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可靠性理论的基础工作为根据部件可靠性知识计算复杂系统可靠性的评估以及从相对不可靠的部件构建可靠系统建立了数学基础。如今，可靠性和安全性分析已成为每个技术系统设计或调查过程的重要组成部分。要解决的问题可分为两大类：1. 危险工厂的可靠性和安全性分析，比较其可靠性和安全性参数的值，提高工厂的安全水平等； 2. 预测即将建造的新工厂的可靠性和安全性参数值。因此，有必要获得有关设备功能、事故及其后果、维护操作及其成本的完整而准确的数据，这些数据可用于解决上述分类中第一类问题。最好的情况是，这些信息是从同一台设备（特定故障数据）或类似条件下的类似设备收集的。对于第二组问题，我们必须使用计划实施的设备信息，结合专家对新设备可靠性参数的判断，或者使用标准值或标准可靠性模型（例如MIL-217 或 Bellcore）。因此，需要从安装和操作的现场记录中收集与所有类型组件相关的可靠性数据，以便我们分析、比较或预测复杂系统的可靠性水平。我们可以定义至少三类可靠性数据库用户 [1]： - 风险和可靠性分析师，用于分析和预测复杂系统的可靠性； - 维护工程师，用于测量和优化维护性能； - 组件设计人员，用于分析和优化组件性能。所有这些专家都需要不同类型的数据。风险分析师需要计算系统可用性或任务成功或失败的概率。为此，他需要了解组件的可用性和故障率。如果停机时间已正确包含在数据库中，则可以根据按需故障估计可用性。维护工程师需要测量维护性能。操作数据将维护的影响和组件的固有可靠性混为一谈。他还想知道，如果不进行维护，组件的故障行为会是怎样的。组件设计人员主要对揭示设计弱点的故障机制感兴趣。因此，他有兴趣根据故障机制区分故障模式。如果无法做到这一点，则使用工程知识从其他信息中推断故障机制。
可靠性数据库：最新进展和展望
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