Как проверить чрезвычайно низкий уровень ошибок

Я столкнулся с попыткой продемонстрировать путем тестирования чрезвычайно низкого уровня ошибок для датчика (не более 1 ошибки в 1 000 000 попыток). У нас есть ограниченное время для проведения эксперимента, поэтому мы ожидаем, что не сможем получить более 4000 попыток. Я не вижу проблем, показывающих, что датчик не соответствует требованию, поскольку даже одна ошибка в 4000 попыток даст 95% доверительный интервал для частоты ошибок с нижним пределом, превышающим 0,000001. Однако проблема заключается в том, что он удовлетворяет требованию, поскольку даже 0 ошибок в 4000 попыток по-прежнему приводят к нижней границе, превышающей 0,000001. Любые предложения будут ценны.

Это общая проблема, особенно с современными компонентами или системами, частота отказов которых может достигать . Чтобы решить эту проблему, вам нужно делать предположения, создавать модели и / или включать другие формы данных.$10^{-9}$

Ли Кадвалладер из INL пишет :

Если для компонента, такого как компонент на этапе проектирования, отсутствуют данные об опыте эксплуатации, у аналитика есть несколько вариантов:

• Декомпозиция - декомпозиция компонента на его составные части, а затем присвоение частям ошибок в руководстве. Если аналитик уверен в точности данных детали, этот метод утомителен, но полезен; если данные по деталям не точны, следует использовать другие методы.

• Оценка аналитиков - может потребовать обратной оценки на основе требований к доступности системы или просто инженерного суждения об общих частотах отказов для этого класса компонентов.

• Мнение эксперта - получение качественных мнений от предметных экспертов и их объединение для определения частоты отказов на порядок.

• Специфичные для компонента методы - например, метод Томаса для трубопровода.

Разложение часто используется для электронных компонентов, о чем свидетельствуют руководства по частоте отказов компонентов .

Другие источники предполагают, что отраслевые данные или опыт могут использоваться для информирования или вместо данных тестирования.

Другие методы, обсуждаемые на Weibull.com, включают

Для оценки времени износа компонента могут потребоваться длительные испытания. В некоторых случаях 100% рабочий цикл (беговые шины в тренажере для изнашивания дороги 24 часа в сутки) может обеспечить полезные испытания на срок службы в месяцах. В других случаях фактическое использование продукта может быть 24 часа в сутки, и нет никакого способа ускорить рабочий цикл. Высокие физические нагрузки могут потребоваться для сокращения времени испытаний. Это новая методика оценки надежности, получившая название QALT (Количественное ускоренное испытание на долговечность), которая требует рассмотрения физических и технических аспектов испытываемых материалов.

В качестве предостережения следует отметить, что существует тесная параллель между этой проблемой и оценкой других редких событий, таких как удары астероидов и катастрофические неудачи в финансовой системе - «черных лебедей» Талеба . , Последние ставки были общеизвестно занижены.

Нет никакого способа доказать частоту ошибок <1/1 000 000 только с 4 000 испытаний. Вам нужно каким-то образом выбрать ошибки (запускать больше испытаний параллельно и только наблюдать за случаями, которые приводят к ошибке) или применить какое-то напряжение, которое увеличит вероятность ошибки, а затем экстраполировать из напряженных условий в нормальные условия.

Это то, что сделали бы генетики, в любом случае ....

$1/10^6$$4000$

Могут быть некоторые особые случаи, когда вы можете продемонстрировать желаемый уровень надежности, используя такое ограниченное количество тестов, например, принимая во внимание что-то о физике ситуации. Но они редки, и такие рассуждения хрупки.