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基于改進(jìn)FMECA的洗衣機(jī)滾筒裝配線可靠性研究*

2022-05-12 07:20:32
制造技術(shù)與機(jī)床 2022年5期
關(guān)鍵詞:裝配線危害性賦權(quán)

白 穎 姚 琪

(①常州機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 常州213164;②河海大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,江蘇 常州 213022)

隨著工業(yè)自動化的水平逐步加深,非標(biāo)自動化行業(yè)逐漸興起,各種非標(biāo)定制的生產(chǎn)裝配設(shè)備被廣泛應(yīng)用于工廠當(dāng)中[1]。但非標(biāo)自動化設(shè)備往往設(shè)計周期短,缺少已有的設(shè)備使用信息,無法準(zhǔn)確判斷設(shè)備的可靠性,多數(shù)情況下僅僅依靠設(shè)計師的經(jīng)驗來保證。部分企業(yè)會采用故障模式、影響及危害性分 析(failure mode, effects and criticality analysis,F(xiàn)MECA)方法對已投產(chǎn)的設(shè)備的進(jìn)行可靠性分析,但傳統(tǒng)FMECA方法在進(jìn)行設(shè)計階段的可靠性分析時,對專家權(quán)重的分配不合理,不同情境下可靠性評估因素間的相對重要性也不一樣,因此得出的分析結(jié)果準(zhǔn)備性較差[2-3]。程攀[4]根據(jù)專家的職稱以及工作年限等,賦予專家不同的權(quán)重,然后采用加權(quán)平均數(shù)的方法來進(jìn)行危害性分析。劉澤銳[5]對傳統(tǒng)風(fēng)險系數(shù)法進(jìn)行改進(jìn),用故障發(fā)生概率與故障造成的停機(jī)時間的乘積來表示危害性大小。夏軍[6]與陳玉忠[7]等人為風(fēng)險優(yōu)先數(shù)法的3個因素之間賦予相對權(quán)重,確定權(quán)重的方法有專家評分法、層次分析法和熵值法等,其中使用層次分析法的較多。

本文以某家電企業(yè)研發(fā)的洗衣機(jī)滾筒自動裝配線為研究對象,對傳統(tǒng)的FMECA方法進(jìn)行改進(jìn)后,利用改進(jìn)后的FMECA方法對洗衣機(jī)滾筒裝配線進(jìn)行了可靠性分析,并將改進(jìn)前后的分析結(jié)果進(jìn)行對比,驗證了改進(jìn)FMECA方法的準(zhǔn)確性。

1 改進(jìn)FMECA方法

首先對專家的賦權(quán)方式進(jìn)行改進(jìn),采用依賴不確定性有序加權(quán)平均算法[8](depended uncertain ordered weighted averaging, DUOWA)對不同專家給出的故障發(fā)生概率等級(O)、故障嚴(yán)酷度等級(S)以及故障檢測難度等級(D)進(jìn)行賦權(quán),計算其加權(quán)平均值。相較于以往在分析前賦予專家固定權(quán)重,改為根據(jù)不同專家給出的結(jié)果不同,賦予其動態(tài)權(quán)重,這樣更具合理性。對于不同的設(shè)備,S、O、D的相對重要程度是不一樣的,傳統(tǒng)FMECA方法是將3個因素給與相同的權(quán)重,本文使用層次分析法對專家賦權(quán)后的3個因素S、O、D再次賦予權(quán)重;最后將兩次賦權(quán)后的S、O、D值相乘得到風(fēng)險影響指數(shù)Qi。改進(jìn)后的FMECA方法既對專家賦權(quán)方式進(jìn)行改進(jìn),又考慮了影響因素間的相對權(quán)重,使得分析結(jié)果更加準(zhǔn)確。

1.1 依賴不確定性有序加權(quán)平均算法

設(shè)有n個專家組成的專家小組對某故障模式進(jìn)行評估,第k個專家評估的風(fēng)險優(yōu)先數(shù)表示為集合

下面通過運(yùn)用依賴不確定性有序加權(quán)平均算法來綜合專家們的評估。

(1)計算這n個S、O、D的算術(shù)平均值為Ra={Sa,Oa,Da},其中

(2)計算Rk與Ra之間的測量距離為

(3)計算Rk與Ra之間的相似度。對于n個風(fēng)險優(yōu)先數(shù)集合Rk={Sk,Ok,Dk},下面給出其中每個風(fēng)險優(yōu)先數(shù)集合Rk與 這n個Ra的相似度的概念。

對于n個風(fēng)險優(yōu)先數(shù)集合Rk={Sk,Ok,Dk},k=1,2,···,n, 若Ra={Sa,Oa,Da}為它們的均值,則稱:

為風(fēng)險優(yōu)先數(shù)集合Rk={Sk,Ok,Dk}和其算術(shù)平均值Ra={Sa,Oa,Da}的相似度。

(4)集結(jié)。利用DUOWA算子的集結(jié)方式得到最終的集結(jié)公式

式(7)中:wk即為各專家的權(quán)重,R={S,O,D}為利用DUOWA算子加權(quán)后的風(fēng)險優(yōu)先數(shù)集合。

1.2 層次分析法確定各因素權(quán)重

(1)建立因素集。將影響評價指標(biāo)的所有因素夠成一個集合R。

其中:ri表示評估對象的第i個因素。

(2)建立權(quán)重集。進(jìn)行各故障模式危害性分析時,因各影響因素對危害性結(jié)果的影響程度不同,因而需對各影響因素進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化,設(shè)影響因素權(quán)重集為

其中:ai是各影響因素對應(yīng)的權(quán)重大小,即表明因素集R中元素ri在故障模式危害性分析時影響程度的相對權(quán)重值。本文采用層次分析法來確定風(fēng)險優(yōu)先數(shù)3個因素的相對權(quán)重值。對于兩個影響因素m與n,其層次分析法的標(biāo)度表如表1所示。

表1 層次分析法標(biāo)度表

根據(jù)標(biāo)度表對3個因素S、O、D進(jìn)行評價,由實際情況和專家評價來確定兩兩之間的相對重要程度。然后根據(jù)標(biāo)度表進(jìn)行賦值,構(gòu)成判定矩陣如下。

判定矩陣構(gòu)造完成后,下一步計算矩陣的特征向量 ξ=[λ1,λ2,···,λn],對特征向量歸一化處理,得到的向量即為各影響因素的權(quán)重集。

(3)一致性驗證。在得到權(quán)重集后,需要驗證結(jié)果的是否合理,采用的方法是進(jìn)行矩陣的一致性驗證。首先求判定矩陣的一致一般性Ic,其計算公式如下

式中: λmax為判定矩陣的最大特征值;n為判定矩陣的階數(shù)。

得到判定矩陣的一致一般性Ic后,接著計算矩陣的平均隨機(jī)一致性Rc,計算公式為

其中:IR是由矩陣的階數(shù)所決定的,可通過查表獲得。當(dāng)計算得到的矩陣平均隨機(jī)一致性Rc小于0.1時,說明判定矩陣C滿足一致性要求;反之,則需要改變判定矩陣C中各元素數(shù)值的大小,即重新判斷各因素兩兩之間的相對重要性,從而保確保得到的判定矩陣平均隨機(jī)一致性小于0.1。

1.3 風(fēng)險影響指數(shù)Qi的計算

(1)計算專家賦權(quán)后的3個風(fēng)險因素值S1、O1、D1

(2)根據(jù)層次分析法得到特征向量 ξ=[λ1,λ2,λ3],歸一化處理后得到權(quán)重向量 μ=(μ1,μ2,μ3),對專家賦權(quán)后的風(fēng)險因素值S1、O1、D1加權(quán)計算得到S2、O2、D2。

(3)將考慮專家權(quán)重以及因素間相對權(quán)重的S2、O2、D2相乘即得到改進(jìn)后的RPN值。由于經(jīng)過兩次賦權(quán)后的3個因素值與原來相差較大,相乘后得到的RPN值也同樣如此。為了與改進(jìn)前的風(fēng)險優(yōu)先數(shù)RPN區(qū)分開,將改進(jìn)后的RPN值定義為風(fēng)險影響指數(shù)Qi,計算公式如下。

式中:wk即為各專家的權(quán)重;Sk、Ok、Dk為不同專家對同一故障模式給出的評價等級;μ1、μ2、μ3為S、O、D間的相對權(quán)重大小。

1.4 改進(jìn)FMECA方法步驟

改進(jìn)后的FEMCA分析步驟如圖1所示。

圖1 改進(jìn)FMECA流程圖

2 基于改進(jìn)FMECA裝配線可靠性分析

將洗衣機(jī)滾筒裝配線作為初始約定層次,約定層次為各站的組成模塊,如軸承與油封壓裝站的上料模塊??煽啃苑治瞿P腿鐖D2所示,圖中數(shù)字代表裝配線中各模塊的代號。

圖2 洗衣機(jī)滾筒自動裝配線分析模型

2.1 自動裝配線故障模式分析

對洗衣機(jī)滾筒自動裝配線進(jìn)行FMEA分析,結(jié)果如表2所示。

表2 故障模式及影響(FMEA)表

2.2 危害性分析

根據(jù)改進(jìn)FMECA方法,成立一個危害性分析專家小組,該小組由4位熟悉非標(biāo)自動化設(shè)計的專家組成,對每個故障模式進(jìn)行評價。評價指標(biāo)共3個:故障嚴(yán)酷度等級S、故障發(fā)生概率等級O、故障檢測難度等級D。由4位專家對每個故障模式進(jìn)行評價,評價集合為Rk={Sk,Ok,Dk}。4位專家的評價集合見表3。

表3 故障模式危害性評分表

采用改進(jìn)后的FMECA分析方法,計算各故障模式的風(fēng)險優(yōu)先數(shù)RPN與風(fēng)險影響指數(shù)Qi,并分別進(jìn)行排序,結(jié)果如表4所示。

表4 故障模式危害排序

2.3 改進(jìn)FMECA與傳統(tǒng)RPN排序結(jié)果對比

對比改進(jìn)FMECA方法前后對洗衣機(jī)滾筒裝配線故障模式危害性排序,總體結(jié)果大致相同,只是某些故障模式的排序上存在細(xì)微差別,具體如圖3所示。但改進(jìn)后的FMECA分析方法能夠削弱部分專家偶爾出現(xiàn)的判斷失誤,并且考慮到三因素的不同權(quán)重,使分析結(jié)果更符合實際情況。

圖3 FMECA改進(jìn)前后排序?qū)Ρ葓D

3 結(jié)語

本文主要對傳統(tǒng)FMECA方法進(jìn)行了改進(jìn),將依賴不確定性有序加權(quán)平均算法與層次分析法結(jié)合到一起,把風(fēng)險優(yōu)先數(shù)RPN改進(jìn)為風(fēng)險影響指數(shù)Qi,提高了非標(biāo)自動化設(shè)備可靠性分析的準(zhǔn)確性。并根據(jù)改進(jìn)FMECA方法對洗衣機(jī)滾筒裝配線進(jìn)行了可靠性分析,將改進(jìn)前后分析結(jié)果進(jìn)行對比,驗證了改進(jìn)FMECA方法的合理性以及一定程度上提高了準(zhǔn)確性。

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