FMECA技术

FMECA技术（共7篇）

FMECA技术 篇1

0 引言

随着中国铁路的快速发展, 对电力机车产品的可靠性和安全性要求越来越高, 因此, 对机车可靠性和安全性研究提出了新的要求。FMECA (Failure Mode, Effects and Criticality Analysis故障模式影响及危害性分析) 技术是分析机车产品可靠性和安全性的重要工具之一。本文以空调系统为例, 介绍了运用FMECA工程技术, 查找各种影响产品可靠性和安全性的潜在缺陷和设计薄弱环节, 及时提出改进措施, 从而提高机车产品的可靠性。

1 FMECA工作流程

FMECA技术是1种通过分析产品的每个组成部分可能存在的故障模式及其对产品其它组成部分的所有可能的影响, 并按每1个故障模式的严重程度及其发生的概率予以分类的1种自下而上的归纳分析方法。运用FMECA技术, 可以及时发现设计过程中的潜在薄弱环节, 评估其风险, 提出改进措施, 以消除或控制故障发生的概率, 提高产品的可靠性和安全性。

FMECA分析的一般工作流程如图1所示。

下面以某型机车空调系统为例, 介绍FMECA分析工作程序。

1.1 确定约定层次

FMECA分析一般约定的最低层次为在线可更换单元 (LRU) , 它是设计、调试和维修更换的基本单元。空调系统的最低约定层次见表1。

1.2 功能和边界分析

空调与通风系统主要为驾驶人员提供舒适的驾驶环境。当乘务人员在执行运营任务时, 能够保持23±2℃的平均温度和65%的相对湿度。空调在除通风机故障外的所有故障模式下都保证通风机正常运转, 确保司机室内空气流通。

空调系统安装于司机室顶部, 并由机车提供三相400V交流电源和110V直流电源, 其边界图如图2所示。图中虚线部分表示与空调系统存在接口的系统或部件。

1.3 P图分析

在FMECA分析中, P图用于确定和描述干扰因子和错误状态。空调系统的P图见图3所示。其中输入信号是指分析对象 (空调) 运行所需的基本条件, 理想功能是指分析对象需要完成的功能, 错误状态是指与预期功能的偏差或非预期的分析对象的输出, 控制因子是设计过程中所有因素的集合, 其目的是减少错误状态的发生, 干扰因子是能够导致分析对象功能失效的非预期的因素, 如接口关系和相互作用等。

1.4 故障判断

当司机室无法实现制冷、制冷缓慢或制冷不足时可以判断为空调系统发生故障。

1.5 FMECA分析

FMECA分析一般以分析工作表单进行, 结合上述分析的约定层次以及边界图、P图分析结果, 空调系统的FMECA分析工作表单见表2。

1.6 风险评估

1.6.1 风险评估方法

风险评估采用风险矩阵法, 以表3～表4作为危险评估的准则。

1.6.2 风险评估准则

根据表3评估每个危险事件的发生频率。

1.6.3 危害等级

危害等级见表4。

1.6.4 风险矩阵

根据危险事件发生频度和事故危害等级共同评价风险, 风险矩阵如下表5。

对风险容忍度的控制准则如表6所示。

1.7 FMECA分析结果

根据FMECA分析表单结果, 使用风险控制矩阵进行评估, 分析结果在表5中用阴影部分表示, 均落在“可忽略的”区域, 根据表6风险容忍度的控制准则, 对于落在“可忽略的”区域内的危险, 是可忽略的风险。因此, 通过对空调系统运用FMECA工程技术分析, 结果表明, 在当前的各项控制措施下, 该型机车的空调系统设计可以满足机车安全、可靠运行的要求。

2 FMECA技术在机车设计应用中的作用

FMECA作为可靠性的一种系统的、全面的、标准化的分析工具, 是由设计、工艺、质量、供应商、使用等多环节专家组成的多功能小组共同努力, 将各环节的个人知识和经验全面反映在FMECA报告中, 是科学严密的系统工程。通过上述空调系统应用案例分析, 可以看出, 通过FMECA分析, 可以尽早识别设计缺陷, 找出影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因 (包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等) , 经采取设计和工艺的纠正措施, 提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。同时, FMECA还为设计人员提供了系统可靠性影响因素的资料, FMECA最终文件, 可作为对设计缺陷采取了预防措施, 以确保设计满足用户要求的证据。

3 结语

FMECA技术有很多优点, 但也存在一定的局限性和缺陷, 只要我们合理地推广和运用, 并在实践中不断地完善和改进, 做到事前预防, 以降低机车全寿命周期成本, 提高电力机车的可靠性和安全性, 满足用户的要求。

参考文献

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[2]IEC60812:《系统可靠性分析技术-失效模式影响分析 (FMECA) 程序》[S].2006.

[3]董锡明, 机车车辆运用可靠性工程[M].北京:中国铁道出版社, 2006.

FMECA技术 篇2

转向架是铁路机车车辆的重要组成部分, 是保证机车安全运行的关键部件之一, 它直接影响车辆的运行品质、动力性能和行车安全。而构架是转向架的骨架, 是其他零部件的安装基础, 它用来联系转向架各组成部分和传递各方向的力。基于转向架构架在机车车辆中的重要作用, 控制构架的质量, 提高构架的可靠性显得尤为重要。

传统的质量控制方式由于其控制理论及手段的局限性, 其分析方式已经无法对随时出现的质量做出适时、有效地判断以及控制和持久改善。而FMECA这种分析方法可以尽早发现并评价设计/过程中潜在的故障及其结果, 确定故障原因, 并进行分析、评价产品或系统故障对顾客的潜在影响, 从而减少产品的开发、制造时间和成本、提高企业的形象和竞争力。

1FMECA分析方法概述

FMECA是故障模式、影响及危害性分析 ( Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) 的简称, 是一种体现缺陷预防的分析技术, 主要用来分析产品中所有潜在的故障模式及其对产品所造成的所有可能影响, 并按每一个故障模式的严酷度及其发生概率予以分类的一种自下而上进行归纳的分析方法。它主要用来发现和评价产品设计/过程中潜在的失效及失效后果, 并有针对性地找到能够避免或减少这些潜在失效发生的措施, 从而降低产品研发及制造过程中的风险。

FMECA按使用阶段不同, 一般又可分为设计的FMECA ( 简称DFMECA) 和过程的FMECA ( 简称PFMECA) 。下面以DFMEA为例介绍其分析方法及过程。

为了使DFMEA分析进行的条理清晰, 通常采用分析表单的形式, 示例见表1。

DFMEA具体分析过程如下。

1) 确定分析对象: 将具有独立功能的组件及产品作为DFMECA的分析对象, 确定层次关系, 填写DFMECA工作表中的相应部分。

2) 确定单元清单: 将分析对象进行结构分解, 形成单元清单, 填入工作表中的对应项。

3) 功能分析: 根据每个单元, 罗列其全部功能, 填入工作表中的对应项。

4) 故障模式和故障原因分析: 针对每个分析单元, 根据功能分析的结果, 通过分析确定其故障模式, 分析产生故障模式的故障原因, 填入工作表中的对应项。在进行故障模式和原因分析时, 对于自制件将采用P图的方法辅助分析。

5) 故障后果分析: 针对每个故障模式, 分析该故障模式对产品、环境和人产生的影响, 填入表格中的对应项, 然后在综合分析的基础上, 判断故障后果的严重性, 进行故障类别判定, 并确定危险严重性等级, 填入对应项。

6) 故障频次分析: 针对每个故障模式, 进行故障发生频率的分析, 确定故障率和危险可能性等级, 填入工作表中的对应项。故障率的数据源可以是可靠性预计的结果、可靠性评估的结果、对现场或试验数据进行统计分析的结果、供应商提供的故障率等。

7) 控制措施分析: 针对每个故障模式, (1) 分析当前采取的检查手段和诊断方法, 填入工作表中的对应项。 (2) 分析当前采用的预防措施, 包括已经被证明有效的设计控制措施和补偿措施等, 填入工作表中的对应项。 (3) 根据风险控制准则确定是否需要采取进一步的控制措施, 如果需要, 分析并确定控制措施, 规定责任人和完成时间, 填入工作表中的对应项。

2机车转向架构架DFMEA分析

2. 1转向架构架P图分析

P图分析是用于确定和描述干扰因子和错误状态的, 以某六轴机车为例, 转向架构架的P图分析如图1 所示。

1) 输入信号是指分析对象运行所需的基本条件。

2) 理想功能是指分析对象需要完成的功能。

3) 错误状态是指与预期功能的偏差或非预期的分析对象的输出, 为了规范错误状态, 建议统一采用故障模式清单中的规范化词语, 故障模式清单须由专人管理, 可以补充。

4) 控制因子是设计过程中所有因素集合, 其目的是减少错误状态的发生。

5) 干扰因子是能够导致分析对象功能失效的非预期的因素, 如接口关系和相互作用等。

2.2 转向架构架焊接的DFMECA分析工作表

转向架构架焊接的DFMECA如表1所示。

2. 3分析结论及建议

通过以上分析可以看出, 虽然通过当前改进措施, 构架焊接的故障模式落在了“可接受的”范围内, 但针对由“焊接裂纹”引起的" 裂纹" 这种故障模式, 通过设计评审, 认为需进一步通过工艺来保证构架焊接的重要焊缝无焊接缺陷, 才可以充分保证构架焊接的故障模式是“可接受的”危险风险。

3 机车转向架构架PFMEA分析

3. 1PFMEA分析工艺失效

经过力学分析与计算发现, 构架侧梁立板与下盖板承受的载荷最大, 所以侧梁立板及下盖板的焊缝等级较高, 对焊缝质量得要求也很高。后续需有针对性地对立板及下盖板组焊这两道工序进行PFMEA分析 ( 如表2 所示) , 为方便比较, 同时对侧梁上盖板组焊进行分析。

3. 2根据PFMEA分析结果制定改进措施

结合表2 分析可以看出, 立板、下盖板组焊的工序风险较高, RPN值均为140, 如果不在批量生产之前加以严格控制其焊缝的外观质量及内部缺陷, 极有可能进一步发展为裂纹, 这样势必会严重影响构架质量、甚至影响行车安全, 造成不必要的损失, 因此必须采取相应的措施进行控制, 降低风险。

通过制作与立板、下盖板组成接头型式相同的模拟试块, 对其分别根据不同的焊接规范进行组焊, 采用控制变量的方法, 结合外观评定及X射线探伤结果, 分析各项因素对产生焊缝缺陷的影响程度, 最终选择出以下合理的焊接规范: 组装间隙控制为3 mm、组焊时无高低差、工装布局在厂房气流量较小的位置, 打底焊电流控制在260A左右、焊前打磨焊缝周边见金属光泽, 层间需清理干净, 保护气体流量控制在15 L/min左右, 焊前将焊枪喷嘴清理干净。

3. 3风险重新评估

通过采取上述措施后, 对上述两个工序重新进行风险评估 ( 见表3) , 以检验措施的实施效果。

从上述分析看, 通过采取相应措施后, 以上工序RPN值大大降低, 发生失效的风险级别大大减小, 提高了构架的质量和可靠性。

4结语

FMECA是对设计过程的完善化, 以明确什么样的设计和过程才能满足顾客的需要。所有的FMECA无论是用在设计产品还是工艺制作过程中, 重点都在于设计。而且DFMECA与PFMECA既相互独立, 又彼此联系。虽然二者的关注点不同, DFMECA聚焦于零件的功能, 而PFMECA聚焦于制造步骤或过程, 但彼此还是存在联系的, 如: 潜在设计故障原因可能是由于潜在过程故障模式引起的, 而且如果没有其他的过程关联影响, 设计和过程的故障模式潜在后果是一样的。

目前虽然很多生产制造厂家都已经在开展FMECA分析工作, 但往往存在将DFMECA与PFMECA相互独立起来的现象, 本文案例分析体现了FMECA分析方法在产品研发与制造过程中的有效性, 同时也为以后DFMECA与PFMECA分析工作的开展提供了指导意义, 只有将二者有效地结合起来, 才能更好地发挥FMECA分析的作用, 尽早发现薄弱环节及其对产品的影响, 然后制定相应的对策, 从而减少产品的设计与制造时间和成本、提高产品质量与可靠性。

参考文献

[1]戴姆勒克莱斯特、福特和通用公司.FMEA参考手册:第四版[M].2008.

[2]李良巧.可靠性工程师手册[M].北京:中国人民大学出版社, 2012.

FMECA在液压叶片泵中的应用 篇3

关键词：FMECA,叶片泵,可靠性建模与装配

0 引言

当前我国的叶片泵滴漏现象仍较严重, 产品可靠性较低[1], 基于FMECA方法优化叶片泵关键零件设计是提高叶片泵的使用性能及工作效率的重要手段。

FMECA由故障模式及影响分析 (FMEA) 、危害性分析 (CA) 两部分组成, FMECA技术应用在新产品的研发中, 对新产品结构进行分析, 以故障模式为基础, 以故障影响或后果为目标, 通过分析各组成部分的不同故障对系统工作的影响, 找出系统中的薄弱环节, 并按故障模式的严重度及其发生概率确定其危害性, 为优化叶片泵设计的可靠性提供依据。

1 基于FMECA的YB1叶片泵分析

1.1 技术性能参数

YB1型叶片泵系单作用定量叶片泵, 它是一种将机械能转换为液压能的能量转换装置, 在液压系统中作为提供一定流量压力的液压能源[2]。

额定排量q=10 m L/r, 额定压力p=6.3 MPa, 转速n=1 450 r/min, 容积效率为86%, 满载驱动功率2.2k W。

1.2 YB1可靠性方框图

对YB1叶片泵的工作原理分析, 可靠性框图根据叶片泵的构成件进行层次分析, 根据框图可追溯分析故障原因, YB1叶片泵框图包括:泵体、轴上零件、盖板、密封圈、配油盘、定子、转子、叶片等。

1.3 叶片泵故障模式列举

基于FMECA对叶片泵采取借鉴法, 根据可靠性框图分析叶片泵的故障模式, 最终得出YB1叶片泵的故障模式:不吸油、漏油、轴断裂、震动噪声大、压力不够等。

1.4 失效模式原因分析

针对YB1叶片泵找出主要失效模式, 分析失效原因, 如叶片与转子配合过紧、叶片不能正常运动、定子或叶片磨损、吸油口堵塞、油液粘度高、吸油阻力大、叶片泵轴选材不合理, 强度或刚度不够。

1.5 风险分析

在FMECA分析中, 每种故障模式的“破坏力”是通过风险顺序数来评估的, 风险顺序数值的大小, 可以确定故障模式的重要度顺序。

风险顺序数RPN= (O) × (D) × (S) , 0≤RPN≤1 000。

风险顺序数值由发生度 (Occurrence) 、不易探测度 (Detection) 和严重度 (Severity) 组成。

1.6 编制YB1叶片泵FMEA表

通过对叶片泵的FMEA, 分析出了叶片泵失效模式的严重度、频度和难检度等指标, 计算得出各失效模式下的风险顺序数RPN (Risk Priority Number) 值, 根据风险顺序数, 找出薄弱环节, 针对失效模式进行失效原因分析, 并针对原因采取预防措施 (如表1所示) 。

2 YB1型叶片泵的三维建模与装配

基于NX建模软件, 应用了拉伸、旋转、孔、求差求和、直纹曲线、有界平面、缝合等命令, 根据YB1型叶片泵的零件结构进行左配油盘、右配油盘、左泵体、右泵体、转子、叶片、定子、轴和盖板零件的参数化特征三维建模。同时依托NX软件的装配功能, 通过添加组件、定位、约束等命令将叶片泵各零件完成装配, 其爆炸图如图2所示。

3 结语

本文基于FMECA技术根据可靠性框图分析出了叶片泵失效模式的严重度、频度和难检度等指标, 计算得出各失效模式下的风险顺序数RPN (Risk Priority Number) 值, 根据风险顺序数, 找出薄弱环节, 针对失效模式进行失效原因分析, 并针对原因采取预防措施。FMECA技术在叶片泵中的应用, 优化了叶片泵的零件结构设计, 基于NX软件针对叶片泵进行了三维参数建模与装配。

参考文献

[1]章万根.基于QFD与FMECA的叶片泵质量特征优化模型研究[D].西华大学, 2014.

[2]李壮云.液压元件与系统[M].北京:机械工业出版社, 2011.

[3]陈丽华.UG NX8.0产品建模实例教程[M].北京:电子工业出版社, 2013.

[4]张宏武.对叶片泵改进的研究[D].南京林业大学, 2008.

FMECA技术 篇4

随着地下轨道交通的大力发展, 地铁列车在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。地铁车门系统作为乘客上下地铁列车的通道, 其可靠性关系到乘客的人身安全能否得到保障和地铁列车能否正常安全运营。FMECA方法是一种常用的系统可靠性分析的方法, 采用表格的形式统计分析出系统各个零部件的故障模式、故障原因、故障影响、严重度以及补偿措施等信息, 然后根据现场故障数据进行危害性分析, 进而求得系统各零部件的关键故障模式或薄弱环节。

但是, 传统的FMECA是界限分明的确定性方法, “非此即彼”、“非好即坏”, 忽略了实际存在的中间态不确定性以及语言描述的模糊性、影响因素的复杂性等问题, 对各部件进行定量分析时存在一定难度, 需要有经验的工作技术人员将模糊指标定量化。文中将模糊综合评判的方法融入到传统的FMECA方法中形成模糊FMECA方法［1］, 用定量方法处理定性问题, 将各部件的故障模式的危害性清楚表示出来, 使传统的FMECA方法变得更加科学化, 并将其应用到地铁车门系统的可靠性分析中。

1 模糊FMECA方法基本原理

模糊FMECA主要应用模糊关系的特性, 从多因素角度对被评估事物隶属等级状况进行综合评估, 从而对传统FMECA方法进行改进形成的更科学化的方法。 模糊FMECA的基本流程图如图1 所示:

模糊FMECA方法的基本步骤[2-3]如下:

1) 建立因素集

因素集是影响评估对象的各因素集合, 不同元素代表不同影响因素。因素集通常用U表示, 如故障模式k评估分析的因素集可以表示为:

式中: uik表示故障模式k的第i个影响因素。

2) 建立评价集

评价集是由对评价对象可能做出的评价结果所组成的集合, 通常用V表示, 即

式中: Vj表示评价等级的第j个等级, m为评价分级数。

3) 建立模糊评价矩阵

成立一个由h人组成的专家评价组, 每位成员对各影响因素uik评出一个且仅一个评价等级Vj, 若h位组员中评定uik隶属于Vj的有hkij人, 则得到uik的评价集为［4 － 5］:

将第k个故障模式的各因素评价集写成故障模式k模糊因素水平评价矩阵为:

4) 确定各影响因素权重集

权重集是为了反映各影响因素的重要程度而赋予的相应权数所组成的集合。权重确定的恰当与否, 直接影响综合评判结果。通常运用层次分析法求权重集, 具体步骤如下［6］:

首先, 用aij表示影响因素uik对于ujk的相对重要数值, aij的值可以依据表1 选取。构造判断矩阵。

在文中采用最常用的方根法求各影响因素权重。方根法的基本过程是将判断矩阵A的各行向量进行几何平均, 然后归一化, 得到排序权重向量。计算步骤如下:

a) 计算判断矩阵A各行元素乘积的n次方根:

b) 对向量M归一化:

则权重向量为W=w1, w2 (, …, w) nT。

c) 计算判断矩阵A的最大特征值:

式中: ( AW) i为AW的第i个分量。

计算出判断矩阵的最大特征根 λmax及其所对应的特征向量之后, 再进行一致性检验, 计算一致性比率Rc:

式 ( 9) 中, 指数IC为一致性指标, IC= ( λmax- n) / ( n- 1) , IＲ表示判断矩阵的平均随机一致性指标, 通过查找文献得知, 当n = 3 时, IＲ= 0. 58; n = 4 时, IＲ= 0. 90; n = 5时, IＲ= 1. 12。

当Rc< 0. 1 时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的, 否则应对判断矩阵作适当修正。

5) 1 级模糊综合评估

将故障模式k的因素权重集改写为向量形式。则:

式中: Bk为故障模式k的模糊综合评价向量。

6) 综合危害等级的确定

为了更直观地看出结果, 通过加权平均法对Bk进行处理, 得到一个简单数值C来表示评价结果, 即:

7) 多级模糊综合评价

实际的复杂系统由多级子系统构成, 进行多级模糊综合评价时, 首先对底层子系统各故障模式分别进行l级模糊综合评价［7 － 8］, 得到其模糊综合评价向量和综合危害等级分, 然后将子系统的各故障模式作为2 级模糊综合评价的影响因素, 即:

U = { 故障模式1, 故障模式2, …, 故障模式k }因素水平集V不变, 再用层次分析法求出各影响因素的权重集, 利用模糊综合评价法对系统进行综合评价。采用此方法可以得到2 级模糊综合评价, 再依此类推, 便可以得到系统的多级模糊评价。

3 地铁车门的模糊FMECA分析

通过对国内某地铁二号线车门系统故障数据的统计分析, 可以得知门控器EDCU、车门关闭行程开关和螺母组件是车门系统中故障率最高的三个部件, 现以此三个部件为例, 利用模糊FMECA方法对其进行可靠性分析。

EDCU、车门关闭行程开关和螺母组件的FMEA分析结果如表2 所示。

在FMEA分析的基础上, 对故障模式分别进行模糊综合评价, 其步骤如下:

1) 建立因素集

在对车辆塞拉门系统进行故障危害性评价时采用因素集［9］:

U = { 故障概率, 严重度, 检测难易程度, 维修难易程度}

2) 建立评价集

文中评价结果分为四个等级［10］, 即V = {1, 2, 3, 4}。可以根据表3 所列的标准对各个影响因素进行等级划分。

3) 建立故障模式的模糊评价矩阵

给10 位精通车门系统的专家发送调查问卷, 经过专家组的评定, 故障模式1 的故障概率模糊集为R11= { 0, 0. 6, 0. 4, 0} , 严重度模糊集为R21= { 0. 1, 0. 7, 0. 2, 0 } , 检测难易程度模糊集为R31= { 0. 5, 0. 5, 0, 0} , 维修难易程度模糊集为R41= { 1, 0, 0, 0} , 因此其模糊评价矩阵为:

应用同样的方法可以确定故障模式2 - 10 的模糊评价矩阵分别为:

4) 确定各故障模式的因素权重集

经过十位专家的评定, 故障模式1 各个影响因素的判断矩阵及权重如表4 所示。

计算可得Rc= 0. 043 8 < 0. 1, 说明判断矩阵的一致性可以接受。因此, 可以确定故障模式1 的因素集对应的权重向量为: W1=[0. 564, 0. 263, 0. 055, 0. 018]。

其余各故障模式的影响因素均采用与故障模式1 相同的权重向量, 即:

5) 各故障模式的1级模糊综合评价

故障模式1 的一级模糊综合评价向量为:

应用同样的方法可以求出其余故障模式2 - 10 的一级模糊综合评价向量分别为:

6) 综合危害等级的确定

故障模式1 的综合危害度等级为C1= B1VT= 2. 106。

应用同样的方法可以计算出其余各故障模式的综合危害等级分别为

7) 2 级模糊综合评价

对于门控器EDCU, 因素集U'1= { 故障模式1, 故障模式2 } , 评价集V1‘= {1, 2, 3, 4}, 评价矩阵R'1=[B1B2]T, 根据这两种故障模式的重要程度利用层次分析法可以得出权重W1’= [0. 167, 0. 833], 则二级综合评价结果为B1'= W1'R1'=[0. 05, 0. 183, 0. 435, 0. 331], 其综合危害度为C1= 3. 045。

同理, 对于车门关闭行程开关和螺母组件, 可以分别求得其综合评价结果和综合危害度为

根据综合危害度大小, 可知地铁车门系统故障率最高的三个部件中, 危害度最大的是门控器EDCU, 其次是关闭行程开关S1, 螺母组件最小。

门控器EDCU中, 危害度最大的故障模式是功能失效, 其次是插头松动。关闭行程开关中, 危害度最大的故障模式是破损, 其次是功能失效, 危害度最小的是间隙异常。螺母组件中, 故障模式危害度从大到小排列为: 破损、功能失效、松动、安装角度失调、润滑不良。因此门控器EDCU需要重点关注, 是可靠性改进的重点, 而门控器EDCU子系统中的功能失效问题更是重中之重。经某地铁现场调研分析发现, 这一评判结果与事实相符。

利用同样方法可以计算车门系统其他组成部件的故障综合危害等级, 并进行危害度优先排序, 从中找出危害性最大的部件, 对其提出相应的可靠性改进措施, 为提高车门系统的可靠性提供有价值的参考。

4 结语

提出了基于模糊综合评判的模糊FMECA方法, 能有效解决传统FMECA中的难以处理的模糊性和不确定性问题, 将定性评价指标定量化, 使可靠性分析结果更科学、准确、合理。利用模糊FMECA方法对车门系统故障率最高的三大组成部件的可靠性进行分析, 得出门控器EDCU、车门关闭行程开关和螺母组件的各故障模式和此三部件的综合危害等级的排序。经地铁公司现场调查分析, 此评判结果与实际情况相符合。根据此结果有针对性的进行可靠性改进, 有利于提高车门系统的可靠性水平, 并为将模糊FMECA方法推广到整个列车系统提供了一定的借鉴意义。

参考文献

[1]周真, 马德仲, 于晓洋, 等.用于产品可靠性分析的模糊FMECA方法[J].电机与控制学报, 2010, 14 (10) :89-93.

[2]刘涛, 蔡增杰.基于FMECA和模糊综合评判的飞机起动电磁阀安全性评估[J].机械, 2009, 36 (12) :65-68.

[3]戴城国, 王晓红, 张新, 等.基于模糊综合评判的电液伺服阀FMECA[J].北京航空航天大学学报, 2011, 37 (12) :1575-1578.

[4]Keller A Z, Kara-Zaitri.Further application of fuzzy logic to reliability assessment and safely analysis[J].Micro-electron Reliab, 1981, 29 (3) :399-404.

[5]李浩, 邱超凡.模糊FMECA方法在液压系统可靠性分析中的应用[J].液压气动与密封, 2012, (1) :38-41.

[6]陈源.基于模糊FMECA方法的飞机供电系统可靠性分析研究[D].成都:电子科技大学, 2011.5.

[7]Xu K, Tang L C, Xie M.Fuzzy assessment of FMEA for engine systems[J].Reliability Engineering and System Safety, 2010, 14 (10) :89-94.

[8]Bowles J B, Pelaez C E.Fuzzy logic prioritization of failures in a system failure mode, effects and criticality analysis[J].Reliability Engineering and System Safety, 1995, 50 (2) :203-213.

FMECA技术 篇5

随着船舶自动化技术的不断进步和发展, 船舶系统的自动化程度越来越高, 设备的复杂度也越来越高。船舶上的自动报警系统是保证船员生命安全, 船舶动力装置安全、可靠运行的重要组成部分。为保证其可靠运行, 故障分析是很必要和有效的环节。故障分析分为事前分析和事后分析。事前分析指在产品的设计过程中的预测分析, 如可靠度预计、故障模式影响及危害性分析 (Failure Mode Effect and Criticality Analysis, FME⁃CA) 、故障树分析 (FTA) 等。事后分析是指产品在使用过程中发生故障后, 工程技术人员凭借自己的经验和理论知识, 并借助必要的检测设备, 完成故障诊断, 找出故障原因。由于设备复杂程度越来越高, 事后分析很难适应当今设备的要求, 迫切需要把事前分析引入到设备故障分析中[1]。

故障模式影响及危害性分析 (Failure Mode Effects and Criticality Analysis, FMECA) 是分析系统中每一产品所有可能产生的故障模式及其对系统造成的所有可能影响, 并按每一个故障模式的严重程度及其发生概率予以分类的一种归纳分析方法, 是属于单因素的分析方法[2]。在产品设计阶段进行故障模式、影响及危害性分析 (FMECA) , 是为了识别产品设计中的薄弱环节和关键因素, 为评价和改进产品设计以及实施控制提供有效的信息和依据。

1 概述

本文对某型船舶报警系统的初步设计进行了FME⁃CA定性分析, 明确了设计方案中重要组成单元在产品以后工作中存在的潜在隐患。并对产品进行了可靠性强化试验, 暴露出了产品设计中的薄弱环节和缺陷。这些都为改进产品设计提供了有效的信息。

FMECA的工作步骤是:首先是系统定义, 确定系统中进行FMECA的产品范围, 描述系统的功能任务及系统在完成各种功能任务时所处的环境条件, 指定判断系统及系统中的产品正常与故障的准则、选择FMECA方法等;其次是进行FMEA工作, 包括故障模式分析, 故障原因分析, 故障影响分析, 故障检测方法分析, 补偿措施分析;再次是CA分析, 按每一故障模式的严重程度及该故障模式发生的概率所产生的综合影响对系统中的产品分类, 以便全面评估系统中各种可能出现的产品故障的影响;最后编制FMECA报告, 含系统的功能原理、系统定义、绘制系统功能和可靠性框图、结论与建议和附件等[3]。

2 实例分析

为了更好地说明FMECA的工作步骤以及对产品的重要作用, 以下是某船舶报警系统在设计阶段利用FMECA定性分析并明确设计方案中重要组成单元可能存在的潜在隐患的分析过程。

2.1 功能描述

在某型船舶报警系统包括声光报警箱和延伸报警系统两个模块。当有危险情况时, 声光报警箱通过声音和各种光向船员发出示警信号;延伸报警系统是为了满足用户对警号响度和警号位置的特殊要求, 将主机接警信号通过信号线、无线信号或者网络方式送达需要的位置 (如驾驶室、轮机长室、值班员住所、公共场所等) , 并发出报警信号。报警系统的功能原理图如图1所示, 实物电路如图2所示。

2.2 功能框图

根据报警系统功能, 可将其分成几个独立的功能单元, 如图3所示。

2.3 可靠性框图

实际使用中, 报警系统完成相关功能, 需要各组成部分均工作, 各部分之间为串联关系。其任务可靠性框图如图4所示。

2.4 FMECA定性分析

根据FMECA定性分析结果, 将产品所有潜在的故障模式的严酷度和概率列出, 见表1。并用危害性矩阵进行直观的表示, 如图5所示。

从表1、图5得知, 该报警系统共31个故障模式, 其中严酷度为Ⅰ类的有9个、Ⅱ类的有17个、Ⅲ类的有5个, 但考虑故障模式发生概率的因素, 危害性最大的是故障模式识别号为303 (输入信号不能与其他信号隔离) 、302 (信号输入错误) 、701 (指示灯开路) 和702 (指示灯短路) , 将其定为关键的故障模式。在设计改进时需重点注意。

3 可靠性强化试验

可靠性强化试验 (Reliability Enhancement Testing, RET) 是对受试产品施加单一或综合的环境应力 (应力水平远超过正常使用环境) , 以快速激发产品潜在缺陷, 通过故障原因、失效模式分析和改进结构设计, 提高产品可靠性[4]。

可靠性强化试验的目的是尽快激发现场可能存在的隐患和寻找极限应力, 健壮产品设计。它采取强化环境条件, 激发效率高, 能快速地激发出产品的潜在缺陷, 消除隐患, 加固薄弱环节, 提高产品的使用质量和可靠性, 加快产品研制和交付的周期[5]。

可靠性强化试验有如下技术特点[6]:

(1) 可靠性强化试验不要求模拟环境的真实性, 而是强调环境应力的激发效应, 从而实现研制阶段产品可靠性的快速增长;

(2) 可靠性强化试验是一种加速应力试验, 采用步进应力方法, 施加的环境应力是变化的, 而且是递增的, 可以超出规范极限甚至到破坏极限;

(3) 可靠性强化试验对产品施加三轴六自由度振动和高温变率;

(4) 为了试验的有效性, 可靠性强化试验必须在能够代表设计、元器件、材料和生产中所使用的制造工艺都已基本落实的样件上进行, 并且应尽早进行, 以便进行改进。

结合可靠性强化试验的特点, 为了快速地激发系统的潜在缺陷, 消除隐患, 加固薄弱环节, 对此报警系统进行了可靠性强化试验。

在制定可靠性强化试验方案前, 需要对试验对象进行环境因素和敏感应力的分析, 找出影响产品可靠性的主要因素和对产品可靠性影响较大的敏感应力, 并以此为依据制定相应的可靠性强化试验方案[7⁃8]。本文的研究对象所经历的主要环境因素有运输环境、工作环境和自然环境, 对产品影响最大的应力因素主要有振动、环境温度等因素。因此本文的可靠性强化试验以温度、振动为主要应力条件来激发系统的潜在缺陷。

本文的具体试验条件依据文献[9⁃11]中提到的有关可靠性强化试验应力剖面的选择原则进行试验。试验结果见表2。

根据上述试验出现的故障, 分析其原因, 改进结论如下:

密封胶、漆的脱落是因粘贴剂强度低, 固化后太脆, 可在后续的改进中更换粘贴剂并改进粘贴方式。蜂鸣器在91℃高温时不响, 原因为该蜂鸣器的正常工作环境温度为-20~50℃, 可在后续整改中更换为工作温度更高的EAO蜂鸣器。发光管发光暗淡是由试验温度超过其额定温度导致高温损伤, 指示灯故障是由于振动试验过程中震断了发光管管脚, 在后续整改设计中应在指示灯与PCB板间加硅胶固定。

4 结语

本文从报警系统的实际功能出发, 对产品设计中各个模块进行了FMECA分析, 明确了产品潜在的故障, 为设计的改进提供了参考建议。同时在产品进行可靠性强化试验过程中暴露出产品设计中的薄弱环节, 也为设计改进提供了切实的意见。事前分析 (FMECA) 和试验相结合对提高产品可靠性起到了很大的作用。在FME⁃CA报告中将指示灯作为危害性最大的故障模式给以提出, 而在实际的可靠性强化试验中系统的指示灯也出现了故障。FMECA给出的危害性分析结论和可靠性强化试验出现的故障现象是吻合的, 进一步证明了FMECA工作的科学性和有效性。

摘要：为了提高某型船舶报警系统的可靠性, 首先对报警系统进行了FMECA分析, 明确了系统设计中存在的潜在隐患;然后通过可靠性强化试验, 暴露了系统设计中的缺陷和薄弱部分。可靠性强化试验的结果和系统FMECA分析的结果相吻合, 二者的结合为提高系统的可靠性提供了改进方法和措施。

关键词：FMECA,可靠性强化试验,故障分析,报警系统

参考文献

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FMECA技术 篇6

我国社会经济快速发展,不断提高对能源的需求和对环保的要求,当前能源与环保形势十分严峻, 能源利用率低和经济效益差是目前所面临的最大问题。在此背景下,余热锅炉越来越多的被企业所使用,以提高能源利用率利用率。其通过工业生产过程中的废气、废料及废液中的热量将水加热产生蒸汽或热水提供给其他工艺过程,在电力、冶金、石油、 化工等多领域,余热锅炉作为通用的能源设备具有重要地位[1]。

余热锅炉本身作为一个较复杂的系统,属于一种事故率高、事故后果严重的特殊设备[2]。尤其涉及爆炸事故,其内部存在的巨大能量将对周围的人和设备造成巨大的伤害。余热锅炉的热源来自运行过程中所产生的废热,无专门燃烧器,其内部相当于高温、高压气液共存的运行状态[2]。这就决定了其必然作为一些大型复杂系统中一个重要支系统存在,由于设备系统本身的复杂性以及其常处于高温、 高压或腐蚀等不断变化的严工况环境,加之存在一些主观因素( 如人为失误、相关失效、共因失效等) 影响,致使引起设备系统失效和发生安全故障的致因非常复杂且具有模糊性、随机性[3]。因此,对余热锅炉爆炸事故进行系统的风险分析,确保相关人员和设备的安全具有重大的意义。

随着余热锅炉使用量的快速增长,逐渐暴露出当前存在的安全技术研究滞后、装检及管理制度不完善的问题,特别是针对余热锅炉的安全性分析,尚缺系统性的专门研究。故此,在综合考虑实际工程背景的基础上,对余热锅炉的结构特点进行分析,运用FMECA方法对影响余热锅炉爆炸的危险因素进行分析辨识。同时,考虑到承压类特种设备属于高可靠性系统,其故障发生概率往往很低,无法获取大量的数据,这类较复杂系统的破坏性试验成本高昂, 获取大量直观检验数据也不具有经济可行性[4]。 因此建立FTA方法与三角模糊理论耦合的安全事故分析模型,以此对余热锅炉安全性进行定性和定量的分析[5,6,7]。

1余热锅炉运行原理及FMEA研究

1.1余热锅炉运行原理

以昆明锅炉有限责任公司的对流管式余热锅炉 ( Q30 /900 - 20 - 2. 5 /450) 为例,其运行原理为利用废热获取热源,通过传热过程将锅炉内部的水和蒸汽加热汽化。锅炉运行时,使水及汽水混合物在闭合回路中持续规律地流动,受热面吸收的热量不断被水及汽水混合物带走,将受热面金属冷却,进而保持锅炉安全正常工作。此类余热锅炉中水被加热汽化的过程是水、汽在定压条件下的循环过程[2],对流管式余热锅炉汽水工作流程简图如图1所示。

1—给水箱; 2—给水泵; 3—预热受热面; 4—锅筒; 5—水冷壁; 6—对流管束; 7—过热受热面

给水箱中的水经锅炉给水泵送入省煤器,吸收烟气热量提高水温进入上锅筒,锅筒内的水在蒸发受热面内吸收热量汽化而形成汽水混合物,以自然循环的方式通过水冷壁上升进入上锅筒进行汽水分离,水由对流管束流向集箱,不断补充上升管中的水量,分离出来的蒸汽由上锅筒进入过热受热面进一步加热,形成过热蒸汽供其他工艺工程使用。

1.2余热锅炉FMEA危险因素识别

通过对余热锅炉运行原理及子系统之间关系的分析,运用FMEA对各系统进行风险识别,如表1所示[8]。

2余热锅炉模糊FTA分析

2.1FTA建立与分析

余热锅炉长期处于高温、高压的运行环境,由于操作管理不当、工况恶劣、设备缺陷等因素的影响, 容易导致各种事故的发生。结合余热锅炉运行过程中的实际情况,综合考虑引起余热锅炉爆炸事故的主要影响因素,编制了余热锅炉爆炸事故树图,如图2所示。

通过上述事故树中所列出的因素,不但可以找出影响上层各事件发生的原因,而且能够针对这些原因制定出相应的预防措施,为余热锅炉的设计、安装以及运营维护提供参考。各事件的名称如表2所示。

利用布尔代数运算得到余热锅炉爆炸事故树有80个最小割集,反映出余热锅炉系统发生爆炸的危险性巨大,需要控制的危险因素很多,其中一阶最小割集6个,三阶最小割集74个。将事故树对偶变换为成功树,利用布尔代数运算求出余热锅炉爆炸事故树的最小径集为:

2.2三角模糊数定量计算顶事件概率

利用近十年锅炉部件的故障模式及发生概率统计数据可直接得到的基本事件发生概率值P,进行三角模糊数的归一化并表征为[9]: q珓= ( P,P,P) 。 对于没有统计资料的基本事件,或其发生概率不能或较难通过精确的数据统计得出的,引入模糊综合评价法( FCE)[10]结合3σ 法对基本底事件发生的模糊概率进行表征。

令各评估估计概率的加权均值为m,方差为 σ 。假设其概率值服从正态分布,根据3σ 规则,概率实际值被包含于区间[u - 3σ,u + 3σ]的概率为99. 7% 。即,将各个基本底事件的发生概率值模糊表征为( m - 3σ ,m,m + 3σ ) ,这种表征方法称为3σ 表征法。通过4位以上专家根据经验评定、估算以及专家评分,确定各基本事件的概率估计值[11]。

假设对某基本事件的发生概率进行n组FCE, 得到第i组评估概率值集合为Ai= ( ai1,ai2,…, ain) ,离散型随机变量的数学期望值E( x) 作为其均值m,即有其中i = 1,2,…,n。计算离散型随机变量的标准差式中xk为对应第k项事件的概率值。依据离散概率论可得: Pk= P{ X = xk} ,k = 1,2,…,n。

则基本事件用三角模糊数表征为( m - 3σ ,m, m + 3σ ) ,m - 3σ 表示基本事件最保守的概率估算值,m表示基本事件最可能的概率估算值,m + 3σ 表示基本事件最乐观的概率估算值,全部基本事件的模糊概率值见表3。

事故树危险性的大小可以用顶事件的发生概率来衡量。顶事件模糊概率求解方法很多,由于余热锅炉爆炸事故树的最小径集数量较少,所以采用最小径集法来求解顶事件的模糊概率更为简捷,顶事件模糊概率计算如下:

式中: k为最小径集的个数; r为最小径集的序数; Xi ∈ Pr表示第r个最小径集的第i个基本事件; a,m,b分别为基本事件发生概率的下限、最可能、上限值。

根据顶事件模糊概率计算公式,可以得到余热锅炉爆炸事故发生 的三角模 糊概率分 布为 ( 0. 0109,0. 0308,0. 0545 ) 。其结果显示顶事件发生概率在1. 09% ~ 5. 45% 之间,顶事件发生概率值最有可能为3. 08% ,即系统的可靠度大约为96. 92% 。 顶事件发生概率的模糊性由基本事件的模糊性决定,这种形式的模糊性描述,更加能反应风险分析的本质。

2.3敏感性分析

敏感性分析的目的是通过计算基本事件发生概率的变化对顶事件发生概率的影响程度,从而找出对顶事件影响较大的基本事件,采取有效的控制措施降低高敏感性基本事件的发生概率,即可减小顶事件的失效概率[12]。常用的敏感性评价指标包括模糊概率重要度指标、临界模糊重要度指标、关键重要度指标等。

根据本文采用的模糊数类型,定义敏感性评价指标如下:

式中: Ci为第i个基本事件的敏感性评价指标; P( T) 为故障树顶事件的发生概率; P( Ti) 为第i个基本事件不发生时顶事件的发生概率。

敏感性指标Ci越大,表明通过减小第i个基本事件发生的概率,更有利于减小顶事件的失效概率。 对余热锅炉爆炸事故树进行敏感性分析,得到各基本事件的敏感性指标Ci大于0. 1的基本事件有: C28= 0. 2195 ,C26= 0. 1720 ,C9= 0. 1363 ,C1= 0. 1331 ,C6= 0. 1136 ,C30= 0. 1071 ,C27= 0. 1039。所以,基本事件X28、X26、X9、X1、X6、X30、 X27对顶事件发生概率影响较大。未按规定排污, 报警器失灵,安全阀压力连接管堵塞及除氧器不合格这4个基本事件是最大的风险源,通过采取适当的措施,减小以上几个基本事件的发生概率,能够快速减小余热锅炉爆炸事故发生的概率。

3结论

1) 运用故障类型和影响分析 ( FMEA) 方法分析在余热锅炉装检及运营管理方面影响设备安全运行的危险因素,分析了锅炉壳体、压力表、安全阀、水位计等锅炉安全设备的主要故障类型,提出了针对性的处理措施。

FMECA技术 篇7

1 系统组成框图及故障部位分析

根据该系统的组成结构、信号流程和实际运行故障规律, 将系统硬件部分按照功能划分为7子系统, 软件部分划分为3子系统, 对硬件、软件和环境造成的故障分为33种故障模式并建立了数据库, 对故障部位、次数、比例进行统计分析, 见表1。

从统计的数据看, 硬件故障占82.32%, 软件故障占17.68%, 软件较硬件稳定, 硬件故障多发部位为客户端, 其次是设备电源, 再次是服务器地面站GBT、GPS天馈线, 软件部分主要是应用软件和安全软件, 主要的故障模式为系统自身应用软件和自身研发的软件的兼容性问题以及防火墙软件与专用软件的不兼容问题导致联网失效。降低这几个主要部位的故障率, 是提高系统可靠性的关键。

2 系统故障模式与原因分类

目前, 关于该系统的故障模式和代码尚未有相关的法规标准, 为分析方便并探讨该类设备的故障模式、代码的规范应用, 本文基于对发生过的故障进行了故障模式和代码分类统计, 见表2;对故障原因进行了分类和统计见表3。

表2将该系统故障分为6种类型, 33种故障模式。由于本文重点是对运行分析故障原因, 而非进行产品设计提出改进措施, 因此, 故障类型和故障模式主要是针对在实际运行中监测到的故障进行的统计, 并未结合电子元器件寿命数据和可靠性框图, 也可能未完全涵盖该系统所有故障类型和模式。

从表3给出的数据分析, 系统故障的主要原因是硬件原因, 主要体现在设备老化和接口电路损坏以及板件故障, 由于该系统24 h工作, 工作应力较大, 元器件老化严重, 板件处理能力下降, 另外该系统是基于网络的, 公网与内网的运行质量不佳也是影响正常工作的因素, 硬件故障的第三个主要原因是接口松动。其次是环境影响, 主要是受电磁干扰严重, 主要干扰源来自同类型产品的外场试验, 系统抗干扰能力较弱, 环境影响的第二方面是由于连接公网, 受到病毒影响或恶意攻击。软件方面的原因主要是由于此系统软件和关键硬件均为进口, 对参数适配、用户注册、传输数据格式加密等均有严格要求, 后期自行开发的软件和硬件接入系统后引起的不兼容和工作不稳定。人为原因主要是由于此项技术正在逐步研究、开发, 维护人员的水平有限, 错误判断和操作, 基准数据和维护数据更新错误和不及时, 需加强培训。

3 关键子系统FMECA分析

FMECA (失效模式、影响及危害性分析) 作为分析系统可靠性的技术已经被如航天、汽车制造、产品研发等领域广泛应用[5]。本文根据所建立的可靠性数据库, 运用FMECA的方法进行系统危害度的计算。首先对系统各子系统的危害度规定如下:GBT/GPS天馈CR1、GBT设备CR2、路由器CR3基站服务器CR4、交换机CR5、光配线架CR6、网络传输CR7、客户端CR8、设备电源CR9、数据库管理软件CR10、应用软件CR11、安全软件CR12。为突出重点, 本文略去了影响较小的故障模式的危害度计算。

子系统i以故障模式j发生故障致使该子系统发生故障的危害度CRij计算公式为[6]

子系统i对整个系统的危害度为

将式 (1) 代入式 (2) 得

式中:αij为子系统i以故障模式j发生故障而引起该子系统发生故障的故障模式概率;nj为子系统i第j种故障模式出现的次数;ni为子系统i全部故障模式发生的次数;βij为子系统i以故障模式j发生故障造成该子系统损伤的概率, 即丧失功能的条件概率, 根据国标推荐, βij=1表示该子系统肯定发生损伤βij=0.5表示该子系统可能发生损伤, βij=0.1表示该子系统很少发生损伤, βij=0表示该子系统无损伤[7];λi为子系统i的基本故障率, 是通过现场故障数据得到的平均故障, 其计算公式为

式 (5) 中:Ni为子系统i在规定时间内的故障总次数;t为子系统i在规定时间内的累积工作时间。由于该系统为24 h工作, 其在规定的时间内的累计工作时间为∑t=43 800 h。通过以上定义和公式计算, 得出ADS-B系统故障部位FMECA工作表, 见表4。

4 结论

(1) 该系统故障多发部位最重要的是客户端, 其次是设备电源, 再次是服务器和GBT、GPS天馈线, 软件部分主要是应用软件和安全软件, 以上部位是该系统可靠性运行的薄弱环节。降低这几个主要部位的故障率, 是提高系统可靠性的关键。

(2) 故障主要硬件原因主要是接口电路损坏、元器件老化、板件老化、接口松动、供电质量等, 引起系统不能正常工作的主要环境原因主要是干扰, 包括卫星导航信号干扰和人为干扰, 军方试验;软件系统的主要故障原因是系统自身应用软件和自身研发的软件的兼容性问题以及防火墙软件与专用软件的不兼容问题导致联网失效。改进的主要措施是完善防雷体系, 增配高质量的稳压电源, 防止电流冲击引起接口电路损坏, 增配备份板件, 改进机房环境应对老化现象, 增强抗干扰手段, 解决软件兼容问题和病毒防范。

(3) 从部位危害度看, 包括本地监控在内的客户端危害最大, 因为每种危害均会在客户端体现, 是实施飞行监控的最终部位, 应加强维护。另外, GBT是该系统的关键部件, 为安全考虑需增加备份。

(4) 对技术维护人员应加强培训, 减少误操作, 同时对数据库数据应及时进行维护, 避免数据更新不及时和参数失调引起系统精度下降甚至系统失效。

参考文献

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