基于FMEA风险评价和FTA定量分析的风电机组维修决策

从故障模式出发,在对风电机组典型故障模式进行详细的FMEA分析及FTA分析的基础上,利用基于RPN与AHP相结合的FMEA风险评价方法,计算出风电机组典型故障模式的风险等级,作为并发故障处理优先次序的决策依据;同时利用FTA定量分析方法,建立故障模式发生概率计算模型,得到该故障模式下所有基本事件概率重要度,作为多故障原因按序排查的决策依据;最终对照FMEA表获得已发生故障模式的维修流程和具体措施,可减少维修业务盲目性,实现风电机组科学维修决策。     

复杂机械系统故障分析模型研究

将动态故障概率与面向对象贝叶斯网络(OOBN)相结合,在系统结构功能关系和故障模式影响分析(FMEA)的基础上,建立一种适合于复杂机械系统的动态面向对象贝叶斯网络(DOOBN)故障分析模型,该方法考虑了组件故障概率随时间的变化及组件可靠性退化对系统功能状态的影响,诊断模型具有层次性、动态性,利用该模型可以方便的对复杂系统进行故障传播的分析和关联故障的定位。在ISG-发动机上的应用表明该方法既可以简化系统的故障分析模型,又使模型描述更符合系统的实时状态。     

基于模型检测的机电系统FMEA研究

失效模式与影响分析(Failure modes and effects analysis,FMEA)是一种重要的设计评审和可靠性评估手段,但传统FMEA是非形式化的,分析烦琐且容易出错。将形式化技术引入机电系统FMEA,提出基于模型检测的机电系统FMEA方法。基于机电系统中的状态和事件,研究机电系统行为过程的形式化建模,针对单元失效建立面向FMEA的系统形式化模型;基于计算树逻辑(Computation tree logic,CTL)对机电系统的潜在故障进行形式化规约,并以潜在故障的否定命题构建待验证的系统行为属性;借助于模型检测工具遍历系统状态空间来检验系统是否满足行为属性,从而辨识系统单元失效与系统潜在故障之间的关系,实现基于模型检测的机电系统FMEA;将上述方法应用到数控机床进给系统,通过模型检测成功辨识出限位开关失效所导致的系统故障,验证了该方法的可行性。     

基于系统功能-结构-故障模型的FMMEA分析方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effects analysis,简称FMEA)不能识别装备或零部件的故障机理,其故障原因分析、故障影响推理及潜在故障模式识别能力较弱,故障信息描述不规范等导致的分析效率低、可信度差、分析结果重复使用性差等问题,提出一种新的故障机理、模式及影响分析(failure mode,mechanism and effects analysis,简称FMMEA)方法。首先,根据系统结构、功能及其内部物质流、能量流、信号流、部件故障等信息建立系统的功能-结构-故障模型;其次,采用模糊认知图推理分析各故障模式的传播途径及影响,得到规范化的故障模式及影响分析表格,可为系统的可靠性、测试性设计与分析提供基础数据;最后,以某燃油供给系统为例进行了FMMEA分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

模糊DEMATEL算法在安全性分析中的应用

考虑到在传统安全性分析方法中存在难以用准确数据描述系统的失效状态、确定失效模式优先级的问题,提出了将决策试验与评估实验室法(DEMATEL)和模糊集理论相结合的模糊DEMATEL算法,并将其应用到故障模式和影响分析法(FMEA)中。由专家对故障模式进行评价,借以模糊数的形式表示出来,计算得到各故障原因的原因度,确定影响因素。以民机货舱的动力驱动单元(PDU)为例进行了应用,通过改进的FMEA对故障树分析法(FTA)的分析结论进行验证,结果表明该方法有效地提高了安全性分析的可靠性和经济性,同时具有一定的通用性,为各工程领域的安全性分析提供了有力参考。     

基于FMEA和FTA的三自由度直角坐标机器人系统可靠性仿真分析

建立三自由度直角坐标机器人系统的故障模式影响分析(FMEA),定性分析系统潜在的各种故障模式,原因和影响因素,并建立系统的故障树(FTA),运用蒙特卡罗原理定量计算系统可靠性指标,仿真分析系统的可靠性。     

一种基于FMEA的故障网络图自动构建方法研究

针对复杂机电系统故障网络图(FG)模型构建问题,对失效模式和效果分析(FMEA)的方法进行了研究,对FMEA故障模式关联影响和逻辑关系进行了分析,对故障关联矩阵和其形式化表达之间的关系进行了归纳,提出了一种基于FMEA的从故障关联矩阵到FG模型的自动构建方法。利用大型空压机组进行了层次结构分解和故障模式影响的故障网络图的自动构建试验。研究结果表明:该方法能够有效提高FG构建的准确性和效率,可用于对复杂机电系统故障诊断建立准确的FG模型。     

基于系统功能-结构-故障模型的[WTHZ]FMMEA[WTBZ]分析方法

针对传统故障模式及影响分析（failure mode and effects analysis,简称FMEA）不能识别装备或零部件的故障机理,其故障原因分析、故障影响推理及潜在故障模式识别能力较弱,故障信息描述不规范等导致的分析效率低、可信度差、分析结果重复使用性差等问题,提出一种新的故障机理、模式及影响分析（failure mode, mechanism and effects analysis,简称FMMEA）方法。首先,根据系统结构、功能及其内部物质流、能量流、信号流、部件故障等信息建立系统的功能-结构-故障模型;其次,采用模糊认知图推理分析各故障模式的传播途径及影响,得到规范化的故障模式及影响分析表格,可为系统的可靠性、测试性设计与分析提供基础数据;最后,以某燃油供给系统为例进行了FMMEA分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于动态贝叶斯网络的天线俯仰系统可靠性评估

采用动态贝叶斯网络(DBN)理论评估雷达天线俯仰系统可靠性,并识别系统可靠性薄弱环节。首先采用结构化分析与设计技术(SADT)分析俯仰系统,构建系统的功能模块。通过对功能模块的故障模式及影响分析(FMEA),确定各功能部件可能存在的故障模式、故障原因以及影响。在上述工作基础上,建立俯仰系统DBN模型,通过正向推理评估系统可靠度演变规律,利用逆向推理识别系统可靠性薄弱部件。案例研究表明:分析结果与工程实际相吻合,为此类系统可靠性增长提供了理论依据。     

可缠绕式混合驱动柔索并联机器人可靠性分析

根据可缠绕式混合驱动柔索并联机器人的机构组成及工作原理,将失效模式与影响分析法(FMEA)和引入模糊集理论的故障树分析法(FTA)应用到该机器人系统的可靠性研究中,分析了机器人各子系统中零部件所有可能的故障模式、故障原因以及故障模式对系统的影响,找出了系统中潜在的薄弱环节和关键的零部件,通过理论计算可以得到机器人系统的故障隶属函数表及总体失效概率,结果显示机器人控制子系统对系统可靠性影响要大于机器人本体子系统和机器人动力子系统。研究结果对提高可缠绕式混合驱动柔索并联机器人系统可靠性有一定的指导意义。