机械系统失效模式改进的优先顺序及灵敏度分析

发布时间：2017-09-13 11:22

  本文关键词：机械系统失效模式改进的优先顺序及灵敏度分析

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【摘要】：失效模式与影响分析(Failure Modes and Effect Analysis,FMEA)是一种支持系统逆向思维的可靠性分析方法,能够分析和识别系统及工艺过程中各种潜在失效模式、失效原因及所造成的所有影响,并根据建立的优先等级判断是否有必要改进或改进的轻重缓急程度,制定改进措施等,从而减少事后损失,提高系统的可靠性。传统FMEA将失效模式的发生度、严重度和探测度3个(取值范围为1~10)参数简单相乘,得到风险顺序数(Risk Priority Number,RPN)。这种方法虽然简单易行,但存在如RPN值排序混乱、不连续,精确度和灵敏度低等缺陷,制约了FMEA优势在产品寿命周期管理中的发挥。针对传统FMEA的以上缺陷,本文以柴油机为研究对象,结合模糊理论、逼近理想解(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)理论、可能度理论及质量功能展开(Quality Function Deployment,QFD)等方法进行FMEA研究,为系统可靠性的改进提供理论依据。本文的主要研究内容如下:(1)提出基于Cross-熵和TOPSIS的FMEA方法。为降低FMEA中决策人员的主观偏好和不确定因素对分析结果的影响,并获取系统失效模式的优先顺序改进,基于qpH,转化算子,将区间直觉模糊集转化为直觉模糊集,根据Cross-熵求得失效模式的综合绩效值;以绩效值最大为目标,以失效模式属性权重取值范围为约束条件,建立模糊线性规划模型,求得各属性的权重系数。以某柴油机涡轮增压系统为例,将各评价值转换为区间直觉模糊集,分别基于传统RPN值、TOPSIS及可能度理论对各故障模式的危害性进行排序分析,结果表明提出的方法有助于避免分析过程中信息的损失,可提高风险优先数的精确度,避免其排序混乱,并始终能关注关键的故障模式,识别系统的薄弱环节并提出改进措施。(2)开展FMEA的灵敏度分析研究。FMEA中发生度、严重度及探测度的权重及评价值将直接影响排序结果。为让决策者既能够确定故障模式改进的优先排序,又能够掌握属性值及属性权重对结果的影响程度,分别针对传统RPN值、基于TOPSIS和可能度理论的FMEA进行灵敏度分析,给出当排序结果不变时属性权重及属性值最大变化区间的相应算法,得到各决策方法下的稳定区间,不仅可以确定零部件改进的优先顺序,而且可以预测排序结果的稳健性。以变速器输出轴的工艺失效模式风险评估为例,验证该方法的有效性和实用性。(3)提出基于QFD理论的FMEA方法。为充分考虑各故障模式之间的相互影响及顾客对产品性能、经济和服务等方面的满足程度,将QFD引入到FMEA方法中,提出基于QFD理论的FMEA分析方法,构建FMEA与QFD的集成模型。以柴油机燃油系统为例进行分析验证,采用层次分析法得到顾客需求重要度,运用加权几何平均算法求得技术特性的重要度;然后将技术特性的重要度转换为修正系数反馈到FMEA评价中,从而得到各故障模式的相对危害性程度。通过与QFD的集成,弥补了FMEA中无法把顾客需求及技术特性的相关信息作为判断故障模式改进优先顺序依据的缺陷,同时QFD每一阶段的展开又可为FMEA中各故障模式的分析与评价提供信息和基础。
【关键词】：故障模式及影响分析 TOPSIS理论 可能度理论 质量功能展开 灵敏度分析
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U464.172
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 FMEA及柴油机可靠性的研究现状和发展趋势10-15
• 1.2.1 FMEA的研究现状和趋势10-12
• 1.2.2 柴油机可靠性研究现状分析12-14
• 1.2.3 质量功能展开的研究现状分析14-15
• 1.3 课题的来源15
• 1.4 论文的主要内容和结构安排15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 第二章 传统FMEA方法及局限性分析17-26
• 2.1 引言17
• 2.2 FMEA方法17-20
• 2.2.1 FMEA概述17
• 2.2.2 FMEA的相关术语17-18
• 2.2.3 FMEA的分析过程18-19
• 2.2.4 传统FMEA的评价准则19-20
• 2.3 实例分析20-25
• 2.3.1 齿轮的故障模式分析20-21
• 2.3.2 齿轮的设计FMEA21-23
• 2.3.3 齿轮的工艺FMEA23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第三章 基于Cross-熵和TOPSIS理论的FMEA方法26-41
• 3.1 引言26
• 3.2 Cross-熵及TOPSIS理论26-30
• 3.2.1 模糊集定义26
• 3.2.2 Cross-熵定义26-27
• 3.2.3 属性权重的确定27-30
• 3.2.4 语言变量与模糊数的确定30
• 3.3 失效模式改进优先顺序的确定30-31
• 3.3.1 基于TOPSIS理论的排序方法31
• 3.3.2 基于可能度理论的排序方法31
• 3.4 实例分析31-39
• 3.4.1 涡轮增压系统的失效模式分析32-33
• 3.4.2 涡轮增压系统的危害性评估33-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 FMEA灵敏度分析方法41-56
• 4.1 引言41
• 4.2 基于属性权重的灵敏度分析41-44
• 4.2.1 基于TOPSIS理论的属性权重灵敏度分析41-42
• 4.2.2 基于可能度理论的属性权重灵敏度分析42-44
• 4.3 基于属性值的灵敏度分析44-47
• 4.3.1 基于传统RPN值的属性值灵敏度分析44-45
• 4.3.2 基于TOPSIS理论的属性值灵敏度分析45-46
• 4.3.3 基于可能度理论的属性值灵敏度分析46-47
• 4.4 实例分析47-54
• 4.5 本章小结54-56
• 第五章 基于QFD理论的FMEA方法56-67
• 5.1 引言56
• 5.2 QFD的基本理论56-58
• 5.2.1 质量屋的描述56-57
• 5.2.2 顾客需求与技术特性的确定57-58
• 5.3 FMEA和QFD的集成模型58-60
• 5.4 实例分析60-66
• 5.4.1 顾客需求的获取及重要度60-62
• 5.4.2 技术特性展开及重要度62-63
• 5.4.3 燃油系统的失效模式分析63
• 5.4.4 燃油系统的FMEA评价63-65
• 5.4.5 QFD在FMEA评价中的运用65-66
• 5.4.6 改进措施的提出66
• 5.5 本章小结66-67
• 第六章 总结和展望67-69
• 6.1 总结67
• 6.2 展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-74
• 附录74-80
• 攻读学位期间的研究成果80-81

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本文编号：843403