一种组件化系统设计的故障模式与影响分析方法与流程

本发明属于电子技术领域，更进一步涉及组件化电子产品系统设计技术领域中的一种组件化系统设计的故障模式与影响分析方法。本发明适用于在组件化电子产品系统开发早期时，对组件化电子产品系统设计进行可靠性分析。

背景技术：
随着各种电子产品系统被广泛应用到人们工作生活的各个领域，人们对电子产品系统的可靠性要求越来越高，因此电子产品系统的可靠性研究已成为电子技术领域发展的新方向。可靠性是电子产品系统的一种内在属性，是指电子产品系统在规定任务和条件下，正确执行其要求任务的关键功能的能力。电子科技大学拥有的专利技术“具有失效相关模式系统的动态故障树分析方法”(申请号：201110457659.6，授权公告号：CN102542166B)中公开了一种具有失效相关模式系统的动态故障树分析方法。该发明提出了失效相关模式和失效相关门，并通过失效相关门建立系统的动态故障树模型，求解系统的动态故障树模型，得到系统可靠度，克服了现有动态故障树分析无法对失效相关模式进行定量分析的缺陷。但是，该专利技术仍然存在的不足是，在对组件化系统进行分析时，一旦出现组件的增加或删除，需要重新建立系统的动态故障树模型，无法重用之前的工作成果，浪费人力物力。西北工业大学拥有的专利技术“一种嵌入式系统可靠性分析与评估方法”(申请号：201010221813.5，授权公告号：CN101901186B)中公开了一种嵌入式系统可靠性分析方法。该发明利用现有的GSPN可靠性评估方法，对由ADDL可靠性模型转化成的广义随机Petri网可靠性模型进行量化分析，得到系统的可靠性。但是，该专利技术存在的不足是，无法识别系统设计模型中的薄弱环节，无法为制定改进控制措施提供依据。北京航空航天大学所申请的专利“基于层次依赖建模的软件FMEA方法”(申请号：201310378809.3，申请公开号：CN103473400A)中公开了一种基于层次依赖建模的软件FMEA方法。该方法通过构建系统级层次依赖模型，由系统级层次依赖模型可达性节点分析，得到失效影响传播和失效原因追踪路径，确定失效原因和失效影响；然后根据系统级FMEA结果选取详细级FMEA分析对象，并以所选分析对象的详细设计或伪代码为依据，构建详细级层次依赖模型；最后根据详细级层次依赖模型，选取要分析的关键变量，确定待分析变量的具体失效模式，由详细级别依赖模型可达性节点分析，得到变量的产生原因及失效影响，提出改进措施。但是，该专利申请仍然存在的不足是，在分析过程中，虽然考虑了分系统其他模块对分析模块的影响，但是没有反映出影响强度，可能得出有误差的分析结果。

技术实现要素：
本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提供一种组件化系统设计的故障模式与影响分析方法，以适应用户在对组件化系统设计的可靠性进行精确分析时能够功能裁剪或增加功能组件和识别系统设计薄弱环节的需求，提高了分析灵活性，降低了分析成本。本发明的具体思路是：通过构建分层的分析模型图，获得分析模型矩阵，生成故障模式修正向量，修正原始故障模式排名，从而实现对组件化系统设计可靠性的动态分析和精确分析。为实现上述目的，本发明提供的一种组件化系统设计的故障模式与影响分析方法，包括如下步骤：(1)描述系统故障模式：用户根据组件化系统的功能和要求，从组件化系统设计中提取潜在故障模式与影响分析表和故障模式间相互影响描述表所要求的信息；所述信息包括故障模式类型，故障原因，故障后果，故障风险因素；所述故障风险因素包括故障严重度，故障发生概率和故障可检测概率；(2)确定故障风险因素的评判等级：采用故障风险因素评判等级方法，确定故障风险因素的评判等级；(3)获得原始故障模式风险排名：采用原始故障模式风险排名生成方法，获得原始故障模式风险排名；(4)构建组件级分析模型图：(4a)创建一个空白图，在空白图中，用节点分别表示组件化系统中的各个组件，得到只含节点的图；在只含节点的图中，用表示组件化系统中各个组件之间的功能关系的连线连接各个节点，连线的方向表示提供功能的组件对应的节点到接收功能的组件对应的节点，得到系统级分析模型图；(4b)针对系统级分析模型图中的每个节点，分别创建一个空白图，在空白图中，用节点分别表示节点对应组件中的各个故障模式，得到只含节点的图；在只含节点的图中，用表示故障模式间影响关系的连线连接各个节点，连线的方向为影响方向，得到单组件分析模型图；在单组件分析模型图中，用节点分别表示组件化系统中除本组件外的其他组件，得到多组件分析模型图；在多组件分析模型图中，用表示组件化系统中除本组件以外的其他组件对本组件内故障模式的影响关系的连线连接各个节点，连线方向为影响方向，得到组件级分析模型图；(5)生成分析模型矩阵：将组件级分析模型图中节点间的连线所对应的值作为分析模型矩阵的元素，得到包含组件内故障模式影响矩阵和组件间故障模式影响矩阵的分析模型矩阵；(6)生成故障模式修正向量：(6a)按照下式，计算组件化系统的组件内故障模式影响度；其中，as表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的整体影响度，k表示组件化系统的第j个组件的故障模式个数，∑表示求和操作，ai,s表示组件化系统的第j个组件的故障模式i对组件化系统的第j个组件的故障模式s的影响度，1≤s≤k；(6b)按照下式，计算组件化系统的组件内故障模式影响向量；其中，表示组件化系统的第j个组件的组件内故障模式影响向量，ak表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度，k表示组件化系统的第j个组件的故障模式个数；(6c)按照下式，计算组件化系统的组件外故障模式影响度；其中，es表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的整体影响度，m表示组件化系统的组件个数，∑表示求和操作；ei,s表示组件化系统的第i个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的总体影响度，i≠j，1≤s≤k，k表示组件化系统中第j个组件的故障模式个数；(6d)按照下式，计算组件化系统的组件外故障模式影响向量；其中，表示组件化系统的第j个组件的组件外故障模式影响向量，ek表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度；(6e)按照下式，求组件化系统的组件的故障模式影响向量：EVj＝(ev1,ev2,…,evk)＝(w1a1+w2e1,w1a2+w2e2,…,w1ak+w2ek)其中，EVj表示组件化系统的第j个组件的故障模式影响向量；evk表示组件化系统中所有故障模式对故障模式k的影响因子；w1，w2分别表示组件内故障模式影响向量的合并权值和组件外故障模式影响向量的合并权值，满足w1+w2＝1；ak表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度，ek表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度；(6f)按照下式，计算故障模式修正向量：其中，EV表示故障模式修正向量，∪表示合并操作，EVj表示组件化系统的第j个组件的故障模式影响向量，m表示组件化系统的组件个数；(7)生成组件化系统故障模式风险排名：(7a)采用修正方法，用故障模式修正向量修正步骤(3)的原始故障模式风险排名，得到组件化系统故障模式风险排名；(7b)在组件化系统故障模式风险排名中找出排名最靠前的故障模式，分析其故障原因和故障后果，制定改进措施。本发明与现有技术相比具有如下优点：第一，由于本发明通过构建分层分析模型图，实现了在对组件化系统设计进行分析的过程中对组件的灵活绑定，克服了现有技术在对组件化系统进行分析时，一旦出现组件的增加或删除，需要重新建立系统的动态故障树模型，无法重用之前的工作成果，浪费人力物力的缺点，使得本发明具有满足用户动态分析组件化系统的需求，大大降低了分析成本的优点。第二，由于本发明通过生成故障模式修正向量，实现了对用传统故障模式与影响分析方法所得的故障模式风险排名的修正，克服了现有技术在分析组件化系统设计过程中，未考虑由系统结构造成的故障模式间的相互影响的缺点，使得本发明能够反映系统潜在故障模式的真实情况，提高了分析系统设计风险的精确性。第三，由于本发明通过生成系统故障模式风险排名，实现了对系统设计中风险较高的故障模式的识别，克服了现有技术无法识别系统设计中薄弱环节的缺点，使得本发明能够为风险较高的故障模式提供改进的依据。附图说明图1为本发明的流程图；图2为本发明的系统级分析模型图的简化图；图3为本发明的组件级分析模型图的简化图；具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步的详细描述。参照附图1，本发明提供的一种组件化系统设计的故障模式与影响分析方法，包括如下步骤：步骤1，描述系统故障模式。故障模式是指系统发生故障时的现象描述；由于受现场条件的限制，观察到或测量到的故障现象可能是系统的，如发动机不能起动；也可能是某一部件，如传动箱有异常响；也可能就是某一具体的零件，如履带析断裂、油管破裂等。用户根据系统的功能和要求，从组件化系统设计中提取潜在故障模式与影响分析表和故障模式间相互影响描述表所要求的信息；所述信息包括故障模式类型，故障原因，故障后果，故障风险因素；所述故障风险因素包括故障严重度，故障发生概率和故障可检测概率。所述潜在故障模式与影响分析表的表头如表1所示。表1潜在故障模式与影响分析表表头所述故障模式间相互影响描述表的表头如表2所示。表2故障模式相互影响描述表表头步骤2，确定故障风险因素的评判等级。采用故障风险因素评判等级方法，确定故障风险因素的评判等级；所述故障风险因素的评判等级方法的步骤如下：第一步，按照下式，确定故障风险因素的评判等级；其中，μ(x)表示故障风险因素评判值x在区间[a,c]的概率分布，x表示故障风险因素的评判值，a、b、c表示故障风险因素三元组评判等级的组成因素，a、b、c分别在区间[0,10]内取值，其取值的大小必须满足b-a＝c-b的条件；第二步，在区间[0,10]内划分n个与故障风险因素的评判等级对应的三元组评判等级，所述n个三元组评判等级必须满足ai≠aj，bi≠bj，ci≠cj，1≤i≤n，1≤j≤n，ai、bi、ci表示第i个故障风险因素三元组评判等级的组成因素，aj、bj、cj表示第j个故障风险因素三元组评判等级的组成因素，n表示用户确定的故障风险因素的范围。若故障风险因素的范围较大，取n＝10；若故障风险因素的范围较小，取n＝5，其他情况由用户酌情给定n的值。表3给出了n＝5时的故障风险因素三元组评判等级。表3故障风险因素三元组评判等级故障风险因素的评判等级三角模糊数表示VH{8,9,10}H{6,7,8}M{4,5,6}L{2,3,4}VL{0,1,2}关于三元组的代数运算如下：加法运算：{a1,b1,c1}+{a2,b2,c2}＝{a1+a2,b1+b2,c1+c2}；减法运算：{a1,b1,c1}-{a2,b2,c2}＝{a1-a2,b1-b2,c1-c2}；乘法运算：{a1,b1,c1}×{a2,b2,c2}＝{a1a2,b1b2,c1c2}；k×{a1,b1,c1}＝{ka1,kb1,kc1}；除法运算：{a1,b1,c1}÷{a2,b2,c2}＝{a1/a2,b1/b2,c1/c2}；步骤3，获得原始故障模式风险排名。采用原始故障模式风险排名生成方法，获得原始故障模式风险排名；所述原始故障模式风险排名生成方法的步骤如下：第一步，按照下式，计算故障风险优先值：其中，表示第i个故障模式的故障风险优先值三元组评判等级的组成因素；分别表示第i个故障模式的故障发生概率O，故障严重度S和可检测概率D；若有t个用户对同一故障风险因素做出评判，则按照下式，综合这n个用户的评判意见：其中，分别表示第j个用户提供的关于第i个故障模式的故障发生概率O，故障严重度S和可检测概率D；hj(j＝1,2,...,m)表示第t个用户的权重，并且满足：第二步，按照下式，获得去模糊化故障模式风险值：其中，表示第i个故障模式的故障模式风险值，表示第i个故障模式的故障风险优先值三元组评判等级的组成因素；第三步，将故障模式的故障模式风险值按从大到小的顺序进行排序，获得原始故障模式风险排名。步骤4，构建组件级分析模型图。创建一个空白图，在空白图中，用节点分别表示组件化系统中的各个组件，得到只含节点的图；在只含节点的图中，用表示组件化系统中各个组件之间的功能关系的连线连接各个节点，连线的方向表示提供功能的组件对应的节点到接收功能的组件对应的节点，得到系统级分析模型图，如图2所示，其中Ci,Cj,Ck分别表示组件化系统的组件i、组件j、组件k，Eij表示组件化系统的组件i对组件j的影响度。针对系统级分析模型图中的每个节点，分别创建一个空白图，在空白图中，用节点分别表示节点对应组件中的各个故障模式，得到只含节点的图；在只含节点的图中，用表示故障模式间影响关系的连线连接各个节点，连线的方向为影响方向，得到单组件分析模型图；在单组件分析模型图中，用节点分别表示组件化系统中除本组件外的其他组件，得到多组件分析模型图；在多组件分析模型图中，用表示组件化系统中除本组件以外的其他组件对本组件内故障模式的影响关系的连线连接各个节点，连线方向为影响方向，得到组件级分析模型图，如图3所示；其中，Cm表示组件化系统的组件m，em,k表示组件化系统的组件m对故障模式k的影响度，表示组件化系统的组件j的第k个故障模式，ai,k表示故障模式i对故障模式k的影响度。在对组件化系统设计进行可靠性分析的过程中，若出现了增加或删除组件化系统的组件的情况，只需在系统级分析模型图中增加表示该组件的节点和组件间功能关系的连线，或删除组件对应的节点及相应连线，从而实现对组件化系统设计可靠性的动态分析。步骤5，生成分析模型矩阵。将组件级分析模型图中节点间的连线所对应的值作为分析模型矩阵的元素，得到包含组件内故障模式影响矩阵和组件间故障模式影响矩阵的分析模型矩阵；其中，矩阵表示组件化系统的第j个组件的组件内故障模式影响矩阵，矩阵表示组件化系统的第j个组件的组件间故障模式影响矩阵；Ii表示组件化系统的第j个组件的故障模式i对自身的影响度；ai,k表示组件化系统的第j个组件的故障模式i对组件化系统的第j个组件的故障模式k的影响度，对应图3中的ai,k，em,k表示组件化系统的第m个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的总体影响度，对应图3中的em,k；故障模式间相互影响的影响度用表4所示的三元组表示。表4故障模式间相互影响的影响度的三元组表示影响度三元组表示VH{0.75,1,1}H{0.5,0.75,1}M{0.25,0.5,0.75}L{0,0.25,0.50}VL{0,0,0.25}步骤6，生成故障模式修正向量。按照下式，计算组件化系统的组件内故障模式影响度；其中，as表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的整体影响度，k表示组件化系统的第j个组件的故障模式个数，∑表示求和操作，ai,s表示组件化系统的第j个组件的故障模式i对组件化系统的第j个组件的故障模式s的影响度，1≤s≤k。按照下式，计算组件化系统的组件内故障模式影响向量；其中，表示组件化系统的第j个组件的组件内故障模式影响向量，ak表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度，k表示组件化系统的第j个组件的故障模式个数。按照下式，计算组件化系统的组件外故障模式影响度；其中，es表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的整体影响度，m表示组件化系统的组件个数，∑表示求和操作；ei,s表示组件化系统的第i个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式s的总体影响度，i≠j，1≤s≤k，k表示组件化系统中第j个组件的故障模式个数。按照下式，计算组件化系统的组件外故障模式影响向量；其中，表示组件化系统的第j个组件的组件外故障模式影响向量，ek表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度。按照下式，求组件化系统的组件的故障模式影响向量：EVj＝(ev1,ev2,…,evk)＝(w1a1+w2e1,w1a2+w2e2,…,w1ak+w2ek)其中，EVj表示组件化系统的第j个组件的故障模式影响向量；evk表示组件化系统中所有故障模式对故障模式k的影响因子；w1，w2分别表示组件内故障模式影响向量的合并权值和组件外故障模式影响向量的合并权值，满足w1+w2＝1；ak表示组件化系统的第j个组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度，ek表示组件化系统中除第j个组件之外的组件的所有故障模式对组件化系统的第j个组件的故障模式k的整体影响度。按照下式，计算故障模式修正向量：其中，EV表示故障模式修正向量，∪表示合并操作，EVj表示组件化系统的第j个组件的故障模式影响向量，m表示组件化系统的组件个数。步骤7，生成组件化系统故障模式风险排名。采用修正方法，用故障模式修正向量修正步骤3的原始故障模式风险排名，得到组件化系统故障模式风险排名。所述的修正方法的步骤如下：第一步，按照下式，求故障模式的系统风险值；其中，表示第i个故障模式的系统风险值；evi表示系统中其他故障模式对故障模式i的影响度，表示第i个故障模式的系统风险值；第二步，将故障模式的系统风险值按从大到小的顺序进行排序，得到系统故障模式风险排名。在组件化系统故障模式风险排名中找出排名最靠前的故障模式，分析其故障原因和故障后果，制定改进措施。