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World File Search System系统故障
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
自由化电力市场中的需求响应
这项最新研究考虑了这样一个假设：在许多自由化市场中，需求方并未积极参与定价过程，无论是由于持续的价格监管、激励结构不佳，还是市场参与者和机构相对不成熟。这导致了我们在自由化市场中看到的许多问题——停电、系统故障、价格过度波动和市场操纵的迹象——所有这些都给我们的成员国政府带来了更广泛的经济和社会影响，此外还导致了一些惊人的企业倒闭。
AeroShell Fluid 31 - Silmid
液压油中的颗粒物会通过阀门卡住、磨损和喷嘴和管道堵塞而导致系统故障。颗粒物对于在高压下运行且部件公差严格的现代液压系统来说尤其具有挑战性。 AeroShell Fluid 31 的配方符合超洁净标准，可防止液压系统发生故障。其颗粒物含量通过特殊制造工艺得到严格控制，包括多级过滤、灌装前容器清洁和洁净室包装条件。
安全的三大驱动力：安全文化、客户关系管理和培训
人的可靠性比飞机系统的可靠性低得多，对人类在执行重复性任务时所犯错误数量的测量表明，他们犯错误的概率是 10 − 2 ，如果考虑到人体工程学标准并提供执行任务的特定培训，这个概率可以降低到 10 − 3 ，按照人类的标准，这个概率很低，但比飞机系统故障所需的概率高得多，飞机系统故障的概率必须在 10 − 5 到 10 − 9 范围内（FAA，1988）。因此，人是航空系统中最薄弱的环节，与飞机上装载的计算机代码不同，计算机代码的执行方式总是完全相同，人类非常灵活，他们的可靠性变化很大，身体或情绪障碍会随着时间的推移影响他们的表现；在同一次飞行中，飞行员的表现可能会因为睡眠不足或疲劳而发生变化，同样，在飞行员的职业生涯中，他的表现可能会暂时受到情绪问题的影响，或者永久受到心理和生理能力下降的影响，这可能导致其执照暂时或永久被吊销。自商业航空诞生以来，这些人为干扰就已被发现；八十年前，Meier-Müller (1940a,b) 首次对航空事故原因进行了认真的分析，结果表明约 70% 的事故是由于人为失误造成的，这一数值多年来一直保持不变，如 Lautman & Gallimore (1987) 所示；Helmreich & Foushee (1993)
视觉引导的跟踪和无人机的紧急登陆
摘要：本文提出了一种基于视觉的自适应跟踪和降落方法，用于多轨无人机（UAV），该方法旨在在推进系统故障的情况下进行安全恢复，从而降低了可操作性和响应能力。该方法解决了外部干扰（例如风力和敏捷目标运动）所带来的挑战，特别是考虑了由推进系统故障引起的可操作性和控制限制。在我们先前在执行器故障检测和耐受性方面的研究中，我们的方法采用了修改的自适应纯追求指导技术，并具有额外的适应性参数来说明可操作性的降低，从而确保对移动物体的安全跟踪。此外，我们提出了一种自适应着陆策略，该策略适应跟踪偏差并最大程度地减少偏离靶向降落，这是由于横向跟踪误差和延迟响应引起的，并使用侧向偏置依赖依赖于偏置的垂直速度控制。我们的系统采用基于视觉的标签检测来确定与无人机相关的无人接地车辆（UGV）的位置。我们在中期紧急着陆情况下实施了该系统，其中包括对紧急降落的执行者健康监测。广泛的测试和模拟证明了我们方法的有效性，大大推动了由于执行器故障而导致具有受损控制权的无人机的安全跟踪和紧急登陆方法的发展。
适应人工智能驱动的自主性
– 自动化——是指根据预先定义的规定规则自动执行特定任务的系统。例如，当工艺参数超过某些规定的限值时，反应堆保护系统会自动启动。 – 自主性——一组基于智能的功能，使系统能够对部署前未预先编程或预期的情况（即基于决策的响应）做出响应。自主系统具有一定程度的自我管理和自我指导行为，从而能够在没有外部干预的情况下弥补系统故障。
对工作系统模型的批判性评价
提供了故障分析和预防的理论框架。文献提出了基于三种思想流派的工作系统故障分析模型 - （a）人为原因（b）系统为原因（c）系统与人之间的相互作用为原因。在本研究中，系统地评估了这些范式下的各种模型，例如人机模型（1980 年）、交互和耦合模型（1984 年）、瑞士奶酪模型（1990 年）、多米诺骨牌理论模型（1998 年）、熵模型（2003 年）、人为错误可靠性评估模型（1990 年）、描述性人机模型（2003 年）和随机聚类模型（2017 年）。这些开创性的模型研究了工作系统的一个或多个基本组成部分以及它们之间的相互作用：人、机器、工作空间、工作环境和工作组织。随着工作系统的技术和复杂性不断增长，任何单一的方法都不足以评估工作系统故障。本研究的评估表明，Leamon 的人机模型（1980）是最合适和最基本的工作系统模型，它对工作系统的所有组成部分及其间相互作用进行了全面的解释。为了加强这一信念，本文用 Leomon 的人机工作系统模型解释了狮航 610 空难（2018 年）的故障分析。鉴于高度复杂和自动化的工作系统，Leamon 模型中存在一些缺陷，需要对工作系统模型进行一些未来的研究。
