ГОСТ Р 51901.5—2005
- объединение используемых данных:
- оценка параметров статистической модели на основе классических методов;
- определение оценок показателей на основе построенной модели:
- повторение перечисленных этапов при необходимости получения новой оценки показателей надежности.
Байесовские методы надежности состоят из следующих этапов:
- идентификация модели надежности, используемой для решения задачи;
- идентификация данных, необходимых для определения параметров модели надежности;
- объединение отдельных данных в соответствующее априорное распределение;
- объединение априорного распределения с моделью и получение апостериорного распределения:
- определение необходимых оценок на основе апостериорного распределения:
- повторение вышеупомянутых этапов при необходимости определения новых оценок показателей надеж
ности.
А.1.12.4 Достоинства
Преимущества всех статистических методов:
- могут объединять данные из различных источников:
- могут быть получены оценки показателей надежности с областью неопределенности:
- оценки показателей надежности могут быть модифицированы по мере поступления новых данных.
Кроме того, для байесовских методов:
- отдельные технические данные могут быть объединены с предыдущими данными об отказах;
- оценки показателей надежности могут быть получены даже на ранних этапах создания изделия, когда
информации о наблюдениях очень мало.
А.1.12.5 Ограничения
Для всех статистических методов характерны трудности при:
- определении соответствующей функциональной модели, используемой для принятия решений;
- структурировании данных, необходимых для анализа.
Кроме того, для байесовских методов:
- выявление необходимых отдельных технических данных может быть сложным:
- построение априорного распределения может представлять трудную задачу,
- модифицированная оценка показателей надежности (по апостериорному распределению) не определя
ется прямым расчетом.
А.2 Выбранные методы поддержки
А.2.1 Анализ паразитных контуров
А.2.1.1 Описание и цель
Анализ паразитных контуров (SCA) представляет собой компьютеризированный подход к поиску скрытых
путей, приводящих к выполнению нежелательной функции или невыполнению желательной функции без исполь
зования информации об отказах. Скрытый путь может состоять из проводов, частей, программных интерфейсов и
источников энергии. Имеется шесть типов условий появления паразитных контуров;
- ложные метки;
- ложные индикаторы:
- ошибки в рисунках и чертежах;
- ложные пути;
- неправильная синхронизация;
- ошибки при выборе базовых значений параметров:
- объединения по проектированию.
А.2.1.2 Применение
Анализ паразитных контуров используют для обнаружения условий скрытых путей, приводящих к незапла
нированным режимам работы. SCA широко используют в космических системах и разработках, а также на про
мышленных предприятиях атомной энергетики.
А.2.1.3 Ключевые элементы
SCA состоит из следующих этапов:
- экспертиза путей (или функций);
- появление нежелательных путей.
А.2.1.4 Достоинства
SCA способствует сокращению ошибок в проекте и человеческих ошибок в системе.
А.2.1.5 Ограничения:
- нет достаточного количества специалистов по анализу паразитных контуров с применением программно
го обеспечения:
- требуются крупномасштабные компьютерные системы.
А.2.2 Анализ наихудшего случая
А.2.2.1 Описание и цель
Анализ наихудшего случая (WCA) представляет собой нестатистический способ определения возможности
снижения эффективности системы на основе изучения всех комбинаций, заданных в спецификации пределов для
параметров системы.
35