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World File Search System早期故障
超越海洋状态监测...
在过去的 70 年中，人们对维护的期望值已大幅提高。维护已从功能故障后执行的被动过程发展为预防性活动，即根据时间表对物品进行大修或丢弃。预防性维护基于这样的假设：组件具有确定的使用寿命，超过该使用寿命后，其故障率会增加。但是，使用寿命的估计通常具有很大的不确定性。因此，定期维护通常进行得太早或太晚，导致不必要的更换或功能故障导致的高成本。更糟糕的是，无法从外部检查的组件通常会按计划拆卸和检查，这存在在检查或重新组装过程中引入故障的风险，从而导致不久后发生故障。换句话说，由于侵入性检查或日历维护，有时组件在使用寿命中期就会出现早期故障。
近似硬件的测试与可靠性
数字电路和系统的高可靠性得益于多种方法。这些方法确保设计在规定的条件下和预计的使用寿命内发挥其功能。它们涵盖了与电子产品的制造和现场运行相关的不同方面。例如，洁净室控制杂质，工业控制系统实现生产一致性；封装前后的老化和测试确保在对电路施加应力后检测到设计弱点和制造缺陷。在将半导体推向市场之前，所有这些方法都是必要的，但它们并非万无一失。尽管小型化提供了许多优势，但每个新的 CMOS 节点都面临可靠性问题，因为这一趋势正在迅速接近操作和制造的物理极限 [1]。数字系统在其使用寿命的三个阶段可能会出现故障，如图 1 中的浴盆曲线所示 [39]。早期故障被称为早期死亡率；工作寿命期间发生随机故障，磨损故障
一种基于热反射的原位芯片贴装热导率测量新方法
各种应用（例如太空应用）对高功率密度、高效率电子设备的需求日益增加。高功率密度要求在封装层面进行有效的热管理，以确保工作温度保持在安全的工作范围内，避免设备早期故障。芯片粘接（芯片和法兰之间的粘合层）一直是热瓶颈，依赖于导热率相对较低的共晶焊料。正在开发先进的高导热率芯片粘接材料，包括烧结银和银环氧树脂，以解决这一问题。然而，这些新材料的热导率通常以其块体形式进行评估；体积热导率可能无法代表实际应用中较低的实际“有效”热导率，这也受到界面和空隙的影响。在本文中，频域热反射已调整为在低频下运行，具有深度灵敏度，可测量夹在芯片和法兰之间的芯片粘接层的热导率。
MIL-STD-883G 方法 1005.8 1993 年 6 月 1 日 1 ... - MMDC-Tech
方法 1005.8 稳态寿命 1. 目的。稳态寿命试验的目的是证明在较长时间内处于指定条件下的设备的质量或可靠性。在额定工作条件下进行的寿命试验应进行足够长的试验期，以确保结果不是早期故障或“早期死亡”的特征，并且在寿命试验结束前应定期观察结果，以指示故障率随时间的任何显著变化。在较短间隔或较低应力下获得有效结果需要加速测试条件或足够大的样本量，以提供合理的样本故障检测概率，该概率与样本所抽取批次中潜在故障的分布相对应。下面 3 中提供的测试条件旨在反映这些考虑因素。当采用该测试来评估设备的一般能力或进行设备鉴定测试以支持需要高可靠性的未来设备应用时，应选择测试条件以表示设备在电气输入、负载和偏置方面的最大操作或测试（参见测试条件 F）额定值以及相应的最大操作或测试温度或其他指定环境。2. 设备。合适的插座或其他安装
SMC 概述简报
• 所有发射和太空设备都需要高可靠性，这要通过设计、设计裕度以及在装配的每个阶段实施的制造过程控制来实现 - 设计和设计裕度确保设备能够在发射和太空环境中运行。– 制造过程控制旨在确保制造出符合设计要求的优质产品 - 任何所需的更改都基于已知基线进行 • 进行资格测试以证明设计、制造过程和验收程序生产出符合规范要求的任务项目 - 此外，资格测试将验证计划的验收程序，包括测试技术、程序、设备、仪器和软件。• 资格 接受质量测试的硬件将根据与飞行硬件相同的图纸、使用相同的材料、工具、制造过程和人员能力水平进行生产。• 进行验收测试以证明每个可交付项目的可接受性 - 测试证明符合规范要求并提供针对工艺或材料缺陷的质量控制保证。– 验收测试旨在对筛选项目进行压力测试，以发现由于零件、材料和工艺中的潜在缺陷而导致的早期故障。
燃气轮机诊断信息融合方法综述
摘要：正确和及早发现燃气轮机系统中的早期故障或严重退化现象对于安全和具有成本效益的运行至关重要。在过去的几十年中，开发和测试了大量的监测和诊断系统。现代数字系统的当前计算能力被用于精确的基于物理的方法以及人工智能或机器学习方法。然而，进展相当有限，迄今为止探索的方法似乎没有一种优于其他方法。利用各种技术的优势增强诊断系统的一种解决方案是融合来自不同工具的信息，例如通过统计方法。信息融合技术（例如贝叶斯网络、模糊逻辑或概率神经网络）可用于实现决策支持系统。本文全面回顾了应用于燃气轮机诊断的信息和决策融合方法，以及使用概率推理来提高诊断准确性的方法。对文献中提出的不同解决方案进行了比较，并讨论了在工业燃气轮机上实际实施的主要挑战。检测和隔离系统中的故障是一个复杂的问题，具有许多不确定性，包括可用信息的完整性。还比较和讨论了不同信息融合技术处理不确定性的能力。根据经验教训，提出了诊断和决策支持系统的新观点。
使用遗传算法进行基于模型的机电执行器故障检测和识别预测
摘要：飞机控制面的传统液压伺服机构正逐渐被机电执行器 (EMA) 等新技术所取代。由于 EMA 才刚刚采用，因此无法获得有关其可靠性的现场数据，其故障模式尚未完全了解；因此，有效的预测工具可以帮助检测飞行控制系统的早期故障，以便正确安排维护干预和执行器更换。这将带来双重好处：通过避免飞机在部件受损的情况下飞行，可以提高安全性，并且可以防止更换仍能正常工作的部件，从而降低维护成本。然而，由于受监控系统的复杂性和多学科性质，EMA 预测提出了挑战。我们提出了一种基于模型的故障检测和隔离 (FDI) 方法，采用遗传算法 (GA) 在系统性能开始受到影响之前识别故障前兆。考虑了四种不同的故障模式：干摩擦、间隙、部分线圈短路和控制器增益漂移。本文提出的方法能够以比数据驱动策略更有效的方式利用系统设计知识来应对挑战，并且需要的实验数据更少。为了测试所提出的工具，开发了一个模拟测试台。实施了具有不同详细程度的 EMA 的两个数值模型：高保真模型提供了要分析的故障执行器的数据，而更简单的模型，计算量更小，但足够准确以模拟所考虑的故障模式，由 GA 迭代执行。结果显示，该系统具有良好的稳健性和精确度，能够早期识别系统故障，且误报或漏报很少。