CN109657260A - 一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，由4大步骤组成：(1)涡轮转子系统故障树分析：首先对涡轮转子系统进行故障树分析，得出涡轮转子系统潜在的失效模式；(2)失效模式相关系数计算：其次，得到各个失效模式下的寿命数据，通过Copula函数得到各个失效模式之间的相关系数；(3)可靠性分配屋的建立：建立涡轮转子系统可靠性分配屋，计算并得出各个失效模式的危害度；(4)考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配：将各个失效模式的危害度转化为各个单元的重要度，并将其作为进行可靠性分配的因素之一，使分配结果能够考虑单元在系统中的相关性，得出考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配结果。

Description

一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法

技术领域

本发明属于航空航天发动机技术领域，具体涉及一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，它能够使用Copula理论得出涡轮转子系统失效模式间相关系数，并且利用可靠性分配屋将相关性转化为重要度，从而作为分配因素对涡轮转子系统进行可靠性分配。

背景技术

作为航空发动机的重要组成部分，涡轮转子系统长期工作在高转速、高负荷和高温的环境下，承受着热载荷和机械载荷的共同作用，易发生各种形式的失效破坏，甚至严重影响发动机的正常运行，因此提高涡轮转子系统的可靠性变得十分重要。

通过可靠性分配，把系统设计任务书中规定的可靠性指标，由上到下、由大到小、由整体到局部，按一定的分配方法分配给组成该系统的分系统、设备及元件，使各层次产品的设计人员尽早明确所研制产品的可靠性定量要求，为各个组成部分提供了可靠性设计。目前，可靠性发展的常用方法包括分数分配，AGREE分配，比例分配等。这些方法将系统的目标可靠性指标分配给每个子系统和组件，考虑系统各个组成部分的复杂性，技术发展水平，工作时间和环境条件。但是，这些传统的可靠性分配方法没有考虑到失效模式之间的相关性，因此可靠性分配结果的科学性和合理性受到影响，不能很好地达到复杂结构系统可靠性分配的目的。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：克服现有技术的不足，提供一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，能够在涡轮转子系统的可靠性分配中，通过对失效模式之间的相关性进行量化，从而计入分配因素得出考虑相关性的可靠性分配，使涡轮转子系统的可靠性分配结果更加科学合理。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案为：一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，包括：涡轮转子系统故障树分析、失效模式相关系数计算、可靠性分配屋的建立、考虑失效相关性的可靠性分配。涡轮转子系统故障树分析能够得出影响涡轮失效潜在的失效模式(如热机械疲劳失效、低循环疲劳失效等)，通过有限元分析和寿命计算，得出各个失效模式下的寿命数据，通过Copula理论得出失效模式之间的相关系数，建立涡轮转子系统可靠性分配屋，填入潜在的失效模式以及失效相关系数，并通过失效模式严酷度、发生度、检测度评价指标体系，计算并得出各个失效模式的危害度，将各个失效模式的危害度转化为各个单元的重要度，并将其作为进行可靠性分配的因素之一，使分配结果能够考虑单元在系统中的相关性，得出考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配结果。

实现步骤如下：

步骤(1)、涡轮转子系统故障树分析：故障树分析是以故障树作为模型对系统进行可靠性分析，把涡轮转子系统最不希望发生的失效模式作为顶事件进行分析；运用逻辑演绎的方法，找出所有可能使涡轮转子系统失效的直接原因，即中间事件；再找出所有可能导致这些中间事件发生的原因，循序渐进，直至找到基本原因为止。这种基本原因，即为故障树分析中的底事件。将顶事件、中间事件和底事件用相应的符号代表，并用逻辑门连接起来，构成树状逻辑图，即为故障树。

步骤(2)、失效模式相关系数计算：将一个联合分布分解为k个边缘分布和一个Copula函数，这个Copula函数可描述变量之间的相关性。Copula函数实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数，因此，也将它称为连接函数。选用阿基米德Copula函数族中的多元Gumbel Copula函数，采用最大似然估计法对涡轮转子系统进行相关系数的估计。利用Isight搭建集成平台，集成UG、Ansys实现计算过程自动化，得出各个失效模式下的寿命数据。以图中的寿命数据为基础，利用Matlab进行进行计算可得出各个失效模式之间的相关系数。

步骤(3)、可靠性分配屋的建立：建立涡轮转子系统可靠性分配屋，填入潜在的失效模式以及失效相关系数，并通过失效模式严酷度、发生度、检测度评价指标体系，计算并得出各个失效模式的危害度。经危害度分析并将各零部件的风险优先数相加后转化为重要度后，就可以进行可靠性指标的分配。

步骤(4)、考虑失效相关性的可靠性分配：常规可靠性评分分配法中，从设计、制造、部件属性和使用属性等方面考虑进行可靠性指标的配置，分配因素集一般设立复杂度、技术水平、工作时间和工作环境四个因素。为计入失效模式相关的影响，在分配因素集中增加了重要度因素。

其中，所述步骤(2)在进行涡轮转子系统可靠性分配的过程中，将失效模式之间的相关性进行量化，从而在后续的分配过程中计入失效模式之间的相关性对涡轮转子系统可靠性分配的影响。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明是面向航空发动机涡轮转子系统可靠性分配方法，与传统方法相比，将失效模式之间的相关性进行量化，并且作为分配因素计入到可靠性分配中，能够全面考虑影响系统可靠性分配的因素，使得涡轮转子系统可靠性分配的结果更加科学合理。

附图说明

图1为本发明一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法流程图；

图2为涡轮转子系统可靠性分配屋示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法的技术方案做进一步说明。

考虑可靠性分配过程中失效模式之间互相影响的问题，本发明提出一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，其流程见图1。

(1)涡轮转子系统故障树分析：故障树分析是以故障树作为模型对系统进行可靠性分析，把涡轮转子系统最不希望发生的失效模式作为顶事件进行分析；运用逻辑演绎的方法，找出所有可能使涡轮转子系统失效的直接原因，即中间事件；再找出所有可能导致这些中间事件发生的原因，循序渐进，直至找到基本原因为止。这种基本原因，即为故障树分析中的底事件。将顶事件、中间事件和底事件用相应的符号代表，并用逻辑门连接起来，构成树状逻辑图，即为故障树。

(2)失效模式相关系数计算：将一个联合分布分解为k个边缘分布和一个Copula函数，这个Copula函数可描述变量之间的相关性。Copula函数实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数，因此，也将它称为连接函数。选用阿基米德Copula函数族中的多元Gumbel Copula函数，多元Gumbel Copula函数的分布函数和密度函数分别为：

式中，θ∈(0,1]为相关系数，θ＝1表示随机变量u₁,u₂,L,u_n独立，θ→0表示随机变量u₁,u₂,L,u_n趋向于完全相关。

本发明采用最大似然估计法对涡轮转子系统进行相关系数的估计。利用Isight搭建集成平台，集成UG、Ansys实现计算过程自动化，得出各个失效模式下的寿命数据。以图中的寿命数据为基础，利用Matlab进行计算可得出各个失效模式之间的相关系数。

(3)建立涡轮转子系统可靠性分配屋，填入潜在的失效模式以及失效相关系数，并通过失效模式严酷度、发生度、检测度评价指标体系，计算并得出各个失效模式的危害度。

航空发动机高压涡轮转子系统组成部件的每一个失效模式通常会对自身或其他部件的使用和功能造成影响，所以还要对每一个失效模式所造成的影响进行分析。在失效模式影响分析中，需要对自身、高一层次以及最终对系统的影响进行一一分析。

产品的失效模式对系统的最终影响严重程度一般用严酷度等级来划分。表1给出了涡轮转子系统失效模式的严酷度评价等级。

表1严酷度评价等级

表2给出了涡轮转子系统失效模式的发生度评价等级。表3给出了涡轮转子系统失效模式的检测度评价等级。

表2发生度评价等级

表3发生度评价等级

参阅相关资料及手册，由专家打分可得出各个失效模式的严酷度、发生度、检测度评价分数，并将其填入可靠性分配屋中。

危害性分析是对产品中的每个模式发生的概率及其危害程度所产生的综合影响进行分析，以全面评价产品各种失效模式可能产生的影响。涡轮转子系统的可靠性分配屋如图2所示。本文采用风险优先数(Risk Priority Number，RPN)来度量失效模式的危害度。风险优先数是产品某个失效模式的严酷度等级(S)、发生概率等级(P)和检测难度等级(ND)的乘积；即：

RPN＝S×P×ND (3)

考虑失效相关时，将失效相关系数θ_ik代入可得，失效模式i的危害度：

其中，m为涡轮转子系统失效模式的数量，θ_ik为失效模式i与失效模式k之间的相关系数。

根据可靠性分配屋可得出各个失效模式的危害度。经危害度分析并将各零部件的风险优先数相加后转化为重要度后，就可以进行可靠性指标的分配。单元i的重要度为：

其中，n为每个单元所包括的失效模式的个数。

(4)考虑失效相关性的可靠性分配：经危害度分析并将各零部件的风险优先数相加后转化为重要度后，就可以进行可靠性指标的分配。常规可靠性评分分配法中，从设计、制造、部件属性和使用属性等方面考虑进行可靠性指标的配置，分配因素集一般设立复杂度、技术水平、工作时间和工作环境四个因素。为计入失效模式相关的影响，在分配因素集中增加了重要度因素。

在常规可靠性评分分配法中，从设计、制造、部件属性和使用属性等方面考虑进行可靠性指标的配置，分配因素集一般设立复杂度、技术水平、工作时间和工作环境四个因素。为计入失效模式相关的影响，本发明在分配因素集中增加了重要度因素。评价因素的分数在1～10之间。评分要遵循以下准则：

(A1)复杂程度。它是根据产品组成单元的数量以及它们组装的难易程度来评定的。最复杂的评10分，最简单的评1分。

(A2)技术水平。根据产品单元目前的技术水平和成熟程度来评定。水平最低的评10分，水平最高的评1分。

(A3)工作时间。根据产品单元的工作时间来评定。单元工作时间最长的评10分，最短的评1分。

(A4)环境条件。根据产品单元所处的环境来评定。单元工作过程中会经受极其恶劣而严酷的环境条件的评10分，环境条件最好的评1分。

设产品的可靠性指标为分配给每个单元的故障率为：

式中：i＝1，2，…，n为单元数；C_i为第i个单元的评分系数。

C_i＝ω_i/ω (7)

式中：ω_i为第i个单元的评分数；ω为产品的评分数。

式中：为第i个单元，第j个因素的评分数；j＝1为复杂程度；j＝2为技术水平；j＝3为工作时间；j＝4为环境条件。

得出评分因素的评分后填入表4，可得出分配结果。

表4-涡轮转子系统可靠性分配表

提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (2)

1.一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，其特征在于：实现步骤如下：

步骤(1)、涡轮转子系统故障树分析：故障树分析是以故障树作为模型对系统进行可靠性分析，把涡轮转子系统最不希望发生的失效模式作为顶事件进行分析；运用逻辑演绎的方法，找出所有可能使涡轮转子系统失效的直接原因，即中间事件；再找出所有可能导致这些中间事件发生的原因，循序渐进，直至找到基本原因为止，这种基本原因，即为故障树分析中的底事件，将顶事件、中间事件和底事件用相应的符号代表，并用逻辑门连接起来，构成树状逻辑图，即为故障树；

步骤(2)、失效模式相关系数计算：将一个联合分布分解为k个边缘分布和一个Copula函数，这个Copula函数可描述变量之间的相关性，Copula函数实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数，因此，也将它称为连接函数，选用阿基米德Copula函数族中的多元Gumbel Copula函数，采用最大似然估计法对涡轮转子系统进行相关系数的估计，利用Isight搭建集成平台，集成UG、Ansys实现计算过程自动化，得出各个失效模式下的寿命数据，以图中的寿命数据为基础，利用Matlab进行进行计算可得出各个失效模式之间的相关系数；

步骤(3)、可靠性分配屋的建立：建立涡轮转子系统可靠性分配屋，填入潜在的失效模式以及失效相关系数，并通过失效模式严酷度、发生度、检测度评价指标体系，计算并得出各个失效模式的危害度，经危害度分析并将各零部件的风险优先数相加后转化为重要度后，就可以进行可靠性指标的分配；

步骤(4)、考虑失效相关性的可靠性分配：常规可靠性评分分配法中，从设计、制造、部件属性和使用属性方面考虑进行可靠性指标的配置，分配因素集一般设立复杂度、技术水平、工作时间和工作环境四个因素，为计入失效模式相关的影响，在分配因素集中增加了重要度因素。

2.根据权利要求1所述的一种考虑失效相关性的涡轮转子系统可靠性分配方法，其特征在于：所述步骤(2)在进行涡轮转子系统可靠性分配的过程中，将失效模式之间的相关性进行量化，从而在后续的分配过程中计入失效模式之间的相关性对涡轮转子系统可靠性分配的影响。