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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120706193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511149033.7，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法是由钟云龙;汪凯蔚;吴栋;黄永华;颜镠钏;冯嘉珍设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法，包括：建立机电设备的故障树，确定多个故障模式作为故障树的底事件，建立底事件的功能特征量与底层基本设计变量的故障物理模型；将可靠性输入变量作为故障物理模型的随机变量，进行随机变量的参数设置和抽样；基于随机变量参数的抽样结果，针对多个故障模式分别建立显式模型、隐式模型或kriging响应面代理模型作为故障物理模型；使用蒙特卡罗自适应重要抽样法进行可靠性仿真分析，得到机电设备在多故障模式下的综合可靠度；优化可靠性输入变量的参数，重复进行仿真分析，直到综合可靠度满足要求。本发明能够实现机电设备多故障模式的耦合可靠性分析，提升机电设备的可靠性水平。

本发明授权一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法在权利要求书中公布了：1.一种机电设备多故障模式可靠性仿真分析方法，其特征在于，包括： 步骤S1，建立机电设备的故障树，根据机电设备的多种应力作用和多个组成部件的耦合影响，确定多个故障模式作为故障树的底事件，建立底事件的功能特征量与底层基本设计变量的故障物理模型，其中功能特征量代表机电设备的对应故障模式的可靠性输出变量，底层基本设计变量代表机电设备的对应故障模式的可靠性输入变量； 步骤S2，将可靠性输入变量作为故障物理模型的随机变量，进行随机变量的参数设置，采用拉丁超立方抽样方法对随机变量参数进行抽样； 步骤S3，基于随机变量参数的抽样结果，针对多个故障模式分别建立显式模型、隐式模型或kriging响应面代理模型作为故障物理模型； 步骤S4，同时驱动显式模型、隐式模型或kriging响应面代理模型，使用蒙特卡罗自适应重要抽样法进行可靠性仿真分析，得到机电设备在多故障模式下的综合可靠度； 步骤S5，判断综合可靠度是否满足要求，在不满足要求的情况下，优化可靠性输入变量的参数，重复步骤S2～步骤S4，直到综合可靠度满足要求， 在步骤S2中，如下进行随机变量的参数设置： 载入随机变量对应的样本数据； 选择分布类型，通过样本数据的拟合来计算分布参数； 基于样本数据以及拟合方法对随机变量进行评估，得到最终的分布类型及分布参数； 对随机变量的上下限进行设置， 所述机电设备为电动泵，所述多种应力包括负载、压力和振动，所述多个组成部件包括壳体底座、前端盖和电路板，所述多个故障模式包括壳体底座疲劳失效、前端盖失效和电路板失效； 选取电动泵支架厚度、前端盖深度、振动谱放大系数和SN曲线放大系数作为可靠性输入变量，选取寿命作为可靠性输出变量； 针对壳体底座疲劳失效建立kriging响应面代理模型，针对前端盖失效建立隐式模型，针对电路板失效建立显式模型。

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