故障模式识别与分类

22/26故障模式识别与分类第一部分故障模式识别方法综述 2第二部分定量和定性故障模式分类 4第三部分基于概率的故障模式风险评估 7第四部分故障树分析在故障模式识别中的应用 11第五部分系统故障模式的影响因素分析 14第六部分故障模式分类的统计建模 17第七部分通用故障模式库的建立 20第八部分故障模式识别与可靠性管理 22

第一部分故障模式识别方法综述故障模式识别方法综述

一、基于统计学的故障模式识别方法

*故障树分析(FTA)：自上而下的逻辑分析方法，构建故障事件的逻辑关系树状图，分析导致系统故障的不同路径。

*可靠性块图(RBD)：自下而上的故障分析方法，通过将系统分解为基本可靠性块，构建系统可靠性块图，分析系统故障的概率。

*故障模式、影响和критичность分析(FMEA/FMECA)：定性的故障分析方法，识别系统潜在故障模式、评估故障影响和критичность，制定相应的缓解措施。

*魏布分布法：统计方法，用于分析故障数据，确定故障率分布规律和预测故障发生概率。

二、基于物理学的故障模式识别方法

*损伤容忍性分析(DTA)：评估系统在发生损伤后继续执行任务的能力，识别系统关键组件和故障模式。

*失效物理分析(PA)：通过物理表征和失效分析，确定故障的根本原因和机制。

*加速寿命测试(ALT)：通过在极端环境条件下测试系统，加速故障发生，缩短故障识别时间。

*传感诊断方法：利用传感器监测系统参数，实时识别故障和预测故障趋势。

三、基于机器学习的故障模式识别方法

*支持向量机(SVM)：监督学习算法，用于对故障模式进行分类，处理高维、非线性数据。

*决策树：监督学习算法，构建决策树模型来识别故障模式，可解释性强。

*神经网络：无监督学习算法，用于识别故障模式和异常行为，处理复杂数据。

*深度学习：神经网络的扩展，具有多层结构，用于识别复杂故障模式，处理大规模数据。

四、基于人工智能(AI)的故障模式识别方法

*专家系统：将专家知识编码为规则库，用于识别故障模式，具有推理和解释能力。

*神经模糊系统：将神经网络与模糊逻辑相结合，处理模糊不确定数据，识别故障模式。

*进化算法：受自然进化启发，优化故障模式识别模型，提高识别准确性。

*知识图谱：结构化的知识库，用于存储和推理故障模式相关知识，提高识别能力。

五、故障模式分类

故障模式可以根据不同的标准进行分类：

*发生频率：偶发故障、间歇性故障、持续故障

*故障类型：硬件故障、软件故障、人为故障

*后果严重程度：轻微故障、中度故障、严重故障

*故障机制：老化故障、磨损故障、设计故障、人为故障

*影响范围：局部故障、全局故障、系统性故障第二部分定量和定性故障模式分类定量和定性故障模式分类

故障模式分类是一个系统性的过程，用于识别、分析和分类工程系统中潜在的故障模式。故障模式分类方法可分为定量和定性两种，各有优缺点和适用场景。

定量故障模式分类

定义：使用数学模型和统计数据对故障模式进行分类的方法。

优点：

*提供故障发生概率和后果的定量估计。

*允许比较不同故障模式的相对严重性。

*可用于风险评估和决策制定。

方法：

*故障树分析（FTA）：从顶部事件（系统故障）开始，通过逻辑门连接故障，系统性地识别和分析故障路径。

*失效模式、影响和危害分析（FMEA）：系统性地识别和评估每个组件的失效模式、可能的影响和严重性。

*可靠性建模：使用概率论和统计学原理对系统可靠性进行建模，识别故障模式并评估其发生的概率。

定性故障模式分类

定义：不使用数学模型或统计数据对故障模式进行分类的方法。

优点：

*易于理解和实施。

*可用于识别广泛的故障模式。

*提供故障模式的非定量描述。

方法：

*故障模式、效果和诊断分析（FMEDA）：识别故障模式、评估其影响并提供诊断措施。

*弱点、威胁和脆弱性分析（SWTA）：识别系统弱点、潜在威胁和脆弱性。

*头脑风暴：组建专家小组，集体识别和讨论潜在的故障模式。

定量和定性故障模式分类的比较

|特征|定量故障模式分类|定性故障模式分类|

||||

|准确性|高|低|

|可比较性|可比较|不可比较|

|复杂性|复杂|简单|

|数据要求|高|低|

|适用性|风险评估，决策制定|初步分析，故障识别|

选择方法

选择故障模式分类方法取决于以下因素：

*可用数据

*所需的准确度水平

*分析范围

*资源可用性

一般来说，当需要对故障模式进行定量评估和比较时，采用定量故障模式分类方法更为合适。当数据有限或需要快速识别故障模式时，采用定性故障模式分类方法更为合适。

案例研究：定量故障模式分类

考虑一个工业机器人的例子。使用FTA，可以识别出以下故障路径：

*顶部事件：机器人无法运作

*路径1：电机故障→控制器故障→机器人无法运作

*路径2：机械故障→控制器故障→机器人无法运作

通过分析故障树，可以计算出每条路径的故障发生概率，并评估机器人的整体可靠性。

案例研究：定性故障模式分类

考虑一辆汽车的例子。使用FMEA，可以识别出以下故障模式：

*组件：轮胎

*失效模式：爆胎

*影响：车辆失控

*严重性：高

通过评估失效模式的影响和严重性，可以优先考虑风险并采取缓解措施。第三部分基于概率的故障模式风险评估关键词关键要点基于概率的故障模式风险评估

1.风险估计方法：

-利用故障发生率、故障后果和故障检测覆盖率等数据，定量估计故障模式的风险。

-常见的风险估计方法包括故障树分析（FTA）、事件树分析（ETA）和贝叶斯定理。

2.风险优先级数字（RPN）：

-RPN是基于概率的故障模式风险评估中常用的度量指标。

-它通过将故障发生概率、故障后果和故障检测覆盖率乘以权重系数来计算。

-RPN较高的故障模式需要优先采取缓解措施。

3.敏感性分析：

-敏感性分析用于评估风险评估结果对输入参数变化的敏感性。

-通过改变输入参数的值，观察RPN的变化，可以识别风险估计中影响最大的因素。

概率置信度与置信区间

1.概率置信度：

-概率置信度表示故障模式风险评估中风险估计的可靠程度。

-它基于风险估计中使用的输入数据的可靠性和准确性。

2.置信区间：

-置信区间表示风险估计的范围，在该范围内有特定的置信度（例如，95%）。

-它考虑了输入数据的不确定性，提供了对风险估计准确性的评估。

3.动态置信区间：

-动态置信区间允许随着新数据或信息的收集和分析而更新置信区间。

-这对于随着时间推移跟踪故障模式风险并根据需要调整缓解措施非常有价值。基于概率的故障模式风险评估

基于概率的故障模式风险评估（FMEA）是一种定量风险评估技术，用于评估故障模式对系统或产品的潜在风险。它通过计算故障模式的风险优先数（RPN）来实现，RPN是故障严重度、发生率和可检测性的乘积。

故障严重度

故障严重度评估故障模式对系统或产品的影响程度。它通常使用以下等级：

*1：次要-故障不会影响系统性能，或对可接受性影响很小。

*2：轻微-故障可能会导致性能下降，但不会危及安全性或关键功能。

*3：中等-故障会导致系统功能部分丧失或对可接受性产生重大影响。

*4：严重-故障会导致严重的功能丧失或对安全或关键功能构成重大风险。

*5：灾难性-故障会导致系统故障或对人员或财产造成严重损害的风险。

故障发生率

故障发生率评估故障模式发生的可能性。它通常使用以下等级：

*1：极不可能-故障发生的机会非常小，平均每10年或更长时间才会发生一次。

*2：不太可能-故障发生的机会不大，平均每1年或更长时间才会发生一次。

*3：适中-故障可能会发生，平均每100小时或更长时间才会发生一次。

*4：可能-故障可能发生，平均每10小时或更长时间才会发生一次。

*5：极可能-故障很可能会发生，平均每1小时或更长时间才会发生一次。

可检测性

可检测性评估检测故障模式存在的难易程度。它通常使用以下等级：

*1：极难-故障很难检测，需要特殊的设备或训练有素的人员。

*2：困难-故障难以检测，可能需要额外的测试或检查。

*3：适中-故障可以通过常规测试或检查合理检测。

*4：容易-故障很容易检测，通常可以通过目视检查或日常操作发现。

*5：非常容易-故障非常容易检测，即使是非技术人员也能发现。

风险优先数(RPN)

RPN是故障严重度、故障发生率和可检测性的乘积。它用于对故障模式的风险进行优先级排序，风险最高的故障模式具有最高的RPN。RPN计算如下：

```

RPN=故障严重度×故障发生率×可检测性

```

使用基于概率的FMEA的步骤

进行基于概率的FMEA的步骤包括：

1.定义系统或产品：明确待评估的系统或产品及其预期功能。

2.分解系统或产品：将系统或产品分解成较小的组成部分或功能。

3.识别故障模式：对于每个组成部分或功能，确定其可能发生的潜在故障模式。

4.评估故障严重度、发生率和可检测性：使用上述等级系统评估每个故障模式的严重度、发生率和可检测性。

5.计算RPN：为每个故障模式计算RPN。

6.优先级排序故障模式：根据RPN对故障模式进行优先排序，优先处理RPN最高的问题。

7.采取纠正措施：针对风险最高的故障模式制定和实施纠正措施，以降低风险。

8.监控和审查：定期监控和审查FMEA的结果，并根据需要进行更新。

优点

基于概率的FMEA的优点包括：

*量化故障模式风险，用于优先处理和解决问题。

*提供对系统或产品潜在风险的结构化和系统评估。

*促进行动计划的制定，以降低风险。

*通过定期监控和审查，支持持续的风险管理。

局限性

基于概率的FMEA也有一些局限性，包括：

*依赖于主观判断，因此可能容易出现偏差。

*需要大量的时间和资源来进行彻底的评估。

*对于复杂系统或产品，可能难以识别和评估所有可能的故障模式。

*可能无法准确预测故障的发生率和可检测性。

尽管存在这些局限性，基于概率的FMEA仍然是识别和评估故障模式风险的宝贵工具，可用于提高系统或产品的安全性和可靠性。第四部分故障树分析在故障模式识别中的应用关键词关键要点故障树分析在故障模式识别中的应用

1.故障树分析（FTA）是一种自上而下的分析技术，用于系统性地识别可能导致系统故障的故障模式。

2.FTA将系统分解为一系列事件，这些事件相互关联，形成故障发生的逻辑路径。

3.FTA有助于确定故障发生的主要原因、故障发生的可能性以及故障的后果。

FTA的优势

1.FTA提供了一个系统的和结构化的方法来识别故障模式，使其适用于复杂系统。

2.FTA可以揭示潜在的依赖性和故障的共同原因，从而提高故障预防和缓解措施的有效性。

3.FTA适用于不同行业，包括航空航天、制造和医疗保健。

FTA的局限性

1.FTA可能耗时且资源密集型，特别是对于复杂的系统。

2.FTA依赖于对系统行为的准确理解，而这可能难以获得。

3.FTA可能无法识别所有可能发生的故障模式，因为它基于对特定场景的假设。

FTA的趋势和前沿

1.FTA与其他技术相结合，如贝叶斯网络和机器学习，以提高其准确性和覆盖范围。

2.FTA的自动化工具不断发展，以加快分析过程并提高其可重复性。

3.FTA在预测性维护和故障诊断中的应用正在探索和完善。

FTA在故障模式识别中的应用示例

1.FTA被用于识别航天器推进系统可能发生的故障模式，包括燃料泄漏和组件故障。

2.FTA被应用于医疗设备，以确定导致患者伤害或设备故障的潜在故障模式。

3.FTA在制造业中用于分析生产流程中的故障可能性，以最大限度地减少停机时间和提高质量。故障树分析在故障模式识别中的应用

引言

故障树分析（FTA）是一种自上而下的逻辑分析技术，用于通过确定系统故障的根本原因来识别故障模式。在故障模式识别中，FTA发挥着至关重要的作用，因为它系统且全面地确定了导致系统故障的潜在事件序列。

故障树模型

故障树是一个逻辑图，表示导致系统故障的各种事件之间的关系。它从系统顶层事件（故障）开始，通过逻辑门（如与门、或门）分解为子事件，直到达到基本事件（不可进一步分解的事件）。

故障树分析流程

故障树分析通常涉及以下步骤：

1.定义系统故障：明确需要分析的系统故障。

2.构建故障树：识别潜在的事件序列，这些事件序列可能导致系统故障。

3.量化故障树：评估每个事件的概率或发生率。

4.分析故障树：使用各种技术（如最小割集分析）确定导致故障的最可能事件序列。

5.故障模式识别：根据分析结果，识别故障模式，即导致系统故障的不同路径。

故障模式分类

FTA不仅可以识别故障模式，还可以对故障模式进行分类。常见的分类方法包括：

*直接故障模式：由单个基本事件直接导致的故障。

*独立故障模式：由几个独立事件导致的故障。

*共同故障模式：由两个或多个基本事件同时发生导致的故障。

*间歇性故障模式：由随机或间歇性事件导致的故障。

应用示例

FTA在故障模式识别中的应用广泛，涉及：

*航空航天：识别和分析飞机系统故障模式。

*核能：评估核电站故障的可能性和后果。

*制造业：确定生产过程中故障的根本原因。

*医疗保健：识别医疗设备或程序的潜在故障模式。

优势

FTA具有以下优点：

*系统且全面地识别故障模式。

*允许定量分析，以评估故障的概率。

*提供对故障根本原因的深入了解。

*可用于设计冗余和故障容错系统。

局限性

FTA也有一些局限性：

*可能复杂且耗时，特别是对于大型系统。

*基于假设，可能不完全准确。

*只能识别预先确定的故障模式。

结论

故障树分析是故障模式识别中一种强大的工具。通过构建逻辑故障树并定量分析，FTA可以系统地识别和分类导致系统故障的各种路径。这对于提高系统的可靠性和安全性至关重要。第五部分系统故障模式的影响因素分析关键词关键要点操作条件的影响

1.操作温度、湿度和压力超出设备正常工作范围，可能导致故障。

2.过载或欠載操作会导致设备组件的过度磨损或劣化。

3.操作环境中的振动、冲击或电磁干扰会影响设备正常运行。

设计缺陷的影响

1.组件设计不合理、制造缺陷或装配错误会导致设备组件失效。

2.材料选择不当或工艺缺陷会导致组件强度不足或耐腐蚀性差。

3.设计中未考虑环境或使用条件，导致设备在实际应用中出现问题。

维护不足的影响

1.预防性维护不到位或不及时，会导致设备劣化和故障。

2.故障检修和维修不当，可能加重故障或引入新的故障。

3.备件供应不足或质量差，会影响设备的可靠性。

环境因素的影响

1.高温、高湿、腐蚀性环境会导致设备组件的加速劣化。

2.雷击、静电放电或电磁脉冲会损坏电子元件或系统。

3.生物污染或灰尘堆积会影响设备的散热性或功能。

人为因素的影响

1.操作员失误、疏忽或违规操作会导致设备故障。

2.维修人员技能不足或经验缺乏，可能造成维修不当或新的故障。

3.管理不善或培训不足会导致设备使用不当或维护不到位。

其他影响因素

1.供应商的质量控制或认证不足会导致次品设备流入市场。

2.使用寿命自然衰减或组件疲劳会导致设备性能下降。

3.新技术应用或系统集成可能引入未知的故障模式。系统故障模式的影响因素分析

系统故障模式的影响因素众多，可分为内部因素和外部因素两大类。

一、内部因素

1.设计缺陷

*系统结构不合理，功能划分不当，导致故障模式传播或放大。

*组件选型不当，性能不足或可靠性低，导致故障的发生。

*软件设计缺陷，包括算法错误、编码错误和接口不匹配。

*人为因素，如设计人员经验不足、疏忽或故意破坏。

2.制造缺陷

*零部件加工精度不足或组装错误，导致故障的产生。

*材料缺陷或工艺缺陷，导致部件性能降低或失效。

*环境因素，如温度、湿度和振动，对制造过程产生影响，导致故障的产生。

3.老化和退化

*机械部件磨损、电子元器件老化，导致性能下降或失效。

*软件版本过时，存在安全漏洞或性能问题。

*环境因素，如腐蚀、氧化和应力，加速部件的老化和退化。

二、外部因素

1.操作失误

*人员操作不当或违规操作，导致系统故障或损坏。

*维护不及时或不当，导致故障扩大或恶化。

2.环境因素

*自然灾害，如地震、洪水和火灾，导致系统损坏或故障。

*电磁干扰、静电放电和电涌，导致电子设备故障。

*极端温度、湿度或振动，超出了系统设计极限，导致故障的产生。

3.第三方因素

*供应链中断，导致关键部件供应不足或延迟。

*恶意攻击，如网络攻击或物理破坏，破坏系统的正常运行。

*人为破坏，如偷窃、破坏或蓄意伤害。

影响因素的影响

不同影响因素的影响程度因系统类型、行业和应用场景而异。例如：

*航空航天系统对设计缺陷和制造缺陷更为敏感。

*核能系统对老化和退化更为关注。

*医疗设备对操作失误和环境因素的影响更为明显。

分析方法

系统故障模式的影响因素分析是一项复杂的任务，需要系统地识别和评估各种影响因素的影响程度。常用方法包括：

*风险评估：识别和评估故障模式的风险，对影响因素进行定量或定性分析。

*失效模式和影响分析（FMEA）：对系统中的潜在故障模式进行分析，评估每个影响因素对故障的影响程度。

*故障树分析（FTA）：以逻辑树的方式表示故障原因和事件，分析故障模式发生的因果关系。

*事件树分析（ETA）：从特定事件出发，分析可能的故障模式及其影响。

通过对影响因素进行全面的分析，可以采取措施降低故障模式的风险，提高系统可靠性和可用性。第六部分故障模式分类的统计建模关键词关键要点故障模式分类的统计建模

主题名称：故障模式识别建模

1.运用贝叶斯推理、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和隐马尔可夫模型（HMM）等统计方法，建立故障模式的概率模型。

2.通过概率推理和模型拟合，识别故障模式的潜在特征和依赖关系。

3.结合专家知识和历史数据，优化模型参数，提高故障模式识别的准确性和可靠性。

主题名称：故障模式分类聚类

故障模式分类的统计建模

故障模式分类的统计建模是一种利用统计技术对故障模式进行分类和预测的方法。它通过分析故障数据，识别出故障模式之间的相关性和模式，从而建立预测模型。

统计建模方法

故障模式分类的统计建模主要采用以下方法：

*聚类分析：将故障模式根据其特征相似性分组，识别出具有共同特征的故障簇。

*判别分析：根据已知的故障类别，建立模型来区分不同的故障模式。

*回归分析：建立模型来预测特定故障模式出现的概率。

*贝叶斯网络：构建故障模式之间的概率依赖关系图，用于推理和预测故障类别。

数据要求

统计建模需要足够数量的高质量故障数据。这些数据通常包括以下信息：

*故障模式

*发生时间

*故障组件或系统

*环境条件

*故障原因

模型评估

建立故障模式分类模型后，需要对其进行评估，以确定其准确性和预测能力。常见的评估指标包括：

*精度：模型正确分类故障模式的比例。

*召回率：模型识别出特定故障模式的比例。

*F1分数：精度和召回率的加权平均值。

*混淆矩阵：显示模型预测与实际故障类别之间的比较。

应用

故障模式分类的统计建模在以下应用中具有广泛的应用：

*故障预测：识别高故障风险的组件或系统。

*故障诊断：确定故障的潜在原因。

*维护优化：制定基于故障预测的维护计划。

*产品设计：改进产品设计以减少故障发生率。

案例研究

飞机故障模式分类

研究人员使用聚类分析对飞机故障数据进行分类。他们识别出五种不同的故障模式簇，包括结构故障、发动机故障、电气故障、控制系统故障和传感器故障。该模型用于预测特定故障模式发生的概率。

医疗设备故障模式识别

医疗设备故障数据被用于建立贝叶斯网络模型。该模型识别出故障模式之间的依赖关系，并用于推理和预测故障类别。该模型有助于改善医疗设备的故障诊断和维护。

汽车故障模式预测

回归分析被用于建立预测汽车故障模式概率的模型。该模型考虑了车辆年龄、里程、驾驶条件和维护记录等因素。该模型用于识别高故障风险的车辆。

结论

故障模式分类的统计建模是一种强大的工具，可用于识别故障模式之间的相关性，建立预测模型，并提高故障预测和诊断能力。通过分析故障数据并采用适当的统计建模方法，可以提高系统的可靠性和可用性，降低维护成本并增强安全性。第七部分通用故障模式库的建立关键词关键要点通用故障模式库的建立

主题名称：故障模式分类原则

1.基于故障发生的本质，将故障模式分类为功能故障、失效故障和降级故障。

2.采用多层次分类体系，从系统级故障模式逐层向下细分到组件级故障模式。

3.考虑故障的因果关系和传播路径，建立系统故障模式库与组件故障模式库之间的关联。

主题名称：故障描述的标准化

通用故障模式库的建立

引言

建立通用故障模式库对于系统工程和故障分析至关重要，它提供了一个系统故障识别和分类的标准化方法。通过共享和重新利用故障模式知识，通用故障模式库可以提高故障分析的效率和准确性。

通用故障模式的定义和类型

通用故障模式是指可以在不同系统和组件中观察到的故障模式。它们通常不受特定技术、行业或设计的限制。常见通用故障模式类型包括：

*功能故障：系统或组件执行其预期功能失败。

*物理故障：系统或组件在物理层面出现故障，例如断线、短路或机械故障。

*人为故障：由操作员错误或外部因素（例如环境应力）引起的故障。

*设计故障：由于设计缺陷或不充分的工程而导致的故障。

建立通用故障模式库的方法

建立通用故障模式库需要以下步骤：

*收集故障数据：从各种来源收集关于故障事件的故障报告、维修记录和故障分析。

*识别故障模式：对收集到的故障数据进行分析，识别和分类导致故障的根源故障模式。

*抽象和概括：将特定故障事件抽象为更通用的故障模式，涵盖具有相似症状或后果的故障。

*组织和分类：根据故障模式的类型、严重性、影响和可预防性对故障模式进行组织和分类。

*文档化和发布：将故障模式库文档化，并使相关方和从业人员可以访问。

故障模式库的维护和更新

故障模式库是不断发展的资源，需要定期维护和更新。这包括：

*新故障模式的添加：随着新系统和技术的出现，新的故障模式可能会出现。这些故障模式应添加到库中。

*现有故障模式的更新：故障模式的严重性、影响和可预防性可能会随着设计改进、技术进步和行业最佳实践的演变而变化。

*淘汰过时的故障模式：不再相关的或不准确描述系统故障的故障模式应从库中淘汰。

通用故障模式库的应用

通用故障模式库在以下方面具有广泛的应用：

*故障分析：通过提供故障模式清单，故障分析人员可以系统地识别和诊断故障。

*风险评估：通过估计每个故障模式的发生概率和后果，故障模式库可用于评估系统风险。

*系统设计和改进：通过识别常见故障模式，设计者可以采取措施减轻或消除这些故障。

*培训和认证：故障模式库可用于培训操作员和维护人员识别和解决系统故障。

*预测维护：通过预测可能导致故障的故障模式，故障模式库可用于制定预测性维护计划。

结论

通用故障模式库是系统工程和故障分析的重要工具。通过提供故障模式的标准化分类和描述，它提高了故障识别的效率和准确性。通用故障模式库的建立和维护需要持续的努力，但其好处远远大于成本，因为它有助于提高系统可靠性、安全性、可用性和可维护性。第八部分故障模式识别与可靠性管理关键词关键要点【故障模式识别与可靠性管理】：

1.故障模式识别的重要性：故障模式识别是可靠性管理的基础，可帮助识别系统中潜在的失效模式，以便采取预防措施。

2.故障模式识别的方法：故障模式识别可以采用多种方法，包括故障树分析、失效模式与影响分析（FMEA）和危害分析与可操作性研究（HAZOP）。

3.故障模式的分类：故障模式可以按其发生的类型、严重程度和后果进行分类。

【故障模式与后果分析】：

故障模式识别与可靠性管理

故障模式识别是识别可能导致系统失效的潜在故障情形的过程。可靠性管理则侧重于应用预防措施和维护策略，以最小化故障发生的可能性和影响。

故障模式识别

识别故障模式有多种方法，包括：

*故障树分析(FTA)：一种自上而下的分析，从系统的预期失效事件开始，并识别导致该事件的所有可能原因。

*事件树分析(ETA)：一种自下而上的分析，从潜在的故障事件开始，并识别所有可能的后续事件序列。

*失效模式与影响分析(FMEA)：一种系统的方法，用于识别和评价组件或子系统失效的潜在原因、影响和严重程度。

*历史数据分析：分析过去的故障数据来识别常见故障模式及其根本原因。

*专家意见：利用经验丰富的工程师或其他专家的知识来识别潜在故障模式。

故障模式分类

故障模式可以根据以下标准进行分类：

*严重性：故障导致的系统性能丧失程度，分为致命、严重、