基于产品结构树和FMEA的故障诊断方法研究
费胜巍, 孙宇, 张晓阳, 王胜红(南京理工大学机械工程学院制造工程及自动化系, 南京210094)
摘要: 提出了以产品结构树为诊断知识的组织框架和利用FMEA ( FailureMode and Effect Analysis) 信息建立父节点与子节点间的诊断规则的故障诊断方法。研究了基于产品结构树模型的框架知识组织方法, 并探讨了由FMEA信息建立诊断推理规则及推理策略, 最后以某列车自动门系统为例进行诊断分析。
关键词: 产品结构树; FMEA; 列车自动门; 故障诊断
中图分类号: TP306 + 13; TP182 文献标识码: A 文章编号: 1001 – 3881 (2006) 7 – 238 – 4
The Research of the Method Based on Product Structure Tree and FMEA
FE I Shengwei, SUN Yu, ZHANG Xiaoyang, WANG Shenghong
( School ofMechanical Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China)
Abstract: The fault diagnostic method that app lies p roduct structure tree to organize diagnostic knowledge and utilizes FMEA information to establish diagnostic rule between father node and children nodeswas p resented. The methods that organize knowledge with frames based on p roduct structure tree model, establish diagnostic rule with FMEA information and reasoning strategywere discussed. A certain train automatic doorwas analyzed by the method.
Keywords: Product structure tree ; FMEA; The train automatic door; Fault diagnosis
0 引言
诊断知识的匮乏向来是智能诊断系统“头疼”的问题, 知识匮乏使得诊断结果的准确度低、不确定性高。为此, 本文从产品设计阶段获取诊断知识, 立足于问题的本原, 以解决诊断知识匮乏的问题, 提高诊断精度、降低诊断的不确定性。由于任何系统的任何故障一般都是由该系统的某个或某些组成部分所导致的, 而且, 一个产品及其每一个组成部分通常表现出多种故障形式, 但其组成结构通常只有一种, 因此, 本文考虑以产品结构树组织诊断知识, 并利用在产品设计阶段生成的FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis, 故障模式与影响分析) 信息建立节点间诊断规则的诊断方法。
1 原理
图1为MS800CW5 列车自动门的产品结构树。
我们将自动门系统按从上至下分解为系统、子系统、部件、零件4个层次, 其目的在于建立一个能反映诊断对象结构、功能和行为关系的定性因果模型, 从而体现故障传播的层次性和子、父节点间关系的因果性[ 1 ] 。虽然, 由于结构树上某一个子节点与其父节点存在着确定性的因果关系, 即父节点的故障一般由其子节点的故障所导致的, 使得由产品结构树组织诊断知识可以缩小诊断范围, 然而, 我们不知道父节点的故障是由哪一个子节点发生的哪种故障所导致的, 而这必须借助外来的诊断信息, 以获得具体的故障原
因。
本文结合列车自动门, 提出以产品结构树组织诊断知识, 利用FMEA 信息建立父节点与子节点间的诊断规则(故障影响规则和故障原因规则) , 如此,若检测到系统中某部件发生故障及其发生的故障模式, 一方面, 通过故障影响规则, 可以知道它对上层节点和整个系统(产品) 的影响, 另一方面, 通过故障原因规则, 可以知道导致它故障的原因。
2 基于产品结构树的知识组织方式
如图2所示, 本文采用基于产品结构树模型的框架知识组织方法, 将系统级(列车自动门) 、子系统级、部件级、零件级中的各节点的诊断知识及其相关知识封装在相应的框架中, 各级节点包含了3 个槽。槽1, 是健康评估信息子框架, 子框架包含了节点损坏程度评估、故障模式判断、决策信息、维修信息4个槽, 节点损坏程度评估是通过B IT (机内测试) 信息或是健康评估人员进行一段时间的观测后得出的该节点损坏程度的评估知识; 故障模式判断是利用B IT信息, 或状态评估人员通过现象观测, 得出当前所发生的故障模式。由于零件作为系统中最底层的节点,很难直接评估零件的健康状况和可能的故障模式, 必须通过利用与上层节点中故障模式的关系来推出本层的哪些节点可能发生哪些故障, 所以健康评估信息子框架中节点损坏程度评估和故障模式判断两个槽中的信息可能为空。决策信息, 是根据节点损伤程度以采取相应的措施; 维修信息, 是根据节点损伤程度以采取相应维修方法。
3 由FMEA信息建立诊断推理规则
结构树中每一层节点的故障信息从哪儿获得? 获得了节点的故障信息, 但我们无法获知这些故障信息之间的隐含的关系, 怎样才能使这些故障信息之间的关系显现出来呢?故障模式及影响分析( FMEA) , 将帮我们回答上述问题, 它能分析产品的每一个组成部分可能存在的故障模式及其可能的故障影响和原因[ 2 ] 。所以, 我们不仅从FMEA中获得产品结构树中的每一层的节点可能的故障模式, 还定性定量的获知了上下层节点的各故障模式间的关系。
311 FMEA分析表
312 故障影响规则的建立
4 推理策略及实例分析
5 结论
本文提出了以产品结构树为诊断知识的组织框架, 利用FMEA信息建立父节点与子节点间的诊断规则的故障诊断方法。此方法利用产品设计阶段获取的诊断知识, 立足于问题的本原, 以解决诊断知识匮乏的问题, 提高诊断精度、降低诊断的不确定性。另外, 此诊断方法所需的大部分信息, 如产品结构树、FMEA信息[ 5 ]、产品功能信息、产品维修信息等都可以从产品数据管理系统( PDM) 中获得, 使得基于PDM的故障诊断系统的实现成为可能, 为故障诊断系统融入企业信息化奠定基础。
参考文献
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[C]. Proceedings of the Eighth IEEE International Symposium on High Assurance Systems Engineering , 20041
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