CN111680392B - 复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 - Google Patents
复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111680392B CN111680392B CN202010328159.1A CN202010328159A CN111680392B CN 111680392 B CN111680392 B CN 111680392B CN 202010328159 A CN202010328159 A CN 202010328159A CN 111680392 B CN111680392 B CN 111680392B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- compression
- test
- reliability
- compression system
- whole
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 344
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 344
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 285
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 31
- 238000005056 compaction Methods 0.000 claims description 23
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000011002 quantification Methods 0.000 abstract description 8
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 33
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000013095 identification testing Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000006353 environmental stress Effects 0.000 description 1
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000009131 signaling function Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备。本方法包括：计算机设备通过根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果计算得到紧缩系统的量化值，以表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。在本方法中，由于计算机设备根据紧缩系统的确定规则构建全系统的紧缩系统，得到的紧缩系统保留了全系统中进行可靠性量化试验必要的组成结构，从而使得紧缩系统的可靠性试验结果更加贴合全系统的可靠性试验结果，提高了可靠性试验结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及可靠性试验技术领域，特别是涉及一种复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备。
背景技术
随着科学技术的发展，对于有可靠性指标要求的任务系统，特别是任务关键的或新技术含量较高的大型复杂的任务系统进行可靠性量化试验，验证其设计是否达到规定的可靠性要求，成为了本领域技术人员的热门研究课题。可靠性量化试验应尽可能在大型复杂的任务系统上进行，以充分考核该任务系统中各设备的测试端口的情况，提高大型复杂的任务系统的可靠性量化结果的准确性。
现有技术中，一般通过对大型复杂的任务系统的各个设备依次进行可靠性量化试验，得到各个设备的可靠性量化结果，再由各个设备的可靠性量化结果反映大型复杂的任务系统的可靠性。
但是，由于大型复杂的任务系统由多个设备组成，各个设备之间存在交互影响，因此，上述技术中由各个设备的可靠性量化结果反映大型复杂的任务系统的可靠性并不准确。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确反映大型复杂的任务系统的可靠性的复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备。
第一方面，提供一种复杂电子系统可靠性量化方法，该方法包括：
根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；所述紧缩系统指的是对所述全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持所述全系统功能的新系统；
根据所述紧缩系统的设备数量和所述紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到所述紧缩系统的设备失效率；
根据所述全系统的设备数量和各所述全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到所述全系统的设备失效率；
对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算所述紧缩系统的试验指标，其中，所述全系统的试验指标根据全系统的可靠性预计报告得到；
根据所述紧缩系统的试验指标，确定所述紧缩系统的试验时间，并根据所述试验时间确定所述紧缩系统的试验方案；
根据所述紧缩系统的试验方案对所述紧缩系统进行可靠性试验，并根据所述可靠性试验的试验结果，计算得到所述紧缩系统的量化值；所述量化值用于表征所述紧缩系统对应的全系统的可靠性。
在其中一个实施例中，上述预设的紧缩系统确定规则包括：性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能；
性能等效指的是紧缩系统应满足与全系统的功能、性能等效的基本原则；
可检测性指的是紧缩系统应满足进行性能检测的要求；
硬件全面性指的是紧缩系统紧缩应包括全系统的所有类型的硬件；
最大紧缩比指的是紧缩系统中的设备构成与全系统中的设备构成之比，应达到最大值；
保留测试端口指的是紧缩系统中应保留全系统中的所有的测试端口；
应用软件一致指的是紧缩系统的应用软件应与全系统的应用软件应保持一致；
具备自检测BIT功能指的是紧缩系统应具备BIT功能。
在其中一个实施例中，上述设备参数包括设备数量、失效率预计值以及失效率分配值；根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案，包括：
根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标；紧缩系统的试验指标用于表征紧缩系统的试验规模；
根据紧缩系统的试验指标，确定紧缩系统的试验时间，并根据试验时间确定紧缩系统的试验方案。
在其中一个实施例中，上述根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标，包括：
根据紧缩系统的设备数量和紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到紧缩系统的设备失效率；
根据全系统的设备数量和各全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到全系统的设备失效率；
对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算所述紧缩系统的试验指标，其中，所述全系统的试验指标根据全系统的可靠性预计报告得到。
在其中一个实施例中，上述可靠性试验的试验结果包括紧缩系统的故障数；根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值，包括：
根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，得到紧缩系统的故障数；
根据紧缩系统的故障数和紧缩系统的试验时间，计算紧缩系统的量化值。
在其中一个实施例中，该方法还包括：
将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；
若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；预设的可靠性要求指的是根据实际情况对全系统提出的可靠性要求；
若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
在其中一个实施例中，在上述根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统之后，该方法还包括：
根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；环境规则包括紧缩系统的温度应力与全系统的温度应力一致、紧缩系统的湿度应力与全系统的湿度应力一致以及紧缩系统的振动应力为全系统的振动应力的最大值。
第二方面，提供一种复杂电子系统可靠性量化装置，该装置包括：
构建模块，用于根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持全系统功能的新系统；
确定模块，用于根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；
计算模块，用于根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值；量化值用于表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。
在其中一个实施例中，上述预设的紧缩系统确定规则包括：性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能。
性能等效指的是紧缩系统应满足与全系统的功能、性能等效的基本原则；可检测性指的是紧缩系统应满足进行性能检测的要求；硬件全面性指的是紧缩系统紧缩应包括全系统的所有类型的硬件；最大紧缩比指的是紧缩系统中的设备构成与全系统中的设备构成之比，应达到最大值；保留测试端口指的是紧缩系统中应保留全系统中的所有的测试端口；应用软件一致指的是紧缩系统的应用软件应与全系统的应用软件应保持一致；具备自检测BIT功能指的是紧缩系统应具备BIT功能。
在其中一个实施例中，设备参数包括设备数量、失效率预计值以及失效率分配值；上述确定模块具体用于，根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标；紧缩系统的试验指标用于表征紧缩系统的试验规模；根据紧缩系统的试验指标，确定紧缩系统的试验时间，并根据试验时间确定紧缩系统的试验方案。
在其中一个实施例中，上述确定模块具体用于，根据紧缩系统的设备数量和紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到紧缩系统的设备失效率；根据全系统的设备数量和各全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到全系统的设备失效率；对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算所述紧缩系统的试验指标，其中，所述全系统的试验指标根据全系统的可靠性预计报告得到。
在其中一个实施例中，可靠性试验的试验结果包括紧缩系统的故障数；上述计算模块具体用于，根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，得到紧缩系统的故障数；根据紧缩系统的故障数和紧缩系统的试验时间，计算紧缩系统的量化值。
在其中一个实施例中，上述系统可靠性量化装置还包括比较模块和执行模块，其中：
比较模块，用于将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；
执行模块，用于若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；预设的可靠性要求指的是根据实际情况对全系统提出的可靠性要求；还用于若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
在其中一个实施例中，上述系统可靠性量化装置还包括确定环境条件模块，用于根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；环境规则包括紧缩系统的温度应力与全系统的温度应力一致、紧缩系统的湿度应力与全系统的湿度应力一致以及紧缩系统的振动应力为全系统的振动应力的最大值。
第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现上述第一方面任一所述的复杂电子系统可靠性量化方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一所述的复杂电子系统可靠性量化方法。
上述复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备，计算机设备通过根据预设的紧缩系统确定规则，对全系统的组成规模进行缩减，构建全系统对应的紧缩系统；根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值，以表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。在本方法中，由于计算机设备根据预设的紧缩系统的确定规则，对全系统的组成规模进行缩减，构建全系统的紧缩系统，得到的紧缩系统保留了全系统中进行可靠性量化试验必要的组成结构，从而使得紧缩系统的可靠性试验结果更加贴合全系统的可靠性试验结果，提高了通过紧缩系统可靠性试验反映全系统可靠性的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的应用环境图；
图2为一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图4为另一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图5为另一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图6为另一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图7为另一个实施例中复杂电子系统可靠性量化方法的流程示意图；
图8为一个实施例中复杂电子系统可靠性量化装置的结构框图；
图9为一个实施例中复杂电子系统可靠性量化装置的结构框图；
图10为一个实施例中复杂电子系统可靠性量化装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
随着我国工业技术的不断地发展，任务系统的组成越来越复杂，设备数量、重量和体积越来越庞大，其可靠性要求也越来越高。可靠性试验作为量化产品质量的重要手段，随着产品特性的发展，可靠性试验也在不断地丰富。
可靠性试验，是指通过试验测定和验证产品的可靠性。研究在有限的样本、时间和使用费用下，找出产品薄弱环节。可靠性试验是为了解、评价、分析和提高产品的可靠性而进行的各种试验。其中，可靠性鉴定试验的目的是验证产品或系统的可靠性水平是否达到合同书规定的平均故障间隔时间的规定值。一般来说，可靠性鉴定试验需要模拟系统真实的运行环境，其中包括温度、湿度、振动等，尽可能使系统处于真实工作状态，再依据一定的试验方案进行试验，最后根据系统运行时间和试验故障数判定系统的可靠性是否满足合同书的相关规定。
对于大型复杂的任务系统，实验室规模无法满足其可靠性鉴定试验的样品安装。以某雷达系统为例，其全系统设备量包括：3个天线，每个天线共有416个天线单元，52个独立收发组件，每个收发组件集成8个收发通道，共有416个独立收发通道；通过208个独立三阵面切换开关组，对416个收发通道进行阵面分时切换，实现三阵面分时工作；9个独立整流电源，每个整流电源对应给两个阵面电源供电；2个独立阵面电源对应给6个收发组件供电，共计18个阵面电源；9个有源综合结构框架，在结构矿机上设计液冷流道及框架后面板上安装综合线束，实现对框架上的单元的供电、供液；1个阵面控制单元和9个本振时钟模块实现时钟、本振信号功能，1个有源光功分和3个无源光功分单元实现光信号的功分，1个校准模块和3个矩阵开关实现校准功能，1个CAN模块实现阵面电源监控；舱内机柜内单元实现信号产生及回波信号合成和处理功能。如果对这样复杂的系统进行可靠性鉴定试验，则需要11个10m3的试验箱进行试验，要求试验箱按圆形排列，各箱距中心点的距离不超过7m。这种试验设备十分苛刻，国内大部分实验室无法满足。
在当前我国现有实验室条件无法满足大型复杂任务系统指标考核需求的形势下，本领域技术人员提出了复杂系统紧缩可靠性试验方法。大型复杂任务系统一般具有体积庞大、组成复杂的特点，并且多为执行任务的最关键的系统，其可靠性至关重要。但由于试验设备能力的限制而无法开展对大型复杂任务系统进行系统整体的实验室试验。复杂系统紧缩可靠性试验方法采用缩减大型复杂任务系统，构成能够保持原有功能的新系统，以适应国内现有的实验室规模。
然而，现有技术中，在构建大型复杂任务系统对应的紧缩系统时，往往采用按比例缩减的方法，导致紧缩系统丢失部分大型复杂任务系统中应具备的组成结构、部件、设备、端口、应用软件等，从而使得紧缩系统的可靠性试验结果并不贴合大型复杂任务系统的可靠性试验结果，也使得无法对大型复杂任务系统的可靠性做准确判断。
本申请提供的复杂电子系统可靠性量化方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。图1提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，也可以是终端，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种复杂电子系统可靠性量化方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种复杂电子系统可靠性量化方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：
步骤201，根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持全系统功能的新系统。
其中，紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减后，形成的小型的新系统，一般来说，紧缩系统应具备全系统在进行可靠性试验时所必备的组成结构、性能、端口、应用软件等，故在构建紧缩系统时，可以按照预先设定的紧缩系统确定规则进行构建，以确保构建得到的紧缩系统在组成结构、性能、端口、应用软件等方面与全系统较为贴合，全系统一般指的是大型复杂任务系统。
在本实施例中，计算机设备在设定紧缩系统确定规则时，需要考虑全系统在进行可靠性试验时所需的必要因素。可选地，预设的紧缩系统确定规则可以包括性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能。
具体地，性能等效指的是紧缩系统应满足与全系统的功能、性能等效的基本原则；可检测性指的是紧缩系统应满足进行性能检测的要求；硬件全面性指的是紧缩系统紧缩应包括全系统的所有类型的硬件；最大紧缩比指的是紧缩系统中的设备构成与全系统中的设备构成之比，应达到最大值；保留测试端口指的是紧缩系统中应保留全系统中的所有的测试端口；应用软件一致指的是紧缩系统的应用软件应与全系统的应用软件应保持一致；具备自检测BIT功能指的是紧缩系统应具备(Build in Test，BIT)功能。优选地，计算机设备在构建紧缩系统时还可以考虑将已经定型或已经量化过的设备、组件、无源件以及结构件不计入紧缩系统中，本实施例对此不做限定。
步骤202，根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案。
其中，紧缩系统的设备参数包括紧缩系统中的设备组成结构、设备类型、设备数据、设备失效率预计值、设备失效率分配值等；全系统的设备参数包括全系统中的设备组成结构、设备类型、设备数据、设备失效率预计值、设备失效率分配值等。一般地，全系统包括紧缩系统中的所有设备，且紧缩系统中设备失效率预计值、设备失效率分配值与全系统中对应设备的设备失效率预计值、设备失效率分配值相等。
在本实施例中，计算机设备在确定紧缩系统的试验方案之前，需要获取紧缩系统的试验规模，获取紧缩系统试验规模的方式可以为多种，其中，计算机设备可以通过计算紧缩系统的试验指标，获取紧缩系统的试验规模；还可以根据紧缩系统的设备组成规模确定紧缩系统的试验规模。在确定紧缩系统的试验规模之后，计算机设备可以根据紧缩系统的试验规模确定该紧缩系统进行可靠性试验的试验时间，从而根据紧缩系统的试验时间确定试验方案。可选地，在确定紧缩系统的试验方案时，还可根据全系统对应的验收合同中的指标进行试验方案的选择，示例地，计算机设备可根据平均故障间隔时间最低可接受值、使用方风险和生产方风险等因素，来确定紧缩系统的试验方案。
步骤203，根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值；量化值用于表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。
其中，可靠性试验的试验结果指的是紧缩系统在进行可靠性试验之后得到的，在试验时间段内的紧缩系统产生故障的数量；紧缩系统的量化值指的是通过可靠性指标的计算公式，根据试验结果计算得到的紧缩系统的可靠性量化指标。
在本实施例中，计算机设备可以按照选定的试验方案对紧缩系统进行试验，具体表现为，在确定的试验时间段内，通过对紧缩系统进行可靠性试验，计算得到紧缩系统的故障数。计算机设备可以根据计算得到的故障数和试验时间，进行紧缩系统可靠性量化指标的计算，该可靠性量化指标即可反映全系统的可靠性，本实施例对此不做限定。
上述复杂电子系统可靠性量化方法中，计算机设备通过根据预设的紧缩系统确定规则，对全系统的组成规模进行缩减，构建全系统对应的紧缩系统；根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值，以表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。在本实施例中，由于计算机设备根据预设的紧缩系统的确定规则，对全系统的组成规模进行缩减，构建全系统的紧缩系统，得到的紧缩系统保留了全系统中进行可靠性量化试验必要的组成结构，从而使得紧缩系统的可靠性试验结果更加贴合全系统的可靠性试验结果，提高了通过紧缩系统可靠性试验反映全系统可靠性的准确性。
在一个实施例中，如图3所示，上述设备参数包括设备数量、失效率预计值以及失效率分配值；根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案，包括：
步骤301，根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标；紧缩系统的试验指标用于表征紧缩系统的试验规模。
其中，紧缩系统的试验指标可以作为选取该紧缩系统对应的试验方案的依据。计算机设备可以根据全系统的可靠性预计报告，确定全系统中各个设备的设备失效率，然后根据单个设备失效率占全系统中设备失效率之和的比值，确定单个设备失效率分配值。紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数可如下表1所示。
表1
需要说明的是，由于紧缩系统中的设备均为全系统中的设备，故紧缩系统中各个设备的失效率预计值和失效率分配至，与全系统中对应的各个设备的失效率预计值和失效率分配至均相等。
具体地，如图4所示，根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标，包括：
步骤401，根据紧缩系统的设备数量和紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到紧缩系统的设备失效率。
其中，紧缩系统的设备数量可以在构建紧缩系统时计算得到；紧缩系统中各个设备的失效率预计值与对应的全系统中的设备的失效率预计值相等。
在本实施例中，计算机设备可以根据以下计算公式计算紧缩系统的设备失效率λCp：
其中，m为紧缩系统中设备的数量，mj为紧缩系统中第j个设备的设备数量，λjp表示第j个设备的失效率预计值；
步骤402，根据全系统的设备数量和各全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到全系统的设备失效率。
在本实施例中，计算机设备可以根据以下计算公式计算全系统的设备失效率λSp：
其中，n为全系统中设备的数量，nj为全系统中第j个设备的设备数量，λjp表示第j个设备的失效率预计值；
步骤403，对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算紧缩系统的试验指标。
具体地，计算紧缩系统的试验指标的公式如下所示：
其中，λCp为紧缩系统的设备失效率，λSp为全系统的设备失效率，为紧缩系统中各个设备的失效率分配值之和，θS为全系统的试验指标，该试验指标可以根据全系统的可靠性预计报告得到。
步骤302，根据紧缩系统的试验指标，确定紧缩系统的试验时间，并根据试验时间确定紧缩系统的试验方案。
在本实施例中，计算机设备可以根据紧缩系统的试验指标，确定该紧缩系统进行可靠性试验的试验时间，从而根据紧缩系统的试验时间确定试验方案。可选地，在确定紧缩系统的试验方案时，还可根据全系统对应的验收合同中的指标进行试验方案的选择，示例地，计算机设备可根据平均故障间隔时间最低可接受值、使用方风险和生产方风险等因素，来确定紧缩系统的试验方案。
本实施例中，通过紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标，从而得知紧缩系统的试验规模、试验时间，使得在指定试验方案时，可以充分考虑紧缩系统的实际试验情况，选择一个最适合本紧缩系统的试验方案。
在一个实施例中，如图5所示，上述可靠性试验的试验结果包括紧缩系统的故障数；根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值，包括：
步骤501，根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，得到紧缩系统的故障数。
在本实施例中，计算机设备可以按照上述确定的紧缩系统的试验方案，对紧缩系统进行可靠性试验，可靠性试验是为了保证紧缩系统在规定的试验期间内，在其作业的环境下，保持功能可靠性而进行的活动。通过使用各种环境试验设备模拟全系统作业时可能产生的各种情况，加速反应紧缩系统中各个设备在使用环境中的状况，来验证其是否达到在研发、设计、制造中预期的质量目标。在可靠性试验过程中，紧缩系统中各个设备可能产生故障，计算统计整个试验周期发生的所有设备故障数，作为紧缩系统的故障数。
步骤502，根据紧缩系统的故障数和紧缩系统的试验时间，计算紧缩系统的量化值。
在本实施例中，计算机设备可以根据以下计算公式，计算得到紧缩系统可靠性量化值。
紧缩系统的可靠性量化值的计算公式为：
其中，T为紧缩系统的可靠性试验时间，n为紧缩系统的故障数，为卡方校验的符号。
本实施例中，计算机设备通过紧缩系统的可靠性试验计算得到紧缩系统的故障数，根据故障数和试验时间，计算得到紧缩系统的可靠性量化值，由于该紧缩系统具备全系统中可靠性试验所必备的组成构建，故该紧缩系统的可靠性量化值可以较为准确地反映全系统的可靠性。
在一个实施例中，如图6所示，上述系统可靠性量化方法还包括：
步骤601，将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则执行步骤602；若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则执行步骤603。
在本实施例中，计算机设备可以根据紧缩系统的量化值，即紧缩系统的可靠性量化结果，确定该紧缩系统对应的全系统是否符合要求。具体地，计算机设备可以将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较，若紧缩系统的可靠性评估值如果大于等于预计分配值，则确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；若紧缩系统的可靠性评估值如果小于预计分配值，则确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
步骤602，确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；预设的可靠性要求指的是根据实际情况对全系统提出的可靠性要求。
在本实施例中，计算机设备确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求，表现为对全系统做接收判定。
步骤603，确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
在本实施例中，计算机设备确定全系统的可靠性不符合预设的可靠性要求，表现为对全系统做拒收判定。
本实施例中，计算机设备通过根据紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较，即可确定当前紧缩系统的可靠性量化值是否符合要求，即当前紧缩系统对应的全系统的可靠性是否满足要求，进一步肯定了紧缩系统可靠性量化值的意义。
在一个实施例中，在上述根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统之后，该方法还包括：
根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；环境规则包括紧缩系统的温度应力与全系统的温度应力一致、紧缩系统的湿度应力与全系统的湿度应力一致以及紧缩系统的振动应力为全系统的振动应力的最大值。
其中，预设的环境规则指的是预先设定的，关于紧缩系统在进行可靠性试验时，所处的环境条件的要求。
在本实施例中，计算机设备可以对紧缩系统可靠性试验进行环境条件分析。可靠性鉴定试验过程中需根据紧缩系统的剖面模拟来施加综合环境应力，如温度应力、湿度应力和振动应力。在温湿度应力方面，由于在可靠性鉴定试验时，各设备互相之间存在一定间隔，以便空气流通，因此紧缩系统的温湿度应力与全系统试验时一致。在振动应力方面，当外形结构、重量和体积等方面存在差异时，振动应力的响应特性势必也会存在差异。因此，采用紧缩系统开展试验时，施加的振动应力需采用全系统执行任务状态下同类设备实测振动应力的最大值。
本实施例中，计算机设备通过对紧缩系统的环境条件分析以及对环境条件的限定，使得紧缩系统的环境条件处于全系统的等效环境中，使得对紧缩系统可靠性试验的试验结果更加准确。
为了更好的说明上述方法，如图7所示，本实施例提供一种复杂电子系统可靠性量化方法，具体包括：
步骤701，根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；
步骤702，根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；
步骤703，根据紧缩系统的设备数量和紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到紧缩系统的设备失效率；
步骤704，根据全系统的设备数量和各全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到全系统的设备失效率；
步骤705，对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算紧缩系统的试验指标，其中，所述全系统的试验指标根据全系统的可靠性预计报告得到；
步骤706，根据紧缩系统的试验指标，确定紧缩系统的试验时间，并根据试验时间确定紧缩系统的试验方案；
步骤707，根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，得到紧缩系统的故障数；
步骤708，根据紧缩系统的故障数和紧缩系统的试验时间，计算紧缩系统的量化值；
步骤709，将紧缩系统的量化值与所述全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则执行步骤710；若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则执行步骤711；
步骤710，确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；
步骤711，确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
本实施例中，由于计算机设备根据预设的紧缩系统的确定规则，对全系统的组成规模进行缩减，构建全系统的紧缩系统，保留了全系统中进行可靠性量化试验必要的组成结构，根据得到的紧缩系统进行可靠性试验，以及计算紧缩系统的量化值，使得紧缩系统的可靠性试验结果更加贴合全系统的可靠性试验结果，提高了通过紧缩系统可靠性试验反映全系统可靠性的准确性。
应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种复杂电子系统可靠性量化装置，包括：构建模块801、确定模块802和计算模块803，其中：
构建模块801，用于根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持全系统功能的新系统；
确定模块802，用于根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；
计算模块803，用于根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值；量化值用于表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。
在一个实施例中，上述预设的紧缩系统确定规则包括：性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能。
性能等效指的是紧缩系统应满足与全系统的功能、性能等效的基本原则；可检测性指的是紧缩系统应满足进行性能检测的要求；硬件全面性指的是紧缩系统紧缩应包括全系统的所有类型的硬件；最大紧缩比指的是紧缩系统中的设备构成与全系统中的设备构成之比，应达到最大值；保留测试端口指的是紧缩系统中应保留全系统中的所有的测试端口；应用软件一致指的是紧缩系统的应用软件应与全系统的应用软件应保持一致；具备自检测BIT功能指的是紧缩系统应具备BIT功能。
在一个实施例中，设备参数包括设备数量、失效率预计值以及失效率分配值；上述确定模块802具体用于根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，计算紧缩系统的试验指标；紧缩系统的试验指标用于表征紧缩系统的试验规模；根据紧缩系统的试验指标，确定紧缩系统的试验时间，并根据试验时间确定紧缩系统的试验方案。
在一个实施例中，上述确定模块802具体用于，根据紧缩系统的设备数量和紧缩系统中各个设备的失效率预计值，计算得到紧缩系统的设备失效率；根据全系统的设备数量和各全系统中各个设备的失效率预计值，计算得到全系统的设备失效率；对所述紧缩系统的设备失效率、全系统的设备失效率和全系统的试验指标进行算术运算，计算紧缩系统的试验指标，其中，全系统的试验指标根据全系统的可靠性预计报告得到。
在一个实施例中，可靠性试验的试验结果包括紧缩系统的故障数；上述计算模块803具体用于，根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，得到紧缩系统的故障数；根据紧缩系统的故障数和紧缩系统的试验时间，计算紧缩系统的量化值。
在一个实施例中，如图9所示，提供了另一种复杂电子系统可靠性量化装置，该复杂电子系统可靠性量化装置除了包括构建模块801、确定模块802和计算模块803之外，可选的，该系统可靠性量化装置还包括比较模块804和执行模块805，其中：
比较模块804，用于将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；
执行模块805，用于若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；预设的可靠性要求指的是根据实际情况对全系统提出的可靠性要求；还用于若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
在一个实施例中，如图10所示，提供了另一种复杂电子系统可靠性量化装置，该复杂电子系统可靠性量化装置除了包括构建模块801、确定模块802和计算模块803之外，可选的，该系统可靠性量化装置还包括确定环境条件模块806；
确定环境条件模块806具体用于，根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；环境规则包括紧缩系统的温度应力与全系统的温度应力一致、紧缩系统的湿度应力与全系统的湿度应力一致以及紧缩系统的振动应力为全系统的振动应力的最大值。
关于复杂电子系统可靠性量化装置的具体限定可以参见上文中对于复杂电子系统可靠性量化方法的限定，在此不再赘述。上述复杂电子系统可靠性量化装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持全系统功能的新系统；
根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；
根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值；量化值用于表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。
上述实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；紧缩系统指的是对全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持全系统功能的新系统；
根据紧缩系统的设备参数和全系统的设备参数，确定紧缩系统的试验方案；
根据紧缩系统的试验方案对紧缩系统进行可靠性试验，并根据可靠性试验的试验结果，计算得到紧缩系统的量化值；量化值用于表征紧缩系统对应的全系统的可靠性。
上述实施例提供的计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种复杂电子系统可靠性量化方法，其特征在于，所述方法包括：
根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；所述紧缩系统指的是对所述全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持所述全系统功能的新系统；
将所述紧缩系统的各个设备数量和所述紧缩系统中各个对应的设备的失效率预计值的乘积结果叠加，计算得到所述紧缩系统的设备失效率；
将所述全系统的各个设备数量和各所述全系统中各个对应的设备的失效率预计值的乘积结果叠加，计算得到所述全系统的设备失效率；
对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率/>和全系统的试验指标进行算术运算，计算所述紧缩系统的试验指标/>、/>，其中，/>，/>，所述全系统的试验指标/>根据全系统的可靠性预计报告得到；
根据所述紧缩系统的试验指标，确定所述紧缩系统的试验时间，并根据所述试验时间确定所述紧缩系统的试验方案；
根据所述紧缩系统的试验方案对所述紧缩系统进行可靠性试验，得到所述紧缩系统的故障数n；并根据所述紧缩系统的故障数n和所述紧缩系统的试验时间T，计算得到所述紧缩系统的量化值MTBFL；其中，，/>为卡方校验的符号，所述量化值MTBFL用于表征所述紧缩系统对应的全系统的可靠性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的紧缩系统确定规则包括：性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能；
所述性能等效指的是所述紧缩系统应满足与所述全系统的功能、性能等效的基本原则；
所述可检测性指的是所述紧缩系统应满足进行性能检测的要求；
所述硬件全面性指的是所述紧缩系统紧缩应包括所述全系统的所有类型的硬件；
所述最大紧缩比指的是所述紧缩系统中的设备构成与所述全系统中的设备构成之比，应达到最大值；
所述保留测试端口指的是所述紧缩系统中应保留所述全系统中的所有的测试端口；
所述应用软件一致指的是所述紧缩系统的应用软件应与所述全系统的应用软件应保持一致；
所述具备自检测BIT功能指的是所述紧缩系统应具备BIT功能。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述紧缩系统的量化值与所述全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；
若所述紧缩系统的量化值大于或等于所述全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定所述全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；所述预设的可靠性要求指的是根据实际情况对所述全系统提出的可靠性要求；
若所述紧缩系统的量化值小于所述全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定所述全系统的可靠性不符合所述可靠性要求。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统之后，所述方法还包括：
根据预设的环境规则，确定所述紧缩系统的环境条件；所述环境规则包括所述紧缩系统的温度应力与所述全系统的温度应力一致、所述紧缩系统的湿度应力与所述全系统的湿度应力一致以及所述紧缩系统的振动应力为所述全系统的振动应力的最大值。
5.一种复杂电子系统可靠性量化装置，其特征在于，所述装置包括：
构建模块，用于根据预设的紧缩系统确定规则，构建全系统对应的紧缩系统；所述紧缩系统指的是对所述全系统的组成规模进行缩减，构成的能够保持所述全系统功能的新系统；
确定模块，用于将所述紧缩系统的各个设备数量和所述紧缩系统中各个对应的设备的失效率预计值的乘积结果叠加，计算得到所述紧缩系统的设备失效率；将所述全系统的各个设备数量和各所述全系统中各个对应的设备的失效率预计值的乘积结果叠加，计算得到所述全系统的设备失效率；对所述紧缩系统的设备失效率、所述全系统的设备失效率和全系统的试验指标/>进行算术运算，计算所述紧缩系统的试验指标/>、/>，其中，，/>，所述全系统的试验指标/>根据全系统的可靠性预计报告得到； 根据所述紧缩系统的试验指标，确定所述紧缩系统的试验时间，并根据所述试验时间确定所述紧缩系统的试验方案；
计算模块，用于根据所述紧缩系统的试验方案对所述紧缩系统进行可靠性试验，得到所述紧缩系统的故障数n；并根据所述紧缩系统的故障数n和所述紧缩系统的试验时间T，计算得到所述紧缩系统的量化值MTBFL；其中，，/>为卡方校验的符号，所述量化值MTBFL用于表征所述紧缩系统对应的全系统的可靠性。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预设的紧缩系统确定规则包括：性能等效、可检测性、硬件全面性、最大紧缩比、保留测试端口、应用软件一致以及具备自检测BIT功能；性能等效指的是紧缩系统应满足与全系统的功能、性能等效的基本原则；可检测性指的是紧缩系统应满足进行性能检测的要求；硬件全面性指的是紧缩系统紧缩应包括全系统的所有类型的硬件；最大紧缩比指的是紧缩系统中的设备构成与全系统中的设备构成之比，应达到最大值；保留测试端口指的是紧缩系统中应保留全系统中的所有的测试端口；应用软件一致指的是紧缩系统的应用软件应与全系统的应用软件应保持一致；具备自检测BIT功能指的是紧缩系统应具备BIT功能。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括比较模块与执行模块，所述比较模块，用于将紧缩系统的量化值与全系统中各个设备的失效率分配值之和进行比较；所述执行模块，用于若紧缩系统的量化值大于或等于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性符合预设的可靠性要求；预设的可靠性要求指的是根据实际情况对全系统提出的可靠性要求；还用于若紧缩系统的量化值小于全系统中各个设备的失效率分配值之和，则确定全系统的可靠性不符合可靠性要求。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括确定环境条件模块，用于根据预设的环境规则，确定紧缩系统的环境条件；环境规则包括紧缩系统的温度应力与全系统的温度应力一致、紧缩系统的湿度应力与全系统的湿度应力一致以及紧缩系统的振动应力为全系统的振动应力的最大值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010328159.1A CN111680392B (zh) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010328159.1A CN111680392B (zh) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111680392A CN111680392A (zh) | 2020-09-18 |
| CN111680392B true CN111680392B (zh) | 2024-04-23 |
Family
ID=72451732
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010328159.1A Active CN111680392B (zh) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111680392B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102789543A (zh) * | 2012-07-03 | 2012-11-21 | 北京航空航天大学 | 基于多试验信息的可靠性综合评估方法 |
| CN104537212A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种通信设备的可靠性预计方法和装置 |
| CN105320805A (zh) * | 2015-08-21 | 2016-02-10 | 浙江大学 | 一种皮卫星多源可靠性信息融合方法 |
| CN109714201A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-05-03 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 网络系统可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110851960A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-02-28 | 东南大学 | 一种计及天然气网络影响的配电网运行可靠性评估方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2516840A (en) * | 2013-07-31 | 2015-02-11 | Bqr Reliability Engineering Ltd | Failure rate estimation from multiple failure mechanisms |
-
2020
- 2020-04-23 CN CN202010328159.1A patent/CN111680392B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102789543A (zh) * | 2012-07-03 | 2012-11-21 | 北京航空航天大学 | 基于多试验信息的可靠性综合评估方法 |
| CN104537212A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-22 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种通信设备的可靠性预计方法和装置 |
| CN105320805A (zh) * | 2015-08-21 | 2016-02-10 | 浙江大学 | 一种皮卫星多源可靠性信息融合方法 |
| CN109714201A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-05-03 | 中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室）） | 网络系统可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110851960A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-02-28 | 东南大学 | 一种计及天然气网络影响的配电网运行可靠性评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 时钟等.紧缩系统可靠性试验方案仿真设计论证.《电子产品可靠性与环境试》.2012,第30卷(第3期),正文第53-56页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111680392A (zh) | 2020-09-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106708818A (zh) | 一种压力测试方法和系统 | |
| CN111881023B (zh) | 一种基于多模型对比的软件老化预测方法及装置 | |
| CN115841046B (zh) | 基于维纳过程的加速退化试验数据处理方法和装置 | |
| CN111680388A (zh) | 任务电子系统可靠性数据量化方法、装置和计算机设备 | |
| CN110990135A (zh) | 基于深度迁移学习的Spark作业时间预测方法和装置 | |
| CN114355094B (zh) | 基于多源信息的产品可靠性薄弱环节综合评估方法和装置 | |
| CN110490413A (zh) | 软件测评项目定量管理方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN111680392B (zh) | 复杂电子系统可靠性量化方法、装置和计算机设备 | |
| CN114741284B (zh) | 任务可靠性评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113158435A (zh) | 基于集成学习的复杂系统仿真运行时间预测方法与设备 | |
| CN111581778A (zh) | 舰船电子系统可靠性验证方法、装置、计算机设备和介质 | |
| CN111703590A (zh) | 复杂系统可靠性试验方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| RU2532714C2 (ru) | Способ получения данных при оценке ресурсов сети и устройство для осуществления способа | |
| CN114610645B (zh) | 任务可靠性和测试性联合确定方法、装置和计算机设备 | |
| CN108228445B (zh) | 虚拟机能耗的测试方法以及装置 | |
| Liu et al. | Change point software belief reliability growth model considering epistemic uncertainties | |
| CN115599568A (zh) | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113742187A (zh) | 应用系统的容量预测方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN106656684A (zh) | 一种网格资源可靠性监控方法及装置 | |
| CN112926258A (zh) | 一种基于bp神经网络模型预测半导体器件结温的方法 | |
| von Kistowski et al. | Measuring and rating the energy-efficiency of servers | |
| CN113159537A (zh) | 电网新技术项目的评估方法、装置和计算机设备 | |
| CN112926259A (zh) | 一种基于rbf神经网络模型预测半导体器件结温的方法 | |
| CN111274112A (zh) | 应用程序压测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113610644B (zh) | 一种系统交易筛选方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |