基于WLSM和FWGM的地鐵車門故障危害性評(píng)估研究*

王夫歌，邢宗義，秦 勇，任金寶

（1.南京理工大學(xué)a.機(jī)械工程學(xué)院；b.自動(dòng)化學(xué)院，南京 210094；2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044）

基于WLSM和FWGM的地鐵車門故障危害性評(píng)估研究*

王夫歌1a，邢宗義1b，秦 勇2，任金寶1a

（1.南京理工大學(xué)a.機(jī)械工程學(xué)院；b.自動(dòng)化學(xué)院，南京 210094；2.北京交通大學(xué)軌道交通控制與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044）

車門系統(tǒng)作為乘客上下地鐵列車的通道，其可靠性直接關(guān)系到乘客的人身安全。為評(píng)估車門故障的危害，提出一種基于加權(quán)最小二乘法WLSM和模糊加權(quán)幾何平均值FWGM的危害性評(píng)估方法。首先，利用WLSM將故障模式風(fēng)險(xiǎn)因子的所有個(gè)人決策整合，得出團(tuán)隊(duì)評(píng)價(jià)決策。然后，通過FWGM定義模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN并應(yīng)用線性規(guī)劃模型計(jì)算其α水平集。最后，利用質(zhì)心法去模糊化得出FRPN的明確值，并通過FRPN明確值的排序找出車門危害性較大的故障模式，為車門系統(tǒng)可靠性的提高提供技術(shù)支持。

地鐵車門；危害性評(píng)估；加權(quán)最小二乘法；模糊加權(quán)幾何平均值；質(zhì)心法

0 引言

隨著城市軌道交通的快速發(fā)展，地鐵列車在日常生活中扮演著越來越重要的角色。地鐵列車運(yùn)營站距短、車門開啟頻繁，造成車門的故障頻發(fā)，危害正線的正常運(yùn)營，對(duì)乘客的人身安全造成巨大威脅。因此，對(duì)車門系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析，找出車門設(shè)計(jì)中的薄弱環(huán)節(jié)并制定合理的維修策略顯得尤為重要。

故障模式影響及危害性分析（Failure Mode Effect and Criticality Analysis，F(xiàn)MECA）方法是一種常用的可靠性分析方法。崔欣哲［1］等運(yùn)用FMECA方法對(duì)某汽車廠商發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋生產(chǎn)線進(jìn)行可靠性分析，找出了發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋生產(chǎn)線的薄弱環(huán)節(jié)；夏軍等［2］采用模糊FMECA方法分析地鐵車門三個(gè)系統(tǒng)部件，根據(jù)危害度評(píng)判結(jié)果找出車門系統(tǒng)的可靠性改進(jìn)和維修重點(diǎn)；Kwai-Sang Chin［3］提出一種基于證據(jù)推理的FMECA方法，對(duì)故障評(píng)價(jià)信息的不確定性和多樣性進(jìn)行建模。以上研究對(duì)地鐵車門的可靠性做出了巨大貢獻(xiàn)，但都存在傳統(tǒng)FMECA危害性分析模糊性和不確定性的缺點(diǎn)。

本文提出一種基于加權(quán)最小二乘法（WeightedLeast Square Method，WLSM）和模糊加權(quán)幾何平均值（Fuzzy Weighted Geometric Mean，F(xiàn)WGM）的車門系統(tǒng)模糊FMECA分析方法。根據(jù)地鐵公司正線運(yùn)營和檢修中發(fā)現(xiàn)的車門故障信息，選取故障率較高的車門故障模式進(jìn)行危害性分析，確定車門系統(tǒng)中危害度較大的故障模式，為提高車門系統(tǒng)可靠性和制定維修策略提供技術(shù)支持。

1 基于WLSM和FWGM的危害性評(píng)估

為了克服傳統(tǒng)FMECA危害性分析存在模糊性和不確定性的缺點(diǎn)，將發(fā)生度（O）、嚴(yán)重度（S）和難檢度（D）這三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子視作模糊量并用模糊語言對(duì)其評(píng)價(jià)，并采用模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)（Fuzzy Risk Priority Number，F(xiàn)RPN）的概念對(duì)故障模式危害性的大小進(jìn)行分析判斷?；赪LSM和FWGM的故障模式危害性決策步驟如下：

（1）團(tuán)隊(duì)評(píng)價(jià)決策的確定

FMECA分析是團(tuán)隊(duì)決策行為，但由于分析成員專業(yè)和知識(shí)背景的不同，對(duì)于同一故障模式的同一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子，他們可能會(huì)做出不同的評(píng)價(jià)，為此需要應(yīng)用WLSM將個(gè)人決策整合成團(tuán)隊(duì)決策評(píng)價(jià)。建立O、S和D三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)價(jià)等級(jí)及其權(quán)重的語言變量與模糊數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系分別如表1和表2所示［4-5］。

假設(shè)FMECA分析小組有K個(gè)成員，V=（v1，v2，…，vK）表示成員的權(quán)重集，表示第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的團(tuán)隊(duì)決策，表示第k個(gè)分析人員對(duì)第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子做出的個(gè)人決策，表示個(gè)人決策和團(tuán)隊(duì)決策之間的偏離誤差，它可用來衡量團(tuán)隊(duì)決策的有效性，為了確保團(tuán)隊(duì)決策盡可能反映出所有分析人員的意見，第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的團(tuán)隊(duì)決策可以根據(jù)WLSM用下式確定［6］：

所有故障模式風(fēng)險(xiǎn)因子及其權(quán)重的團(tuán)隊(duì)決策評(píng)價(jià)皆可以通過解決上述優(yōu)化問題得出。

表1 評(píng)價(jià)語言的模糊數(shù)

表2 風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊權(quán)重取值

（2）計(jì)算模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN

將上式簡化變形可以得到：

（3）計(jì)算FRPN的α水平集。

用區(qū)間表示的模糊集叫做α水平集，模糊集?的α水平集定義如下［8］：

為了簡化計(jì)算，將上述模型簡化為線性規(guī)劃模型后再進(jìn)行求解［9］，得到：

（4）利用質(zhì)心法去模糊化

為了進(jìn)行故障模式危害性比較，采用質(zhì)心法將FRPN進(jìn)行去模糊化。質(zhì)心法將一個(gè)模糊數(shù)的質(zhì)心定義為它的去模糊化的明確值，定義公式如下［10-11］：

當(dāng)一個(gè)模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)未知而α水平集已知時(shí)，去模糊化明確值可根據(jù)下式得到［12］：

（5）危害性大小排序

模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN的明確值越大，則代表故障模式的危害性越大。將所有故障模式FRPN的明確值由大到小排序，則得出對(duì)車門系統(tǒng)危害性較大的故障模式。

2 實(shí)例分析

根據(jù)某地鐵公司的歷史故障數(shù)據(jù)，選取車門系統(tǒng)常見的6個(gè)部件故障模式進(jìn)行危害性分析，選取的故障模式如表3所示。

表3 車門系統(tǒng)常見故障模式

危害性評(píng)估小組由5名來自某地鐵維修部門不同崗位的有經(jīng)驗(yàn)的專家組成，5位成員分別為技術(shù)部門經(jīng)理（TM1）、總工程師（TM2）、工程師（TM3）、工班長（TM4）、技術(shù)員（TM5），被賦予不同的相對(duì)權(quán)重：0.25，0.2，0.2，0.2和0.15，專家對(duì)6種故障模式的風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊評(píng)價(jià)如表4所示。

表4 故障模式風(fēng)險(xiǎn)因子綜合模糊評(píng)價(jià)信息

表5 車門故障模式模糊評(píng)價(jià)信息

表6 故障模式模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN水平集

將故障模式的模糊評(píng)價(jià)等級(jí)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的模糊數(shù)后，利用WLSM將所有的個(gè)人決策整合成團(tuán)隊(duì)決策意見，可以得到6個(gè)故障模式的團(tuán)隊(duì)評(píng)價(jià)決策如表5所示。

為了計(jì)算故障模式模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN的α水平集，根據(jù)公式（4）、（5）、（6）和（7）求利用質(zhì)心法對(duì)模糊風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)FRPN的α水平集進(jìn)行去模糊化，可得到所有故障模式風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)的明確值及危害性排名如表7所示。

解它們各自的線性規(guī)劃模型，其中α水平分別設(shè)置為0，0.1，0.2，…1.0，所得結(jié)果如表6所示。

表7 FRPN明確值及危害性排序

由表7可知6個(gè)故障模式中危害度從高到低的順序依次為：FM3（EDCU功能失效）、FM4（行程開關(guān)S1破損）、FM6（螺母組件破損）、FM5（絲桿潤滑不良）、FM2（滾輪磨損）、FM1（壓輪松動(dòng)）。由表7可以看出，EDCU功能失效、行程開關(guān)S1破損和螺母組件破損三種故障模式的FRPN明確值遠(yuǎn)大于其它故障模式，應(yīng)視為車門系統(tǒng)的關(guān)鏈故障模式，在地鐵車門日常維修中應(yīng)予以重點(diǎn)關(guān)注。另外，也應(yīng)結(jié)合維修實(shí)際情況，對(duì)絲桿潤滑不良、滾輪磨損和壓輪松動(dòng)等故障模式給予相應(yīng)的改進(jìn)措施。

3 總結(jié)

本文采用基于WLSM和FWGM的模糊FMECA分析方法對(duì)地鐵車門故障率較高的6個(gè)故障模式進(jìn)行可靠性分析，得出EDCU功能失效、行程開關(guān)S1破損和螺母組件破損是對(duì)車門系統(tǒng)危害較大的故障模式，應(yīng)得到車門設(shè)計(jì)單位和維修部門的重點(diǎn)關(guān)注。該結(jié)論與現(xiàn)場檢修工程師的經(jīng)驗(yàn)基本一致，驗(yàn)證了本文方法的有效性和科學(xué)性，為地鐵維修部門制定維修決策提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

［1］崔欣哲，叢明，王冠雄，等.基于FMECA的缸蓋機(jī)加生產(chǎn)線故障分析［J］.組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2014（1）：149-152.

［2］夏軍，任金寶，季海燕.基于模糊FMECA的地鐵車門可靠性分析［J］.機(jī)械制造與自動(dòng)化，2014，43（2）：184-187.

［3］Kwai-Sang Chin，Ying-Ming Wang，Gary Ka Kwai Poon，et al.Failure mode and effects analysis using a group-based evidential reasoning approach［J］.Computers Operations Research，2009（36）：1768-1779.

［4］Hu-chen Liu，Long Liu，Qi-hao Bian，et al.Failure mode and effects analysis using fuzzy evidential reasoning approach and grey theory［J］.Experts Systems with Applications，2011（38）：4403-4415.

［5］王曉暾，熊偉.基于DLOWG算子的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法［J］.浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2012，46（1）：182-188.

［6］楊海軍，雷楊.基于加權(quán)最小二乘擬蒙特卡羅的美式期權(quán)定價(jià)［J］.系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2008，23（5）：532-538.

［7］馬存寶，李雯，孫焱，等.基于模糊理論的FMEA方法研究［J］.測控技術(shù)，2013，32（8）：137-140.

［8］Ying-ming Wang.Centroid defuzzification and the maximizing set and minimizing set ranking based on alpha level sets［J］.Computers&Industrial Engineering，2009（57）：228-236.

［9］Liang-hsuan Chen，Wen-chang Ko.Fuzzy linear programming models for new product design using QFD with FMEA［J］.Applied Mathematical Modeling，2009（33）：633-647.

［10］戰(zhàn)國璋.基于模糊理論的數(shù)控立式車床可靠性預(yù)計(jì)及故障分析技術(shù)［D］.長春：吉林大學(xué)，2014.

［11］Heeralal Gargama，Sanjay Kumar Chaturvedi.Criticality assessment models for failure mode effects and criticality analysis using fuzzy logic［J］.IEEE Transactions on Reliability，2011，60（1）：102-110.

［12］郝慶波.數(shù)控機(jī)床可靠性及維修性的模糊綜合分配與預(yù)計(jì)［D］.長春：吉林大學(xué)，2012.

（編輯 趙蓉）

Study on Fault Harmfulness Assessment Based on WLSM and FWGM for Metro Door

WANG Fu-ge1a，XING Zong-yi1b，QIN Yong2，REN Jin-bao1a
（1a.School of Mechanical Engineering；b.School of Automation，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China；2.State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044，China）

Door system is the channel for passengers to step in and out of the metro train，so its reliability is directly related to the safety of passengers.To assess the harm of door system failure，a method based on the weighted least squares method and the fuzzy weighted geometric method is put forward.First，by using WLSM to integrate all the individual decisions of failure mode risk factors，team evaluation and decision are reached.Then，F(xiàn)WGM is used to define the fuzzy risk priority Numbers and linear programming model is also used to calculate the level set ofα.Finally，the qualitative method is used to blur FRPN to get a definite value.The failure mode where the harm is bigger is found out according to the order of the FRPN definite value，which can provide technical support for the improvement of the reliability of the door system.

metro door；harmfulness assessment；WLSM；FWGM；centroid defuzzification method

TH165；TG65

A

1001-2265（2015）06-0036-03 DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.06.010

2014-12-15；

2015-01-22

國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2011BAG01B05）；中國鐵路總公司科技研究開發(fā)計(jì)劃課題（2013T002-A-2-3）

王夫歌（1990—），男，江蘇徐州人，南京理工大學(xué)碩士研究生，研究方向?yàn)槌鞘熊壍儡囕v的可靠性，（E-mail）jizi0901wfg@163.com；通訊作者：邢宗義（1974—），男，山東臨沂人，南京理工大學(xué)副教授，研究方向?yàn)槌鞘薪煌刂婆c安全，（E-mail）xingzongyi@163.com。