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3、第三方数据库 也有二些可用的商业处据库，它们来自海上石油、化工，以及核能工业，也有的是通用数据。这些数据搜集整理后，以书籍和电子数据库的形式供大家使用。这些数据库虽然并不便宜，但是很容易从市面上购买。这种数据源质量位居第三。该数据基于不同用户的实际现场经验，按照仪表设备的类别整理，没有区分不同供货商及其产品型号，也没有考虑不同的应用环境。一些专门的安全系统可靠性建模和计算程序也嵌入了失效率数据库。 但是，对于那些新发布投放到市场的仪表设备，或者还没有收集历史操作信息的仪表设备，又要如何处理呢？这些都是我们面对的现实挑战。 4、军用形式的计算 军事领域在几十年前就面对这个问题。当核潜艇接收发射指令代码时，人们可能想知道通信系统正常工作的可能性，并且不能用诸如"高"这样过于笼统的字眼来表征，军方开发了用于预测电子部件失效率的方法(MIL-HDBK 217)。该手册历经多次修改并在很长时间都是争议不断的话题。所有使用过该数据库的人都有感受，它给出的数据比较保守，有时是多个数量级的差异。不过，这并不意味着不能用，而是在使用时要谨慎小心。虽然对于它给出的绝对数值存在质疑，如果为了横向比较系统之间的不同，它仍然是很好的测量尺度。该数据库的出版者也意识到了这一点，给出了下面的忠告： 本文来自www.eadianqi.com 现在许多供货商采用军用形式的计算，为用户提供失效率数据。完成这样的计算，甚至是某些安全认证的要求。不过，可能并没有将所有的因素，或者用户在实际工作中经历过的失效，都考虑到计算中。例如一个传感器供货商提供的平均失效间隔时间(MTBF-Mean Time Between Failure)为450年。而由用户搜集到的数据通常要低一个数量级(例如，45年)，简单来说，两者之间的差异是由于供货商在他们的分析中没有考虑所有可能的应用环境和使用条件，以及全部失效模式(例如传感器引压管路堵塞，安装问题等等)，然而在用户的数据库中则可能包括了这些影响因素、要谨慎甄别并按照常理做出判断。供货商提供的数据并不一定准确或者符合实际情况。 |