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World File Search System故障模式
故障模式，效果和批判性分析非常低的地球轨道立方体任务
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基于模糊的故障模式、影响和关键性分析应用于网络电网
摘要：故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 是一种定性风险分析方法，广泛应用于各种工业和服务应用。尽管该方法广受欢迎，但多年来，文献中分析了该方法的几个缺点。获取故障模式风险水平的传统方法不考虑风险因素之间的任何相对重要性，并且可能不一定代表 FMECA 团队成员的真实风险感知，通常用自然语言表达。本文介绍了 I 型模糊推理系统 (FIS) 的应用，作为改进经典 FMECA 分析中故障模式风险水平计算的替代方案，以及它在网络电网中的应用。我们基于模糊的 FMECA 首先考虑由 FMECA 专家定义的一组模糊变量，以体现与人类语言相关的不确定性。其次，使用“七加或减二”标准来设置每个变量的模糊集数量，形成一个由 125 条模糊规则组成的规则库，以表示专家的风险感知。在电力系统框架中，新的基于模糊的 FMECA 用于网络电网系统的可靠性分析，评估其相对于传统 FMECA 的优势。本文提供了以下三个关键贡献：(1) 使用模糊集表示与 FMECA 专家相关的不确定性，(2) 通过
采用故障模式与影响分析评估水平定向钻井技术中的外部风险因素
收讫日期：2021 年 2 月 4 日 接受日期：2021 年 10 月 1 日 摘要 水平定向钻井 (HDD) 是一项非常复杂的技术。尽管通过这种技术安装管道通常是成功的，但也有不成功的例子。由于该技术的复杂性，随着多个过程的相互作用，与这些过程中的不确定性相关的风险起着重要作用。这些风险与地下地层的变化、自然环境的变化、经济环境的变化以及设备的局限性、技术中断和人为因素有关。本文介绍了 HDD 技术中 14 个外部风险因素（8 个自然或环境风险因素以及 6 个经济风险因素）的 FMEA 和 Pareto-Lorenz 分析的风险评估结果。在所提出的方法中，不仅考虑了外部风险因素发生的概率，还考虑了其后果和检测故障的能力，迄今为止，这些因素在文献中尚未明确区分和考虑。这种方法显示了所分析的外部故障的发生、严重性和检测之间的关系。此外，还确定了 HDD 技术中 40 种外部风险检测可能性。计算出的风险优先级数字可以对 HDD 外部故障进行排序，并确定建议的检测选项不令人满意且不足的最关键风险，因此需要探索其他类型的风险应对措施。
数字孪生驱动的流程和设备故障模式...
Qualtech Systems, Inc. (QSI) 的集成工具集由 TEAMS-Designer ® 和 TEAMS-RDS ® 组成，提供全面的数字孪生驱动和基于模型的系统工程方法，可用于整个设备生命周期内的故障管理 - 从故障管理设计到部署设备的基于条件的维护。在本文中，我们介绍了 QSI 对其现有基于模型的系统工程 (MBSE) 方法的调整和增强，以实现全面的数字孪生，该数字孪生结合了开发过程故障模式、影响和危害性分析 (P-FMECA) 所需的构造，并将其与设备故障模式、影响和危害性分析 (FMECA) 相结合。本文将讨论整合这些模型构造的各种自动化级别及其重用，以实现不同数字孪生的自动化开发，以及随后自动生成组合过程和设备 FMECA。这种自动化开发集成 FMECA 的能力结合了流程级故障模式和设备级故障模式，使系统设计人员和操作员能够关联和识别流程故障，直至设备级的根本原因，从而产生
故障模式影响和严重性风险分析审查
可靠性模型和解决未来故障问题的适当工具。MIL-STD-1629A 是美国国防部最受欢迎的 FMECA 标准之一。以下论文介绍了针对风力涡轮机组装进行的风险优先级数 (RPN) 的结果。该方法针对风力涡轮机组件的功能模式执行，以了解其性能并确定其关键故障。故障模式关键性的排名是基于从摩洛哥可再生能源生产领域工作的专家和决策者收集的数据实现的。此外，研究结果表明，发电机和电力系统是风力涡轮机系统中最关键的两个组件。此外，所采用的方法将帮助决策者改进需要更多关注的关键部件的设计，同时消除固有风险并提供符合生产标准的系统。
危害分析和故障模式及影响严重性...
NASA STI 计划由 NASA 首席信息官主持。该计划负责收集、组织、归档和传播 NASA 的 STI。NASA STI 计划提供对 NASA 技术报告服务器 — 注册 (NTRS Reg) 和 NASA 技术报告服务器 — 公共 (NTRS) 的访问权限，从而提供世界上最大的航空航天科学 STI 集合之一。结果在 NASA 以外的渠道和 NASA 的 NASA STI 报告系列中发布，其中包括以下报告类型： • 技术出版物。已完成的研究或重要研究阶段的报告，介绍 NASA 计划的结果，并包含大量数据或理论分析。包括被认为具有持续参考价值的重要科学和技术数据和信息的汇编。NASA 对应同行评审的正式专业论文，但对手稿长度和图形演示范围的限制不那么严格。 • 技术备忘录。初步或具有专门意义的科学和技术发现，例如“快速发布”报告、工作文件和包含最少注释的参考书目。不包含广泛的分析。
基于机器学习的激光故障模式检测
1. 引言 传统上，激光器广泛用于天文学、通信、计量和医学检查等各个工业领域。自诞生以来，激光器在光输出功率和波长调谐范围等方面不断发展，可用于各种有着严格工程要求的应用。因此，激光器可靠性的量化已成为一个更具挑战性的问题 [1]。为了应对这一挑战，人们开发了不同的可靠性建模和预测方法，包括基于历史故障数据统计分析的经验方法，如 Telcordia SR- 322[2]，以及物理故障模型。与基于标准的预测方法相比，物理模型可以纳入设计、制造和操作对可靠性的明确影响 [3]。虽然精度有所提高，但仍存在成本和故障建模复杂性等挑战，同时需要详细的制造信息和知识渊博的专家团队。
GPS 完整性故障模式和影响分析 (IFMEA)
GPS 完整性故障模式和影响分析的状态更新 Karen Van Dyke，DOT/Volpe 中心，Karl Kovach，ARINC，John Lavrakas，Overlook 系统 简历 Karen Van Dyke 是导航中心的项目负责人。Van Dyke 女士对 GPS 及其增强系统的航空应用在所有飞行阶段进行了可用性和完整性研究。她是 Volpe 中心团队的项目负责人，该团队为美国空军和 FAA 设计、开发和实施了 GPS 中断报告系统，这项工作已扩展到世界其他国家。Van Dyke 女士在马萨诸塞大学洛厄尔分校获得电气工程学士和硕士学位，并曾担任导航研究所所长。Karl Kovach 是加利福尼亚州埃尔塞贡多 ARINC 工程服务有限责任公司的技术总监。 Karl 已在 GPS 计划的各个方面工作了 24 年，其中包括在加利福尼亚州范登堡空军基地担任 GPS 控制段空军主管 3 年（1983-1986 年）。他于 1978 年获得加州大学洛杉矶分校机械工程学士学位。John W. Lavrakas 是 Overlook Systems Technologies, Inc. 的高级工程师，担任国防部 GPS 支持中心的运营支持总监。Lavrakas 先生在过去 22 年中一直从事 GPS 工作，支持 GPS 控制段、GPS 用户设备的开发
无人机群体行为建模，用于早期发现故障模式
无人机 (UAV) 的进步，更具体地说是将大量自主无人机组成“群体”。这些群体形成有组织的飞行器集群，以集体形式执行多方面的操作。尽管无人机群体提供了诸多好处，但工程团队在设计无人机群体系统时仍必须克服一些障碍。一个关键领域是创建和理解群体行为并揭示可能影响预期任务的所有潜在故障场景。这项研究使用 Monterey Phoenix (MP) 来建模系统行为，将它们分组为可能的行为者行为的不同、可重复使用的代理类模型，并将行为者交互建模为单独的约束。这种方法能够从这些模型中计算行为者行为的每一种可能变化以及所有其他可能的行为者行为，从而生成一组详尽的可能场景或事件轨迹。通过对这些事件轨迹进行手动检查或半自动断言检查，可以发现不需要的和不良的行为和故障模式，这使得任务规划人员能够采用必要的故障安全行为来抵消这些未经请求的实例。
故障模式：分析故障的新方法 - LACCEI.org
我们提出故障模式的概念来描述故障如何导致系统故障。我们使用这个概念来描述一种故障场景，它说明了系统中的错误状态消息。故障模式描述了故障如何变成故障，表明故障如何在系统单元中传播直到产生故障。该模式明确显示了系统中的缺陷如何导致故障传播。故障模式中的信息对于评估和设计可靠的系统很有用。该模式还显示了如何阻止故障或减轻其影响。这些模式还有助于重建故障发生的过程，这可能具有取证价值。 关键词：故障、可靠性模式、模式、可靠性、安全模式 1. 引言 由于我们越来越依赖关键服务来执行基本的日常功能，我们需要避免系统故障。过去发生了几起事件，这些事件使人们更加意识到提高关键服务、应用程序和系统可靠性的必要性。 1985 年至 1987 年间，有六名患者因 Therac-25 机器受到过多辐射，导致严重健康损害（Leveson 和 Turner 1993 年）。波音飞机曾多次发生故障，导致人员死亡（波音商用飞机公司，2011 年）。美国东北部和中西部以及加拿大安大略省在