故障树分析

要解决什么问题

当系统由多组件、冗余或逻辑门组合而成时，单靠经验很难回答：顶事件（系统失效）的概率是多少、哪几个基本事件最值得先改。故障树分析（FTA）把「顶事件 → 中间事件 → 基本事件」的因果与逻辑（AND/OR 等）结构化，便于做定性排查与定量估算。

本技能面向系统可靠性与安全性分析，在用户需要梳理故障原因、评估可靠性、识别关键故障模式或产出质量/安全类分析报告时触发。

技能如何工作

核心能力包括：

• 故障树构建与可视化：根据你对系统结构的描述，整理为标准 JSON 故障树数据，并借助 graphviz 生成图形。
• 定性与定量分析：计算顶事件概率，对基本事件做重要性分析，支撑改进优先级排序。
• 报告与数据交换：生成 HTML 等专业报告；通过导入/导出在 JSON、YAML 等格式间转换外部数据。

典型流程可以概括为：先构建或导入故障树数据 → 调用可视化脚本出图 → 执行概率与重要性计算 → 生成分析报告。仓库内脚本分工明确：fta_visualizer.py（图形）、fta_calculator.py（概率与重要性）、fta_report.py（报告）、fta_io.py（导入导出）；解析或自建数据时可对照 references/fta_format.md 中的格式说明。

串联系统示例：电源、控制器、电机三个组件故障率分别为 0.01、0.02、0.03，需将三个 basic 事件经 OR 门接到顶事件，才能得到约 0.059 的顶事件概率及组件重要性排序。冗余场景则用 AND 门表达「两路同时失效才导致系统失效」，并可结合最小割集解读脆弱点。

适用边界与注意点

• 概率取值应在 0～1；故障率很小、时间较短时，可用近似 P ≈ λt（λ 为故障率，t 为运行时间）。
• 最小割集规模越小，往往表示系统越脆弱，应优先关注对应路径与基本事件。
• 图形渲染依赖 graphviz；非标准输入需先转换为规范 JSON，或由对话中逐步补全结构后再分析。