《潜在故障》

早期故障期是指设备安装调试过程至移交生产试用阶段。造成早期故障的原因主要是由设计、制造上的缺陷，包装、运输中的损伤，安装不到位、使用工人操作不习惯或尚未全部熟练掌握其性能等原因所造成的。设备处于早期故障期，故障率开始很高，通过跑合运行和故障排除，故障率逐渐降低并趋于稳定。此段时间的长短，随产品、系统的设计与制造质量而异。   

早期故障率是影响设备可靠性的一个重要因素，会使设备的平均无故障工作时间减少。从设备的总役龄来看，这段时间不长，但必须认真对待，否则影响新设备效能的正常发挥，对资金回收不利。对于已定型的成批生产的设备和熟练的操作人员来说，早期故障期较短。 

对新设备来说，此阶段的故障形态主要由三个参数所决定，即期初故障率，持续时间和期末故障率。这一阶段的故障率是下降型，即随着时间的推移故障率是逐渐下降的，可靠度的分布函数大体服从超指数分布或a<1时的威布尔分布。 

由于设备随着使用时间的延长，各零部件因磨损、疲劳、老化、腐蚀逐步加剧而丧失机能，使设备故障率逐渐上升。这说明设备的一些零部件已到了使用寿命期，应采用不同的维修方式来阻止故障率的上升，延长设备的使用寿命，如在拐点P即耗损故障期开始处进行大修，可经济而有效地降低故障率。如果继续使用，就可能造成设备事故。 

通常，根据设备的耗损故障情况和维修能力，制定一条允许故障率的界限线，以控制实际故障率不超过此范围。 

此阶段的故障形态的主要参数为故障上升速度，这一阶段属于故障率上升型。这一阶段可靠度分布密度函数，大体上遵从正态分布或a>1时的威布尔分布。根据正态分布的特征，在某一时间上会出现极大值，故障的分散程度由方差来表示，其值愈小，故障愈集中，维修时间预测愈准确。     

设备故障率曲线变化的三个阶段，真实地反映出设备从磨合、调试、正常工作到大修或报废故障率变化的规律，加强设备的日常管理与维护保养，可以延长偶发故障期。准确地找出拐点，可避免过剩修理或修理范围扩大，以获得最佳的投资效益。 

随着科学技术的不断发展，数控设备、加工中心等现代化设备不断出现，其故障规律与传统的浴盆曲线有所改变，人们开始对这些设备的故障规律进行研究。美国民航进行了30年的研究发现，除典型的浴盆曲线外，还有五种故障率曲线。曲线A显示了恒定的或者略增的故障率，接着就是耗损期。曲线B显示了缓慢增长的故障率，但没有明显的耗损期。

综上所述，传统的修理周期结构必须随科技的发展、不同的设备结构特点进行改革。为此，提倡状态维修，特别是结构复杂的现代化设备，充分利用潜在故障已经发生并在其转变成为功能性故障之前的这段时间做好状态监测，针对故障前兆，实施状态维修，可使维修工作量和维修费用大幅度地降低，实现少投人多产出的理想效果 。2100433B

设备故障的发生发展过程都有其客观规律，研究故障规律对制定维修对策，以至建立更加科学的维修体制都是十分有利的。设备在使用过程中，其性能或状态随着使用时间的推移而逐步下降。很多故障发生前会有一些预兆，这就是所谓潜在故障，其可识别的物理参数表明一种功能性故障即将发生，功能性故障表明设备丧失了规定的性能标准。 

较长的间隔意味着有更多的时间来预防功能性故障的发生，因而要不断地花费很大的精力去寻找潜在故障的物理参数，为采取新的预防技术，避免功能性故障，争得较长的时间。   

设备故障率随时间推移的变化规律称为设备的典型故障率曲线。该曲线表明设备的故障率随时间的变化大致分三个阶段：早期故障期、偶发故障期和耗损故障期 。

经过第一阶段的调试、试用后，设备的各部分机件进人正常磨损阶段，操作人员逐步掌握了设备的性能、原理和机构调整的特点。设备进入偶发故障期。在此期间故障率大致处于稳定状态，趋于定值。在此期间，故障的发生是随机的。在偶发故障期内，设备的故障率最低，而且稳定。因而可以说，这是设备的最佳状态期或称正常工作期。这个区段称为有效寿命。 

偶发故障期的故障，一般是由于设备使用不当与维修不力，工作条件（负荷、环境等）变化，或者由于材料缺陷、控制失灵、结构不合理等设计、制造上存在的问题所致。故通过提高设计质量、改进使用管理、加强监视诊断与维护保养等工作，可使故障率降低到最低。 

对于偶发期故障，一般需要进行统计分析。为此，必须健全设备运行、故障动态和维修保养的记录，建立设备检查与生产日志等制度，对故障进行登记与分析。 

此阶段的故障形态的重要参数是故障率和持续时间，这一阶段是故障率恒定型，可靠度分布密度函数大体上服从负指数分布或a=1的威布尔分布 。     

潜在通路国外

潜在通路分析技术是1967年由美国国家宇航局在阿波罗登月计划中为提高系统的安全性与可靠性而投资研究的，旨在事先识别存在于系统设计中的潜在问题。波音宇航公司承担了这个历史上第一个SCA研究。1974年，波音公司将潜在电路分析技术用于F-4C飞行控制系统；1976年，波音公司利用已有的潜在电路分析技术查找软件中的潜在问题，所开发的技术使用了拓扑模式识别方法辨识汇编语言子程序中的软件错误。此方法包含研究过去所出现的软件故障案例并收集含有问题的计算机线索表，分析这些案例并在网络树中用类推方法描述软件命令，从而达到识别出潜在问题的目的。波音公司经多年的摸索和大量实际系统分析的补充和完善，最终建立起了一套相当完善的线索表和一支熟练应用线索表的分析队伍，不过由于军事和商业利益，这一技术处于严格保密的状态，因而也被称作是一种“黑色艺术”。八十年代中后期，欧洲也开始了此方面的研究。在1994年的美国可靠性与安全性年会上，欧洲航空局（ESA）的代表首次向外界公布了他们研究的最新进展。1997年10月，根据ESA的SCA方法改编、修订的欧洲空间合作标准化组织（ECSS）的潜在分析标准的实施，标志着欧洲在该领域的研究和应用趋于规范化。1995年，SoHaR公司与Phase Three Logic公司合作，推出了基于Windows平台上的潜在电路分析工具——CapFast/SCA，这是世界上第一个上市销售的SCA软件工具。

历经几十年的发展，潜在通路分析技术已日臻完善。在国外已经形成了以波音公司、欧洲空间局和SoHar公司为代表的3种分析方法和手段，并且都已经开发出了比较成熟的应用软件系统。 SCA技术在航天领域的应用取得了巨大的成功。同时，这一技术也渐渐的应用到了其他的领域，大量应用于工业、民用等各类系统。

潜在通路国内

随着我国航天技术的发展，在90年代初我国也逐渐开始了SCA技术的研究。已经开发出三个系统：即北京航天自动控制研究所的计算机辅助网络树生成系统CANTGS，中国航空综合技术研究所、成都飞机设计研究所和成都电子科技大学联合开发的计算机潜通路分析软件UEST26112301SCAS和第二炮兵工程学院开发的基于定性仿真与功能推理的计算机辅助潜在通路分析系统。利用SCA分析技术，首次完成了具有相当规模的运载火箭长征三号控制系统关键电路的潜在分析任务，在工程应用上取得了突破性的成就。

潜在资源量为按照圈闭法预测所得到的资源量。

区带勘探阶段，根据地质、物探等资料，对具有含油气远景的各种圈闭逐项类比统计，按照圈闭法预测所得到的资源量为潜在资源量。 2100433B

因此，一种解决潜在问题的技术——潜在通路分析技术（SCA: SneakCircuit Analysis）应运而生。它可以全面地分析大型复杂系统的可靠性设计缺陷和潜在问题，把事故隐患消除在产品设计阶段，从根本上提高大型复杂系统的可靠性、安全性和战备完好率，同时也可以避免灾难性事故及由此带来的巨大经济损失。