改进FMECA的工业机器人失效风险分析

  • 格式:doc
  • 大小:2.14 MB
  • 文档页数:7

改进FMECA的工业机器人失效风险分析作者:陈锦汉余荣斌
来源:《中国测试》2017年第07期
摘要:针对传统失效模式、影响及危害性分析(FMECA)方法利用风险优先数(RPN)对失效风险进行量化排序存在RPN量化取值不连续,指标自身无明确物理意义、受主观影响较大,指标设计未考虑权重因子等缺陷,该文提出一种基于风险度量和风险排序的改进FMECA模糊综合评判法,设计重复偏差率P、维修费用W和发生概率O的全新评估指标集,利用模糊综合评判,引入层次分析法进行权重赋值。

结果表明:该方法可以有效改善FMECA 方法量化排序不合理、重复现象,实现指标评价的客观化、意义化和风险评价指标的量化连续性、权重化,提高工业机器人失效风险分析结果可信性。

关键词:改进FMECA;工业机器人;失效风险分析;模糊综合评判
文献标志码:A 文章编号:1674-5124(2017)07-0016-04
0 引言
工业机器人已逐步在各国制造领域得到广泛应用,成为衡量一个国家制造业水平和科技水平的重要标志[1-2]。

由于工业机器人集光机电算于一体、结构精密,且工作环境复杂、工作自由度较高,一旦发生严重故障,可能造成难以预测的后果。

因此有必要开展工业机器人可靠性的评估研究,其中失效风险分析是开展该研究的前提和基础[3-4]。

目前主要失效分析方法有失效模式、影响及危害分析(failure mode,effect and criticality analysis,FMECA)、故障树(failure tree analysis,FTA)、跳动式分析(bouncing failure analysis,BFA)等,其中FMECA是一种常用系统失效分析方法[5-6]。

FMECA通常采用RPN 法(因素集为严重程度S、发生频度O和探测度D)进行分类取值,分析产品中所有可能产生的失效状况对产品、系统造成的影响。

该方法虽然易于操作,但应用到工业机器人失效判别上存在失效风险指标不连续、失效风险排序主观影响较大等问题[7-10]。

本文针对传统FMECA方法在工业机器人失效风险分析存在的问题,提出一种基于全新评估指标集的改进FMECA失效风险分析方法。

该方法实现了指标评价的客观化、意义化;构建模糊因素评判矩阵,利用层次分析法进行权重赋值,实现风险评价指标的量化连续性、权重化;并应用于工业机器人失效风险分析,有效改善FMECA方法量化排序不合理、重复现象,使分析与实际更加切合,提高工业机器人失效风险分析结果可信性。

根据表3传统RPN值排序结果,明显与实际情况不符。

利用本文方法得到的综合风险评价因子排序结果为:故障部件5>故障部件3>故障部件2>故障部件1>故障部件4,其中故障部
件5同步带磨损断裂导致风险排序最大,排序重复问题也得到解决,这与实际情况是相符合的。

3 结束语
本文指出传统FMECA方法在工业机器人失效风险判别存在问题,提出一种基于风险度量和风险排序的改进FMECA模糊综合评判法,较好解决了传统分析方法存在的主观性较强、指标意义不明确等问题。

应用结果表明,本方法能有效改善传统FMECA方法风险排序不合理、重复现象,使分析与实际更加切合,得到评判结果更具可信性,为进一步开展工业机器人可靠性评估和维修决策的制定提供技术支持。

参考文献
[1] 王田苗,陶永. 我国工业机器人技术现状与产业化发展战略[J]. 机械工程学报,2014,50(9):1-13.
[2] 任志刚. 工业机器人的发展现状及发展趋势[J]. 装备制造技术,2015(3):166-168.
[3] BROGARDH T. Present and future robot control devel-
opment-An industrial perspective[J]. Annual Reviews in Control,2007,31(1):69-79.
[4] 李彤,贾庆轩,陈钢,等. 面向轨迹跟踪任务的机器人运动可靠性评估[J]. 系统工程与电子技术,2014,36(12):2556-2561.
[5] LIU H C, LIU L, LIU N. Risk evaluation approaches in failure mode and effects analysis:A literature review[J]. Expert Systems with Applications,2014,40(2):828-838.
[6] 黄健宇. 论FMEA的分析与应用[J]. 机械工业标准化与质量,2007(4):37-41.
[7] 毛月秋. 项目风险度量、排序和评价方法的研究评述[J]. 西南农业大学学报(社会科学版),2014,9(6):42-43.
[8] 向鹏成,赵艳玲,王林. 项目风险的多维描述与度量[J]. 重庆大学学报(自然科学版),2011(4):148-152.
[9] 斯泰蒙迪斯. 故障模式影响分析FMEA从理论到实践[M]. 陈晓彤,姚绍华,译. 北京:国防工业出版社,2010:46-47.
[10] DEWI D S, SYAIRUDIN B, NIKMAH E N. Risk management in new product development process for fashion industry: case study in hijab industry[J]. Procedia Manufacturing,2015,4:383-391.
[11] 姚立真. 可靠性物理[M]. 北京:电子工业出版社,2004: 69-70.
[12] LI W, SHANG Y M, JI Y J. Analysis of multiple objective decision methods based on entropy weight[J]. Computational Intelligence and Industrial Application,2008,1(12):953-956.
[13] 骆正清,杨善林. 层次分析法中几种标度的比较[J]. 系统工程理论与实践,2004,24(9):51-60.
(编辑:商丹丹)。