在第十六届中国电子信息年会论坛开幕式上，中国工程院院士、可靠性系统工程技术专家王自力表示，数字孪生、人工智能、大数据、云计算等关键核心技术的突破和广泛应用，为可靠性系统工程专业发展带来了新的赋能。以下是王自力院士报告的主要内容。

王自力

　　当前，可靠性依然是复杂工程建设中亟须解决的世界性挑战。纵观1998年欧洲ICE-1高铁重大事故、2003年哥伦比亚号航天飞机失事、2018~2019年的波音737MAX系列事故等，其根本原因都是可靠性工作不到位所致。为解决产 品的可靠性问题，从20世纪60年代起，世界各国相继提出了各自的解决方案。如美国的工程专业综合与并行工程，将可靠性、维修性等专门特性作为设计因素集成到产品研发过程中。同时，将产品的设计、制造与维护保障过程并行交互化处理，从而改进产品的性能与质量，降低寿命周期成本和费用；欧洲的可信性工程，集成了与可靠性相关的工程和管理专业，从而有效控制全寿命周期的产品可靠性；日本的全面质量管理和健壮设计，将产品质量作为核心，建立一个科学高效的质量体系。

　　可靠性系统工程：质量技术变革的需求

　　从20世纪50年代开始，国外工业界先后诞生安全性、可靠性、维修性、测试性、保障性等工程专业，发展到20世纪80年代后期，出现了关于如何将这些新兴的工程专业进行综合的思考与研究，其内涵有两个方面，包括技术体系的综合与管理体系的综合。20世纪90年代，国 防科技界、教育界著名专家、北京航空航天大学杨为民教授引进吸收上述先进技术和经验后，于1994年首次提出中国特色的可靠性系统工程 （Reliability Systems Engineering, RSE）的完整概念，创造性地建立了可靠性系统工程理论，与美国的工程专业综合与并行工程、欧洲的可信性技术相并列，共同形成了综合集成的三大理论体系。

　　20世纪90年代后，用户需求逐渐从重视功能性能发展到重视效能，再到重视“高效费比”。在这里，效能是用户关心的产品可用、可信和可能的综合体现。而可靠性既是构成产品效能的重要基础，也是影响其寿命周期费用的关键因素。因此，可靠性工程是满足新时代用户高质量需求的重要支撑。与国外相关技术对比，中国的RSE是与产品故障做斗争的学问，是一个具有统一目标和量化指标的独立学科体系。中国可靠性研究人员和工程师一直致力于推进RSE以解决实际的可靠性问题，经过近30年的发展，RSE作为可靠性工程中国方案，其标准、程序和技术已经日趋成熟，取得了卓越的应用成效。

　　2005年，为了进一步指导RSE的发展，王自力团队提出了全特性、全寿命、全系统的“三全质量观”以及“从生产到设计到全寿命，抓质量管理同时更强化质量设计”的质量技术变革观。其中，“三全质量观”将产品质量特性划分为功能性能对应的专用质量特性（Special Quality Characteristics，SQC）以及可靠性、安全性、维修性、测试性、保障性、环境适应性（简称六性）等特性对应的通用质量特性（General Quality Characteristics，GQC）。“三全质量观”系统回答了RSE与现代质量工程的关系，也明确了以效能为目标、六性综合为重点的可靠性系统工程正是解决质量全特性设计的抓手。同年，围绕故障的“防、诊、治”，王自力团队从基础理论、基础技术和应用技术三个层次进一步构建了RSE的技术框架，阐述了RSE的学科内涵。“‘三全质量观’以用户需求的好用、管用和耐用为目标导向，推动全特性中性能向效能转变、全寿命中事后向预防转变，以及全系统中的硬件向软硬协同的三个转变，以此来推动符合性质量向适用性质量的一个跨越。”王自力在会上介绍道，“在全寿命的维度要推动‘抓质量管理的同时更要强化质量设计’的质量技术变革。”

　　可靠性系统工程的理论和实践

　　可靠性的系统工程是以故障为核心、以效能为目标，研究复杂系统全寿命过程中故障发生的规律，及其预防、诊断和修复的综合交叉技术和管理。“它可以类比医学系统工程，一个是强调健康的优生优育，一个是强调装备以效能为目标的故障缺陷的防、诊、治。”王自力解释道，它有三个特点，一是全局化视角，就是始终以效能为目标的这种全局观和大局观；二是要有系统工程的过程，按照故障缺陷的预防、预测、诊断、修复等多维的故障事理的逻辑来规划；三是综合化的方法，以故障的识别、消减为驱动，从而实现功能、性能与可靠性的数据、流程、特性的一 个综合。

　　可靠性系统工程是在故障认知的基础上发展起来的理论，有三层体系架构：一是认知故障规律的基础理论层，包括故障行为的机理，以及故障的表征；二是运用故障规律的基础技术层，包括故障的预防、预测、诊断和修复等共性技术；三是形成技术能力的应用技术层，核心是以全系统对象、全寿命过程和全特性方法综合集成的故障防控的一个技术型谱。

　　在故障认知方面，王自力团队针对故障机理、发生的行为及其它时空动态演化规律认知，深化研究提出了故障物理、失败事理和失误人理的“三理融合”的故障机理分析方法；在故障防控以及集成方面，团队已突破了多智能体的效能建模仿真、多物理场的故障仿真、故障预测与健康管理等故障防控的共性技术，同时也形成了基于效能仿真的需求集成和基于模型驱动的研制集成，以及基于健康管理的运维集成，也就是“可靠性的三大综合集成方法”；在应用方面，可靠性系统工程在国防军工领域得到了全面应用，也形成了一批基于正向预防、融合整改、增长补课和审核把关四种典型的应用模式，同时也形成了一些能够覆盖装备级、系统级和设备级的一些典型的应用案例。“可靠性系统工程在民用领域也在推广应用，已经辐射到大飞机、卫星、高铁和新能源、核电站等高端制造业领域。

　　基于模型的可靠性系统工程

　　2016年，随着基于模型的系统工程（Model-based Systems Engineering, MBSE）理念的发展，王自力团队进一步提出了基于模型的可靠性系统工程，目标是以产品、故障、环境等模型为核心，将大量六性相关工作进行整合，基于模型演化认知故障规律，运用这些规律实现故障闭环消减控制，并将这一过程融入产品MBSE过程中。

　　王自力介绍道，“随着数字工程、基于模型的系统工程MBSE等产品研制和运用模式的转变，可靠性系统工程的技术体系也在逐渐向模型化、仿真化和智能化方向发展和升级，同时也提出了基于模型的可靠性系统工程，简称MBRSE。MBRSE的总体流程就是始终以效能为牵引，以模型演化和闭环管控为驱动，实现可靠性综合设计和验证，并且在运维中能够通过健康管理来进行保证。”

　　MBRSE的概念模型是根据用户使用需求，构建综合设计问题，并将综合设计需求分解为功能性能设计和故障消减与控制设计。同时应用工程方法集合，对综合设计问题进行分析和求解，在求解过程中，上述两类设计应相互协同，减少设计迭代。故障消减与控制设计建立在对故障及其控制规律认知的基础上，其认知随设计的深入，产品设计方案逐步细致，逐渐深化，从定性到定量；同时故障消减与控制的过程也是对故障及其控制规律再认识的过程。而对故障及其控制规律的认知，建立在对使用过程/环境（载荷）认知的基础上，对载荷的认知也是随着设计的进展不断深入。完成各问题的求解后，需要进行系统综合与评价，校核求解过程，评价综合问题解决程度，上述过程在产品设计中可能要多次迭代，直到综合设计问题得到满意解。

　　基于V模型的MBRSE运行模型是在MBSE过程中有机集成功能、性能以及通用质量特性模型，包括前段需求端、MBRSE以效能为牵引，以故障/缺陷的识别、消减、测试、验证为核心建立了完整模型体系，并通过多维度模型协同演化、多线索闭环管控、多类故障仿真验证等技术，实现多层级产品（最高到体系级）通用质量特性的综合设计与验证。MBRSE可实现“性能—故障—健康”三维融合，“装备—系统—设备”三级传递，设计分析与仿真验证协同互动的效能正向设计。

　　王自力总结道：“这是一个可靠性综合集成平台的发展过程。从第一代的独立工具，到第二代可靠性内部的一个小综合，到第三代性能与可靠性一体化的大综合集成平台，现在已经进入了数字化时代，我们正在打造基于模型的第四代可靠性集成平台，后续我们还规划了以数字孪生和AI驱动的第五代智能化平台。”据了解，第四代平台是以产品、故障、环境模型为核心，促进可靠性设计过程的透明化，以实现基于模型驱动下的可靠性的数据综合、流程综合、和特性综合的数字化时代的新形态。目前，第四代数字平台已形成并覆盖了多阶段、多层级、多类型、多特性的模型化通质技术和一些管理工具。

　　发展趋势和展望

　　RSE 的基础理论和基础技术强调数理协同和集成优化，目前呈现出从基于概率统一到基于故障物理、再到两者融合发展的趋势。而RSE的 应用技术，则强调学科交叉、专业融合的发展思路。可靠性系统工程发展从预防式、整改式、补课式和审核把关式这些典型的应用模式，正在走向故障防诊治与健康管理相结合的“装备健康工程新模式”，“优生、优育”并重，以故障为核心，以健康为目标，以防诊治为手段，以性能与可靠性综合设计/PHM集成平台为支撑（MBRSE+PHM），从“以可靠性为中心的维修”向“以健康为目标的智能预测与健康管理”转变；从追求无故障的完美阶段，向“允许带病生存而保障健康”的实用阶段转变。

　　关于对可靠性系统工程的未来代表性应用方向，王自力总结了以下几点：一是跨尺度的通用质量特性综合设计，重点是宏观化的效能、微观化的机理和智能化的过程。在体系级维度，发展智慧装备体系效能仿真分析与设计优化；在装备级维度，研究按需提供初步设计模型、智能识别故障并提供消减方案的通用质量特性智能设计；在设备级维度，多物理场、多视角、新工艺、新材料等综合设计技术。二是可靠性数字孪生，重点是构建覆盖设计、制造、运维建立全寿命周期全过程以及设备、装备、体系多个层级的可靠性数字孪生，从而实现可靠性数字孪生体和产品物理实体的同步交付，最终在运维阶段实现基于个体状态的体系健康态势精确感知和动态运维决策。三是基于认知计算的健康评估、故障诊断与预测技术，目的是提高全寿命周期产品的增强感知和认知能力以及故障预测能力。四是质量信息交换平台—中国版GIDEP，建设军方、政府与工业界联合的质量信息交换平台。定期/实时交互工程数据、故障经验数据、可靠性维修性数据、计量数据等。挖掘大量沉积质量数据，通过质量数据交换获取更高收益。最后，王自力指出：“未来，应以RSE集成平台为载体，通过试点推广、全面推广和升级推广的方式逐渐实现RSE技术体系在军民行业的全覆盖。在这一过程中，还需实现RSE技术水平从规范能力到量化能力、再到优化能力的不断提升。”

　　个人名片

　　王自力，中国工程院院士，北京航空航天大学教授、博导。现任装备可靠性工程技术中心、可靠性与环境工程技术国家级重点实验室主任。