【技术实现步骤摘要】
一种基于改进FMEA的控制分析方法
本专利技术涉及智能制造
，具体为一种基于改进FMEA的控制分析方法。
技术介绍
在工业生产中，产品的设计或者制造过程可能以多种不同形式出现故障或者失效，导致产品无法达到要求规定的功能，严重地还可能造成停产或者发生重大生产事故；失效模式及结果分析，简称FMEA(FailureModeandEffectsAnalysis)，即是一种在产品设计阶段或者制造过程阶段，对构成产品的子系统、零件、生产工序等对象进行分析、找出潜在的失效模式并分析可能的结果、评估其风险，从而预先采取必要措施，提高产品质量和可靠性、减少事后发生失效而带来损失的预防控制分析方法。传统FMEA中采用三个评价因子的乘积RPN对失效事件进行风险评估，即：RPN＝S*O*D，其中，RPN表示风险优先数((RiskPriorityNumber))，S是事件危险值(Severity)，O是事件发生率(Occurrence)，D是事件检测等级(Detectability)，每一个评价因子的值均分别由专家根据生产实践经验以1至10的整数表示，数值越大表示事件越危险(S)、越...
【技术保护点】
1.一种基于改进FMEA的控制分析方法，其包括以下步骤：M1：确定待分析对象；M2：建立风险评估的数学模型：定义影响所述待分析对象的失效事件、即扰动因素划分标准并构建所述待分析对象的分类框架，分析判断所述扰动因素的风险；M3：根据分析判断结果，对相应所述扰动因素采取预防措施，控制或者降低风险；其特征在于：M2中风险评估的数学模型为矢量数学模型，具体包括以下步骤：M2.1：将所述待分析对象的扰动因素划分为至少两层，且每层所述扰动因素至少有两个，以树状网结构构建所述待分析对象的分类框架，则所述待分析对象的分类框架为至少三层的树状网结构，其顶端的树根、即第一层为所述待分析对象，树...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进FMEA的控制分析方法，其包括以下步骤：M1：确定待分析对象；M2：建立风险评估的数学模型：定义影响所述待分析对象的失效事件、即扰动因素划分标准并构建所述待分析对象的分类框架，分析判断所述扰动因素的风险；M3：根据分析判断结果，对相应所述扰动因素采取预防措施，控制或者降低风险；其特征在于：M2中风险评估的数学模型为矢量数学模型，具体包括以下步骤：M2.1：将所述待分析对象的扰动因素划分为至少两层，且每层所述扰动因素至少有两个，以树状网结构构建所述待分析对象的分类框架，则所述待分析对象的分类框架为至少三层的树状网结构，其顶端的树根、即第一层为所述待分析对象，树根以下的分支或者子分支为各所述扰动因素；M2.2：在传统FMEA的风险评估中引入扰动风险向量(riskvector)，则所述扰动因素为带矢量的扰动风险向量树状网结构各层的所述扰动风险向量以及相互逻辑关系为：其中，n表示从1开始的自然数，表示位于所述树状网结构第一层的所述待分析对象的整体扰动风险向量，表示第二层各所述扰动因素的所述扰动风险向量和表示第三层各所述扰动因素的所述扰动风险向量即式(1)、式(2-1)和式(2-2)表示树状网结构上一层的扰动风险向量均为所对应的下一层各所述扰动风险向量的集合，依此类推；所述扰动风险向量的数值、即扰动因素的风险评估值以扰动风险向量值rv表示，则树状网结构中评价因子S、O、D值确定层的所述扰动因素的风险评估值计算方式为：以立体三维坐标系的原点为基准，设对应x轴、y轴和z轴的单位矢向量分别为和分配S值的矢向量为O值的矢向量为D值的矢向量为则单个所述扰动因素的所述扰动风险向量为：根据向量模的运算方式，单个所述扰动因素的扰动风险向量值rv为所述扰动风险向量的向量模为方便计算取向量模的平方，即：其中，|S|、|O|、|D|分别为S、O、D的向量模，向量模的大小即为S、O、D的值...
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