改進(jìn)FMECA的工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析

陳錦漢，余榮斌

（廣東產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，廣東 廣州 510330）

改進(jìn)FMECA的工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析

陳錦漢，余榮斌

（廣東產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，廣東 廣州 510330）

針對傳統(tǒng)失效模式、影響及危害性分析（FMECA）方法利用風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)（RPN）對失效風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化排序存在RPN量化取值不連續(xù)，指標(biāo)自身無明確物理意義、受主觀影響較大，指標(biāo)設(shè)計(jì)未考慮權(quán)重因子等缺陷，該文提出一種基于風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)排序的改進(jìn)FMECA模糊綜合評判法，設(shè)計(jì)重復(fù)偏差率P、維修費(fèi)用W和發(fā)生概率O的全新評估指標(biāo)集，利用模糊綜合評判，引入層次分析法進(jìn)行權(quán)重賦值。結(jié)果表明：該方法可以有效改善FMECA方法量化排序不合理、重復(fù)現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)評價(jià)的客觀化、意義化和風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的量化連續(xù)性、權(quán)重化，提高工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果可信性。

改進(jìn)FMECA；工業(yè)機(jī)器人；失效風(fēng)險(xiǎn)分析；模糊綜合評判

0 引 言

工業(yè)機(jī)器人已逐步在各國制造領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，成為衡量一個(gè)國家制造業(yè)水平和科技水平的重要標(biāo)志[1-2]。由于工業(yè)機(jī)器人集光機(jī)電算于一體、結(jié)構(gòu)精密，且工作環(huán)境復(fù)雜、工作自由度較高，一旦發(fā)生嚴(yán)重故障，可能造成難以預(yù)測的后果。因此有必要開展工業(yè)機(jī)器人可靠性的評估研究，其中失效風(fēng)險(xiǎn)分析是開展該研究的前提和基礎(chǔ)[3-4]。

目前主要失效分析方法有失效模式、影響及危害分析（failure mode，effect and criticality analysis，F(xiàn)MECA）、故障樹（failure tree analysis，F(xiàn)TA）、跳動(dòng)式分析（bouncing failure analysis，BFA）等，其中 FMECA是一種常用系統(tǒng)失效分析方法[5-6]。FMECA通常采用RPN法（因素集為嚴(yán)重程度S、發(fā)生頻度O和探測度D）進(jìn)行分類取值，分析產(chǎn)品中所有可能產(chǎn)生的失效狀況對產(chǎn)品、系統(tǒng)造成的影響。該方法雖然易于操作，但應(yīng)用到工業(yè)機(jī)器人失效判別上存在失效風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不連續(xù)、失效風(fēng)險(xiǎn)排序主觀影響較大等問題[7-10]。

本文針對傳統(tǒng)FMECA方法在工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析存在的問題，提出一種基于全新評估指標(biāo)集的改進(jìn)FMECA失效風(fēng)險(xiǎn)分析方法。該方法實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)評價(jià)的客觀化、意義化；構(gòu)建模糊因素評判矩陣，利用層次分析法進(jìn)行權(quán)重賦值，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的量化連續(xù)性、權(quán)重化；并應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析，有效改善FMECA方法量化排序不合理、重復(fù)現(xiàn)象，使分析與實(shí)際更加切合，提高工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果可信性。

1 基于改進(jìn)FMECA的工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)評判方法

圖1為基于改進(jìn)FMECA的工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)評判方法流程圖。

為解決RPN值指標(biāo)體系存在的問題，需建立一套客觀可信的評價(jià)指標(biāo)體系。結(jié)合工業(yè)機(jī)器人經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)及生產(chǎn)工藝情況，建立全新評價(jià)PWO指標(biāo)因素集替代RPN值指標(biāo)體系（見表1）。

1.2 構(gòu)建影響因素評判矩陣及其權(quán)重

利用專家評價(jià)法構(gòu)建影響因素評判矩陣，每位專家對失效部件k影響因素做出評價(jià)等級νj，若s位成員中評定隸屬于νj的有人，則得到的評價(jià)集：

圖1 基于改進(jìn)FMECA失效風(fēng)險(xiǎn)評判法流程圖

為了體現(xiàn)各影響因素重要程度，可通過引入權(quán)重集賦予相應(yīng)因素加權(quán)因子。加權(quán)因子的恰當(dāng)與否，將直接影響綜合評判結(jié)果。

常用的權(quán)重賦值方法有德爾菲法（專家意見法）、熵值法、層次分析法AHP等[11]。其中層次分析法AHP具有定性、定量分析相結(jié)合特點(diǎn)，利用一致性檢驗(yàn)，能夠盡量消除人為因素，保證權(quán)重的有效性、實(shí)用性，是目前廣泛應(yīng)用的一種賦權(quán)方法[12]。其步驟如下：

第一，在擺放圖書的過程中，最好正面朝外。為了方便幼兒查閱，以及通過有趣的圖案吸引幼兒，應(yīng)該要求圖書的正面朝外。在興趣的激發(fā)下，幼兒才愿意去探究圖書內(nèi)有趣的故事內(nèi)容[1]。比如，在《大腳丫跳芭蕾》的繪本中，幼兒肯定忘不了封面那個(gè)舞姿優(yōu)美的女孩以及她那雙夸張的大腳，通過強(qiáng)烈的對比會激發(fā)幼兒的興趣，讓他們了解到貝琳達(dá)堅(jiān)持夢想的勵(lì)志故事。

表1 工業(yè)機(jī)器人影響因素的評價(jià)指標(biāo)體系1）

1）利用1-9標(biāo)度法[13]進(jìn)行比較取值，建立兩兩比較判別矩陣如下：

式中pij為兩兩比較取值，可以看出，判別矩陣中pii=1，pij=1/pji。根據(jù)判別矩陣，求出最大特征根所對應(yīng)的特征向量，該向量即為所求權(quán)重。

2）為了降低定性分析的人為因素影響，可對判別矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)公式為

式中λmax為矩陣最大特征根。IR為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，其取值見表2。若Rc＜0.1，則判斷矩陣的一致性結(jié)果滿意。

1.3 進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評判

設(shè)所求失效部件k的權(quán)重因素集為Wk=[w1k，w2k，…，wnk]，則模糊綜合評判集為

為了更直觀看出評判結(jié)果，將模糊綜合評判向量進(jìn)行加權(quán)平均處理，得出綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)因子Ck：

2 實(shí)例應(yīng)用

本實(shí)例以目前工業(yè)機(jī)器人中應(yīng)用最廣的機(jī)械手臂為分析對象，首先利用傳統(tǒng)FMECA方法進(jìn)行失效風(fēng)險(xiǎn)分析，結(jié)果如表3所示。

表2 1-9階判別矩陣取值表[13]

可以看出，故障部件5排在風(fēng)險(xiǎn)評估最小位置，故障部件2、3排序重復(fù)，排序結(jié)果明顯與實(shí)際情況不符。利用改進(jìn)FMECA模糊綜合評判法對上述機(jī)械手臂實(shí)例進(jìn)行失效風(fēng)險(xiǎn)分析。

2.1 確定評價(jià)因素集

如前所述，選取因素集U={重復(fù)偏差率P、維修費(fèi)用W、發(fā)生概率O}，各影響因素評價(jià)指標(biāo)取值按表1進(jìn)行。

2.2 構(gòu)建評判矩陣及權(quán)重賦值

以電連接器斷裂或燒毀（故障部件1）為例，利用德爾菲法評定法，該故障的重復(fù)偏差率P模糊集為R11={0.6，0.4，0.0，0.0，0.0}、 維修費(fèi)用W模糊集為R21={0.0，0.0，0.2，0.7，0.1}、發(fā)生概率O模糊集為R31={0.0，0.0，0.4，0.6，0.0}，因此該故障模式模糊評判矩陣為

根據(jù)1-9標(biāo)度法，構(gòu)造該故障的兩兩判別矩陣并計(jì)算權(quán)重集（見表4）。

計(jì)算一致性檢驗(yàn)判定值Rc=0.055 9＜0.1，說明該評判矩陣一致性滿足要求，因此該故障的權(quán)重集為W1=[0.0810，0.1884，0.7306]。

表3 基于FMECA的工業(yè)機(jī)械手臂失效風(fēng)險(xiǎn)分析

表4 各影響因素判別矩陣及權(quán)重

2.3 進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評判

根據(jù)式（6），故障部件1的綜合判定集為

將模糊綜合判定集進(jìn)行加權(quán)平均處理，得出綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)因子C1=2.0491。同樣方法可以得出故障部件2～5的模糊因素評判矩陣：

為簡便計(jì)算，各故障部件采用同一權(quán)重集，即：

從而可求出各故障部件模糊綜合判定集為

同理，得出各故障部件的綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)因子集：

根據(jù)表3傳統(tǒng)RPN值排序結(jié)果，明顯與實(shí)際情況不符。利用本文方法得到的綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)因子排序結(jié)果為：故障部件5＞故障部件3＞故障部件2＞故障部件1＞故障部件4，其中故障部件5同步帶磨損斷裂導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)排序最大，排序重復(fù)問題也得到解決，這與實(shí)際情況是相符合的。

3 結(jié)束語

本文指出傳統(tǒng)FMECA方法在工業(yè)機(jī)器人失效風(fēng)險(xiǎn)判別存在問題，提出一種基于風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)排序的改進(jìn)FMECA模糊綜合評判法，較好解決了傳統(tǒng)分析方法存在的主觀性較強(qiáng)、指標(biāo)意義不明確等問題。應(yīng)用結(jié)果表明，本方法能有效改善傳統(tǒng)FMECA方法風(fēng)險(xiǎn)排序不合理、重復(fù)現(xiàn)象，使分析與實(shí)際更加切合，得到評判結(jié)果更具可信性，為進(jìn)一步開展工業(yè)機(jī)器人可靠性評估和維修決策的制定提供技術(shù)支持。

[1]王田苗，陶永.我國工業(yè)機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2014，50（9）：1-13.

[2]任志剛.工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].裝備制造技術(shù)，2015（3）：166-168.

[3]BROGARDH T.Present and future robot control development-An industrial perspective[J].Annual Reviews in Control，2007，31（1）：69-79.

[4]李彤，賈慶軒，陳鋼，等.面向軌跡跟蹤任務(wù)的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)可靠性評估[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2014，36（12）：2556-2561.

[5]LIU H C， LIU L， LIU N.Risk evaluation approaches in failure mode and effects analysis：A literature review[J].Expert Systems with Applications，2014，40（2）：828-838.

[6]黃健宇.論FMEA的分析與應(yīng)用[J].機(jī)械工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量，2007（4）：37-41.

[7]毛月秋.項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)度量、排序和評價(jià)方法的研究評述[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2014，9（6）：42-43.

[8]向鵬成，趙艷玲，王林.項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的多維描述與度量[J].重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011（4）：148-152.

[9]斯泰蒙迪斯.故障模式影響分析FMEA從理論到實(shí)踐[M].陳曉彤，姚紹華，譯.北京：國防工業(yè)出版社，2010：46-47.

[10]DEWI D S， SYAIRUDIN B， NIKMAH E N.Risk management in new product development process for fashion industry：case study in hijab industry[J].Procedia Manufacturing，2015,4：383-391.

[11]姚立真.可靠性物理[M].北京：電子工業(yè)出版社，2004：69-70.

[12]LI W，SHANG Y M，JI Y J.Analysis of multiple objective decision methods based on entropy weight[J].ComputationalIntelligence and IndustrialApplication，2008，1（12）：953-956.

[13]駱正清，楊善林.層次分析法中幾種標(biāo)度的比較[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2004，24（9）：51-60.

（編輯：商丹丹）

Failure risk analysis for industrial robot based on improved FMECA

CHEN Jinhan，YU Rongbin
（Guangdong Testing Institute of Product Quality Supervision，Guangzhou 510330，China）

Aiming at the defect such as discontinuous quantitative of risk priority number（RPN）of quantitatively ordination，no clear physical meaning of index itself，large subjective influence，no weighting factor considered for index design of traditional failure mode，effects and criticality analysis（FMECA），a new method of improved FMECA fuzzy comprehensive evaluation based on risk measurement and risk ranking is presented，which is used to evaluate brand new assessment index set of designing repeatability error rateP，maintenance costWand probabilityO，using the fuzzy comprehensive evaluation to judge，and analytic hierarchy process is introduced for weight assignment.Resultsshow thatthemethod can effectively improve theunreasonable FMECA quantitatively ordination and repetition，which achieves objective and significantindex evaluation and quantitative continuity and the weight of risk evaluation index，and improves the credibility of failure risk analysis results of industrial robot.

improved FMECA；industrial robot；failure risk analysis；fuzzy comprehensive evaluation

A

：1674-5124（2017）07-0016-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2017.07.003

2017-03-21；

：2017-04-19

國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局資助項(xiàng)目（2016QK025）

陳錦漢（1960-），男，江西高安市人，高級工程師，主要從事檢驗(yàn)檢測技術(shù)研究及管理工作。