虑它们与各种软件的关系的基础上,对拟评价的可靠性模型就有效性、适应性和模型能力等进行评价,判定它们的价值,比较它们的优劣,然后选择有效的软件可靠性模型。另一方面,在可接受的模型之间无法做出明确的选择时,可根据模型的使用环境等,在模型评价准则的基础上,进行模型择优。当然,软件可靠性模型的评价不仅依赖于模型的应用,还依赖于理论的支持和丰富的、高质量可靠性数据的支持。软件可靠性模型的评价最早始于1984年Iannino、Musa、Okumoto和Littlewood所提出的原则。根据这一原则,结合后人的工作,形成了基本的软件可靠性评价准则集。它们是软件可靠性模型比较、选择和应用的基础。准则一:模型预测有效软件可靠性模型最重要的评价指标是模型预测的有效性。它根据软件现在和过去的故障行为,用模型预测软件将来的故障行为和可靠性水平。它主要通过能有效描述软件故障随机过程特性的故障数方式对模型进行描述与评价。基于软件故障时间特性的随机过程也是一种常用的方法,而且这两种方法相互重叠。要确定软件可靠性模型预测的有效性,首先要比较模型预测质量。这种比较通常通过相对误差法、偏值、U图法、Y图法、趋势法等方法进行。故障数度量是一种在工程上被广泛应用的方法。此外,还可以通过比较不同数据集合所做出的中位线图形来评价模型预测的有效性。如果一个模型产生的曲线最接近于0,则该模型是最优的。而且,这种有效性测定方法有效地克服了规范化图形评价与具体软件项目之间的联系,保证了它的独立性。用给定可靠性数据对软件可靠性模型进行比较时,必须考察拟合模型与观察数据的一致性和符合性。当然,根据拟合模型进行采样,是否可以获得足够的观察数据非常重要。拟合优度检验是一种系统地表达并证明观察数据和拟合模型之间全局符合性的方法,使用最广泛的是x2检验。 1.准确性软件可靠性模型预测的准确性可用前序似然函数来测定。设观察到的失效数据对应于软件相继失效之间的时间序列t1,t2,..,ti-1,并用这些数据来预测软件在未来可能的Ti,即希望得到Ti的真实概率密度函数Fi(t)的最优估计值。假设以t1,t2,...,ti-1为基础预测Ti的分布Fi(t)的概率密度函数 @@42D11000.GIF;表达式1@@ 对Ti+1,Ti+2,...,Ti+n的这种向前一步预测,即进行了n+1次预测之后的前序似然函数为 @@42D11001.GIF;表达式2@@ 由于这种度量常常接近于0,所以常用其自然对数进行比较。假定比较的两个软件可靠性模型分别为A和B,则对它们进行n次预测之后的前序似然比为 @@42D11002.GIF;表达式3@@

可靠性定义及其度量指标

可靠性定义及其度量指标【大纲考试内容要求】： 1、了解机械失效三个阶段和维修度、有效度、平均无故障工作时间； 2、熟悉可靠性、故障率、可靠性预计、人机界面设计要点。【教材内容】：第四节机械的可靠性设计与维修性设计一、可靠性定义及其度量指标 (一)可靠性定义所谓可靠性是指系统或产品在规定的条件和规定的时间内，完成规定功能的能力。这里所说的规定条件包括产品所处的环境条件(温度、湿度、压力、振动、冲击、尘埃、雨淋、日晒等)、使用条件(载荷大小和性质、操作者的技术水平等)、维修条件(维修方法、手段、设备和技术水平等)。在不同规定条件下，产品的可靠性是不同的。规定时间是指产品的可靠性与使用时间的长短有密切关系，产品随着使用时间或储存时间的推移，性能逐渐劣化，可靠性降低。所以，可靠性是时间的函数。这里所规定的时间是广义的，可以是时间，也可以用距离或循环次数等表示。 (二)可靠性度量指标 1．可靠度可靠度是可靠性的量化指标，即系统或产品在规定条件和规定时间内完成规定功能的概率。可靠度是时间的函数，常用R(t)表示，称为可靠度函数。产品出故障的概率是通过多次试验中该产品发生故障的频率来估计的。例如，取N个产品进行试验，若在规定时间t内共有Nf(t)个产品出故障，则该产品可靠度的观测值可用下式近似表示：R(t)≈[N—Nf(t)]／N (4—7) 与可靠度相反的一个参数叫不可靠度。它是系统或产品在规定条件和规定时间内未完成规定功能

的概率，即发生故障的概率，所以也称累积故障概率。不可靠度也是时间的函数，常用F(t)表示。同样对N个产品进行寿命试验，试验到瞬间的故障数为Nf(t)，则当N足够大时，产品工作到t 瞬间的不可靠度的观测值(即累积故障概率)可近似表示为： F(t)≈Nf(t)／N (4—8) 可靠度数值应根据具体产品的要求来确定，一般原则是根据故障发生后导致事故的后果和经济损失而定。 2．故障率(或失效率) 故障率是指工作到t 时刻尚未发生故障的产品，在该时刻后单位时间内发生故障的概率。故障率也是时间的函数，记为γ(t)，称为故障率函数。产品的故障率是一个条件概率，它表示产品在工作到t 时刻的条件下，单位时间内的故障概率。它反映t 时刻产品发生故障的速率，称为产品在该时刻的瞬时故障率且γ(t)，习惯称故障率。故障率的观测值等于N个产品在t时刻后单位时间内的故障产品数△Nf(t)／△t与在t时刻还能正常工作的产品数Ns(t)之比，即： γ(t)＝△Nf(t)／[Ns(t)·△t] (4——9) 故障率(失效率)的常用单位为(1／106h)。产品在其整个寿命期间内各个时期的故障率是不同的，其故障率随时间变化的曲线称为寿命的曲线，也称浴盆曲线，如图4—6所示。由图可见，产品的失效过程可分为以下3个阶段：

配电系统可靠性评估方法

浅谈配电系统可靠性评估方法刘旭军（大唐石门发电有限责任公司，湖南常德415300）摘要：随着社会的发展，电力系统正在处于一个飞速发展的阶段，作为电力系统中最重要的组成部分配电系统，其可靠性直接关系着整个电力系统的正常运行，配电系统如果不稳定将会给电力系统带来巨大的经济损失。本文首先从配电系统常见的可靠性指标出发，探讨了当前配电系统可靠性评估的常见方法。关键词：配电系统；电力系统；可靠性，评估方法中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1003-5168(2012)24-0001-01 1 常见配电系统可靠性指标配电系统是用户与电力系统联系最重要的基础，它对整个用户的用电质量有着重要的影响，因此，对配电系统的可靠性进行有效的研究就显得非常重要。对配电系统可靠性的评价指标一般可以分为用户侧和系统侧两个方面。 1.1 用户侧可靠性指标用户侧可靠性指标是对用户侧可靠性进行评估的基本指标，它是配电系统故障对某一区域产生影响大小的重要反应，同时也是下一级配电系统可靠性评估的重要依据和指标。通常用户侧可靠性指标有：用户侧故障率、用户侧故障导致的平均停电时间、用户侧年平均停电时间等。 1.2 系统侧可靠性指标系统侧可靠性指标是评价配电系统向用户供应和分配电能以及供电质量的重要依据，系统侧可靠性指标更加注重从全局的角度对配电系统对整个电力系统的影响。系统侧可靠性指标一般包括：电力系统平均停电频率、电力系统平均停电持续时间、用户平均停电频率、用户平均停电时间、平均供电可用率等等。 2 配电系统可靠性评估的常见方法及改进一般在实际的应用中，配电系统的拓扑结构较为复杂，对整个电网运行的影响因素较多，因此，如果直接利用相关的可靠性指标公式进行计算将会非常复杂。近几年，一些相关的研究工作取得了一定的进展，一些相关的学者和研究人员经过研究发现和总结了一些操作方便和方法和改进技术，这些方式方法通过大量的实践验证，证明其具有一定的实用性和有效性。当前较为常见的配电系统可靠性评估方法有故障式后果分析法、最小路法、网络等值法等等。 2.1 故障式后果分析法这种评估方法又被称之为FMEA，它是用来评估电力系统可靠性最为传统的一种方法。这种方法主要是利用科学的故障判别准则来将配电系统的状态分为故障状态和正常状态两种，并对配电系统中所有可能出现故障的设备进行充分的分析，从而得到一个所有故障类型的列表，然后利用计算的方式获得配电系统可靠性的相关指标。一般这种方法只能在由主线和馈线组成的辐射式简单配电系统中进行应用，在一些多故障模式的复杂分支系统中很少使用。这种方法在实际应用过程中，并没有充分考虑线路的传输容量问题，所以，利用这种方法获得的相关评估指标会与真实的数值之间存在一定的差异，使评估结果出现一定的偏差。随着现实中研究工作的不断深入，相关学者通过对故障后的潮流和电压约束的考虑，总结出了一种结合最小割集法的FMEA法。这种方法可以在一些大型的配电系统可靠性评估中进行应用。后来一些研究人员有总结出了应用于带子馈线的复杂配电系统可靠性评估方法。这种方法主要是利用了馈线分区思想，以馈线为基本单位进行馈线分区，然后建立起一个网络模型，这一网络模型主要由区域节点和开关弧组成，然后利用前面所说的FMEA方

Web应用测试方法与可靠性度量

报告人：开金宇导师：缪淮扣教授1 多实例部署模式下面向用户的服务系统可靠性分析

1.背景介绍 2.方法介绍 3.可靠性分析步骤 4.组件多实例部署的一个例子 5.实验与讨论

可靠性是软件系统一个非常重要的服务质量属性，对软件系统的可靠性分析一直是一个研究热点。 cheung认为：可靠性是一种运行中的质量表现，采用面向用户的系统可靠性分析能更真实地体反映软件系统的可靠性。之后的许多研究扩展了cheung提出的面向用户的软件可靠性分析模型。但这些面向用户的可靠性分析模型都是面向软件系统的设计阶段，假定软件系统中的组件是单实例部署运行的。

当前，面向服务的系统开发方法已经成为系统开发的新泛型。面向服务的系统开发方法其特点是：构成服务系统的组件服务分布更加独立；服务系统的开发更加灵活快捷；使从idea到product到market的过程更加迅速。随着服务系统的访问量的增大，单实例部署模式已经不能满足用户访问需求，这就需要通过组件服务或组合服务（即，服务系统）的多实例部署实现服务系统的可扩展性。

服务系统的组件服务及组合服务的部署的灵活，使得传统的面向设计阶段、假定软件系统为单实例部署的面向用户的可靠性分析方法不能准确地分析多实例部署下面向用户的服务系统的可靠性，因此，有必要研究多实例部署模式下面向用户的服务系统的可靠性。

提出了一种多实例部署下面向用户的服务系统可靠性分析方法，在传统的面向用户系统可靠性分析方法的基础上，采用向量的方式表示服务系统中多实例部署的组件服务的可靠性，通过用户使用剖面与多实例部署的组件服务的可靠性相结合，构建了多实例部署下服务系统可靠性分析模型，从而完成对多实例部署下的服务系统的可靠性分析。

综合能源系统可靠性评估的研究现状及展望向雪华

综合能源系统可靠性评估的研究现状及展望向雪华摘要：综合能源系统是在智能电网的基础上，引入热动系统、热力网、燃料管网等非电能源载体，多种能源综合分配、互补利用，涵盖多种能源发/输/储/用的综合性系统。当前，国内针对综合能源系统重点关注其技术可行性、源–荷匹配、能量运输路径和经济性等因素；技术方面主要考虑多种能源的源与荷在多种可能的运行工况下的匹配、能源系统定工况计算与静态稳定等。关键词：综合能源；能源综合利用；可持续性发展前言：面对世界范围的能源危机和环境恶化，为满足人类社会日益增长的能源需求及追求健康生活的基本诉求，人类转变观念不断追求可持续性发展。综合能源系统概念的提出旨在追求建立一个统筹石油、天然气、电能、热能等多种能源，实现多种异质能源的协调规划，互补互济的综合能源系统，在满足系统多元用能需求的基础上，追求提升能源利用效率。 1 综合能源系统的基本概念传统上的能源系统如天然气系统、供暖系统、制冷系统等，它们互不干涉，各自独立运行，彼此缺乏协调从而导致能源利用率不高、供能可靠性也较低。随着20世纪中期以来计算机、自动控制、通信、数据网络等技术的快速发展，促进了能源领域的快速发展。目前综合能源系统仍缺乏统一的定义，广义上讲，综合能源系统涉及多种能源的生产、输送、分配及最终消费等多个环节较为复杂，研究初期均选择从终端处入手。美国能源部在2001年提出综合能源系统发展计划，重点研究并推广冷热电三联供技术。加拿大于2009年提出构建覆盖全国的社区综合能源系统(ICES)。 2 主要特点 2.1 提高能源利用效率不同异质能源之间相互协调，以获得较高的能源利用率。如热泵（heat pump），热泵工作时消耗很小一部分电能，从环境介质（如土壤、水、空气等）中吸收4-7倍的电能，能极大地节省能耗。热泵按种类分有空气热泵、水源热泵、地源热泵等，应用前景十分开阔；如热电联供系统，发电机发电产生巨大热量，对产生的热量利用起来用于供暖，可大大提高能源利用效率。 2.2 提高供能的可靠性各能源子系统相互间紧密联系，大大提高了能源供应的可靠性。当某一能源系统出现故障时，系统内通过能源储备或其他能源子系统的能源转换来保证紧急情况下供能的可靠性。此外，由于风能、太阳能、生物质能等可再生能源供能具有明显的间歇性与波动性，对供能网络会带来很大的冲击，结合电能等进行削峰填谷、综合利用以达到稳定供能的目的。 2.3 促进相关能源产业发展综合能源系统技术的推广必定会促进相关科技领域及市场的快速发展。为了实现不同种能源之间的优化利用，异质能源间的耦合技术得到了快速发展，如目前的冷热电联供、热泵技术等；为了切实提高不同种能源间的可替代性与互补应用的水平，能源储备与能源转化技术也是科研人员研究的重点。 2.4 加快管理体制与市场体制的改革现有不同能源的管理体制与市场体制各自独立，没有统一的价格衡量标准和市场规范，也没有统一的调度部门，注定不会适应协调调度、统一管理的综合能源系统。综合能源系统的推进也必将会引起管理体制与市场体制的深化改革。

软件可靠性设计规范

1.建立以可靠性为核心的质量标准在软件项目规划和需求分析阶段就要建立以可靠性为核心的质量标准。这个质量标准包括实现的功能、可靠性、可维护性、可移植性、安全性、吞吐率等等，虽然还没有一个衡量软件质量的完整体系，但还是可以通过一定的指标来指定标准基线。软件质量从构成因素上可分为产品质量和过程质量。产品质量是软件成品的质量，包括各类文档、编码的可读性、可靠性、正确性，用户需求的满足程度等。过程质量是开发过程环境的质量，与所采用的技术、开发人员的素质、开发的组织交流、开发设备的利用率等因素有关。还可把质量分为动态质量和静态质量。静态质量是通过审查各开发过程的成果来确认的质量，包括模块化程度、简易程度、完整程度等内容。动态质量是考察运行状况来确认的质量，包括平均故障间隔时间(MTBF)、软件故障修复时间(MTRF)、可用资源的利用率。在许多实际工程中，人们一般比较重视动态质量而忽视静态质量。所定的质量标准度量，至少应达到以下两个目的: (1).明确划分各开发过程(需求分析过程，设计过程，测试过程，验收过程)，通过质量检验的反馈作用确保差错及早排除并保证一定的质量。 (2).在各开发过程中实施进度管理，产生阶段质量评价报告，对不合要求的产品及早采取对策。确定划分的各开发过程的质量度量： (1).需求分析质量度量需求分析定义是否完整、准确(有无二义性)，开发者和用户间有没有理解不同的情况，文档完成情况等，要有明确的可靠性需求目标、分析设计及可靠性管理措施等。 (2).设计结果质量度量设计工时，程序容量和可读性、可理解性，测试情况数，评价结果，文档完成情况等。