Подписка на новости

Опрос

Нужны ли комментарии к статьям? Комментировали бы вы?

Реклама

 

2014 №4

Оценка показателей надежности электронных средств с учетом многофакторного коэффициента качества производства

Артюхова Майя  
Жаднов Валерий  
Полесский Сергей  

Авторы статьи рассматривают основные аспекты современного подхода к прогнозированию надежности электронных средств ответственного назначения, показывая, что при расчетной оценке интенсивности отказов таких изделий следует учитывать не только технические и программные средства, но и факторы, характеризующие систему менеджмента надежности предприятия. Данное научное исследование (№ 14-05-0038) выполнено при поддержке программы «Научный фонд НИУ ВШЭ» в 2014 году.

В принятых в настоящее время методиках расчета интенсивности отказов электронных средств (ЭС) уровень требований к разработке и изготовлению аппаратуры (отработанность техпроцесса и уровень организации производства аппаратуры) учитывается с помощью «коэффициента качества производства аппаратуры» [12]:

где ЛЭС — интенсивность отказов ЭС; КА — коэффициент качества производства аппаратуры; ΛΣ — суммарная интенсивность отказов комплектующих элементов.

Коэффициент КА отражает среднестатистическую разницу в интенсивности отказов элементов в аппаратуре, разрабатываемой и изготовляемой по требованиям различной нормативной документации (НД). Так, в справочнике [1] приведены следующие значения коэффициента КА в зависимости от НД:

  • по комплексу стандартов «Мороз-...» — КА = 1;
  • по положению «РК-...» — КА = 0,2.

Однако наряду с требованиями НД при проектировании ЭС действуют и требования системы менеджмента качества (СМК), в состав которых входят системы менеджмента надежности (СМН). Поэтому для определения значения КА при наличии аттестованной СМН следует применять не только чисто статистические, но и экспертные оценки, рекомендованные RIAC-HDBK-217Plus [3], в основу которых положена следующая классификация категорий отказов ЭС:

  1. Конструктивные отказы (design).
  2. Производственные отказы (manufacturing).
  3. Эксплуатационные отказы (induced).
  4. Деградационные отказы (wearout).
  5. Отказы комплектующих элементов (parts).
  6. Отказы программного обеспечения (software).
  7. Отказы, обусловленные несовершенством системы управления (system management).
  8. Отказы, обусловленные несовершенством методов контроля (no defect).

Определения первых четырех видов отказов приведены в ГОСТ 27.002 [4], а для остальных приведем пояснения.

Отказы комплектующих элементов — отказы, возникающие по причине таких изменений параметров элемента, при которых он не может выполнять свои функции.

Отказы программного обеспечения — отказы, возникающие по причине проявления таких ошибок в коде программы, при которых она не может выполнять свои функции.

Отказы, обусловленные несовершенством системы управления, — отказы, вызванные неправильной трактовкой требований технического задания, несовершенством мероприятий программы обеспечения надежности и(или) недостаточностью ресурсов, выделенных для ее выполнения.

Отказы, обусловленные несовершенством методов контроля, — отказы, возникающие по причине невозможности выявления латентных дефектов существующими методами тестирования и контроля.

В справочнике [3] также приведено типовое процентное распределение отказов ЭС по каждой из рассмотренных выше категорий, которое показано на рис. 1.

Распределение отказов ЭС

Рис. 1. Типовое распределение отказов ЭС по категориям

Как следует из рис. 1, доля отказов ЭС, вызванных отказами комплектующих элементов, достигает 22%, что лишний раз подтверждает необходимость повышения точности и достоверности оценки их интенсивностей. Кроме того, доля конструктивных и производственных отказов в сумме составляет 24%, что также свидетельствует о целесообразности повышения точности и достоверности оценки значения коэффициента КА.

Необходимо понимать, что для различных классов ЭС распределение отказов может быть иным, но при отсутствии таких данных приведенное распределение (рис. 1) может использоваться для расчета коэффициента КА по математической модели, приведенной в справочнике [3]:

где Пр — коэффициент, учитывающий отказы комплектующих элементов; П — коэффициент, учитывающий отказы в начальный период (в течение гарантийного срока); ПЕ — коэффициент, учитывающий отказы из-за влияния внешней среды; ПD — коэффициент, учитывающий конструктивные отказы; ПG — коэффициент, учитывающий отказы, обусловленные несовершенством управления повышением надежности; ПM — коэффициент, учитывающий производственные отказы; ПS — коэффициент, учитывающий отказы, вызванные несовершенством системы управления; ПI — коэффициент, учитывающий эксплуатационные отказы; ПN — коэффициент, учитывающий отказы, обусловленные несовершенством методов контроля; ПW — коэффициент, учитывающий деградационные отказы.

Как следует из выражения (1), КА представляет собой не интегральную, как в справочнике [1], а многофакторную оценку качества производства ЭС. На рис. 2 приведена типовая гистограмма влияния коэффициентов модели (1) на значение КА, по данным статистики с сайта Reliability Information Analysis Center (RIAC) [5].

Типовая гистограмма влияния коэффициентов

Рис. 2. Типовая гистограмма влияния коэффициентов математической модели Кд

Из рис. 2 хорошо видно, что наибольший вклад в значение КА вносят коэффициенты ПD, ПM, Пр и ПS, а коэффициенты ПN ПI и ПW — наименьший. Значение коэффициента ПIM модели (1) рассчитывается по формуле:

где t — гарантийный срок (наработка, ч); SSESS — коэффициент обнаружения латентных дефектов. Значение коэффициента SSESS в выражении (2) рассчитывается по формуле:

где S — число обнаруженных дефектов; ESS — общее число латентных дефектов.

Значение коэффициента ПЕ модели (1) рассчитывается по формуле:

где ΔT — изменение температуры; G — среднеквадратичное ускорение случайной вибрации.

На рис. 3а приведен вид зависимости ПЕ от G. Значение ΔT в выражении (3) рассчитывается по формуле:

где Траб — температура в рабочем режиме; Тож — температура в режиме ожидания.

Зависимость ПЕ

Рис. 3. Зависимость ПЕ от: а) G; б) ΔΤ

На рис. 3б приведен вид зависимости ПЕ от ΔΤ.

Значения коэффициентов Пр, ПD, ПM, ПS, ПN, ПI, и ПW модели (1) рассчитываются по формуле:

где αi и βi — постоянные коэффициенты i-й категории отказов; Ri — экспертная оценка i-й категории отказов.

Рекомендуемые значения коэффициентов α; и β; приведены в таблице 1.

Таблица 1. Значения коэффициентов αi и βi

КоэффициентПi
ПP ПD ПM ПS ПI ПN ПW
αi 0,3 0,12 0,21 0,06 0,18 0,29 0,13
βi 1,62 1,29 0,96 0,64 1,58 1,92 1,68

Значение Ri в выражении (4) рассчитывается по формуле:

где Gij — значение j-го критерия i-й категории отказа; Wij — весовой коэффициент j-го критерия i-й категории отказа; ni — количество критериев i-й категории отказа.

Значения коэффициентов Gij и Wij модели (5) определяются по вопроснику, приведенному в [3]. В таблице 2 в качестве примера приведен фрагмент таблицы, содержащей вопросы и соответствующие ответам на эти вопросы значения коэффициентов Gij и Wij.

Значение коэффициента ПG модели (1) рассчитывается по формуле:

Таблица 2. Фрагмент таблицы для определения значений коэффициентов Gij и Wij

Вопросы Значение
Gij Wij
Какой процент занятых в проекте инженеров имеет соответствующие дополнительные знания (порог в 10, 20%)? <10 - 0
10-20 - 0,5
>20 - 1
5
Какой процент членов проектной группы имеет соответствующий опыт производства (порог в 25, 50%)? <25 - 0
25-50 - 0,5
>50 - 1
5
Какой процент членов проектной группы прежде разрабатывал подобные изделия (порог в 20, 40%)? <20 - 0
20-40 - 0,5
>40 - 1
4
Какой процент разработчиков имеет степень бакалавра по техническому направлению (порог в 20, 40%)? <20 - 0
20-40 - 0,5
>40 - 1
3
Какой процент разработчиков имеет высшее техническое образование либо степень магистра техники и технологии (порог в 10, 20%)? <10 - 0
10-20 - 0,5
>20 - 1
3
Какой процент инженеров участвовал в научно-технических конференциях, симпозиумах, научно-технических советах в прошлом году; имеет патенты; авторы/соавторы статей; имеет ученые звания или состоит в научных профессиональных объединениях национального уровня (порог в 10, 20%)? <10 - 0
10-20 - 0,5
>20 - 1
2
Какой процент инженеров проходил курсы повышения квалификации в прошлом году (порог в 10, 20%)? <10 - 0
10-20 - 0,5
>20 - 1
2
Достаточна ли квалификация кадров в таких областях, как: оптоэлектроника, микроэлектроника, интеллектуальные системы управления, проектирование заказных интегральных микросхем и т. д., чтобы осуществлять грамотное руководство проектом и его корректное выполнение? Да - 1
Нет - 0
7
Достаточно ли квалификации у инженеров для работы над проектом с использованием современных программных средств, таких как CAD/CAM/CAE-системы, симуляторы и т. д.? Да - 1
Нет - 0
6
Сколько этапов разработки аналогичных проектов, которые вел руководитель, успешно выполнены? Например, стоимость проекта, сроки, надежность и др. (0, 1, 2, 3) 3 - 1
2 - 0,5
1 - 0,25
0 - 0
10

где a — константа роста надежности (a = Ri).

Значение Ri в выражении (6) рассчитывается по формуле (5) для категории «Повышение надежности». На рис. 4 приведен типичный вид зависимости Пi от Ri по формуле (4).

График типовой зависимости

Рис. 4. График типовой зависимости Пi от Ri

Следует отметить, что в идеальном случае значения коэффициентов Пi будут равны 0 (рис. 4) и, в соответствии с (1), значение КА также будет равно 0. Другими словами, идеальная СМН позволяет создать абсолютно надежное ЭС, что едва ли достижимо на практике.

Несмотря на это ограничение, применение модели (1) может оказаться полезным для уточнения прогнозной оценки интенсивностей отказов ЭС на ранних этапах проектирования [6]. На рис. 5 приведена укрупненная функциональная модель процесса прогнозирования надежности ЭС с учетом факторов СМК.

Модель процесса прогнозирования надежности ЭС

Рис. 5. Укрупненная функциональная модель процесса прогнозирования надежности ЭС

На вход блока А1 (рис. 5) поступает техническое задание (ТЗ) на разработку ЭС. Ограничения накладываются на СМК, СМН и программы обеспечения надежности (ПОН) проекта разработки ЭС. Также на основе ТЗ при использовании ПК АСОНИКА-К проводится анализ надежности.

Результаты А1 поступают в блок А3, где происходит формирование исходных данных, поступающих в блок А4 для расчета значений коэффициентов Пi.

В блоке А5 выводятся значения коэффициентов Пi, которые передаются в блок А6 для расчета КА. В блоке А7 на основе отчета по анализу надежности (значения ΛΣ) из блока А2 и значения КА рассчитывается значение ЛЭС.

В блоке А7 происходит проверка полученного значения ΛЭС на соответствие требованиям ТЗ, и в случае положительного результата данные передаются в блок А8 для выпуска конструкторской документации. В противном случае происходит возврат на начальный этап (блок А1) для корректировки процессов СМК, СМН и мероприятий ПОН [7].

В заключение следует отметить, что не всегда расчет многофакторного коэффициента качества производства по модели (1) приводит к такому снижению значения КА, которое обеспечивает требуемый уровень ΛЭС. В таких случаях требуется детальный разбор отчета по анализу, оценке и прогнозированию надежности, а также разработка мероприятий по снижению интенсивности отказов комплектующих элементов [8].

Литература

  1. Справочник «Надежность ЭРИ». М.: МО РФ, 2006.
  2. ГОСТ 27.301-95. Надежность в технике. Расчет надежности. Основные положения.
  3. RIAC-HDBK-217Plus. Handbook of 217PlusTM reliability prediction models. USA: RIAC, 2006.
  4. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.
  5. Документация по анализу показателей надежности RIAC. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.theriac.org/informationresources
  6. Zhadnov V. V. Applying the methodology 217Plus in predicting the reliability of on-board equipment. / V. V. Zhadnov. // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. Материалы международной научно-практической конференции. / Научн. ред. А. Н. Тихонов. Общ. ред. С. У. Увайсов. Отв. ред. И. А. Иванов. М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013.
  7. Artyukhova M. A. Prediction of equipment multi-factor quality. / M. A. Artyukhova, S. N. Polesskiy // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. Материалы международной научно-практической конференции. / Научн. ред. А. Н. Тихонов. Общ. ред. С. У. Увайсов. Отв. ред. И. А. Иванов. М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013.
  8. Абрамешин А. Е. Информационная технология обеспечения надежности электронных средств наземно-космических систем: научное издание. / А. Е. Абрамешин, В. В. Жаднов, С. Н. Полесский. Екатеринбург: Форт Диалог-Исеть, 2012.
-->

Сообщить об ошибке