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本篇属于汽车功能安全专题系列第09篇内容，主要来聊汽车功能安全硬件开发中如何利用FMEDA进行硬件架构度量(SPFM,LFM)及随机失效PMHF的计算。 08 - 汽车功能安全(ISO 26262)系列: 硬件开发 - 硬件随机失效概率化评估 01 FMEDA步骤 FMEDA(Failure Modes Effects and Diagnostic Analysis) 是一种评估系统安全架构和实施的强大方法，多用于硬件定量分析。 和FMEA定性分析不同，FMEDA在FMEA 自下而上的方法论基础上增加了对硬件故障定量化的评估内容，包括模式失效率(Failure rate)、故障模式占比(Failure mode distribution)和对应的安全机制诊断覆盖率(Diagnostic coverage)，对FMEA进行扩展从而可以完成定量分析，是计算硬件概率化度量指标的有效手段，其具体流程如下图所示：
具体而言，包括以下几个步骤： 步骤1: 计算失效率 然后，根据行业公认的标准(SN29500, IEC 62380)，历史或测试数据，查询各硬件单元失效模式以及对应的失效率分布。此过程可以采用手动模式，或者采用利用相关软件，输入系统硬件单元，进行自动化查询及计算。
步骤2: 识别故障模式 对步骤1中列出的硬件单元进行安全分析，根据故障分析流程图，确定其故障模式是否和功能安全相关以及故障的类型：
具体故障类型定义及区别见08篇，不再赘述。 不是所有硬件单元的故障都会导致安全目标的违背，为了方便有效识地识别和功能安全相关的故障以及故障类型，可以采用FTA安全分析方法，对不同安全目标SG进行自上而下的安全分析，识别出违反安全目标的底层事件，根据不同底层事件和安全目标之间的关系，即''与门''和''或门''，就可以基本识别出不同故障类型。 例如，进行最小割集分析，级数为1的最小割集对应的底层事件就是单点故障，级数为2则为双点故障等等，可以由软件直接得到。 当然，也可以将步骤1得到硬件组件的失效率作为FTA底层事件失效数据的输入，利用FTA分析工具，进行故障的识别和后续硬件失效相关的度量计算。 步骤3: 计算诊断覆盖率 根据识别得到的硬件单元实施的安全机制，确定诊断覆盖率数值，在ISO 26262-5:2018附录D中，提供了硬件系统不同组件，包括传感器，连接器，模拟输入输出，控制单元等常见的安全机制以及对应的诊断覆盖率。 一般安全机制诊断覆盖率可以根据相应的公式进行计算，但过程相对比较复杂，所以多采取保守估算方式。 对于给定要素的典型安全机制的有效性，ISO 26262-5:2018附录D按照它们对所列举的故障覆盖能力进行了分类，分别为低、中或高诊断覆盖率。这些低、中或高的诊断覆盖率被分别定义为60%、90%或99%的典型覆盖水平。
针对故障模式FM2和FM3，在硬件设计中存在相应的安全机制SM1和SM2，其对应的诊断覆盖率分别为90%和60%。 以此方式，计算所有硬件单元的安全机制的诊断覆盖率。 步骤4: 计算量化指标 根据硬件架构度量指标SPFM，LFM以及随机硬件失效评估PMHF计算公式，计算相应的指标。
PMHF=∑λSPF + ∑λRF + ∑λDPF_det × λDPF_latent × TLifetime 具体计算公式见08篇，在此不再赘述。 步骤5: 优化设计 根据步骤4计算结果，对硬件设计可靠性进行综合评估，判定是否满足指定的ASIL等级要求，如果满足则分析结束，否则需要根据计算结果，优化硬件设计，增加新的安全机制或者采用更高诊断覆盖率的安全机制，然后再次进行计算，直至满足安全需求为止。 02 FMEDA计算实例 虽然在ISO 26262-5:2018附录中已经添加了有关硬件架构度量和随机失效率评估的实例，但由于其过程介绍相对简单，导致很多朋友仍然搞不清楚计算过程，接下来就以其中一个实例为例，介绍如何利用FMEDA进行硬件概率化度量指标的计算过程。 下图为某ECU硬件设计图，针对其安全目标: ''当速度超过 10km/h 时关闭阀1的时间不得长于20 ms''。安全目标被分配为 ASIL C 等级。安全状态为：阀1打开(I61控制阀1)。
针对该安全目标，罗列所有硬件组件，如下表所示，根据FMEDA步骤1至4，分别查询硬件组件失效率，失效模式及分布比例，并计算相应的硬件度量指标。
例如， 对于控制芯片uc而言，其失效率为100 FIT，存在两种失效模式，其分布比例各占50%，只有第一种失效模式和安全相关，第二种失效模式则无需考虑。 由于安全机制SM4的存在，对该硬件组件第一种故障的诊断覆盖率为90%，该硬件组件 单点或残余故障失效率为：
则该ECU硬件整体概率化度量指标计算如下：
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