陳 剛,汪萬橋,王 朋,琚 龍
(上海航天設(shè)備制造總廠,上海 200245)
故障模式分析是航天產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)控制、質(zhì)量問題歸零等技術(shù)管理活動(dòng)中的基礎(chǔ)工作。文獻(xiàn)[1]要求,F(xiàn)MECA評(píng)價(jià)項(xiàng)目的第一條為是否識(shí)別出所有可能的故障模式;文獻(xiàn)[2]要求,技術(shù)歸零的前兩個(gè)步驟為定位準(zhǔn)確、機(jī)理清楚,即要求對(duì)問題產(chǎn)品的故障模式有清晰的認(rèn)識(shí)。由此可見故障模式分析的重要性。
由于航天產(chǎn)品特有的復(fù)雜性,對(duì)其故障模式進(jìn)行形式化建模變得極其困難,無法對(duì)故障信息進(jìn)行自動(dòng)采集和智能挖掘。目前的故障模式分析活動(dòng)仍依賴于人類專家的領(lǐng)域知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。為了規(guī)范工作程序,提高故障模式分析的完備性和準(zhǔn)確性,型號(hào)負(fù)責(zé)人往往會(huì)邀請(qǐng)多位專家參與分析活動(dòng),采用專題討論會(huì)或頭腦風(fēng)暴的形式,力求聽取并采納所有專家的意見。這樣的傳統(tǒng)做法往往會(huì)走向兩個(gè)極端:1)各專家立場不同,行業(yè)背景相異,因此對(duì)其他專家的意見持不同看法,將會(huì)導(dǎo)致長時(shí)間僵持,無法統(tǒng)一結(jié)論,或偏離主題、內(nèi)容發(fā)散。通常,這種情況會(huì)愈演愈烈,短期內(nèi)無法取得令人滿意的結(jié)果。2)其他專家的想法被某一強(qiáng)勢意見所裹挾,討論結(jié)果向該意見快速收斂,違背了群策群力的美好初衷。
應(yīng)對(duì)以上問題的一個(gè)有效方法是杜絕現(xiàn)場討論這種形式,向每個(gè)專家獨(dú)立征求意見,然后采用某種策略對(duì)所有專家的意見進(jìn)行后期整合。對(duì)于能實(shí)現(xiàn)這種信息融合功能的策略,計(jì)算機(jī)及信息技術(shù)領(lǐng)域開展過廣泛探討,形成了粗糙集[3-4]、Bayes[3,5]、D-S證據(jù)理論[6-8]等具有代表性的典型方法。研究文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),粗糙集通過劃分等效集來對(duì)屬性和元素進(jìn)行約簡,這必然對(duì)論域內(nèi)屬性的一致性和完備性提出較高的要求,即要求被融合的信息具有統(tǒng)一的、定義良好的結(jié)構(gòu);Bayes將被融合的信息映射為概率網(wǎng)中不同節(jié)點(diǎn)的條件概率,通過概率傳播計(jì)算出被融合信息的絕對(duì)概率,概率映射過程中需要對(duì)不同信息源的輸出進(jìn)行抽樣統(tǒng)計(jì),對(duì)樣本數(shù)量提出較高的要求。顯然,對(duì)于航天產(chǎn)品這樣的復(fù)雜、金貴的對(duì)象,難以對(duì)其故障模式進(jìn)行統(tǒng)一良好的定義或取得足夠數(shù)量的故障子樣,這意味著采用粗糙集或Bayes來整合多源故障信息變得非常困難。但這一特點(diǎn)恰恰適用于D-S證據(jù)理論。按照文獻(xiàn)[8]的觀點(diǎn),D-S證據(jù)理論在表達(dá)和處理認(rèn)知不確定性上具有較強(qiáng)的能力,其需要的先驗(yàn)數(shù)據(jù)在數(shù)量上比Bayes更為寬松,在表達(dá)形式上比粗糙集更為靈活多樣,因此更容易獲得。該觀點(diǎn)表明,相比其他兩種方法,證據(jù)理論對(duì)被融合信息的數(shù)量和結(jié)構(gòu)形式具有更高的容忍度,加之廣受采納的證據(jù)合成算法,具有實(shí)現(xiàn)型號(hào)產(chǎn)品故障模式信息融合的天然優(yōu)勢。
1967年,DEMPSTER最早提出了證據(jù)理論[9],后經(jīng)其學(xué)生SHAFER的發(fā)展、完善,逐漸形成一套處理信息匱乏條件下主觀不確定性問題的成熟方法,亦稱之為D-S 理論。
盡管后世不同領(lǐng)域的學(xué)者對(duì)D-S理論作了許多改進(jìn)和適應(yīng)性修正,但均堅(jiān)持了其基本的數(shù)學(xué)模型框架,即辨識(shí)框架、基本信任分配函數(shù)、信任函數(shù)、似然函數(shù)。
定義1:Θ={θ1,θ2,…,θn},為某一問題背景下所有可能的有窮原子命題的集合,且任意命題θi兩兩互斥,則稱集合Θ為該問題的辨識(shí)框架。該定義表明,辨識(shí)框架具有完備陳述某一事件的能力,囊括了對(duì)應(yīng)問題背景下的所有可能解答。
綜上可知,D-S理論的基本數(shù)學(xué)模型框架是由底向頂逐層構(gòu)建的,人們最終使用信任函數(shù)和似然函數(shù)來確定一個(gè)命題的真?zhèn)?。假設(shè)某個(gè)事件事實(shí)上發(fā)生的概率為P,而在一定證據(jù)下得到其信任函數(shù)Bel和似然函數(shù)Pl,可以判斷Bel≤P≤Pl。(Pl-Bel)表示由于證據(jù)缺失而引起的不確定區(qū)間,隨著證據(jù)的不斷完善,該區(qū)間會(huì)逐漸縮短,在擁有完全證據(jù)的情況下,P=Pl=Bel。
D-S理論的巨大價(jià)值還表現(xiàn)為其在證據(jù)融合上的能力。DEMPSTER幾乎在提出證據(jù)理論的同時(shí)就在考慮證據(jù)融合的有效機(jī)制,并最終發(fā)展為D-S合成規(guī)則,是目前應(yīng)用最廣泛的證據(jù)融合方法。盡管ZADEH等[10]一些學(xué)者對(duì)D-S合成規(guī)則在高沖突證據(jù)下的表現(xiàn)提出異議,并從不同方面改進(jìn)了D-S合成規(guī)則,但筆者和另外一些學(xué)者[11]認(rèn)為:D-S合成規(guī)則本身是正確而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?,由高沖突證據(jù)導(dǎo)致的異常結(jié)果具有邏輯上的必然性,沒有任何方法可以完全避免。本文在研究一些改進(jìn)合成規(guī)則后發(fā)現(xiàn),這些規(guī)則均有一定的適用前提,某些情況下會(huì)導(dǎo)致如“一票否決”之類的新問題,并沒有從本質(zhì)上提升高沖突證據(jù)融合的效果。因此,解決高沖突證據(jù)融合問題的突破口應(yīng)該在證據(jù)本身,通過提高證據(jù)采集質(zhì)量,或在證據(jù)融合前采用篩選、預(yù)處理等手段,有效保證證據(jù)的一致性與合理性。
D-S合成規(guī)則的基本原理是對(duì)不同證據(jù)下焦元的基本信任分配函數(shù)求正交和,形式化表示為式(1)。
(1)
開展證據(jù)融合需要完成幾個(gè)關(guān)鍵步驟:構(gòu)建辨識(shí)框架、焦元基本信任分配函數(shù)賦值、執(zhí)行D-S合成規(guī)則、計(jì)算合成證據(jù)的信任函數(shù)和似然函數(shù)。對(duì)于故障模式分析,本文規(guī)劃了如圖1所示的證據(jù)融合工作流程。
由定義1可知,辨識(shí)框架是目標(biāo)對(duì)象本身屬性的體現(xiàn),應(yīng)該獨(dú)立于證據(jù)來構(gòu)建。然而,對(duì)于航天產(chǎn)品這樣異常復(fù)雜的系統(tǒng),初始構(gòu)造的辨識(shí)框架往往是不完備的,需要在證據(jù)的啟發(fā)下不斷地?cái)U(kuò)充。
圖1 故障模式分析中的證據(jù)融合流程
至于沖突處理,目前仍是一個(gè)見仁見智的問題。本文采取一個(gè)簡單有效的方法:判斷為高沖突后修正或直接拋棄沖突最大的一對(duì)證據(jù)。該做法基于這樣一個(gè)合理的假設(shè):相對(duì)于傳感器等機(jī)械式證據(jù)采集手段,真正的人類專家能夠提供更高質(zhì)量的證據(jù),發(fā)生高沖突的可能性很小。
某型號(hào)的一個(gè)艙段由C型框、中間框、后端框及兩塊壁板螺接而成。首個(gè)產(chǎn)品完成后,測量C型框上端面與后端框下端面間的平行度為2.2mm,超出了0.3mm的設(shè)計(jì)指標(biāo)。在沒有其他支持?jǐn)?shù)據(jù)的情況下,考慮向領(lǐng)域?qū)<艺髟円庖姡猿醪酱_定造成該超差的原因。
3位專家在了解了相關(guān)情況后,憑經(jīng)驗(yàn)給出了表1中的意見。
表1 專家意見匯總
對(duì)以上意見進(jìn)行分解、歸并后,構(gòu)建辨識(shí)框架Θ={θ1,θ2,θ3,θ4}={C型框平面度超差,C型框應(yīng)力釋放變形,C型框強(qiáng)迫裝配變形,裝配工裝定位偏差}。形成3個(gè)證據(jù)下的焦元集合及其基本信任分配,見表2。
表2 焦元集合及其基本信任分配
根據(jù)式(1)執(zhí)行D-S合成規(guī)則,生成新的焦元集合及其基本信任分配,結(jié)果見表3。
表3 證據(jù)融合后焦元集合及其基本信任分配
根據(jù)定義3和定義4,計(jì)算表3中各焦元的信任函數(shù)和似然函數(shù),結(jié)果見表4。
表4 證據(jù)融合后故障模式的信任函數(shù)與似然函數(shù)
該結(jié)果表明,綜合3位專家的意見,造成該超差的原因有60.5%的可能性是C型框變形,有39.5%的可能性是裝配工裝定位偏差;而C型框變形的細(xì)分原因有13.2%~21.1%的可能性是C型框應(yīng)力釋放,有39.5%~47.4%的可能性是C型框強(qiáng)迫裝配。
證據(jù)融合為存在認(rèn)知不確定性的判斷結(jié)論增加了說服力,而D-S理論及其合成規(guī)則為證據(jù)融合提供了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撘罁?jù)。通過本文的梳理和分析,認(rèn)為在型號(hào)產(chǎn)品故障模式分析時(shí)采用D-S理論整合多位專家的意見,能夠更大限度地利用好專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)這個(gè)寶貴的財(cái)富,對(duì)故障模式的真實(shí)情況提供更好的估計(jì)和評(píng)價(jià)。
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