一种基于模糊运算的FMS可靠性动态量化评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊运算的FMS可靠性动态量化评价方法，更具体是针对FMS运行特点，考虑控制软件与机械设备的故障表现形式关联问题，构建系统可靠性评估体系，并统计系统运行过程中各要素故障次数与故障表现形式，考虑其对系统性能的影响程度量化评定单一要素故障形式分类，基于模糊转换矩阵提出系统可靠性量化评价方法，从而为制造系统优化与维护提供理论依据。供理论依据。供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊运算的FMS可靠性动态量化评价方法


[0001]本专利技术属于柔性制造系统(FMS)可靠性评估领域，涉及一种复杂制造系统可靠性量化评价方法，该方法构建了考虑软硬系统耦合影响的系统可靠性评估体系，并基于模糊转换矩阵进行系统可靠性量化评价，通过可靠性分析反映系统可靠性性能动态变化过程，为指导系统优化与维护提供理论依据。

技术介绍

[0002]基于人工智能、互联网、传感等技术的快速进步，制造系统日益向着大型化、自动化、柔性化的方向发展，制造系统可靠性分析是用户制造企业面临的重大问题。研究动态可靠性评估方法是反映系统性能退化状态、并实现及时优化维护的必要基础。与传统的制造系统相比，FMS是一种由多加工或检测单元、多运输小车(AGV)、自动上下料装置等设备组成的复杂系统，其制造过程一般由计算机控制，具备运行灵活、设备柔性好、设备利用率高、维持生产能力等系统优势。因此，在柔性制造系统中，控制软件与机械设备的故障表现形式相互关联，而现有的可靠性评价体系一般仅从设备层面出发，较少考虑控制系统的耦合影响，无法满足FMS可靠性评价的需要。且传统可靠性分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊运算的FMS可靠性动态量化评价方法，其特征在于：实现该方法的技术步骤如下：S1、基于控制系统及机械设备，提取FMS可靠性影响要素，进行影响要素及其故障现象关联作用分析；由于FMS是由上层控制系统即总控制单元统一控制，由物流设备、加工设备和检测设备等组成的复杂系统，其可靠性影响要素应包括上层控制系统可靠性、各设备控制系统和机械系统可靠性、人因可靠性；基于FMS运行特点，进行各要素故障现象关联分析，为实际故障数据记录与统计提供一定的依据；S2、创建系统可靠性评估指标体系；首先定义整体指标为系统可靠性；基于S1得到的影响要素，将所述的整体指标按功能进行影响要素分类，定义各类要素整体可靠性为一级评价指标，包括人因可靠性、上层控制系统可靠性、物流系统可靠性、加工检测系统可靠性；定义各类要素可靠性为二级评价指标，即将物流系统、加工检测系统进一步细分为各物流设备机械系统可靠性和控制系统可靠性，人因可靠性与上层系统可靠性不再细分；并依据现场故障大数据或基于系统可靠性建模进行各要素的故障对系统可靠性的影响程度分析，确定评价体系中一级评价指标和二级评价指标的权重；S3、基于故障数据的二级可靠性指标评估；S2中构建的指标体系，建立各二级可靠性指标与系统整体可靠性指标的量化映射关系，为进行量化评价系统整体可靠性，应首先进行各二级可靠性指标评估；然而，考虑各二级指标故障状态多样，对系统运行的影响程度也存在不同；将二级指标故障对系统性能的影响程度分为以下五个等级，并基于专家经验及历史数据针对各二级指标故障状态进行分类...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志峰，裴艳虎，许静静，程艳红，杨聪彬，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：