具体描述
内 容 提 要
本书对系统与数字电路的可靠性和可测性作了完整的叙述及讨论。书
中很多部分是作者多年科学研究和教学实践的结果。全书共八章。第一、二
章介绍可靠性与可测性的一些基础知识和基本概念。第三、四章讨论系统
的可靠性分析及其设计，并介绍了人对系统可靠性的影响。第五、六、七
章分别讨论了数字电路的测试及其可测性分析设计，重点介绍了概率可测
性分析和结构可测性设计。第八章介绍了可维性设计，主要叙述了失效率
与修复率的分配。
本书对电子、系统工程、自动控制、动力、通信及信息等学科领域有
关的高年级大学生、研究生和工程技术人员是一本有益的参考书。
作者简介
作者简介
丁瑾，1964年11月，出
生于安徽省怀宁县，1986年
7月毕业地合肥工业大学，
获学士学位，1992年6月在
莫斯科动力学院获博士学位
，1995年2月在北京邮电
大学博士后出站。现为北京
邮电大学电信系副教授，中
国电了学会高级会员。现已
完成部级以上科研项目六
项，以第一作者身份发表的
学术论文五十余篇。主要研
究兴趣是电路、系统和通信
网络的可靠性和可测性分析
设计，通信系统的性能评估，
模糊神经网络在系统和网络
性能分析中的应用等。
目录信息
第一章 基础知识
1.1概率基础
1.1.1事件
1.1.2事件的频率与概率
1.1.3排列与组合
1.1.4非独立事件与条件概率
1.2布尔代数的基本定律
1.3随机变量及其数字特征
1.3.1随机变量
1.3.2随机变量分布及密度函数
1.3.3随机变量的数学期望及方差
第二章 基本概念
2.1可靠性、可测性研究的必要性
2.1.1研究的背景
2.1.2研究的意义
2.1.3研究的内容及方法
2.2可靠性函数
2.2.1可靠度函数
2.2.2失效密度函数
2.2.3失效率函数
2.2.4平均寿命
2.3有效性函数
2.3.1维修性函数
2.3.2修复率函数
2.3.3瞬态和稳态有效度
2.3.4小结
2.4可靠性常用的分布
2.4.1二项分布
2.4.2几何分布
2.4.3泊松分布
2.4.4负指数分布及其性质
2.4.5正态分布
2.4.6伽玛分布（Γ分布）
2.4.7对数正态分布
2.4.8威布尔分布
2.4.9小结
2.5数字电路的故障
2.5.1失效与故障
2.5.2故障模型
2.5.3暂时故障
2.6测试的基本概念
2.6.1激励与响应
2.6.2测试集
2.6.3故障检测与诊断
2.6.4故障覆盖
第三章 系统的可靠性分析
3.1不可修系统
3.1.1串、并联系统
3.1.2复合系统
3.1.3表决系统
3.1.4旁待系统
3.2网络分解法
3.2.1二项式展开法
3.2.2状态枚举法
3.2.3网络分解法
3.2.4最小路集、割集法
3.3故障树分析法
3.3.1基本概念
3.3.2故障树的建立
3.3.3故障树的最小割集
3.3.4故障树的计算
3.4模糊分析法
3.4.1模糊可靠性模型
3.4.2串、并联系统模糊可靠度
3.5马尔柯夫模型法
3.5.1可修串联系统
3.5.2可修并联系统
3.5.3可修表决系统
3.5.4可修备用系统
3.6半马尔柯夫模型法
3.6.1更新过程
3.6.2补充状态法
3.7非拉普拉斯变换法
3.7.1引言
3.7.2数学模型
3.7.3实例分析
第四章 系统的可靠性设计
4.1轻装设计
4.2冗余设计
4.3优化组合设计
4.3.1双工系统的优化组合设计
4.3.2混合冗余系统的优化组合设计
4.3.3表决冗余系统的优化组合设计
4.4含约束的优化设计
4.4.1重要度方法
4.4.2动态规划法
4.4.3搜索法
4.5含人的因素的可靠性设计
4.5.1人为差错
4.5.2人的可靠性
4.5.3有人参与系统的可靠性设计
第五章 测试码的产生
5.1故障模拟法
5.1.1并行故障模拟
5.1.2演绎故障模拟
5.1.3同时故障模拟
5.1.4临界路径跟踪
5.2一维通路敏化法
5.2.1故障激活
5.2.2正向驱动
5.2.3反向跟踪
5.3布尔差分法
5.3.1布尔差分法的定义
5.3.2布尔差分的性质
5.3.3实例分析
5.4D算法
5.4.1基本定义
5.4.2算法描述
5.4.3实例分析
5.5PODEM算法
5.5.1基本原理
5.5.2算法流程
5.5.3实例分析
5.6FAN算法
5.6.1基本原理
5.6.2算法流程
5.6.3应用实例
5.710值算法
5.7.1基本思想
5.7.2算法步骤
5.7.3实例分析
5.8时序电路的测试序列生成
5.8.1时序电路的模型
5.8.2时序电路展开测试法
5.8.3时序电路功能测试法
5.9概率测试
5.9.1输入概率优化
5.9.2数据压缩方法
第六章 可测性分析
6.1引言
6.1.1基本定义
6.1.2可测性分析的应用
6.1.3可测性分析算法分类
6.2CAMELOT算法
6.2.1可控制性值的确定
6.2.2可观察性值的确定
6.2.3可测性值的确定
6.2.4应用实例
6.3TMEAS算法
6.3.1可控制性值计算的特点
6.3.2可观察性值计算的特点
6.3.3算法的局限性
6.4 TEST/80算法
6.4.1可控制性值的计算
6.4.2可观察性值的计算
6.4.3算法步骤
6.4.4算法的局限性
6.5SCOAP算法
6.5.1可控制性值的估计
6.5.2可观察性值的估计
6.5.3算法描述
6.5.4实例分析
6.6PREDICT算法
6.6.1超级门的概念
6.6.2控制率的计算
6.6.3观察率的计算
6.6.4测试率的计算
6.6.5实验结果
6.7STAFAN算法
6.7.1基本理论
6.7.2控制率的统计估计
6.7.3观察率的计算
6.7.4无偏差故障测试率的估计
6.7.5STAFAN算法的复杂性
6.7.6实验结果
6.8AVEVAL算法
6.8.1引言
6.8.2控制率误差的消除
6.8.3扇出点观察率的计算
6.8.4故障测试率的估计
6.8.5实例分析
第七章 可测性设计
7.1引言
7.1.1可测性设计的意义
7.1.2可测性设计目标
7.1.3可测性设计思想
7.1.4可测性设计历史
7.2可测性设计规则
7.2.1利于测试矢量产生的设计规则
7.2.2利于测试矢量施加的设计规则
7.3组合电路的可测性设计
7.3.1组合功能设计法
7.3.2Syndrome设计法
7.3.3修改电路设计法
7.4时序电路的可测性设计
7.4.1区分序列的判定
7.4.2可测性设计
7.5扫描设计
7.5.1扫描通路法
7.5.2扫描置位法
7.5.3随机存取扫描法
7.5.4电平敏感扫描法
7.6内测试设计
7.6.1内测试一般结构
7.6.2内测试扫描设计
7.6.3自测试设计
7.7PLA的可测性设计
7.7.1引言
7.7.2故障模型
7.7.3PLA可测性设计
7.8自测试序列的压缩
7.8.1引言
7.8.2难测故障分布
7.8.3测试长度的估计
7.8.4压缩算法
第八章 系统的可维性设计
8.1单元瞬态有效度分配
8.1.1Markov模型的神经网络
8.1.2神经网络实现
8.1.3模拟结果
8.2稳态有效度分配
8.2.1串联系统
8.2.2并联系统
8.2.3表决系统
习题
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我尤其欣赏作者在处理“可测性”这一维度时所展现出的洞察力。在当今大数据和物联网时代，信息过载是一个常态，如何有效地从海量数据中提取出真正有价值的“可测”指标，而非仅仅是噪音，成为了衡量设计优劣的关键。这本书并没有仅仅停留在理论层面探讨测量的准确性和误差分析，而是将其与实际的传感器部署、数据采集频率、以及实时监控的架构紧密结合起来。我记得有一章专门讨论了“状态监测下的剩余寿命预测模型”，其中对卡尔曼滤波在处理非线性系统中的局限性进行了坦率的剖析，并提出了几种替代性的非参数估计方法。这种直面挑战、不回避复杂性的写作态度，让人感受到作者深厚的实践功底。它不像很多市面上的技术书籍那样，只展示成功的光鲜面，而是深入探讨了在资源有限、环境不确定性高的情况下，如何权衡测量成本与信息增益，这种务实精神非常宝贵。
评分总而言之，这不仅仅是一本关于如何计算“坏事”发生概率的书，它更像是一部关于如何在不确定性中构建确定性的哲学指南。它所探讨的“可靠”与“可测”，已经超越了单纯的技术指标，触及到了现代系统工程的本质困境：如何在信息不完备的情况下做出最优决策。书中对各种新兴技术，如机器学习在故障诊断中的应用潜力，也进行了谨慎而有保留的探讨，强调了模型透明度和可解释性才是最终实现“可测性”的终极目标，而非盲目追求预测精度。读完后，我感到自己的思维框架被极大地拓宽了，不再满足于停留在表面现象的故障报告，而是开始深入探究系统设计的深层鲁棒性。这本书的价值，在于它成功地将深奥的理论、前沿的实践、以及务实的工程智慧熔铸一炉，成为了一部经得起时间考验的、具有长期参考价值的案头宝典。
评分这本厚重的著作，甫一捧读，便觉其扑面而来的是一股严谨而深邃的学术气息。我原本以为这会是一本充斥着晦涩数学公式和抽象理论的“天书”，毕竟“可靠性”与“可测性”这两个词汇组合在一起，听起来就足以让非专业人士望而却步。然而，作者的叙事方式却展现出了一种令人惊叹的平衡感。书中对基础概念的阐述，并非采用那种教科书式的冷冰冰的定义堆砌，而是巧妙地融入了大量贴近实际工程案例的背景故事。比如，在讲解系统故障模式分析时，作者详尽地描绘了一个大型工业控制系统在极端环境下的运行逻辑，并通过对历史事故数据的引用，生动地说明了为何必须建立一种超越直觉的、量化的可靠性评估体系。尤其是关于“失效概率密度函数”的推导部分，它没有止步于公式的展示，而是深入剖析了不同分布模型（如威布尔分布、指数分布）在描述不同类型设备老化过程中的适用边界和物理意义，这一点对于我这种需要将理论应用于实际产品设计的人来说，无疑是极具启发性的。它让我明白，可靠性设计绝非事后修补，而是贯穿于整个产品生命周期的核心哲学。
评分初读时，我曾对书中对“贝叶斯方法”的广泛应用感到一丝困惑，因为我习惯于传统的频率学派统计分析。但随着阅读的深入，我逐渐领悟到，在许多涉及先验知识和少量样本的复杂系统中，贝叶斯推断提供了一种更具包容性和迭代性的分析框架。作者没有简单地推销贝叶斯方法的优越性，而是通过一系列精妙的对比实验，展示了在缺乏历史数据积累的全新产品迭代初期，如何利用专家的经验知识作为先验信息，快速建立起一个初步但可靠的风险评估基线。这种方法论的切换，对我个人在进行创新项目风险评估时，提供了全新的视角和工具箱。更重要的是，书中强调了在信息不断更新过程中，如何通过后验概率的不断修正来优化决策链条，这对于追求持续改进的工程实践而言，具有极强的指导意义。它让我意识到，可靠性分析不再是一个静态的报告，而是一个动态的、自我学习的过程。
评分这本书的排版和图示设计也值得称赞，虽然内容极其专业，但视觉传达却做到了高度的清晰化。我注意到，很多复杂的概率图模型和状态转移图，都被作者精心绘制成了三维或多层次的结构图，使得原本抽象的关系一目了然。特别是关于马尔可夫链在可靠性建模中的应用部分，如果仅依赖文字描述，很容易让人迷失在状态切换的逻辑中。但通过作者提供的动态流程图，我仿佛能“看到”系统如何在不同状态间迁移，以及每一次迁移的概率权重是如何影响整体寿命预期的。这种对细节的打磨，体现了作者对读者学习体验的深切关怀。它让原本可能枯燥的数学推导过程，变成了一场结构清晰的逻辑探索之旅，极大地降低了深度学习的认知门槛，即使是需要重温基础知识的资深工程师，也能从中找到乐趣和新的理解点。
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