Son derece düşük hata oranları nasıl doğrulanır?

Bir sensör için son derece düşük bir hata oranını test ederek göstermeye çalışıyorum (1.000.000 denemede 1'den fazla hata yok). Deneyi yürütmek için sınırlı zamanımız var, bu yüzden yaklaşık 4.000 denemeyi başaramayacağımızı tahmin ediyoruz. 4.000 denemede bir hata bile 0.000001'den daha düşük bir sınıra sahip hata oranı için% 95 güven aralığı sağlayacağından, sensörün gereksinimi karşılamadığını gösteren bir sorun görmüyorum. Ancak, 4.000 denemede 0 hata bile 0.000001'den daha düşük bir alt sınırla sonuçlandığından, bu gereksinimi karşıladığını göstermek problemdir. Herhangi bir öneri büyük mutluluk duyacağız.

Bu, özellikle arıza oranlarına kadar düşük olan modern bileşenler veya sistemlerde yaygın bir sorundur $10^{-9}$. Bunu ele almak için varsayımlar yapmanız, modeller oluşturmanız ve / veya diğer veri formlarını dahil etmeniz gerekir.

INL'den Lee Cadwallader şöyle yazıyor :

Tasarım aşamasındaki bir bileşen gibi bir bileşen için hiçbir işletim deneyimi verisi olmadığında, analistin birkaç seçeneği vardır:

• Ayrışma — bir bileşenin bileşen parçalarına ayrıştırılması ve sonra parçalara el kitabı hata oranları atanması. Analist parça verilerinin doğruluğundan eminse, bu teknik sıkıcı ama yararlıdır; parçalar üzerindeki veriler doğru değilse, başka teknikler kullanılmalıdır.

• Analist kararı - bir sistem kullanılabilirliği gerekliliğine veya sadece söz konusu bileşen sınıfı için genel başarısızlık oranlarının mühendislik değerlendirmesine dayalı olarak ters tahmin yapılmasını gerektirebilir.

• Uzman görüşü — konu uzmanlarından nitel görüşler almak ve bunları bir büyüklük sırası başarısızlık oranı geliştirmek için birleştirmek.

• Bileşene özgü teknikler — örneğin, boru tesisatı için Thomas yöntemi.

Parçalanma oranı , bileşen arıza oranlarının kılavuzları ile kanıtlandığı gibi elektronik parçalar için sıklıkla kullanılır .

Diğer kaynaklar, endüstri verilerinin veya deneyiminin test verilerini bilgilendirmek veya bunun yerine kullanabileceğini önermektedir.

Ele alınan diğer teknikler Weibull.com içerir

Bir bileşenin aşınma süresini değerlendirmek için uzun süreli testler gerekebilir. Bazı durumlarda,% 100 görev döngüsü (günde 24 saat yol aşınma simülatöründe lastik çalıştırmak) aylar içinde faydalı ömür testi sağlayabilir. Diğer durumlarda, gerçek ürün kullanımı günde 24 saat olabilir ve görev döngüsünü hızlandırmanın bir yolu yoktur. Test süresini kısaltmak için yüksek seviyeli fiziksel streslerin uygulanması gerekebilir. Bu test edilen malzemelerin fizik ve mühendisliğinin dikkate alınmasını gerektiren QALT (Kantitatif Hızlandırılmış Yaşam Testi) adı verilen güvenilirlik değerlendirme tekniğidir.

Uyarıcı bir notta, bu sorun ile finansal sistemdeki asteroit grevleri ve yıkıcı başarısızlıklar gibi diğer nadir olayları tahmin etme ile Sor'un "kara kuğuları" arasında yakın bir paralellik olduğu görülmektedir . . İkinci oranlar kötü bir şekilde hafife alındı.

Sadece 4.000 deneme ile <1 / 1.000.000 hata oranını kanıtlamanın bir yolu yoktur. Bir şekilde hataları seçmeniz (paralel olarak daha fazla deneme çalıştırmanız ve yalnızca hataya neden olan vakaları izlemeniz) veya hata olasılığını artıracak bir tür stres uygulamanız ve ardından stresli koşullardan normal koşullara tahmin etmeniz gerekir.

Yine de genetikçiler bunu yapardı ....

Genel olarak konuşamazsınız. Ben kanıtlamak mümkün iddia iddia teknikleri çok dikkatli olurdu$1/10^6$ sadece hata oranı verildi $4000$testleri. Genellikle bu tür teknikler, güvenilir bir şekilde doğrulamanın bir yolu olmayan bir yerde bağımsızlık varsayımı yapan bir yeri içerir: bu sadece bir inanç sıçramasıdır. Bu tür kusurlu akıl yürütmeler, güvenlik açısından kritik sistemler dünyasında ciddi arızalara yol açmıştır.

Sınırlı sayıda test kullanarak, örneğin durumun fiziği hakkında bir şeyler dikkate alarak, istenen güvenilirlik seviyesini gösterebileceğiniz bazı özel durumlar olabilir. Ancak nadirdirler ve bu tür akıl yürütmeler kırılgandır.