潜在失效模式、影响及危害性分析(Failure Modes,Effects and Criticality Analysis,FMECA)方法是一种系统安全性分析的方法,其工作主要是在出售产品给客户之前对产品可能发生的所有故障模式进行分析,并且对故障模式所产生影响的严重程...
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潜在失效模式、影响及危害性分析(Failure Modes,Effects and Criticality Analysis,FMECA)方法是一种系统安全性分析的方法,其工作主要是在出售产品给客户之前对产品可能发生的所有故障模式进行分析,并且对故障模式所产生影响的严重程度进行分类。该方法经常被运用在系统、设计、过程和服务的初期,然而随着现代系统的复杂,通过运用现在的数据、以往的历史文件以及各个专业领域专家成员的知识与经验,对产品进行失效模式的查找与分析,造成了FMECA方法特殊的应用环境——高度不确定的分析环境,其中包括:由于现实条件的限制无法获得全部有效数据所造成的模糊不确定性;专家成员复杂多样的专业背景所造成的专家成员之间的模糊不确定性;FMECA小组成员自身对失效模式判断的模糊不确定性。这种模糊不确定性在很大程度上造成了FMECA方法在进行量化分析时所造成的失真、失准问题。在这样的背景下,本文提出了可以量化模糊不确定性的区间犹豫模糊FMECA方法,以此提高该方法的准确性和有效性。本文的主要研究方法及研究成果有:(1)构建了失效模式危害度排序的新方法。首先,从模糊理论出发,针对专家在评估失效模式时模糊不确定的状态,采取符合人类思考及判断能力的区间犹豫模糊集作为评价数据的表达形式;然后,运用模糊TODIM方法构建FMECA分析模型,将三个评价因子S、O、D看作失效模式的三个属性,计算各失效模式之间的优势度,优势度越高,说明该潜在失效模式越重要,影响越严重。(2)提出了建立失效模式风险因子的递阶层次结构模型。参考层次分析法的原理,根据所要解决的失效模式排序问题,将问题分解为不同的指标。按照各指标间的相互影响关系和隶属关系,将各指标划分成不同的层次,任一层次的指标作为准则对下一层次的指标起支配作用,同时又受上一层次指标的支配。当然这种支配关系并不一定是完全的,即某一层次中的指标并不支配下一层次中的所有指标,这样从高到低,形成一个多层次的指标结构模型,将复杂的失效模式排序系统转化为一个简单的初级层次排序系统。(3)提出基于区间犹豫模糊的FMECA方法。运用TODIM决策方法进行失效模式与影响分析研究,构建FMECA分析模型,在计算的过程中,考虑到专家研究领域的差异性,分别采取客观熵权法和主观专家评判法得到风险因子的主客观权重,使得到的结果更加符合实际情况。接着根据风险因子之间的相互影响关系划分失效模式风险因子的多层结构,得出各失效模式风险因子的优势度进而确定其优先级排序。管理者们可以根据潜在失效模式的优先级排序,在产品出售给客户时,优先选择具有高优先级的失效模式,也可以对比较重要的失效模式进行恰当的预防,采取措施来降低失效所发生的可能性,维护系统每一环节的可靠性及安全性。
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