CN107038321B - 基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法 - Google Patents
基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,在进行整机可靠性分析前,将整机分解至子系统,再将各子系统分解到元动作单元层;找到各元动作单元的相似元动作单元,并对相似单元故障数据和两单元之间的相似性进行综合分析,从而求出待评估元动作单元的可靠性指标;然后根据元动作单元与运动之间以及运动和子系统功能之间的关系模型可求解运动可靠性和子系统功能可靠性。本发明将对机械部件的可靠性预计转变为对元动作单元的可靠性预计,基于元动作单元结构简单、安装形式单一的特点,能够更加方便的对其应用相似产品预计法进行可靠性预计。另外,对相似单元之间的相似性进行了量化分析,可以提高元动作单元可靠性预计的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及机械设备的一种可靠性分析方法,特别的涉及一种基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法。
背景技术
机械设备的可靠性尤其是机床的可靠性在国内外引起了越来越多的关注,设备可靠性研究可以为设计、加工和装配过程提供指导,进而提升设备自身使用精度和使用寿命,同时能够在很大程度上改善设备加工制造和维修过程中的经济性。目前最为主流的可靠性预计方法是通过结构分解的方法将整个系统分解到零部件级别,再计算零部件的可靠性指标,最后从零部件的可靠性指标推算整个系统的可靠性指标,从而对设计加工进行指导。然而对于机构复杂、工况多变、载荷多变或故障模式繁多的机械系统,将结构分解到零部件再进行可靠性分析的工作量非常巨大,而且中间过程的增多对最终结果的影响也会相应提升。由此专家提出将基于结构进行分解的方法转化为基于功能进行分解的方法,即将机械系统的总功能按照“功能—运动—动作”的分解流程,分解成不能进一步再分解的最小动作单元,称为元动作单元,将对零部件的可靠性研究转移为对元动作单元的可靠性研究。目前已有学者从元动作单元层面进行了故障模式、影响和危害性分析(FMECA)以及元动作单元故障的根本原因的定性定量分析(故障树分析FTA)。
但是,机械设备的可靠性分析技术是一个系统性的分析技术,必须做到层层推进,在FMECA和FTA分析之前对系统可靠性的预计和分配研究是必不可少的,而任务可靠性是机械系统能在规定条件下完成其功能的重要体现,然而现有任务可靠性预计方法的准确性还有待提高。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,将对机械零部件的可靠性预计转变为对元动作单元的可靠性预计,基于元动作单元结构简单、安装形式单一的特点,能够更加方便的对其应用相似产品预计法进行可靠性预计。另外,对待评估元动作单元和相似元动作单元之间的相似性进行了量化分析,提高了应用相似产品法进行可靠性预计的准确性。最后,从运动和功能角度进行可靠性预计,更好的与机械设备任务可靠性进行联系。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,包括如下步骤:
A、将整机按照功能进行结构化分解至子系统,再将各子系统按照“功能—运动—动作”的步骤逐步分解到元动作单元层;
B、根据整机的技术要求和用户需求,确定整机的任务可靠性指标,并将可靠性指标分配到步骤A中的各子系统中,确定各子系统的可靠性指标;
C、采用相似产品法找出与所述步骤A中的各元动作单元相对应的相似单元,将影响元动作单元与相似单元之间的相似程度的因素作为相似性评价点,对二者的相似性进行量化分析,确定各评价点对可靠性的相对影响程度;然后应用模糊综合评判法对相似单元的可靠性数据和相似单元与元动作单元之间的相似性进行综合分析,从而求出元动作单元的可靠性预计值;
D、根据各子系统的功能实现过程,建立元动作—运动—子系统功能之间的关系模型,结合步骤C中得到的元动作单元的可靠性预计值对运动可靠性和子系统功能可靠性进行预计,得到各子系统的可靠性指标;
E、将步骤D中得到的各子系统的可靠性指标分别与步骤B中该子系统分配的可靠性指标进行比较,若各子系统在步骤B中分配的可靠性指标均小于步骤D中求解的可靠性指标,则完成系统可靠性的预计和分配;否则,重复步骤B~E。
在传统的可靠性预计中机械设备设计阶段的可靠性预计通常应用相似产品法和评分预计法,但相似产品法对新研制的产品或者结构比较复杂的产品应用比较困难,而且对相似程度的高低没有进行明确的界定,对于复杂机械系统或者子系统来说要界定相似程度也比较困难。本发明将元动作单元引入到可靠性预计技术中,将针对零部件的相似产品预计方法转变为针对元动作单元的相似产品预计。由于元动作单元是将机械功能进行最大程度划分的结果,其运动形式只包含“转动”和“移动”,安装结构只包含元动作执行件及相关联的支撑件和紧固件,因此其运动形式简单,安装方式单一,这使得寻找元动作单元的相似单元与寻找复杂机械结构的相似产品相比容易得多。而且,针对元动作单元所寻找的相似单元的相似性也较高。另外,本发明对相似单元数据和待评估单元同相似单元之间的相似性进行了综合分析,从而求出可信性较高的元动作单元可靠性预计值。最后,在元动作单元可靠性预计的基础上进一步对运动和功能进行了可靠性预计,保证了产品任务可靠性预计的有效性。
进一步的,所述步骤C中,还包括如下步骤:
C1、确定元动作单元的相似单元后,收集该相似单元的故障数据,并对故障数据进行分析得到该相似单元的可靠性指标的范围为R1~R2;
C2、将影响元动作单元与相似单元之间的相似程度的因素作为相似性评价点,建立相似性评价点集为
U=(U1,U2,U3,…,Un)
其中,U1~Un表示各相似性评价点;
V=(V1,V2,V3,…,Vp);
C4、将在各相似性评价点下的相似程度分为“完全不相似、少量不相似、相似、很相似和非常相似”五个等级,用三角正模糊数对这5个等级进行标度,三角模糊数为三元组(l,t,μ),其中,l和μ分别为三角模糊数的上限和下限,中间值t为标度值;
li=min(lki)
μi=max(μki)
上式中i=1,2,3…n,k=1,2,3…m,则对n个相似性评价点的相似性的综合评价向量可表示为:
C8、通过模糊运算,求出各个相似性评价点对可靠性的相对影响程度
式中i=1,2,3…n,j=1,2,3…n,由此将各评价点对可靠性的相对影响程度用向量W表示:
C9、采用模糊综合评判法对待评估元动作单元进行可靠性预计,针对各相似性评价点对备择集中p个元素进行m次隶属度评价,对同一备择元素进行m次隶属度评价的平均值作为该元素的隶属度评价结果,得到第i个相似性评价点下备择集中各元素的隶属度向量为
其中,i=1,2,3…n,进而得到考虑所有相似性评价点得出隶属度模糊综合评判矩阵
进一步的,所述步骤D中的关系模型由多个基本关系模型组合而成,所述基本关系模型包括串联模型、并联模型、混联模型、表决型模型、旁联模型或桥联模型。
综上所述,本发明将对机械零部件的可靠性预计转变为对元动作单元的可靠性预计,基于元动作单元结构简单、安装形式单一的特点,能够更加方便的对其应用相似产品预计法进行可靠性预计。另外,对待评估单元和相似单元之间的相似程度进行了定量分析,提高了相似产品法进行可靠性预计的准确性。最后,从运动和功能角度进行可靠性预计,更好的与机械设备任务可靠性进行了联系。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
图2为FMA分解模型。
图3为数控机床子系统的划分示意图。
图4为进给传动系统元动作的划分示意图。
图5为丝杆转动元动作单元的结构简图(不包含螺母)。
具体实施方式
下面结合数控机床进给系统对本发明的具体实施过程进行说明。
具体实施时:先按照“功能(Function)--运动(Motion)--动作(Action)”(FMA)分解模型将数控机床整机功能映射到子系统功能层,并完成子系统划分,FMA分解模型如图2。对数控机床进行分析,可将其划分为主轴系统、进给传动系统、托盘交换架系统、换刀系统、切削处理系统和分度系统,子系统分解结果见图3,整机功能的实现依靠各个子系统分别完成相应的加工、传动、更换工件、更换刀具、切削处理等一些列子系统功能进行保证。以进给传动系统为例将其按照图2中的FMA分解模型划分到元动作层,分解结果如图4。通过上述分解可见,元动作都是机械系统中最为基本的运动形式,在大多数机械设备中都可以找到,故其相似产品的寻找比较容易,而且元动作单元的组成和安装都比较固定。以图4中丝杠转动元动作单元为例,其结构单元一般包含动作执行件丝杆,支撑件轴承、支撑座和机架,紧固件螺钉、螺母等,其一般安装形式如图5(不包含螺母)所示。
根据数控机床使用方要求,确定其任务可靠性指标,并将可靠性指标分配给各个子系统,将各个子系统的可靠性指标依照图3中的顺序分别命名为Z1~Z6,则进给传动系统的可靠性指标为Z2。
以丝杠转动元动作单元为例,对其进行可靠性预计。假设现已找到多台某型号机械设备中丝杆转动元动作单元与待评估丝杆转动元动单元相似,对这些设备中的相似元动作单元分别进行故障数据收集(在收集故障数据时,应以元动作单元动作不能完成为分析目标,比如动作超程、不能动作、动作卡顿等),然后对故障数据进行分析计算求出各相似单元的可靠性指标,通过这几个有限的可靠性指标值,可以估计相似单元的可靠性的范围,设为R1~R2。
待评估丝杆转动单元和相似单元在某些方面不能完全一样,例如产品结构和性能、设计、材料和制造工艺、使用剖面等,两相似单元之间这些因素的相似程度不同对可靠性的影响程度也不相同,在进行分析时可将这些因素作为相似性评价点进行相似性量化分析,并确定各评价点因相似性不同对可靠性的相对影响程度,最后应用模糊综合评判法对相似单元数据和相似性进行综合分析求解待评估丝杆转动单元的靠性度,具体方法如下:
(1)首先建立相似性评价点集和待评估单元可靠性指标备择集。实际应用过程中可根据实际对上述评价点进增减和展开,假设所选评价点用U1~Un表示,则评价点集为:
U=(U1,U2,U3,…,Un)
前面通过相似产品法求出了相似单元的可靠性范围在R1~R2之间,在各因素的影响下,待评估丝杆转动单元的可靠性水平相对于相似单元会升高或降低,例如待评估丝杆转动单元的工作环境更恶劣时,其可靠性相应有所降低,但待评估丝杆转动单元中关键零件(如丝杠)若采用了更好的材料和加工工艺,则会提高其可靠性。由此待评估丝杆转动单元的可靠性范围可在相似单元得出的可靠性范围的基础上适当扩大为扩大原则为:根据待评估单元和选取的相似单元间差异较大且相对重要的评价点进行判定,具体增大范围由经验丰富的专家进行确定。此范围不易变化太大,否则会加大专家评分的难度和不确定性,在此范围取合理间隔的可靠性数据值构成待评估丝杆转动元动作单元的可靠性可靠性指标备择集:
V=(V1,V2,V3,…,Vp)
为便于专家评分,将各个评价点的相似程度分成五个等级,即“完全不相似、少量不相似、相似、很相似、非常相似”,用三角正模糊数(TFN)对这5个等级进行标度。三角模糊数通常用三元组(l,t,μ)表示,标度值中的数值代表三角模糊数的中间值t,l和μ分别为三角模糊数的上下限,当两者之间的差值Δ=μ-l越大时,所表示的模糊性也就越大,在专家评价过程中l和μ由专家评定。使用模糊数进行评分可使评分结果更符合实际。
li=min(lki)
μi=max(μki)
得出各个评价点的评价结果后,采用层次分析法中评判矩阵构建原理对结果进行两两比较得出相似性模糊比较矩阵:
由此可知,矩阵B为模糊互反矩阵,即:
当评价点的相似性越高时,其对元动手单元的可靠性影响就越小;反之,对可靠性的影响就越大,则通过对各相似性评价点的相似进行比较分析,可确定各评价点因相似性不同对可靠性的相对影响程度。对上述模糊比较矩阵进行模糊运算,可求出各个评价点的相对影响程度值
式中i=1,2,3…n,j=1,2,3…n。
由此求出各评价点相似性不同对可靠性的相对影响程度向量:
(3)最后在相似单元数据分析和处理得出的待评估单元可靠性备择集基础上,通过模糊综合评判法对待评估丝杆转动单元可靠性备择集元素进行隶属度评价并求出待评估单元的可靠性指标。由于隶属度同样具有模糊性,依然可用三角模糊数对其进行评价。假设针对第i个评价点m位专家对待评估单元可靠性备择集中p个元素的隶属度评价如表1所示。
表1针对评价点i对各备择集元素隶属度评价
求出m位专家对同一备择集元素评价的平均值作为评价结果,则对于相似性评价点i各备择集元素的隶属度向量为:
其中i=1,2,3…n,考虑所有评价点得出隶属度模糊综合评判矩阵:
综合考虑隶属度模糊综合评判矩阵和各评价点对可靠性的相对影响程度得综合评价指标向量:
式中“。”是模糊算子,这里表示“×”。
式中ε=1,2,3…p,所求结果也是一个模糊数,即是一个区间值,当可靠性要求较高时可通过求解的λ截集来提高预计值的精确度,最后可将模糊数当做普通常数区间求其平均值作为待评估丝杆转动单元的可靠性预计结果R,即:
预计出元动作单元的可靠性指标后,由于子系统的功能都是由各个元动作单元前后驱动完成的,从任务可靠性角度出发,首先以实现运动为目标分析动作传递过程,建立运动和动作之间的关系模型,并通过关系模型计算运动可靠性;然后以子系统完成具体功能为目标建立运动和功能之间的关系模型,通过此关系模型进一步对子系统功能可靠性进行求解(如需对整机进行任务可靠性预计,还应建立子系统功能同整机功能之间的关系模型)。通常关系模型中包含的基本模型有:串联模型、并联模型、混联模型、表决型模型、旁联模型、桥联模型。值得注意的是,建模的依据是各元动作单元之间的功能关系(运动关系)而不是结构关系(装配关系)。复杂系统中的关系模型也比较复杂,但都是由这些基本的关系模型组合而成,其中较常见的基本模型为:串联模型、并联模型和混联模型。在元动作单元可靠性指标已求出的基础上根据关系模型可进行运动和子系统功能可靠性指标求解。假设各单元寿命服从指数分布,则上述基本关系模型中常见基本模型(串联模型、并联模型、混联模型)求解公式见表2(其他模型求解公式可查《型号可靠性工程》)。重复以上方法可以求出进给系统中各个元动作单元的可靠性指标,此处进给系统沿各坐标轴进给运动是通过各元动作串联完成的,故可按照表2中串联模型求解公式对进给运动可靠性进行求解,由于进给系统只完成各轴向的进给运动,故运动可靠性即为功能可靠性。
表2常见基本模型及其求解公式
利用同样的方法即可求解其他子系统的可靠性指标,最后将求得的子系统可靠性指标同步骤B中分配的可靠性指标Z1~Z5进行对比,如果预计结果中某些系统的可靠性水平较分配值大,则表示现有技术下这些系统能达到较分配结果更高的可靠性要求,这时可对原机械设备中薄弱环节的预计和分配进行比较,确定是否需要重新进行可靠性分配,以便对薄弱环节进行降额设计;若预计结果中某系统的可靠性水平较分配值小,则表示现有技术下该系统的可靠性达不到分配要求,这时必须对该系统的设计进行改进,以保证其可靠性;这两种情况同时存在时,表示原机械设备的可靠性在子系统层面的分配或预计结果不合理,必须进行重新分配或预计。通过预计过程与分配过程的相辅相成、相互迭代,不断改进设计中的缺陷,能有效提高新研制产品的可靠性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不以本发明为限制,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
A、将整机按照功能进行结构化分解至子系统,再将各子系统按照“功能—运动—动作”的步骤逐步分解到元动作单元层;
B、根据整机的技术要求和用户需求,确定整机的任务可靠性指标,并将可靠性指标分配到步骤A中的各子系统中,确定各子系统的可靠性指标;
C、采用相似产品法找出与所述步骤A中的各元动作单元相对应的相似单元,将影响元动作单元与相似单元之间的相似程度的因素作为相似性评价点,对二者的相似性进行量化分析,确定各评价点对可靠性的相对影响程度;然后应用模糊综合评判法对相似单元的可靠性数据和相似单元与元动作单元之间的相似性进行综合分析,从而求出元动作单元的可靠性预计值;
D、根据各子系统的功能实现过程,建立元动作—运动—子系统功能之间的关系模型,结合步骤C中得到的元动作单元的可靠性预计值对运动可靠性和子系统功能可靠性进行预计,得到各子系统的可靠性指标;
E、将步骤D中得到的各子系统的可靠性指标分别与步骤B中该子系统分配的可靠性指标进行比较,若各子系统在步骤B中分配的可靠性指标均小于步骤D中求解的可靠性指标,则完成系统可靠性的预计和分配;否则,重复步骤B~E。
2.如权利要求1所述的基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,其特征在于,所述步骤C中,还包括如下步骤:
C1、确定元动作单元的相似单元后,收集该相似单元的故障数据,并对故障数据进行分析得到该相似单元的可靠性指标的范围为R1~R2;
C2、将影响元动作单元与相似单元之间的相似程度的因素作为相似性评价点,建立相似性评价点集为
U=(U1,U2,U3,…,Un)
其中,U1~Un表示各相似性评价点;
V=(V1,V2,V3,…,Vp);
C4、将在各相似性评价点下的相似程度分为“完全不相似、少量不相似、相似、很相似和非常相似”五个等级,用三角正模糊数对这5个等级进行标度,三角模糊数为三元组(l,t,μ),其中,l和μ分别为三角模糊数的上限和下限,中间值t为标度值;
li=min(lki)
μi=max(μki)
上式中i=1,2,3…n,k=1,2,3…m,则对n个相似性评价点的相似性的综合评价向量可表示为:
C8、通过模糊运算,求出各个相似性评价点对可靠性的相对影响程度
C9、采用模糊综合评判法对待评估元动作单元进行可靠性预计,针对各相似性评价点对备择集中p个元素进行m次隶属度评价,对同一备择元素进行m次隶属度评价的平均值作为该元素的隶属度评价结果,得到第i个相似性评价点下备择集中各元素的隶属度向量为
其中,i=1,2,3…n,进而得到考虑所有相似性评价点得出隶属度模糊综合评判矩阵
3.如权利要求1所述的基于元动作单元的任务可靠性预计分析方法,其特征在于,所述步骤D中的关系模型由多个基本关系模型组合而成,所述基本关系模型包括串联模型、并联模型、混联模型、表决型模型、旁联模型或桥联模型。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB03 | Change of inventor or designer information | ||
CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Xiao Liming Inventor after: Ran Yan Inventor after: Zhou Wei Inventor after: Yao Mengsheng Inventor after: Li Qingxiang Inventor before: Ran Yan Inventor before: Xiao Liming Inventor before: Zhou Wei Inventor before: Yao Mengsheng Inventor before: Li Qingxiang |
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GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |