CN104820892A - 一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法，属于可靠性工程技术领域。本方法包括：划分航空发电***的约定层次；对最低约定层次上的电子元器件或机械零部件进行FMECA分析；对功能单元级约定层次上的各功能单元进行FMECA分析；自下向上对功能单元级以上约定层次上的部件进行FMECA分析；自上向下分析获得全部约定层次上各部件的最终影响、严酷度等级以及故障影响概率；计算模式危害度和产品危害度；绘制危害性矩阵图。本发明通过获取定量数据，来进行准确的定量CA分析，给出了倒V型的FMECA分析流程，分析结果更具有准确性。

Description

一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法

技术领域

本发明提供一种航空发电***定量危害性分析方法，用于对含有不一致失效数据信息的机电混合***进行定量危害性分析，属于可靠性工程技术领域。

背景技术

随着现代高新技术和工业建设的迅速发展，航空发电***的复杂程度不断提高，对其可靠性的要求也越来越高。航空发电***一般由控制器和发电机等部分组成，是一个典型的机电混合***。在飞机执行任务过程中，发电***负责为飞机全程安全供电，一旦其发生故障，势必对飞机造成重大影响，严重的还可能导致机毁人亡。

故障模式影响及危害性分析(Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA)方法是可靠性设计分析中普遍采用的故障预防分析方法之一。FMECA由故障模式影响分析FMEA和危害性分析CA两部分构成。CA是对FMEA的补充和扩展，常用方法有风险优先数法和危害性矩阵法。在航空、航天等军用领域普遍采用危害性矩阵法。危害性矩阵法又分为定性分析和定量分析两种方法。定量分析方法结果更为准确，但在无法获得故障率数据时只能采用定性的分析方法。目前工程上仅能够准确获得电子元器件的故障率及故障模式频数比，而对于模块级以上的电路大都依靠经验给出相关数据，而对于机械产品故障数据信息更少，工程上大多依据经验进行定性分析，因此无法对机电产品整体进行更准确的定量危害性分析。目前国内外还没有针对航空发电***的考虑产品故障传递关系及数据信息不一致等影响的定量CA方法的研究和应用报到。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法。本发明提供的方法是一种基于故障影响传递关系并考虑数据来源不一致等情况的定量危害性分析方法，能够为设计分析人员提供一种针对航空发电***更为客观的危害性分析实施方法，同时也为航空发电***的设计改进提供依据。

本发明提供的一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法，其具体步骤如下：

步骤1：划分航空发电***的约定层次。

1)确定航空发电***的结构组成；

2)根据产品的结构组成，将产品自上而下划分为若干个约定层次，其中独立的功能单元为一个约定层次，最低约定层次为电子元器件或不可拆分的机械零部件。

步骤2：对最低约定层次上的电子元器件或机械零部件进行FMECA分析，获取故障模式、故障影响和定量数据；其中定量数据包括故障模式频数比和失效率；

对于电子元器件，从电子设备可靠性预计手册GJB299C-2006中查找获得故障模式和故障模式频数比，采用应力分析法获得故障率；

对于机械零部件，根据外场统计数据或相似产品数据获取故障模式和故障模式频数比，利用主因素分析法和概率可靠性设计方法获得故障率；

所述的主因素分析法是指确定导致机械零部件主要故障模式发生的核心部位，用核心部位的故障率代替机械零部件的故障率；

所述的概率可靠性设计方法是：依据分析对象的工作状态确定分析对象的可靠寿命，再确定分析对象的寿命分布，根据寿命分布确定分析对象的失效率；

针对每一个故障模式分析其对同层及上层功能单元的故障影响。

步骤3：对功能单元级约定层次上的各功能单元进行FMECA分析，获取功能单元的故障模式、故障原因、故障影响和定量数据等；

根据最低约定层次上的各电子元器件的FMECA结果，归纳获得功能单元的故障模式；将导致功能单元某一故障模式的全部最低约定层次的故障模式作为功能单元该故障模式的故障原因，获得每个故障模式的全部故障原因；针对每一个故障模式，分析其对同层及上层产品的故障影响。

设某个功能单元由n个电子元器件或机械零部件组成，λ_pi为第i个电子元器件或机械零部件的故障率，则该功能单元的故障率λ_p为：

该功能单元的某一故障模式k的频数比获取方法是：首先，确定最低约定层次上第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的故障率λ_mij为：λ_mij＝λ_pi·α_ij，α_ij为第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的频数比；其次，确定故障模式k的全部故障原因的故障率之和，作为故障模式k的递推故障率λ′_mk；然后，获得故障模式k的递推频数比最后，进行故障模式频数比的归一化处理，得到实际故障模式k的频数比其中l表示该功能单元的故障模式个数。

步骤4：自下向上对功能单元级以上约定层次上的部件进行FMECA分析，按照步骤3的方法，获取全部约定层次上各部件的故障模式、故障原因、故障影响及定量数据；

步骤5：自上向下分析获得全部约定层次上各部件的最终影响、严酷度等级以及故障影响概率；

针对初始约定层次的下一层，分析最终影响，以及严酷度等级，并给出造成该故障影响的故障影响概率；根据传递关系，从初始约定层次向最低约定层次递推，获得所有约定层次的最终影响和严酷度等级；

获取初始约定层次以下每一约定层次的故障影响概率，具体方法为：

设某一约定层次第i个部件的第j个故障模式FM_ij发生的故障原因之一为其下一约定层次上第h个部件的第g个故障模式FM_hg，则获得故障影响概率的过程为：

a.分析FM_hg对FM_ij的故障影响概率β′；

b.获得FM_hg的故障影响概率β_hg：β_hg＝β_ij·β′；β_ij是故障模式FM_ij的故障影响概率。

步骤6：计算危害度，包括模式危害度和产品危害度，具体实现步骤如下：

步骤6.1：确定航空发电***及各组成部件的工作时间t；

步骤6.2：确定每一故障模式的危害度；

设某部件工作时间为t，该部件的某个故障模式的频数比为α、故障率为λ_p、故障影响概率为β，则该故障模式的危害度C_m(h)＝α·β·λ_p·t,其中，h表示严酷度等级，设定h有四个等级，C_m(h)表示该部件在工作时间t内以某一故障模式发生h等级的故障次数；

步骤6.3：确定航空发电***的危害度；设C_r(h)表示航空发电***在工作时间t内产生的严酷度等级为h的故障次数，设N表示航空发电***在严酷度等级为h下的故障模式总数，则 $C_r\left(h\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_m\left(h\right).$

步骤7：绘制危害性矩阵图，综合分析航空发电***或各组成部件严酷度等级和危害度或模式危害度造成的影响，比较故障模式及组成部件的危害性大小，给出危害性排序。

相对于现有技术，本发明方法具有如下优点和积极效果：

(1)给出了发电***中各类元器件及零部件的数据来源分析方法，分别通过应力分析法和主因素分析法、概率可靠性设计方法获得不同类型对象的故障率、故障模式频数比等定量数据信息，为准确的定量CA分析提供了数据基础。

(2)给出了基于底层数据和故障影响传递关系的功能单元及以上层次产品的故障率、故障模式频数比等数据的定量计算方法，相比较基于经验给出相关数据而言，更具有准确性。

(3)给出了倒V型的FMECA分析流程，即自底向上分析高层故障影响、故障模式，自上向下回溯最终影响和严酷度等级。相比GJB 1391中给出的自下向上的分析过程，分析结果更具有准确性，便于设计人员分析。因为如果约定层次大于3级，在产品底层时，设计人员难以直接分析得到底层元器件对飞机等初始约定层次的故障影响，分析结果更容易发生偏差。

附图说明

图1为本发明的航空发电***定量危害性分析方法流程框图；

图2为表1发电***产品组成结构一览表；

图3为本发明实施例中将发电***分为5个约定层次的示意图；

图4为表2处理器监控模块FMECA分析表；

图5为表3频率检测电路FMECA分析表；

图6为表4发电机FMECA分析表；

图7为表5处理器模块FMECA分析表；

图8为表6控制器FMECA分析表；

图9为表7发电***FMECA分析表；

图10为经步骤4得到的表8控制器FMECA分析表；

图11为经步骤4得到的表9处理器模块FMECA分析表；

图12为经步骤4得到的表10处理器监控模块FMECA分析表；

图13为经步骤4得到的表11频率检测电路FMECA分析表；

图14为经步骤4得到的表12发电机FMECA分析表；

图15为控制器危害性矩阵图；

图16为发电机故障模式危害性矩阵图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。

本发明提供的基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法，是对发电***中的电子组件部分基于GJB299C确定故障率、故障模式频数比等定量数据信息，对非电部分基于主因素确定方法及机械概率可靠性设计方法确定其故障率等数据，在此基础上，基于故障模式、原因及影响之间的传递关系，准确计算各级产品危害度Cr，完成航空发电***整体的CA分析。本发明的航空发电***定量危害性分析方法，对现有危害性分析方法进行了补充和辅助，使得分析结果更加准确。

以下实施例是按照如图1所示的流程进行实施的，主要包括划分航空发电***约定层次、最低约定层次对象FMECA分析、功能单元及以上层次对象FMECA分析、产品危害度计算等部分。本实施例分析对象为某种航空发电***，为了简化分析，重点分析了控制器的电子部分和发电机的非电部分。航空发电***主要包括控制器和发电机等外场可更换单元，具体又包含了处理器模块、离散量采集及输出模块、主发定子组件、主发转子组件等内场可更换单元，以及频率检测电路、浪涌抑制电路等功能单元电路以及电容器、电阻器、二极管、铁芯、绕组、密封圈等元器件和零部件。

步骤1：对航空发电***进行约定层次划分，确定分析对象的层次关系。航空发电***的结构组成及其编号如图2的表1所示，约定层次如图3所示。表1中给出了发电***中部分产品的组成结构，例如，发电机下包括101泄放电阻、102滤波器等等。

本发明实施例中，根据发电***功能及结构特点，将航空发电***自上而下进行约定层次划分，最低约定层次为电子元器件或不可拆分的组件，独立的功能单元为一个约定层次。如图3所示，将航空发电***共分为5个约定层次。

1)初始约定层次，是分析***本身：发电***；

2)第二约定层次，是外场可更换单元级，包括：发电机、控制器、流感器；

3)第三约定层次，是内场可更换单元级，包括：主发定子组件、放气阀、处理器模块、电源模块等；

4)第四约定层次，是功能单元级，包括：处理器监控模块、频率转换电路、浪涌抑制电路、电压表决电路等等；

5)最低约定层次，是电子元器件和不可拆分机械零部件，包括：电阻、电容、二极管、铁芯、绕组、阀门、密封圈等。

对于某一产品，其位于上一个约定层次上的产品或组件，其全部组件或产品位于下面约定层次上。例如，图3中的第二约定层次上的发电机，发电机的最低约定层次上的组件是位于第三约定层次上发电机各组件所包含的元器件和不可拆分的机械零部件。对于控制器，最低约定层次上的是第四约定层次上控制器的各功能模块所包含的电子元器件。

步骤2：最低约定层次FMECA分析。针对不同类型最低约定层次对象，分别开展FMECA分析，具体包括故障模式、故障影响、定量数据的获得等内容，详细过程如下：

1)以组成发电***的控制器的最低约定层次对象—电子元器件为例，开展FMECA工作，具体过程有：

a)根据表1中的组成，从电子设备可靠性预计手册GJB299C-2006中查找电子元器件的故障模式、故障模式频数比。如：2101012类瓷介电容器C1，查找GJB299C-2006电子设备可靠性预计手册，获得故障模式共有三种：开路、短路和参数漂移，故障模式频数比α分别为16％、73％、11％。故障模式频数也称为故障模式百分比。

b)根据电路设计，利用应力分析法计算电子元器件的失效率，得2101012类瓷介电容器C1的故障率为1.376E-8(/h)。故障率也称失效率。

2)以组成发电***的发电机的最低约定层次对象—机械零部件为例，开展FMECA工作，具体过程有：

a)根据表1组成，对于机械零部件，根据外场统计数据或相似产品数据，获取非电零部件的故障模式和故障模式频数比。外场统计数据是指对产品在外场试验过程中发生的故障数据的统计；相似产品数据是指与待分析的航空发电***相似的产品所具有的经过内场试验验证或外场试验验证的故障数据，其中相似产品指与待分析的航空发电***在功能、结构、材料、工艺等方面具有90％以上相似度的产品。统计数据中大都会直接记录故障模式、发生时间、发生条件等信息，可直接从中获取故障模式；在此基础上统计某一组件或零部件故障模式发生的次数与该组件或零部件故障发生总次数之比，则可得出故障模式频数比信息。

b)详细分析非电零部件的类型和特点，选取不同的方法确定失效率。

i.主因素分析法：分析非电机械零部件的组成及主要故障模式，确定导致故障模式发生的核心部位和因素，用核心部位的失效率代替非电组件的失效率。针对主发定子组件、主发转子组件等对象，采用该方法。主发定子组件主要由铁芯和绕组组成，通过产品特性分析和大量历史外场数据表明，主发定子组件故障主要发生在绕组上，因此将绕组的失效率等效为主发定子组件的失效率，参考GJB299C-2006有关数据计算绕组的失效率。

ii.概率可靠性设计方法：依据分析对象的工作状态，利用强度理论等计算其可靠寿命；然后根据分析对象特点的不同，确定其寿命分布；再根据寿命分布确定分析对象的失效率。针对弹性轴、主轴承等零件，采用该方法。根据弹性轴的结构尺寸设计，利用强度设计理论，计算得弹性轴的可靠性系数U_R＝8.9，其可靠度要求为0.99990。由于弹性轴寿命服从正态分布，可推导出其失效率公式，代人计算可得其失效率为3E-18(/h)。

3)结合产品分析最低约定层次每一个故障模式对同层及上层功能单元的故障影响。如图4～图6所示的表2～表4。表中给出了故障模式编码、故障模式、故障原因、故障影响等等。

步骤3：对功能单元级约定层次上的每个功能单元进行FMECA分析，获取功能单元的故障模式、故障原因、故障影响和定量数据等。

主要内容包括：

1)根据最低约定层次的FMECA分析结果，归纳汇总获得功能单元的故障模式。从最低约定层次FMECA分析结果中归纳汇总高层影响，合并同类影响的项，并去掉“无影响”一项，剩余不同的故障影响，作为功能单元的故障模式，如图7所示表5的前5列，记载故障模式编码、故障模式、故障原因、故障影响等；

2)将导致功能单元某一故障模式的全部最低约定层次的故障模式作为功能单元该故障模式的故障原因，并以此类推获得故障模式的全部故障原因；

3)分析每一个故障模式对同层及上层产品的故障影响，图表5的第8、9列，记载了局部影响和上层影响；

基于最低约定层次上电子元器件的故障率，根据产品约定层次的划分，获得组成功能单元的全部电子元器件或非电机械零部件，假设某个功能单元由n个电子元器件或机械零部件组成，第i个电子元器件或机械零部件的故障率为λ_pi，则该功能单元的故障率λ_p为：

       ${\mathrm{\λ}}_p={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{pi}}---\left(1\right)$

基于最低约定层次上的电子元器件或机械零部件的定量数据，利用故障影响传递关系，计算获得每一个功能单元的故障模式频数比α，详细过程如下：

(1)某个故障模式的故障率λ_m为故障模式频数比α与单元故障率λ_p之积，计算最低约定层次上第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的模式故障率λ_mij，如下式所示：

λ_mij＝λ_pi·α_ij    (2)

其中，α_ij为第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的频数比。

(2)计算功能单元某一故障模式k的全部故障原因的模式故障率之和，作为该故障模式的递推模式故障率λ′_mk。

(3)将递推模式故障率λ′_mk除以该功能单元的故障率λ_p，得到该故障模式的递推故障模式百分比α′_k，如下：

       ${\mathrm{\α}}_k^{\′}=\frac{{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{mk}}^{\′}}{{\mathrm{\λ}}_p}---\left(3\right)$

(4)由于可能存在“无影响”模式，因此需要进行故障模式百分比的归一化处理，获得实际的故障模式百分比α_k，如下：

       ${\mathrm{\α}}_k=\frac{{\mathrm{\α}}_k^{\′}}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^l{\mathrm{\α}}_k^{\′}}---\left(4\right)$

式中，l表示该功能单元的故障模式个数。

本发明实施例中，运用公式(1)，计算每个功能单元的故障率λ_p，如表5的第13列所示。如：处理器监控模块共包含70个电容器和1块印制板以及1个焊点集合，共72个功能单元，处理器监控模块的故障率求解过程为：

       ${\mathrm{\λ}}_p=\underset{i=1}{\overset{72}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{\mathrm{pi}}=1.376\×{10}^{-8}+...=2.0058\×{10}^{-6}$

利用故障影响传递关系，运用公式(2)～公式(4)，计算每个功能单元的故障模式频数比α，如表5的第14列所示。如：处理器监控模块的“看门狗功能异常”故障模式由C1的开路、短路故障引起，因此“看门狗功能异常”这种故障模式的递推模式故障率λ′_m1为：

λ′_m1＝∑λ_pi·α_ij＝1.376×10^-8×16％+1.376×10^-8×73％＝1.225×10^-8

上式中，求取该故障模式在最低约定层次上全部故障原因的模式故障率之和，本发明实施例中表5中有两个故障原因。

该故障模式的频数比α′₁的计算过程为：

       ${\mathrm{\α}}_1^{\′}=\frac{{\mathrm{\λ}}_{m1}^{\′}}{{\mathrm{\λ}}_p}=\frac{1.225\×{10}^{-8}}{2.0058\×{10}^{-6}}=0.6\%$

表5中处理器监控模块共有3个故障模式，所以“看门狗功能异常”这一故障模式的频数比的归一化计算过程为：

       ${\mathrm{\α}}_1=\frac{{\mathrm{\α}}_1^{\′}}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^3{\mathrm{\α}}_k^{\′}}=\frac{0.6}{0.6+51.6+35.8}=0.7\%$

依次类推，计算发电***的其他功能单元约定层次的定量数据，并将结果填入功能单元电路的FMECA表中，最后结果如表5所示。

步骤4：按照步骤3的方法，自下向上对功能单元级以上约定层次上的部件进行FMECA，获得全部约定层次的故障模式、故障原因、故障影响及定量数据。

参照功能单元级FMECA分析方法，基于各功能模块与最低约定层次上各部件的FMECA分析，同样方法依次对上一约定层次上各部件进行FMECA分析，完成全部约定层次上各部件的故障模式、故障原因、高层影响及故障率、故障模式百分比等定量数据的获取，例如图8和9所示的表6和表7。

已知第d约定层次上的各电子元器件的FMECA结果，归纳获得第d-1约定层次上各部件的故障模式，采用步骤3方法，对于第d-1约定层次上某部件，将导致该部件某一故障模式的全部第d约定层次的故障模式作为该部件该故障模式的故障原因，依次类推获得该部件每个故障模式的全部故障原因。针对每一个故障模式，分析其对同层及上层产品的故障影响。同样可利用公式(1)～(4)，获取第d-1约定层次上部件的故障率，各故障模式的频数比和故障率。

步骤5：自上向下分析获得全部约定层次上各部件的最终影响、严酷度等级以及故障影响概率。

1)针对初始约定层次的下一层，分析最终影响，以及严酷度等级，并给出造成该故障影响的故障影响概率β，见表7当中的相应列；

2)根据传递关系，从初始约定层次向最低约定层次递推，获得所有约定层次的最终影响和严酷度等级，见表8～表12中的相应列；

3)计算每一约定层次的故障影响概率β，见表8～表12中的相应列，本发明实施例中的β均为1；

本发明中，设某一约定层次第i个部件的第j个故障模式FM_ij发生的故障原因之一为其下一约定层次上第h个部件的第g个故障模式FM_hg，则获得故障影响概率的过程为：

a.分析FM_hg对FM_ij的故障影响概率β′；

b.获得FM_hg的故障影响概率β_hg：β_hg＝β_ij·β′；

其中，β′根据具体情况来设置，本发明实施例中均设置为1。β_ij是故障模式FM_ij的故障影响概率。

4)补充各层FMECA表格的其他相关内容，获得如图9～图14所示的表7～表12。

步骤6：危害度计算。主要内容包括模式危害度和产品危害度的计算。具体步骤5的实现过程如下：

步骤6.1：确定发电***及各组成部件的工作时间t，本发明实施例中t均为2.5h；

步骤6.2：计算每一故障模式的危害度C_m(h)，如下：

C_m(h)＝α·β·λ_p·t,h＝Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ    (5)

设某部件工作时间为t，该部件的某个故障模式的频数比为α、故障率为λ_p、故障影响概率为β，则该故障模式的危害度如式(5)所示。h表示严酷度等级，本发明实施例中设定h有四个等级。C_m(h)表示该部件在工作时间t内以某一故障模式发生h等级的故障次数。

步骤6.3：确定航空发电***的危害度；设C_r(h)表示航空发电***在工作时间t内产生的严酷度等级为h的故障次数，设N表示航空发电***在严酷度等级为h下的故障模式总数，则：

       $C_r\left(h\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_m\left(h\right)---\left(6\right)$

运用公式(5)和公式(6)，将计算出的结果填入以上各层的FMECA表格中，见表7～表12后两列。

步骤7：绘制危害性矩阵图，综合分析航空发电***或各组成部件严酷度等级和危害度或模式危害度造成的影响，比较故障模式及组成部件的危害性大小，给出危害性排序。

以严酷度等级为横坐标，分别以模式危害度和产品危害度为纵坐标，绘制不同约定层次对象的危害性矩阵图。以控制器为例，其产品危害性矩阵图如图15所示。

根据图15控制器危害性矩阵图可以看出，对控制器危害性大小按照危害度C_r从大到小的顺序是：21(处理器模块)>23(模拟量采集模块)>22(离散量采集及输出模块)>24(内部电源模块)>25(调压模块)>27(前面板)>26(母线板)。

以发电机为例，其故障模式危害性矩阵如图16所示。

发电机故障模式对***危害性按照从大到小的顺序是：M101(发电机输出电压脉动加大)>M104(发电机没有电压信号输出)>M102(发电机输出电压脉动值不满足要求)>M103(发电机的输出信息减少)。

本发明建立了基于故障影响传递关系并考虑数据来源不一致等情况的定量危害性分析方法。利用该方法，设计分析人员可以对针对航空发电***进行更为客观的危害性分析实施方法，也为航空发电***的设计改进提供依据，从而提高产品的可靠性。

Claims (2)

1.一种基于数据传递的航空发电***定量危害性分析方法，其特征在于，实现步骤如下：

步骤1：划分航空发电***的约定层次；

根据航空发电***的结构，将航空发电***自上而下进行约定层次划分；其中独立的功能单元为一个约定层次；最低约定层次为电子元器件或不可拆分的机械零部件；

步骤2：对最低约定层次上的每个电子元器件或机械零部件进行故障模式影响及危害性分析(FMECA)，获取故障模式、故障影响和定量数据；定量数据包括故障模式的频数比和故障率；

对于电子元器件，从电子设备可靠性预计手册GJB299C-2006中查找获得故障模式和故障模式频数比，采用应力分析法获得故障率；

对于机械零部件，根据外场统计数据或相似产品数据获取故障模式和故障模式频数比，利用主因素分析法和概率可靠性设计方法获得故障率；

主因素分析法是指确定导致机械零部件主要故障模式发生的核心部位，用核心部位的故障率代替机械零部件的故障率；

概率可靠性设计方法是指：依据分析对象的工作状态确定分析对象的可靠寿命，再确定分析对象的寿命分布，根据寿命分布确定分析对象的失效率；

针对每一个故障模式分析其对同层及上层功能单元的故障影响；

步骤3：对功能单元级约定层次上的每个功能单元进行FMECA，获取故障模式、故障原因、故障影响和定量数据；

根据最低约定层次上的各电子元器件的FMECA结果，归纳获得功能单元的故障模式；将导致功能单元某一故障模式的全部最低约定层次的故障模式作为功能单元该故障模式的故障原因，获得每个故障模式的全部故障原因；针对每一个故障模式，分析其对同层及上层产品的故障影响；

设某个功能单元由n个电子元器件或机械零部件组成，λ_pi为第i个电子元器件或机械零部件的故障率，则该功能单元的故障率λ_p为：

该功能单元的某一故障模式k的频数比获取方法是：首先，确定最低约定层次上第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的故障率λ_mij为：λ_mij＝λ_pi·α_ij，α_ij为第i个电子元器件或机械零部件的第j个故障模式的频数比；其次，确定故障模式k的全部故障原因的故障率之和，作为故障模式k的递推故障率λ′_mk；然后，获得故障模式k的递推频数比最后，进行故障模式频数比的归一化处理，得到实际故障模式k的频数比其中l表示该功能单元的故障模式个数；

步骤4：自下向上对功能单元级以上约定层次上的部件进行FMECA，获得各部件的故障模式、故障原因、故障影响和定量数据；

步骤5：自上向下分析获得全部约定层次的最终影响、严酷度等级以及故障影响概率数据；

针对初始约定层次的下一层上的各部件，确定最终影响和严酷度等级，并给出造成该故障影响的故障影响概率；初始约定层次上为航空发电***；根据传递关系，从初始约定层次向最低约定层次递推，获得各约定层次上的最终影响、严酷度等级和故障影响概率；

获取初始约定层次以下每一约定层次的故障影响概率，具体方法为：

设某一约定层次上第i个部件的第j个故障模式FM_ij发生的故障原因之一为该部件下一约定层次上第h个部件的第g个故障模式FM_hg，则获得故障影响概率的过程为：

a.分析FM_hg对FM_ij的故障影响概率β’；

b.获得FM_hg的故障影响概率β_hg：β_hg＝β_ij·β’；β_ij是故障模式FM_ij的故障影响概率；

步骤6：计算危害度，包括模式危害度和产品危害度，具体如下：

步骤6.1：确定航空发电***及各组成部件的工作时间；

步骤6.2：确定每一故障模式的危害度；

设某部件工作时间为t，该部件的某个故障模式的频数比为α、故障率为λ_p、故障影响概率为β，则该故障模式的危害度C_m(h)＝α·β·λ_p·t,其中，h表示严酷度等级，C_m(h)表示该部件在工作时间t内以某一故障模式发生严酷度等级为h的故障次数；

步骤6.3：确定航空发电***的危害度；设C_r(h)表示航空发电***在工作时间t内产生的严酷度等级为h的故障次数，设N表示航空发电***在严酷度等级为h下的故障模式总数，则 $C_r\left(h\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{C}_m\left(h\right);$

步骤7：绘制危害性矩阵图，综合分析航空发电***或各组成部件严酷度等级和危害度或模式危害度造成的影响，比较故障模式及组成部件的危害性大小，给出危害性排序。

2.根据权利要求1所述的航空发电***定量危害性分析方法，其特征在于，所述的步骤1中，将航空发电***分为5个约定层次：

1)初始约定层次，包括航空发电***本身；

2)第二约定层次，是外场可更换单元级，包括：发电机、控制器、流感器；

3)第三约定层次，是内场可更换单元级，包括：主发定子组件、放气阀、处理器模块、电源模块；

4)第四约定层次，是功能单元级，包括：处理器监控模块、频率转换电路、浪涌抑制电路、电压表决电路；

5)最低约定层次，包括电子元器件和不可拆分机械零部件。