CN109858194A - 一种基于元动作链的故障传播风险分析方法和防控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于元动作链的故障传播风险分析方法和防控方法，分析方法包括如下步骤，先利用FMA功能分解方法将整机的功能分解成多个运动，并将每个运动进一步分解至元动作；确定每个运动中元动作的从属关系，并根据该运动的动力源到动作执行机构的运动传递关系，建立一条由该运动中的元动作串联而成的元动作链；然后根据元动作内部影响的自发概率和量化外部作用的耦合强度建立共同影响条件下的风险传播模型，并从全局风险影响的角度，综合分析各元动作的风险临界性。本发明方法从元动作链的可靠性分析思路，在确定薄弱环节后，对组成元动作的元动作单元开展故障诊断工作更加明确，减少在故障诊断中的徒劳故障搜索，提高了故障诊断效率。

Description

一种基于元动作链的故障传播风险分析方法和防控方法

技术领域

本发明涉及机械产品的可靠性分析和预防维修方法，特别的，涉及一种基于元动作链的故障传播风险分析方法和防控方法。

背景技术

近几十年来，随着人们的需求不断提高，产品在性能和功能方面不断的进行提升，这就意味着机械产品的功能将比以前变得更加强大，结构变得更加复杂性。每个子系统与子系统间，或者单元与单元之间都存在着不确定的耦合关系，从而形成一个复杂的耦合故障传播过程，这就给产品设计工程师带来一定的困难。

在产品故障分析领域，常用的可靠性分析方法有FMEA、FTA、马尔科夫等方法，这些方法主要是基于故障率、风险值和故障传播概率等单一指标来判断故障行为，并且它们把每个事件都作为一个独立的事件来分析。然而，在实际的工程问题上，一个故障的发生大多数都具有相互作用。因此，传统的方法无法对故障之间的相互作用进行准确识别，以至于无法采取正确的纠正措施，造成了产品在使用过程中故障反复出现，从而降低了产品的可靠性。

数控机床作为机械产品的典型代表之一，能够代表着制造业的水平。与传统的机床相比，如今的数控机床具有高度复杂结构，如果直接对整机进行可靠性分析，势必会增加工作量，并且分析结果或多或少会有遗漏。除此之外，在可靠性分析过程中的相互作用也需要考虑。为此，提出一种有效的可靠性分析方法势在必行。

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链的故障传播风险分析方法和防控方法，能够根据元动作链的实际工程问题，建立元动作链上各元动作受到内部和外部共同影响条件下的风险传播模型，并从全局风险影响的角度，综合分析各元动作的风险临界性，为元动作链的维修和预防提供有力的依据。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于元动作链的故障传播风险分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立元动作链：利用FMA功能分解方法将整机按照“功能─运动─动作”的映射路线，将整机的功能分解成多个运动，并将每个运动进一步分解至最基本运动单元，即元动作，并给各元动作赋予编号 A_i(i＝1,2,…,m)；确定每个运动中元动作的从属关系，并根据该运动的动力源到动作执行机构的运动传递关系，建立一条由该运动中的元动作串联而成的元动作链；

S2、计算元动作内部影响的自发概率：采集各个元动作的故障数据，分别对每个元动作建立可靠性分布模型，确定每个元动作的可靠度的区间范围并将该元动作首次发生失效的时间t代入可靠性分布模型，计算出故障率λ，近似作为自发概率F；

S3、量化外部作用的耦合强度：根据元动作之间的相互作用，建立风险二元矩阵，并把该风险二元矩阵划分为列输出矩阵和行输入矩阵，分别计算出它们的特征向量，并用特征向量组成数值影响矩阵和数值原因矩阵，得到风险数值矩阵B，即：

式中：NEM为数值影响矩阵，NCM为数值原因矩阵；

式中：b_ij为元动作之间的耦合强度，也称为元动作A_j对元动作A_i造成风险影响的转移概率；

S4、根据步骤S2对每个元动作链上的元动作可靠度进行分析，若该元动作链上的一个元动作的可靠度时，则认为该元动作处于失效阶段，直接进入维修状态；否则，认为元动作处于潜在故障阶段，进一步结合步骤S3中计算得到的耦合强度，建立风险传播模型，C_A作为各元动作传播后的风险临界性，即：

C_A＝E^T·(I-B)^-1·(Iⁱ·P_A)

P_A＝(I-B)^-1·F

式中：B为风险数值矩阵，F为自发概率向量，P_A为风险概率向量，I为单位矩阵，E为风险影响向量；

S5、引入全局风险影响因素，包括三个变量对系统的影响，分别是发生率-O、严酷度-S和探测度-D，每个变量的取值均为1～10，G_A作为元动作的全局风险影响，即：

式中：分别为S、O、D的分配权重，分别为第i个元动作的S、O、D分数；

进一步结合所述步骤S4中的风险传播后的风险临界性C_A，计算元动作链上各元动作的综合风险临界性CRC_A：

根据计算得到的综合风险临界性，确定各元动作的风险排序。

一种基于元动作链的故障传播风险防控方法，其特征在于，先采用如上所述的基于元动作链的故障传播风险分析方法确定各元动作的风险排序，然后依据各元动作的风险等级大小，确定风险防控措施。

综上所述，本发明具有如下优点：

(1)从元动作链的角度代替整机的可靠性分析思路，在确定薄弱环节后，对组成元动作的元动作单元开展故障诊断工作更加明确，减少在故障诊断中的徒劳故障搜索，提高了故障诊断效率。

(2)在元动作链可靠性分析中，考虑了内部影响和外部作用的共同影响条件，建立了风险传播模型，确定了元动作在风险传播后的临界性。

(3)引入了全局风险影响，从而对各元动作的综合临界性进行排序，为准确实施纠正措施提供了依据。

该方法的实施，能够合理的、准确的评价各运动单元的风险，以进一步降低风险造成的失效。

附图说明

图1为本发明流程示意图。

图2为托盘交换架系统的FMA功能分解树。

图3为托盘交换架系统的元动作结构链。

图4为元动作转移概率示意图。

具体实施方式

下面将结合某型号卧式加工中心的托盘交换架系统对本发明的具体实施过程进行说明。

如图1所示，一种基于元动作链的故障传播风险分析及防控方法的原理是：根据元动作链上的各元动作可靠性分布模型确定其自发概率。然后，对各链条上各元动作间的相互作用进行识别和量化，从而得到耦合强度值。根据元动作潜在故障的累积传播性，建立了风险传播模型，计算出元动作传播后的风险临界性。此外，通过结合全局风险影响和传播后的临界性，进一步确定各元动作的综合风险临界性，并进行风险排序。为了降低产品的故障率，应对薄弱环节提出预防措施。

通过FMA分解树将托盘交换架系统分解为各个元动作，如图2所示。根据元动作之间的从属关系，建立了由元动作组成的元动作链，所有元动作链的组合便实现托盘架系统的交换运动功能，如图3所示。

根据采集得到的各元动作故障数据，将数据进行整理分析，并利用MINITAB软件对数据进行拟合，以获取它们的可靠性分布模型，机械产品常见的可靠性分布函数如表1所示。这里取它们首次发生失效时间t，然后将其代入故障率函数计算出故障率λ，从而得到自发概率F。

F＝(λ₁,λ₂,λ₃…,λ₁₂)＝(F₁,F₂,F₃,…,F₁₂)；

表1常见机械产品的可靠性分布函数

将二元矩阵按照每行建立一个成对比较矩阵，比较指标为相对应行的耦合单元。然后，使用层次分析法(AHP)中的1～9比较尺度，计算出最大特征值对应的特征向量，每计算一次特征向量都要进行一致性检验，即CR＜0.1。最后，便可得由所有行特征向量组成的数值影响矩阵(NEM)。同样地，由所有列特征向量组成的数值原因矩阵(NCM)也可以计算得到。将其代入从而计算出每条元动作链的风险数值矩阵B。

式中：b_ij为两个元动作之间的耦合强度，也称之为转移概率p_ij。如图4所示给出了元动作转移概率示意图。

由风险传播性条件可知，只要在未失效前，各元动作间的相互作用就时刻存在，由于内部和外部的共同影响，随着时间的推移，链条上的元动作风险会逐渐演变，最后造成各单元失效。根据得到的 F′＝[F₁,F₂,F₃]^T、F′＝[F₄,F₅,F₆,F₇,F₈]^T、F″′＝[F₉,F₁₀,F₁₁,F₁₂]^T和B_k(k＝1,2,3)，将其代入P_A＝(I-B)^-1·F，计算出每条元动作链的风险概率向量P_A。

第一条元动作链的风险概率向量：

第二条元动作链的风险概率向量：

第三条元动作链的风险概率向量：

同时，根据专家经验和FMEA定量表得到各元动作的风险影响向量E。

E＝[E₁,E₂,E₃,…,E₁₂]^T

其中，E_i分数表示各元动作的风险潜在影响。根据风险传播累积公式C_A＝E^T·(I-B)^-1·(Iⁱ·P_A)，计算出每条元动作链上的各元动作传播后的风险临界性为：

通过对指标建立两两比较矩阵，利用AHP计算出S、O、D的权重，并进行一致性检验，结果如表2 所示。

表2 S、O、D权重分配

由专家经验得到每个元动作的风险分数。

将V_S、V_O、V_D代入从而计算出各元动作的全局风险影响度 G_A：

最后，根据上述计算得到元动作传播后的风险临界性C_A和全局风险影响G_A，进一步计算出各元动作的综合风险临界性为：

将各元动作的值按降序排序，从而找出影响托盘交换系统的薄弱环节。

为进一步提高系统可靠性，应采取合理的预防措施以减少故障的再次发生，将从以下几个方面进行预防：

设计阶段：在对各元动作进行可靠性分配时，其相互作用应给予考虑，原因是元动作链上的元动作存在相互作用，这会造成它们的可靠度有不同程度的下降，以至于提前导致元动作失效。根据木桶定律，应尽可能提高薄弱环节的可靠度。

特别是当一个元动作与其它元动作的相互作用(即耦合节点)数目达到两个或多个时，该元动作更容易受到其它原因的影响，甚至会加速运动单元的失效。因此，在产品的早期设计时，应遵循公理化设计中的独立性公理原则，尽可能满足每个功能对应一个设计参数，从而实现产品的解耦设计。

维护阶段：根据上述的设计阶段阐述的内容，在产品运行时，检修人员不仅要按照产品检修要求进行定期检修外，可以考虑对于复杂的耦合节点进行实时监控，以进一步掌握各运动单元的运行状态。

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 (2)

1.一种基于元动作链的故障传播风险分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立元动作链：利用FMA功能分解方法将整机按照“功能─运动─动作”的映射路线，将整机的功能分解成多个运动，并将每个运动进一步分解至最基本运动单元，即元动作，并给各元动作赋予编号A_i(i＝1,2,…,m)；确定每个运动中元动作的从属关系，并根据该运动的动力源到动作执行机构的运动传递关系，建立一条由该运动中的元动作串联而成的元动作链；

S2、计算元动作内部影响的自发概率：采集各个元动作的故障数据，分别对每个元动作建立可靠性分布模型，确定每个元动作的可靠度的区间范围并将该元动作首次发生失效的时间t代入可靠性分布模型，计算出故障率λ，近似作为自发概率F；

S3、量化外部作用的耦合强度：根据元动作之间的相互作用，建立风险二元矩阵，并把该风险二元矩阵划分为列输出矩阵和行输入矩阵，分别计算出它们的特征向量，并用特征向量组成数值影响矩阵和数值原因矩阵，得到风险数值矩阵B，即：

式中：NEM为数值影响矩阵，NCM为数值原因矩阵；

式中：b_ij为元动作之间的耦合强度，也称为元动作A_j对元动作A_i造成风险影响的转移概率；

S4、根据步骤S2对每个元动作链上的元动作可靠度进行分析，若该元动作链上的一个元动作的可靠度时，则认为该元动作处于失效阶段，直接进入维修状态；否则，认为元动作处于潜在故障阶段，进一步结合步骤S3中计算得到的耦合强度，建立风险传播模型，C_A作为各元动作传播后的风险临界性，即：

C_A＝E^T·(I-B)^-1·(Iⁱ·P_A)

P_A＝(I-B)^-1·F

式中：B为风险数值矩阵，F为自发概率向量，P_A为风险概率向量，I为单位矩阵，E为风险影响向量；

S5、引入全局风险影响因素，包括三个变量对系统的影响，分别是发生率-O、严酷度-S和探测度-D，每个变量的取值均为1～10，G_A作为元动作的全局风险影响，即：

式中：分别为S、O、D的分配权重，分别为第i个元动作的S、O、D分数；

进一步结合所述步骤S4中的风险传播后的风险临界性C_A，计算元动作链上各元动作的综合风险临界性CRC_A：

根据计算得到的综合风险临界性，确定各元动作的风险排序。

2.一种基于元动作链的故障传播风险防控方法，其特征在于，先采用如权利要求1所述的基于元动作链的故障传播风险分析方法确定各元动作的风险排序，然后依据各元动作的风险等级大小，确定风险防控措施。