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    基于模糊集合理论的吊篮安装车液压缸故障树分析方法研究   肇庆吊篮安装车出租139 2597 1179叶女士138 2612 4873姜先生 玻璃安装 吊篮安装车出租  肇庆吊篮安装车价格,  吊篮安装车多少钱公司   本文利用FTA,选择液压缸故障为顶事件,建立一个相对完整的液压缸故障的故障树,并结合模糊集合理论对故障树进行定量分析,为维修和故障排除提供一定的依据和方法。 本文以吊篮安装车的液压缸故障为分析对象,分析中遵循了一定的假设条件: 底事件只有正常和故障2种状态; 各底事件彼此相互独立;不存在外界干扰引。结合某公司提供的某型号110t吊篮安装车液压缸故障统计数据,对能够直接观察到的液压缸故障现象进行分类分析,选取“液压缸故障”为顶事件。液压缸故障的主要表现为液压缸动作不正常、漏油和零部件损伤,只要出现其中1个事故,都会导致液压缸故障,因此用逻辑“或”门将它们与顶事件相连。如果出现液压缸漏油故障,可能是由缸头与活塞杆或缸筒之间的密封件失效、油缸焊接缺陷、活塞杆拉伤、连接处接头或螺纹松动等原因造成的,任何一个事件发生,都会使液压缸出现漏油事故,故也用逻辑“或”门连接。

    2故障树定性分析定性分析用于识别故障模式,判明潜在故障,最终指导故障诊断。故障树定性分析主要是找出导致顶事件发生的所有可能的故障模式及其状态组合,即求出故障树的全部最小割集。最小割集是导致故障树顶事件发生的数目不可再少的底事件的组合,它引起故障树顶事件发生的一种故障模式。求故障树最小割集的常用方法是先将故障树转化为等效的布尔方程,再利用上行法或下行法求解。这里采用上行法,即依据故障树自下向上进行,最底层的逻辑门用输入事件,“或”门和“与”门分别是事件的并和交,一步步往上推,求出顶事件表达式,并用布尔代数运算获得最小割集。本文将求割集和最小割集按照中层事件M分为3个过程,而又分为4个过程。以Ma为例,用上行法求得.  由于整个故障树只有单一的“或”门,且在故障树分析中经常处理的是独立的小概率部件失效,所以通常不需要区分相容和不相容的“或”门。在14个底事件中只要有1个发生,就能导致事件发生。

    3故障树定量分析传统的FTA存在以下局限性:底事件故障概率需要精确已知;事件之问的联系需要精确已知;故障发生的严重程度无法描述。这使得在故障树的建立和定量分析时面临许多问题,限制了FTA的应用。而模糊理论具有处理模糊和不精确信息的优点,将FTA与模糊理论相结合,可以弥补传统FTA的不足[5]。本文分析是以NK一160型吊篮安装车液压系统测试维修记录_7]结合专家知识为背景,针对液压缸故障各底事件发生概率获取情况不足的现状,采用模糊理论获得现在未能获取的底事件发生的模糊概率,根据模糊数归一化方法,结合实际经验和资料数据,得到各底事件发生的概率评价及其归一化结果,然后再对其进行故障树定量分析。由于本故障树比较复杂,底事件较多,以下的定量分析都是以子树M5为例,并作为其他子树和整个故障树定量分析的参照。在子树中,事件M可以看作是子树的顶事件。

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  模糊故障树分析方法是将模糊集合理论和可能性理论引入到故障树分析中,将底事件发生的概率描述为模糊数和模糊可能性,通过模糊数的运算来估计底事件的故障概率和底事件的重要度。专家判断法是确定底事件发生模糊概率的常用方法之一。根据自己的经验,专家难以对事件发生的概率给出精确的估算值,只能倾向于采用如“低”、“高”等语言值来描述。本文使用的语言值集合,故障模糊概率的语言评价。选用的代表语言值的模糊数、1代表语言值的模糊数因为语言值具有模糊性,本文采用模糊集理论处理这些不确定信息。由于梯形模糊数为线性隶属函数,直观且代数运算较为简单,因此,本文采用梯形模糊数来进行研究。

     底事件发生概率的确定以M5为顶事件的子故障树,经定性分析,得其最小割集。根据NK一160型吊篮安装车液压系统测试维修记录,事件的底事件概率已知。由于信息资料不足,底事件概率未知的最小害0集。(1)为确定这些未知的底事件概率,选择了6位专家,对这些底事件的可能性用语言值做主观判断。这6位专家对各未知概率的底事件评估。

   (2)把专家评估意见语言值转化为模糊数。根据语言值的模糊数表现形式,给出其隶属度函数表达式。(5)对这6位专家的评估意见进行综合处理,通常是选用模糊集的a截集方法和平均算法来组合不同的专家意见。3)把模糊数转化为模糊可能性值。因为一个模糊数可能代表不同的隶属度函数的许多实数,在故障树分析中很难把最终得到的结果进行分析比较,所以必须把模糊数转化为一个清晰的值,即模糊可能性值(FPS)。FPS代表的是专家对某一事件发生可能性的信任度。基于文献[11]提出的左、右模糊排序法,把模糊数转化为FPS。该方法定义模糊集和最小模糊集为,模糊数的左、右模糊可能性值。因此,模糊数的模糊可能性值。把FPS转化为模糊失效率(FFR)。

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