故障樹中各事件發(fā)生的概率用模糊數(shù)來表示芒炼,根據(jù)模糊數(shù)的運算法則式(3-13)、(3-15)和模糊算子AND和OR的計算方法式(3-18)经禽、(3-20)即可確定頂事件發(fā)生的模糊概率呕瞎。假定事件發(fā)生概率Pi的參照函數(shù)為正態(tài)對稱型笑诫,其隸屬函數(shù)如式(3-11)所示,且與均值mi相差±40%的點x的隸屬度為0.08婉肆,則

故αi=βi=0.2517mi咽行,各底事件的故障概率均值mi及左右分布αi猩吕、βi如表3-4所示。
表3-4 底事件的故障概率均值mi及左右分布αi涣疑、βi
代號 |
底事件 |
均值mi |
分布αi和βi |
代號 |
底事件 |
均值mi |
分布αi和βi |
X1 |
電源未開 |
2×10-5 |
5.034×10-6 |
X9 |
導(dǎo)架接觸失效 |
3×10-4 |
7.551×10-5 |
X2 |
電源開關(guān)失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X10 |
活齒接觸失效 |
2×10-4 |
5.034×10-5 |
X3 |
系統(tǒng)保險絲燒斷 |
3×10-4 |
7.551×10-5 |
X11 |
殼體接觸失效 |
2×10-4 |
2.517×10-5 |
X4 |
軸Ⅰ斷裂 |
3×10-4 |
7.551×10-5 |
X12 |
軸承1失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X5 |
軸Ⅱ斷裂 |
5×10-4 |
1.258×10-4 |
X13 |
軸承2失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X6 |
活齒接觸失效 |
2×10-4 |
5.034×10-5 |
X14 |
軸承3失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X7 |
主動軸接觸失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X15 |
軸承4失效 |
1×10-4 |
2.517×10-5 |
X8 |
活齒攔觸失效 |
2×10-4 |
5.034×10-5 |
|
|
|
|
據(jù)式(3-20)及表3-3中所列的真值函數(shù)形式脸掘,計算可得各中間事件及頂事件發(fā)生概率的模糊數(shù)為:

從中間事件發(fā)生概率的模糊數(shù)看,中間事件G3發(fā)生的概率
比其他中間事件發(fā)生的概率都要高诞嗦,也就是說活齒運動副失效是造成頂事件發(fā)生的主要因素纷臊,而在導(dǎo)致G3發(fā)生的各中間事件里,事悠揚G5發(fā)生的概率
最大乌企,即活齒與導(dǎo)架的運動副失效是導(dǎo)致活齒運動副失效的關(guān)鍵虑润,因此為降低頂事件發(fā)生概率,提高整個系統(tǒng)可靠性加酵,應(yīng)盡量提高導(dǎo)架與活齒嚙合副的接觸強度的可靠性拳喻。頂事件發(fā)生概率棄
的隸屬函數(shù)曲線如圖3-4所示。它表示與圓柱正弦活齒減速器輸出軸不能傳遞扭矩故障概率均值0.0036相差士40%的點的隸屬函數(shù)為0.08猪腕,分布α=β=0.0009冗澈。可見此系統(tǒng)的頂事件模糊概率的均值和左右分布都很低陋葡,所以該系統(tǒng)是安全的亚亲。

3.4基于Monte-Carfo方法的減速器系統(tǒng)可靠性數(shù)字仿真
在某些復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析中,采用傳統(tǒng)的人工評定方法很難完全解決系統(tǒng)可靠性的有關(guān)問題腐缤,數(shù)字仿真為解決這類問題捌归,提供的一條新的有效途徑。通過仿真不僅可以求解系統(tǒng)可靠性的點估計值岭粤,還可以得到統(tǒng)計值的分布函數(shù)惜索,這對深入了解系統(tǒng)具有很大的幫助。此外惰衬,借助仿真運行的過程還可以系統(tǒng)內(nèi)各部分可靠性所產(chǎn)生的作用铡碧,獲得系統(tǒng)內(nèi)部可靠性更多的信息,這對改進系統(tǒng)和重新設(shè)計系統(tǒng)具有很大的指導(dǎo)意義瘟百。
3.4.1減速器系統(tǒng)仿真模型的建立
采用Monte Carlo法對減速器系統(tǒng)進行可靠性數(shù)字仿真织娶,系統(tǒng)U可表示為
U={Z1,Z2掺变,…掐赠,Z15} (3-22)
式中Zi——系統(tǒng)第i個基本部件。每個基本部件的失效分布函數(shù)為Fi(t), (i=1,2帆骗,…15)糯湃。
由故障樹表達的邏輯關(guān)系可以看出頂事件即為系統(tǒng)的失效事件,底事件即為基本部件的失效事件的席。設(shè)故障樹的結(jié)構(gòu)函數(shù)為Y捧擂,Y包括與門和或門准徘。頂事件在t時刻的狀態(tài)變量用Φ(t)表示,則

且Φ(t)的取值為
Φ(t)=Y[
(t)] (3-24)
式中
(t)——第i個底事件的狀態(tài)變量艾遗。
且有

3.4.2減速器系統(tǒng)可靠性仿真流程
用Monte Carlo法對圓柱正弦活齒減速器各基本部件壽命進行隨機抽樣洛退,以獲得每個基本部件故障時間的簡單樣本。在第j次抽樣的杰标,第i個基本部件失效時間抽樣值為
tij=Fi-1(ηij) (3-26)
式中ηij——第i個基本部件在第j次抽樣的的隨機數(shù)兵怯。
根據(jù)式(3-25)和式(3-26),可知在第j次抽樣中第i個底事件在t時刻的狀態(tài)變量為

在第j次抽樣中腔剂,若系統(tǒng)失效時刻時tkj媒区,利用故障樹的結(jié)構(gòu)函數(shù)可知頂事件在t時刻的狀態(tài)變量為

第j次抽樣,可產(chǎn)生15個基本部件的失效時間tij(i=1,2掸犬,…袜漩,15),將失效時間按照由小到大的順序排列為t?1湾碎,t?2宙攻,…,t?15胜茧,與之對應(yīng)的基本部件順序表示為Z1′粘优,Z2′,…呻顽,Zk′,…区为,Z15′喇纬。首先將基本部件Z1′設(shè)為失效,即t=t?1,而其它部件均未失效嫂衅,檢查此時系統(tǒng)U是否失效凯书,即Φj(t?1)是否為1。若減速器系統(tǒng)未失效灌龄,則將基本部件Z2′設(shè)為失效咬恨,檢查系統(tǒng)U此時是否失效…,直到基本部件Zk′失效文鸽,即t=t?k時邀漩,此時Zk′之前的基本部件均已失效,如果系統(tǒng)處于失效狀態(tài)纹词,即Φj(t?k)=1绿踱,則第j次抽樣時系統(tǒng)壽命抽樣值為tkj<,其值為t>kj=t?k残匈。至此菲藏,第j次抽樣結(jié)束视事。依此類推可得到各次抽樣的系統(tǒng)壽命抽樣值。經(jīng)過N次抽樣后庆揩,對其作統(tǒng)計處理俐东,統(tǒng)計N次抽樣各底事件發(fā)生引起頂事件發(fā)生的頻率,根據(jù)大數(shù)定理订晌,當抽樣次數(shù)足夠多時犬性,事件發(fā)生的頻率將趨近事件發(fā)生的概率,進而可以計算系統(tǒng)的可靠性指標腾仅。本文取抽樣次數(shù)為5000次乒裆,并分析其誤差范圍⊥评可靠性仿真的流程圖見圖3-5鹤耍。
采用區(qū)間統(tǒng)計法,首先設(shè)減速器最大工作時間為Tmax验辞,將它分為m個相等區(qū)間稿黄,則第r個區(qū)間記為[tr-1、tr]跌造,r=1睡谒,2,…尾丑,m榆墅。設(shè)系統(tǒng)仿真的總次數(shù)為N,若第j次抽樣減速器失效的時間為tk,判斷落入哪個工作區(qū)間[tr-1熔淘,tr]內(nèi)榨未,并利用Φj(tk)統(tǒng)計出N次仿真后,減速器失效時間的分布饼痘,即

式中 △mr——系統(tǒng)在[tr-1收谭,tr]區(qū)間內(nèi)的失效次數(shù)。
t≤tr的減速器失效數(shù)為

在通掃故障樹足夠多次九的基礎(chǔ)上全僧,通過對獲得的數(shù)據(jù)進行分析旧败,即可得到圓柱正弦活齒減速及各組成部分的各項可靠性指標。計算方法如下:
系統(tǒng)可靠度為:



式中 nsi——基本部件Zi失效引起系統(tǒng)失效的次數(shù)公杰;
ns——系統(tǒng)失效總次數(shù)暮孕。
基本部件的模式重要度表示系統(tǒng)可靠性的薄弱環(huán)節(jié),WN(Zi)最大的元件就是系統(tǒng)最薄弱的環(huán)節(jié)钻哩。
3.4.3減速器系統(tǒng)可靠性數(shù)字仿真分析結(jié)果
根據(jù)故障樹對圓柱正弦活齒減速器進行可靠性的數(shù)字仿真研究屹堰。各基本部件壽命分布參數(shù)見表3-5,采用上述算法編程求解街氢。通掃故障樹5000次扯键,產(chǎn)生減速器壽命抽樣值5000個睦袖,設(shè)系統(tǒng)最大工作時間Tmax為1000Oh,將Tmax分為1000個區(qū)間荣刑,統(tǒng)計減速器壽命抽樣落入各區(qū)間的次數(shù)馅笙,得到系統(tǒng)平均壽命,即減速器平均無故障工作時間MTBF為3086h厉亏,壽命的方差為6.39×106董习。根據(jù)仿真結(jié)果進行擬合分析,系統(tǒng)壽命服從威布爾分布爱只,即

式中 ηs=3.26×104皿淋;βs=1.1605。
仿真的系統(tǒng)可靠度曲線Rs恬试、擬合的可靠度曲線R0窝趣,及R0的置信上、下限曲線RU牧稳、RL如圖3-6所示茫绅。減速器可靠性仿真的誤差分析及基本元件的模式重要度如表3-6和表3-7所示。
表3-5 基本元件失效分布類型及參數(shù)
從圖3-6可以看出闰袒,擬合的可靠度R0與仿真的可靠度Rs十分接近咳综,均介于置信度為95%時的置信上、下限RU悴觅、RL之間霍执,并且仿真誤差很小。因此樊颁,系統(tǒng)可靠度仿真方法是有效的犀掸。當仿真次數(shù)增大時,仿真結(jié)果將更令人滿意澳银。

表3-6 減速器可靠性仿真誤差分析
tr(h) |
不可靠度估值 (tr) |
可靠度RS(tr) |
仿真的誤差估計ε |
100 |
0.0056 |
0.9944 |
<0.0021 |
500 |
0.424 |
0.9576 |
<0.0056 |
1000 |
0.960 |
0.9040 |
<0.0082 |
3000 |
0.3010 |
0.6990 |
<0.0127 |
8000 |
0.6350 |
0.3650 |
<0.0133 |
從表3-7模式重要度WN(Zi)可以看出,導(dǎo)架的模式重要度WN(Z9)遠遠大于其他部件的模式重要度钾植,表明導(dǎo)架是系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)慨即,其可靠性對減速器的壽命影響最大,導(dǎo)架的失效模式主要是疲勞點蝕及磨損失效等泛鸟,所以提高導(dǎo)架的接觸強度的可靠性是改善圓柱正弦活齒減速器可靠性的關(guān)鍵蝠咆。
表3-7 基本元件模式重要度
部件代號 |
WN(Zi) |
部件代號 |
WN(Zi) |
部件代號 |
WN(Zi) |
1 |
0.0378 |
6 |
0.0678 |
11 |
0.1076 |
2 |
0 |
7 |
0.1026 |
12 |
0.0788 |
3 |
0 |
8 |
0.0690 |
13 |
0.0804 |
4 |
0.0134 |
9 |
0.2006 |
14 |
0.0778 |
5 |
0.0174 |
10 |
0.0730 |
15 |
0.0738 |
3.5本章小結(jié)
1.對圓柱正弦活齒傳動進行了接觸強度的模糊可靠性分析”崩模基于模糊數(shù)學方法和可靠性設(shè)計理論刚操,將應(yīng)力和強度分別視為隨機變量和模糊變量,建立了零件接觸強度的模糊可靠性數(shù)學模型和計算公式再芋;
2.在分析圓柱正弦活齒減速器組成結(jié)構(gòu)及各種失效可能的基礎(chǔ)上菊霜,建立了以“輸出軸不能傳遞扭矩”為頂事件的減速器故障樹坚冀。通過定性分析,找出了減速器的全部最小割集鉴逞,即導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有可能方式记某。給出了減速器中間事件和頂事件的真值函數(shù)計算公式;
3.將模糊數(shù)學引入圓柱正弦活齒減速器的故障樹分折中构捡。采用參照函數(shù)為正態(tài)型的L-R模糊數(shù)描述各底事件的發(fā)生概率液南,根據(jù)模糊數(shù)的運算法則和模糊算子AND和OR的計算方法,推導(dǎo)出圓柱正弦活齒傳動系統(tǒng)輸出軸不傳遞扭矩頂事件發(fā)生的模糊概率及其隸屬函數(shù)分布勾徽;
4.為模擬真實工況下減速器的可靠性情況滑凉,在建立的故障樹基礎(chǔ)上,采用Mollte-Carlo方法隨機生成基本事件的故障概率斗黍,對減速器進行可靠性數(shù)字仿真二娄。通過分析仿真結(jié)果,得到減速器系統(tǒng)的壽命分布及各零件模式重要度坦浦,為分析辙求、改進系統(tǒng)指明了方向。
上一頁
下一頁