可靠性维修理论之故障处理方法
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可靠性维修理论的研究主要集中在设备可靠性的数学统计方法及运行维护信息的统计处理方法和故障物理（磨损、疲劳、强度、腐蚀）的数学计算。对于火电站这类复杂程度较高的大型系统，应用可靠性统计方法可以很好的描绘出设备的故障变化趋势，便于可靠性检修的决策安排。
在故障模式、影响与危害程度分析方面，主要从宏观上分析设备运行故障发生、发展规律。在早期的预防维修体制时代，认为最具代表性的是浴盆状的故障率曲线，这条曲线是根据设备的磨损规律得出的。它的表现形态可分为三个阶段：早期故障期、偶发故障期和磨损故障期。
早期故障期，设备的故障是由于设计、制造、贮存、运输等造成缺陷，以及安装、调试、起动不当等人为因素所造成的失效。当这些不良因素造成的失效得到彻底处置后，运转也就逐渐正常，而失效率就趋于稳定，进入偶然故障期。对于早期故障期，只能在发现故障后立即采取排除措施，不适合采取定时更换的维修对策。因为在早期故障率高的情况下，如果企图以新品更换使用品，就等于用故障率高的机件更换故障率低的机件。不仅不能降低总的故障率，反而会产生相反的效果。
在偶发故障期，大量的研究表明总的故障率可以用偶发故障率来代替，也就是说这一时期的故障率是一个常数，故障时间服从一个指数分布。实际应用中，人们往往关注在某段执行任务时间的可靠度，称为任务可靠度。发电设备运行状态是一个典型的序贯性无后效性的过程，也就是说任务可靠度任务可靠度与任务开始前设备己工作的时间无关，只与任务时间和偶然故障率有关。用同一型号的工作时间短的设备替换工作时间长的设备，并不能增加任务可靠性。由此可见，偶然故障不能定时更换的办法来预防。更换零件，故障率不会发生大的变化，而进行维修可能会附加早期故障。
磨损故障期内设备故障率开始随时间的增加而迅速升高。如果在进入损耗故障之前进行预防维修和更换，使失效牢减缓上升趋势，以延长效寿命，要确定维修更换的周期，需要建立相应的数学模型。通过历史运行数据的整理和统计，可以得到发电设备历史可靠性参数。进一步，利用一些随机过程的数学方法比如Markov决策方法、Possion过程等，可以对未来可靠性做出进一步的预测。通过对设备磨损机理的深入研究，利用故障诊断技术可以对设备的健康状况做出更精确的评估和预测，从而为检修策略的优化选择提供高质量的数据。