專利名稱：：模擬故障對系統性能的影響的方法
技術領域：
：本發明涉及一種模擬故障對系統性能的影響的方法，尤其是對模擬工程設計的系統，例如車輛系統。
背景技術：
：對于安全關鍵系統，例如在汽車產業中，可靠性報告是手工創建的。可靠性報告從可靠性和安全分析例如FMECA(失靈模式，影響和危害性分析)或者FMEA(失靈模式和影響分析)來生成。圖1中顯示了作為報告或者表10的可靠性報告的示例。圖1中只填了30行中的一行，然而應該注意到在實際的可靠性報告中應該完成多個行。圖1中的示例涉及車輛轉向系統。整個報告IO都由手工創建并且依賴于工程師或工程師團隊的主觀判斷來聲明元件失靈對于系統的影響并且量化這種影響的嚴重程度。參考圖l,在列12中所述轉向系統的功能定義為"響應手輪運動來移動車輪"。在列14中定義了潛在的失靈模式。在此其被定義為"車輪運動不做出響應"，表示車輪(轉向齒條)運動不對手輪的運動做出響應。在列16中，所述失靈的潛在影響被定義為"車輪不受控制"。在列18中定義了該潛在的影響的嚴重性分數。所述嚴重性分數通常為0-10之間的值(低分數代表低嚴重性)并且在本示例中給出的嚴重性分數為IO(表示非常嚴重的影響)。在列20中潛在的故障被列為"傳感器失靈"并且在列22中對該潛在故障給出了一個介于l-10之間的事件發生(occurrence)分數(低分數代表事件發生少)。在該示例中給出的事件發生分數為2。在列24中定義了該潛在故障的檢測能力。此處對該潛在故障給出的檢測能力分數為9。該分數也是在1-10之間的分數，但是在這里的情況下高分數表示低檢測能力。在列26中的風險優先數(RPN)是通過將嚴重性分數與事件發生分數以及檢測能力分數相乘從而計算獲得的。如果RPN高于某個值，例如，如果它高于180，并且可選擇的如果嚴重性分數高于某個值，例如如果嚴重性分數高于7，則工程師通過建議采取下一步行動來填充該表格。這可以包括修改該系統并且可以包括進一步的項目目標，例如行動的完成日期。當執行建議的動作時在報告中可以包括其他列以用于工程師可能希望進行的各種評價和記錄其他信息例如記錄。對于任意系統，如車輛轉向系統或者加熱、通風以及空調(HVAC)系統，在失靈報告中通常定義多種功能。對于每一功能，多個潛在失靈模式通常由工程師來定義，并且對于每一潛在失靈模式，可以確定失靈的多個潛在影響。對于失靈的每個潛在影響可能存在多個潛在的故障。可以理解所述可靠性報告通常是大型的。它們被手動創建并且它們依賴于工程師的主觀判斷。構建可靠性報告需要相當多的時間并且通常需要工程師從頭到尾的輸入。而且，對所述系統的任何改變可能導致整個報告作廢，這樣意味著需要創建新的報告。再一次地，對系統的改變導致的所述可靠性報告的再次創建會耗費時間。而且，所述主觀的評估，特別是就對失靈的潛在影響給出嚴重性分數而言，缺乏嚴格的量化從而是不可靠的。而且，在可靠性報告中的通常分析是基于單個故障的影響的分析。在通常的可靠性分析中通常不研究系統中多個故障的潛在影響的評估。這樣是不現實的并且可能意味著重大的多個故障未被識別。在爿w5加/zVwCow/w&riSo"'砂,20似中巻38(Vol.38)Co"y^*e"c&si&searc/zT^c/i"o/ogy中公開的標題為"爿膨Ao(iJwafyw'so/五"g/"een'"gDes&ra"的論文描述了要求工程師注釋Matlab/Simulink或者ITI/SimulationX模型的工具。這些注釋有效地描述了所述模型中的每個組件的小型故障樹。然后所述工具通過假設故障沿著模型中的信號線傳播而將這些小型故障樹組合成一套系統故障樹。然后基于所述系統故障樹生成FMEA。
發明內容在附加的權利要求中陳述了本發明。由此提供了模擬故障對系統性能的影響的方法。特別地，提供了確定可靠性報告中使用的嚴重性分數的方法，使得工程師的輸入集中在高效的水平上。通過使用功能模型，從而不需要所述輸入和輸出變量的附加的、單獨的編碼，因為所述功能模型計算和模擬了這些變量。而且，不需要工程師輸入來生成整個的可靠性報告。更確切地，工程師只需要為用作本方法的輸入的某些定義進行輸入。因此本發明的實施例對于構建系統可靠性報告相對于己知方法而言大大節省了時間。所述時間節省體現在所有的項目中——報告可以在一天之內被創建而不是幾個月或者幾年——并且還體現在需要工程師時間的部分的項目中。而且，如果改變所述功能模型，例如根據對先前的可靠性報告的分析，則沒有必要制造新的工程師生成的報告。也沒有必要改變單獨的可靠性模型來反映該功能模型的變化。這是因為在所述變化的功能模塊中計算的變量將自動地反映作用于所述模型本身的變化，并且這些變量被用于本發明的所述方法中。因此，當系統被改變后生成進一步的報告時，本發明的實施例相對于已知的方法而言大大地節省了時間下面將以僅作為示例的形式、參考下面附圖來描述本發明的實施例，所述附圖中圖1是已知的可靠性報告的示意性示例；圖2是線控轉向系統的功能模塊的示意性示例；圖3A和圖3B顯示了圖2的功能模塊的簡單圖示；圖4A顯示了用于示例測試的輸入(手輪角度)和期望輸出(轉向齒條角度)；圖4B和4C顯示了圖4A的測試的模擬輸出的示例；圖5顯示了根據本發明實施例的方法的操作步驟；圖6顯示了用根據本發明實施例的方法產生的可靠性報告；以及圖7A和圖7B顯示了能被配置來執行本發明實施例的方法的計算機。具體實施例方式本發明涉及模擬故障對系統性能的影響的方法。被用于模擬系統的功能模型(例如，Matlab/Simulink或者SimulationX模型)，通常是模擬發動機設計的系統，例如車輛系統。所述模型計算并且模擬系統中的各個變量的值。例如在初步的線控轉向結構的功能模型中，可以通過該模型來計算和模擬以下變量手輪角度、手輪角度信號、齒條定位馬達控制信號、轉向齒條角度以及轉向齒條角度信號。通過設置修改量(modifier)來修改所述的功能模型(例如，通過修改模型中的一個或多個變量)來定義故障(例如，傳感器失靈)。例如，對于傳感器失靈故障，所述傳感器的輸出而不是指示被感測到的值，能夠被置為零指示傳感器沒有輸出。通過修改模型中的變量來將所述故障引入到模型中(即，將其值設置為零)。定義一個測試，所述測試指定在一段時間內的至少一個輸入變量的值(例如，手輪角度)。測試可以被視為代表了系統的潛在操作模式。還定義包括至少一個輸出變量(例如，轉向齒條角度)的輸出。定義該測試的期望輸出，所述期望輸出指定了在一段時間內的輸出變量的期望值。當沒有引入故障時，該期望輸出可以是由該模型生成的輸出。可以根據所述系統的潛在失靈模式來定義所述輸出和相應的期望輸出，從而使所述測試可以被用來對特定失靈模式分析故障影響。所述故障被引入模型并且該模型根據所述測試來運行。所述模型計算被模擬的輸出。將來自于所述功能模型的輸出與所述期望輸出迸行比較，以基于所述模擬輸出和所述期望輸出之間的差異確定所述故障的嚴重性分數。參考圖l，本發明的實施例提供了用于確定圖1的列18中顯示的嚴重性分數的方法。可以用與已知方法相同的方式來計算事件發生和檢測能力值(圖1，22和24)以及RPN(圖1，26)。參考圖2，顯示了系統的功能模型的示意性圖示。在該示例中顯示了車輛的線控轉向系統40。顯示了手輪角度傳感器42。這些傳感器檢測所述手輪(即方向盤)的角度。在圖2顯示的示例中，圖示了三個手輪傳感器42。提供三個這樣的傳感器是提供備份的常規方法，因為手輪傳感器失靈潛在地具有極大的嚴重性。因此，三個手輪角度信號44從手輪角度傳感器42傳送到所述線控轉向控制器46。在該圖中使用從手輪傳感器42指向控制器46的三個箭頭來表示這三個手輪角度信號44的通路。系統40具有與轉向齒條裝配組件50連接的兩個齒條定位馬達48。圖示顯示在該模型中轉向齒條角度傳感器52在角度定位馬達48和轉向齒條裝配組件50之間。兩個齒條定位馬達控制信號54，每個對應于兩個齒條定位馬達48中的一個，從線控轉向控制器46發送到齒條定位馬達。在該圖中使用從控制器46指向馬達48的兩個箭頭(每個箭頭對應于一個信號)來圖示顯示這些控制信號54。轉向齒條角度傳感器52感測轉向齒條的角度并且將轉向齒條角度信號56發送至所述控制器46。在圖中使用從角度傳感器52指向控制器46的箭頭56來表示轉向齒條角度信號56。為了說明的目的給出圖2。功能模型工具(例如，Simulink)通常提供圖形化的框圖語言，所述框圖語言允許功能模型被寫成分等級格式的模塊。組件群被分成分等級的層；頂層顯示最少的細節，并且隨后的每層都顯示出每個子系統或者組件的更多細節。本領域技術人員熟悉這種模型。圖3A和圖3B以更傳統的功能模擬圖示和簡單的形式來顯示圖2的線控轉向系統。參考圖3A，顯示了所述系統的最主要的級別或者根層。在圖示的系統中，汽車60包括手輪系統或者子系統62，線控轉向控制器64以及轉向裝配組件66。通常地，這樣的子系統62、64和66由功能模型工具中的庫來支持和提供，而子系統可由用戶進行定義。.圖3B更詳細地顯示了子系統。在手輪系統62中提供了手輪角度傳感器68。手輪角度信號70從手輪角度傳感器68流向線控轉向控制器64。圖中箭頭70表示了手輪角度。齒條定位馬達控制信號(圖中箭頭72)從控制器64傳送至所述轉向轉配組件66中的馬達74。轉向裝配組件66還包括轉向齒條角度傳感器76，轉向齒條角度信號(圖中箭頭78)從轉向齒條角度傳感器76被傳送回控制器64。可以理解的是，在圖3A和圖3B中顯示的系統是圖2的系統的簡化。特別的是，出于簡化目的，用單獨一個手輪角度傳感器68替換三個手輪角度傳感器。在功能模型中定義了不同的系統變量。在圖3B的示例中，所述系統變量包括手輪角度、手輪角度信號70、齒條定位馬達控制信號72、轉向齒條角度和轉向齒條角度信號78。可以為所述功能模型表示的系統定義故障。圖示系統的故障的示例為(i)動力損耗(發動機失靈)；(ii)傳感器失靈；(iii)傳感器漂移；(iv)馬達失靈；以及(v)馬達扭矩下降。通過修改量來表示故障，所述修改量修改所述功能模型以表示所述故障。根據特定的故障，修改量可以將模型中的變量設置為固定值，將變量與常數相乘或者以別的方式改變功能模型使得該修改量代表系統存在故障時的性能(例如，將函數應用到模型中的變量)。例如，(i)動力損耗可以通過將馬達的扭矩變量設置為零的修改量來表示；(ii)傳感器失靈可以通過將手輪角度信號變量設置為零的修改量來表示；(iii)傳感器漂移可以通過定義漂移的修改量函數來表示，該函數被應用于手輪角度信號變量(例如，每小時對其值增加10%附加量的函數)；(iv)馬達失靈可以通過將馬達的扭矩變量設置為零的修改量來表示；以及(v)馬達扭矩下降可以通過將馬達變量與一數值(例如，0.8)相乘的修改量來表示。作為進一步的示例，馬達中的短路可以通過改變功能模型來表示，以使得馬達根據其輸入軸的旋轉速度來生成(負)扭矩，而不是馬達生成作為其輸入電流的函數的輸出扭矩。這些故障或者故障定義可以由工程師進行定義，并且可以被存儲于模型的外部(通常是在適當的數據庫中)，對模型加以注釋以顯示哪些故障可以應用于哪些子系統或者組件和顯示相應的故障發生率。而且，有利的是，工程師的輸入集中于要求工程師經驗的水平上。在特定的實施方式中，故障或者故障定義被預定義在功能模型庫中。在庫中存儲了子系統和組件以及帶有故障定義注釋，以及可選的帶有發生率的子系統和組件。因此，在模型中使用所述子系統或者組件的行為自動地創建包含表示故障的注釋的模型。有利的是，用戶可以通過常見方式來構建模型。在本發明的實施例中可以定義任意數量的故障。在模型中還可以定義每一故障的事件發生率。事件發生率表示故障將要發生的預計比率。特定組件的事件發生率可以從已知源如組件可靠性數據庫中獲得，例如MILstd217，或者可以在需要時由工程師對特定組件進行定義。在上述的五個示例故障中，所述事件發生率為(i)le-9/hr;(ii)le-7.hr;(iii)le-6/hr;(iv)le-6/hr;以及(v)le-8/hr。可選地，可以在其它項中定義發生率。例如這些可以被定義成在設計壽命內的可能失靈率。如上所述，所述事件發生率還可以被單獨地存儲或者在功能模塊中作為注釋被存儲。注釋是通常不能直接影響模型正常運行的注解，但是其可以被創建模型的用戶(工程師)來査看。和定義故障一樣，還定義了測試。測試具有輸入，該輸入定義一段時間內輸入變量的值。所述輸入變量可以是功能模型中被模擬的任意變量。測試還可以反映系統的正常運行模式(例如，在一組預定的道路周圍以預定速度進行行駛)或者可以被設計成突出某種類型的失靈模式。例如，對于示例"車輪運動不做出響應"的失靈模式(例如，圖l列14)，一組預定的手輪角度如何隨時間變化被用作適當的輸入。測試還具有期望輸出。所述期望輸出定義了在該段時間內的輸出變量的期望值。而且，在功能模型中被模擬的任意變量都可以被使用，然而應該選擇合適的輸出變量。可以與系統的潛在失靈模式相對應來定義期望輸出，以使得測試可以被用于分析特定失靈模式的故障影響。例如，對于示例失靈模式，轉向齒條角度可以被用作合適的輸出變量。在輸入中可以定義一個或者多個輸入變量。類似的，在輸出中可以定義一個或者多個輸出變量。圖4A顯示了表示所述示例失靈模式的示例測試的圖表80。顯示了所述手輪角度82(被繪制為連續線)，并且在該示例中為轉向齒條角度的期望輸出83被繪制為虛線。正如圖中所示，期望輸出緊跟著輸入后，該輸入從零開始上升，在正值處穩定，下降，在負值處穩定，再上升至正值，然后再減小為零值。可以由所述功能模型根據輸入來運行所述模型而不向系統中引入任一故障(例如，不修改模型中的任意變量來指定故障)，從而生成期望輸出。在分離的程序或者在測試的數據庫中，測試可以被作為為模型的一部分存儲。在本發明實施例中可以定義任意數量的測試。通常地，定義多個測試，其中每個與一個或者多個故障關聯。測試與一組性能等級相關聯。性能等級可以被全局地定義為適用于多個測試(例如，適用于所有測試或者測試的子集)或者基于特定的測試基礎之上。通常最初需要工程師輸入以定義性能等級，然而一旦定義了性能等級將來將無需工程師輸入來定義性能等級。而且，方便的是，工程師的輸入集中于需要工程師經驗的水平上。定義一組性能等級。每一性能等級具有關聯的嚴重性分數。所述嚴重性分數的范圍可以從最小值(通常為0)到最大值(通常為10)。所述嚴重性分數表示故障的潛在影響。嚴重性分數0表示系統在它的規范下工作(例如，沒有故障的系統應該總是給出嚴重性分數O并且這能夠被用于檢查系統符合其要求)。嚴重性分數處于范圍的低端(例如，1-3)表示故障的嚴重性影響較低；嚴重性分數處于范圍的中部(例如，4-6)表示嚴重性中等；嚴重性分數處于范圍的高端(例如，7-10)表示故障的嚴重性影響高，IO是最高的嚴重性分數。每一性能等級定義了模擬輸出和期望輸出之間的關系。模擬輸出是當故障被引入功能模型(即模型已經被修改為表示該故障)并且該模型己經根據測試進行運行時所述功能模型的輸出。例如，一般地，可以定義如(i)"規范性能"(ii)"性能較好"(iii)"性能差"三個性能等級，每一個都有相關聯的嚴重性分數(例如，分別為0，5，10)。在其他的示例中可以定義不同數量的性能等級。這些性能等級的模擬輸出和期望輸出之間的關系可以是(i)規范性能，至多1%的偏差；(ii)1%到5%之間的偏差(iii)大于或等于5%的偏差。功能模型工具是成熟的工具并且在某些工具(例如，Carsim)中性能等級可以被設置成這樣的項"在車道中(staysinlane)";"在道路中(stayonroad)";以及"路邊停車(offroad)"。可以對性能等級進行這樣的定義并且對每個等級有關聯的嚴重性分數。通過允許定義性能等級，這樣使得工程師可以集中精力于什么樣的性能等級是可接受的或者是不可接受的來相應地來設置主觀的嚴重性分數。同時描述特定性能等級的嚴重性分數是主觀的，一旦其被設定，則不像已知方法所要求的，存在來自于工程師的關于特定失靈模式的嚴重性分數應該是多少的主觀輸入。可以在不使用性能等級的情況下生成嚴重性分數，例如，該分數可以直接與期望輸出和模擬輸出之間的關系相關聯，例如使用生成0到10之間的加權結果的函數。圖5顯示了根據本發明實施例的方法的操作步驟。通常在開始該方法前，已經如上所述的預先定義了故障、測試、性能等級以及相關聯的嚴重性分數。所述過程在步驟S2開始。然后將故障引入到模型中。通過對系統進行預先定義的修改(例如，將手輪角度設為0)從而表示故障(例如，傳感器失靈)。因此，在步驟S4處通過修改功能模型以指定故障來引入故障。在某些實施例中，可以通過對模型進行多個修改從而引入多個故障。通常地，在FMEA中不考慮多個故障。因此，能引入多個故障是該實施例的顯著優點。在步驟S6處，所述功能模型根據由測試指定的輸入(例如，圖4A中的手輪角度)而運行。該輸入定義了在一段時間(例如，30分鐘，1小時，2小時)內的輸入變量的值。在某些實施例中，可以執行具有多個測試的模型的多個運行。在步驟S8處，所述功能模型根據被所述輸入定義的輸入變量的值而計算模擬輸出。所述模擬輸出包括在所述一段時間內的輸出變量的值(通過模型進行計算)。圖4B顯示了示例圖形84，其顯示了模擬輸出86(如連續線所示)。該示例中還顯示了期望輸出83(虛線所示)，圖4A顯示了輸入和期望輸出。所述期望輸出是期望的轉向齒條角度并且所述模擬輸出是模擬的轉向齒條角度。該示例是關于"傳感漂移"故障。應該注意的是圖形是為了示意目的。所述輸入、期望輸出以及模擬輸出可以以其它任何合適的形式存儲，例如，表格。在步驟S10處，模擬輸出被與期望輸出進行比較從而在步驟S12處確定嚴重性分數。可以用性能等級來確定嚴重性分數。為了確定性能等級，模擬輸出和期望輸出之間的偏差或者差異可以以任何適當的方式進行計算，例如通過比較瞬時值或者通過對模擬輸出和期望輸出之間的差異進行積分。例如，圖4B中的模擬輸出和期望輸出之間的差異(如三個任意點dl、d2、d3所示)可以在它們表示的設置點處被確定。平均差異可以被計算成百分數以確定平均百分比差異。使用先前的示例，如果平均百分比差異為"1%至5%的偏差"，則這代表"性能較好"，嚴重性分數5被用來描述故障。在特定實施例中，使用了整個車輛系統(例如，汽車系統)的模型。在這樣的模型中失靈分級(例如，性能等級)可以以易懂的項來描述。這樣的項也是可以被再利用的。例如，如果模擬車輛在指定的動作期間跑到了車道外但是保持在路的正確側，則嚴重性程度5可能是恰當的。圖4C顯示了另一個圖形，其顯示了另一個示例模擬輸出90(角度等于0的連續線)。在圖形中還以虛線顯示了期望輸出83。圖4C模擬的故障是"傳感器失靈"，所述傳感器失靈導致手輪角度不能被檢測并且通過功能模型計算出轉向齒條角度的值為0(基于由失靈傳感器生成的手輪角度信號值0)。再次使用先前的示例，該示例的性能等級為"偏差大于5%"，并且由于該故障嚴重性分數為10。可選地，如步驟S18所示，步驟S4至S14可以被重復用于不同的故障。在步驟S14產生可靠性報告。在圖6中示例可靠性報告被顯示為表格100。參考圖6，潛在失靈模式102由測試定義。在該示例中所述潛在失靈模式是"車輪運動不做出響應"。表格IOO還包括潛在失靈模式的潛在故障104。這些是在前面己經描述過了的5個示例性故障，即(i)動力損耗；(ii)傳感器失靈；(iii)傳感器漂移；(iv)馬達失靈；以及(v)馬達扭矩下降根據所述方法計算出的嚴重性分數填在欄106中。發生列可以根據發生率信息(例如，以le-9/hr的比率形式，或者以定義了在組件的設計壽命內的可能失靈比率的信息的形式)通過將其轉換成1到10之間的事件發生分數來填寫。所述轉換可以通過轉換表格或者其它適當的技術來執行。一種轉換表格的示例如下設計壽命內的可能失靈比率事件發生分數<table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table>因此，事件發生率可以被分組到IO個預先設定的范圍中。每個范圍可以與相應的事件發生分數相關聯。與事件發生分數10相對應的范圍是可靠性最低的，而與事件發生分數1相對應的范圍是可靠性最高的。而且，例如通過參考組件的生產過程信息，可以確定1-10之間的檢測能力值。作為示例，如果某個故障在生產過程中是可檢測的(例如如果組件在滿載條件下損壞)，然后如果滿載測試存在于生產過程中并且確保其被應用于所有被制造的組件，則檢測能力可被設置為1。可替換地，如果生產過程中根本沒有任何測試則檢測能力可被設置為10。還可能在正常運行下對一些故障進行監視(例如在圖3B中，可以添加組件以檢查手輪角度信號大致等于轉向齒條角度信號)。在很多情況下，檢測能力測量不存在或者不是分析所需要的部分，這樣可以省略這一列，或者將所有的檢測能力值設置為1。應該注意到風險緩減特征如備份(例如，由于意外事故提供多個等價的組件)將在這里描述的過程中被自動地考慮進去而不需要使用檢測能力值。這是因為所述備份將在功能模型中被模擬。從而可以產生具有嚴重性、事件發生、檢測能力以及RPN的失靈報告。參考圖5，還顯示了步驟S20。步驟S20顯示了一旦產生可靠性報告則可以改變系統的模型。該改變將發生在功能模型上。例如，可以包括一個或者多個附加的手輪角度傳感器。這樣的改變將使失靈報告無效，因為嚴重性分數將改變，例如單個傳感器失靈的嚴重性分數將變少。因此，將需要產生新的可靠性報告。在已知方法中產生新的可靠性報告將需要工程師再次制作可靠性報告，或者至少需要他們更新個別的可靠性模型以反映這種改變。這需要大量的努力和工程師輸入。然而，在所述的方法中由于功能模型計算了模擬輸出，因而自動地反映所述改變。方便地，隨著在模型中的改變，步驟S2至S16可以被再次運行而無需工程師進行額外的輸入。這可以將再次運行失靈報告的需要幾個星期或者幾個月的時間減少到不到一天。可以理解步驟S8由功能模型執行。該功能模型可以被配置成執行步驟S4,S6，SIO，S12和S14的任何一個或者多個。例如可以在功能模型中進行故障定義，所述故障定義可以被激活以執行步驟S4。這可以通過在所述模型中定義附加的變量來實現，當所述變量被設置為真時在所述模型中引入指定故障(或者測試)。當置為假時，所述模型就像不存在故障(或測試)一樣來進行工作。然后可以手動地或者自動地使用這些變量來設置所要求的故障(或測試)。可選擇地，可以通過計算機程序來執行步驟S4，S6，SIO，S12和S14。例如，計算機程序可以讀取功能模型中的注釋(注解)以指定故障和測試并且有選擇的引入故障以及運行測試。可選地，該計算機程序可以使用單獨的輸入文件。本發明中可以使用任何適當的功能模型。特別適當的模型任務(task)包括TheMathWorks公司(www.mathworks.com)中的Matlab/Simulink，ITIGmbH(www.simulationx.com)的ITI/SimulationX，MechanicalSimulation公司(www.carsim.com)的Carsim對于汽車系統的功能模擬是特別恰當的任務。圖7A和圖7B顯示了能被配置來執行本發明實施例的方法的設備。該設備是以計算機110的形式。圖7A顯示計算機的外觀，圖7B是該計算機組件的示意及簡化表示。計算機110包括各種數據處理資源，例如與總線結構126連接的處理器122。并且與總線結構126連接的是進一步的數據處理資源，例如存儲器120。顯示器適配器118將顯示器114連接到總線結構126。用戶輸入設備適配器116將用戶輸入設備112連接到總線結構54。還可以提供通信適配器124與其它計算機連接，例如通過計算機網絡。在運行中處理器122將執行可存儲在存儲器120中的指令。經執行的處理結果可經顯示器適配器118和顯示設備114顯示給用戶。可以從用戶輸入設備112通過用戶輸入設備適配器116而接收用于控制計算機110的運行的用戶輸入。可以理解設備或者計算機的結構可以變化多樣，圖7A和圖7B僅顯示了一個示例而已。可運行以使計算機如計算機110執行本發明的方法的計算機程序可以被寫為多種不同的計算機語言并且可以被提供在載體上(例如，載體磁盤或者載波信號)。盡管參考特定的示例描述了本發明，但是本發明的范圍包括多種變化。例如，雖然使用線控轉向車輛系統的示例作為本發明實施例的特定示例，但是可以理解本發明的方法可以用于其它可以在功能模塊中模擬的系統，特別是模擬工程設計的系統。這樣的系統可以包括汽車(例如，車輛系統如汽車系統)、航空或者其它安全關鍵系統。本發明的方法特別適用通常使用可靠性報告的的系統。示例包括汽車工程、能量傳輸和控制系統、流體發電廠、以及熱應用(thermicsapplication)。作為另一示例，不是一次引入一個故障，而是一次引入故障的所有可能組合或者引入固定數量的故障。可選擇地，多個故障可以被引入直到找到被定義嚴重性的故障(例如直到車輛停止或者失控)。在多個故障同時存在的情況下，所述事件發生分數可以基于每一個單個故障的的失靈的組合的可能性。可以通過使用馬爾可夫(Markov)可靠性模型或者分析或者本領域技術人員熟知的類似方法來執行這樣的計算。特別的，如果使用Markov可靠性分析，然后被計算的可靠性可以基于測試期間的組件或者子系統上的壓力(該壓力可能來自于日常使用、或者可能是其他失靈的函數，例如圖2中當一個馬達失靈時第二個馬達上的壓力很可能會增大，這將降低其可靠性)。作為進一步的示例，本方法的結果可以以多種不同的方式呈現。例如，作為FMECA、Markov可靠性模型或者故障(或者成功)樹。本發明的實施例可以為系統中的潛在故障提供精確的、可以計量的并且可重復的嚴重性分數。而且，由于使用功能函數生成嚴重性分數，在功能模型中模擬的系統可以被改變并且測試可以被自動重復，這意味著在系統改變后不需要進一步的工程輸入來確定潛在故障的嚴重性，但是在現有方法中需要工程輸入。而且，使用量化的測試、性能等級和故障減小了評估的主觀性。權利要求1.一種模擬故障對系統性能影響的方法，該方法包括(a)修改系統的功能模型以指定系統中的故障；(b)根據測試來運行所述模型，所述測試具有輸入和期望輸出，所述輸入定義在一段時間內的至少一個輸入變量的值，并且所述期望輸出定義在該段時間內的至少一個輸出變量的期望值；(c)所述功能模型根據通過所述輸入定義的輸入變量的值來計算模擬輸出，該模擬輸出包括在該段時間內的至少一個輸出變量的模擬值；以及(d)基于所述模擬輸出與所述期望輸出之間的差值將所述模擬輸出與所述期望輸出進行比較以確定所述故障的嚴重性分數。2.根據權利要求1所述的方法，其中步驟(a)包括對所述功能模型進行兩個或更多個修改，以指定所述系統中的兩個或者更多個各個故障。3.根據權利要求1或2所述的方法，其中步驟(d)包括將所述模擬輸出與所述期望輸出進行比較以確定故障的性能等級并且將所述性能等級轉換成故障的嚴重性分數。4.根據權利要求3所述的方法，其中存在一組預先設定的性能等級并且該組中每一個性能等級具有相應的預先設定的嚴重性分數。5.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括對于系統中的不同故障重復步驟(a)到(d)。6.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括通過將失靈數據轉換成事件發生分數來確定故障的事件發生分數。7.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括通過使用馬爾可夫可靠性分析來確定兩個或更多個故障的組合的事件發生分數。8.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括(e)產生包括一個或者多個故障的嚴重性分數的可靠性報告。9.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述模型執行步驟(a)、(b)、(d)、或(e)中的一個或者多個。10.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括在所述功能模塊中進行故障定義，所述故障定義是可激活的以執行步驟(a)。11.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述故障定義在功能模型庫中被預先定義。12.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述模型是車輛模型。13.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述模型是汽車模型。14.根據前述任一項權利要求所述的方法，進一步包括改變所述模型并且重復前述任一項權利要求的步驟。15.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述模型是Simulink模型。16.根據前述任一項權利要求所述的方法，其中所述模型是Carsim模型。17.—種計算機程序，該程序是可操作的以使計算機執行前述任一項權利要求所述的方法。18.—種載體介質，包括根據權利要求17所述的計算機程序。19.一種計算機，被配置以執行權利要求1-16中任一項權利要求所述的方法。20.—種設備，包含被配置以執行權利要求1-16中任一項權利要求所述的方法的處理器。21.—種方法、計算機程序、載體介質、計算機或者設備，參照附圖基本上如前所述。全文摘要一種模擬故障對系統性能的影響的方法。該方法包括修改系統的功能模型以指定系統中的故障；根據測試運行該模型，該測試具有輸入和期望的輸出，所述輸入定義在一段時間內的最少一個輸入變量的值并且所述期望的輸出定義在這段時間內的最少一個輸出變量的期望值；所述功能模型依據有所述輸入定義的所述輸入變量的值來進行計算，模擬輸出包括在所述一段時間內的所述輸出變量的模擬值；并且基于所述模擬輸出和所述期望輸出之間的差異將所述模擬輸出與所述期望輸出進行比較以確定所述故障的嚴重性分數。文檔編號G05B23/02GK101322085SQ200680045145公開日2008年12月10日申請日期2006年10月23日優先權日2005年10月24日發明者A·D·多米尼格斯-加西亞,B·J·西韋爾,P·J·米勒申請人:里卡多英國有限公司