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以FMECA为中心的柴油机可靠性研究

作　者: 张晗亮
导　师: 黄洪钟
学　校: 电子科技大学
专　业: 精密仪器及机械
关键词: 柴油机故障模式影响及危害性分析(FMECA) 动态故障树分析(DFT) 可靠性预计可靠性分配
分类号: TK422
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 486次
引　用: 5次
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内容摘要

柴油机作为汽车、工程机械、船舶和电站机组的动力,在国民经济中占有重要地位。可靠性技术作为一种重要的保障技术,对保证柴油机的正常使用具有重大意义。在柴油机设计中,由于缺乏系统的可靠性方法作为指导,导致可靠性工作相对分散和独立,很难真正提高新型柴油机可靠性水平;同时,分散的可靠性工作由于缺乏协调,进行许多不必要的重复工作,增加了柴油机设计人员的工作量,降低了可靠性工作的效率。更重要的是,由于可靠性工作缺乏统一有效的管理,可靠性工作分析出的结果很难得到各个部门人员的一致认可,可信度不高。针对这一现状,本文通过对柴油机设计阶段关键可靠性工作的分析研究,提出FMECA为中心的柴油机可靠性工作框架,把动态故障树分析(DFT)、故障模式影响及危害度分析(FMECA)、可靠性预计和可靠性分配等可靠性工作有机地结合起来。FMECA是柴油机可靠性工作体系的基础和中心。为了提高其分析的客观可信度,首先,本文针对专家系统中,专家的经验和知识的不同,引入专家权重因子,采用模糊属性层次法予以确定,然后,针对FMECA标准中列出的评分细则中评分,很难用精确值表示,使用模糊集取代具体的评分;同时,由于传统的FMECA方法都是针对单个故障模式进行分析的,本文采用模糊推理方法考虑了单个零部件的多种故障模式,并考虑了各个故障模式的组合影响,使得FMECA的分析更全面,其得出的结果更接近实际。故障树技术作为FMECA技术的重要辅助手段,对提高FMECA分析的质量和简化FMECA工作的工作量都发挥了巨大的作用,本文针对柴油机故障数据具有随机性和模糊性等特点,将模糊数的概念引入到动态故障树分析,用模糊数代替原来需要确定的失效率,建立模糊马尔可夫模型,使分析的结果更加客观可信。同时,针对柴油机属于机械产品,其部件的失效分布属于威布尔分布,本文将服从威布尔分布的失效率代替原来马尔可夫链中服从指数分布的失效率,采用基于威布尔分布的马尔可夫模型,使分析的结果具有实时性,更符合工程实际。本文围绕FMECA这一中心,提出了基于FMECA的可靠性预计方法和可靠性分配方法,结合柴油机设计中FMECA工作的结果,作为预计和分配的依据。将整个柴油机设计阶段的FMECA工作和可靠性预计、可靠性分配有机地结合了起来。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-12
第一章绪论  12-20
  1.1 可靠性技术的发展现状与趋势  12-13
  1.2 FMECA发展概况及现状  13-17
    1.2.1 FMECA发展情况  14-15
    1.2.2 国内外针对FMECA的研究  15-17
  1.3 课题背景和来源  17-18
    1.3.1 课题背景  17
    1.3.2 课题来源  17-18
  1.4 课题研究目的  18
  1.5 课题研究内容  18-19
  1.6 论文的组织结构  19-20
第二章以FMECA为中心的柴油机可靠性工作  20-27
  2.1 柴油机工作原理和系统结构  20-23
    2.1.1 柴油机工作原理  20-21
    2.1.2 柴油机系统结构及主要零部件  21-23
  2.2 柴油机设计阶段FMECA工作的意义  23-25
  2.3 关于柴油机寿命周期内可靠性工作的讨论  25-26
  2.4 以FMECA为中心的可靠性工作框架  26-27
第三章动态故障树分析  27-45
  3.1 故障树分析(FTA)概述  27
  3.2 FTA和FMECA的比较  27-28
  3.3 动态故障树分析  28-36
    3.3.1 传统动态故障树分析方法  29
    3.3.2 优先与门(PAND)  29-30
    3.3.3 功能相关门(FDEP)  30-31
    3.3.4 冷备件门(CSP)  31
    3.3.5 温备件门(WSF)  31-33
    3.3.6 顺序相关门  33-34
    3.3.7 动态故障树模型的转化方法  34
    3.3.8 马尔可夫模型的求解方法  34-36
  3.4 基于威布尔分布的动态故障树分析  36-39
    3.4.1 威布尔分布  36-37
    3.4.2 基于威布尔分布的马尔可夫模型  37-39
  3.5 模糊动态故障树  39-42
    3.5.1 三角模糊数  39-41
    3.5.2 基于模糊数的马尔可夫模型  41
    3.5.3 算例分析  41-42
  3.6 概率重要度  42-44
  3.7 FMECA工作的简化  44-45
第四章模糊理论在FMECA中的应用  45-74
  4.1 FMECA分析的基本概念  45
  4.2 FMECA的发展  45-47
  4.3 产品寿命周期各阶段的FMECA方法  47-48
  4.4 FMECA的分析步骤  48-50
    4.4.1 明确分析范围  49
    4.4.2 系统任务分析  49
    4.4.3 系统功能分析  49
    4.4.4 确定故障判据  49
    4.4.5 选择FMECA方法  49
    4.4.6 实施FMECA分析  49-50
    4.4.7 给出FMECA结论  50
  4.5 FMECA过程详解  50-53
    4.5.1 故障模式分析  50-51
    4.5.2 故障原因分析  51
    4.5.3 故障影响分析  51-52
    4.5.4 风险分析  52-53
    4.5.5 故障检测方法分析  53
    4.5.6 补偿措施分析  53
  4.6 不同类型的FMECA和FMECA各分析层次间的关系  53-55
    4.6.1 不同类型FMECA间的关系  53-54
    4.6.2 不同层次FMECA间的关系  54-55
  4.7 实施设计FMECA的目的和意义  55
  4.8 传统FMECA的缺点和不足  55-56
  4.9 FMECA的评价标准(GJB1391-92)  56-58
    4.9.1 严酷度类别  56
    4.9.2 故障模式概率等级  56-57
    4.9.3 故障影响概率  57
    4.9.4 危害度  57-58
  4.10 FMECA的评价标准(QS9000)  58-61
    4.10.1 严重度评价准则  58
    4.10.2 发生度评价准则  58-59
    4.10.3 探测度评价准则  59
    4.10.4 风险顺序数  59-60
    4.10.5 实例分析  60-61
  4.11 模糊属性层次法和综合评价在FMECA的应用  61-68
    4.11.1 模糊属性层次法  61-62
    4.11.2 模糊危害度分析  62-66
    4.11.3 实例计算  66-68
  4.12 模糊推理在FMECA的应用  68-72
    4.12.1 FMECA的模糊推理模型  68-70
    4.12.2 模糊推理拟解决的问题  70
    4.12.3 模糊推理步骤  70-72
    4.12.4 推理结果  72
  4.13 基于模糊综合评判和模糊推理方法的优点  72-74
第五章基于FMECA的可靠性预计  74-80
  5.1 可靠性预计的目的和用途  74
  5.2 可靠性预计的分类及程序  74-75
    5.2.1 可靠性预计的分类  74-75
    5.2.2 系统可靠性预计的程序  75
  5.3 基于FMECA的可靠性预计  75-77
    5.3.1 相似产品法  75-76
    5.3.2 基于故障模式的可靠性预计  76-77
  5.4 实例分析  77-78
  5.5 可靠性预计与可靠性分配的关系  78-80
第六章基于FMECA的可靠性分配  80-89
  6.1 可靠性分配研究现状  80-81
  6.2 可靠性分配通常应遵循的原则  81
  6.3 可靠性分配方法  81-84
    6.3.1 等分配法  82
    6.3.2 再分配法  82-83
    6.3.3 比例分配法  83-84
  6.4 常用的柴油机可靠性分配指标及其相互转换  84-85
  6.5 基于FMECA的柴油机可靠性分配方法  85-86
  6.6 应用举例  86-87
  6.7 基于FMECA的可靠性预计和分配的适用条件  87-88
  6.8 基于FMECA的可靠性预计和分配的优缺点  88-89
    6.8.1 优点  88
    6.8.2 缺点  88-89
第七章结论和展望  89-92
  7.1 本文的研究成果  89-90
  7.2 本文的创新点  90-91
  7.3 研究展望  91-92
致谢  92-93
参考文献  93-99
作者攻硕期间取得的成果  99

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