一种考虑权重的硬件电路FMEA方法与流程

本发明涉及一种硬件电路fmea方法，属于产品与系统可靠性分析技术领域。

背景技术：

故障模式影响分析(fmea)是产品与系统可靠性分析的有效方法。主要是通过分析产品或系统可能出现的失效模式及其原因和影响，对可能的失效模式进行风险评估，然后合理分配有限资源，对高风险的失效模式制定预防措施加以控制，从而最大程度降低风险。fmea过程中最重要的步骤是对可能的失效模式进行风险评估，传统fmea法对风险评估指标(风险优先数rpn)的计算方法为：rpn＝s(严重度)*o(发生度)*d(探测度)。但是用这种计算方式不但很难精确评估三个风险因子，而且由它们单一相乘得到的rpn重复率太高，无法科学有效地评估故障风险，准确性较低。

为了解决上述问题，现在出现了很多改进方法，比如基于模糊评价的fmea法、结合灰色关联理论的fmea方法、基于模糊共因失效的fmea法等；其中广泛应用的模糊理论中涉及的解模糊集方法也不胜枚举。但是它们虽然提高了传统计算方法的科学性(准确性)，也极大地增加了算法的计算量。因此，急需一种在解决传统fmea方法故障风险衡量偏差大的同时，避免出现像其他改进方法一样计算量过大的技术。

技术实现要素：

本发明为解决现有产品与系统可靠性分析技术不能同时兼顾准确性与计算量的问题，提供了一种考虑权重的fmea方法。

本发明所述一种考虑权重的硬件电路fmea方法，通过以下技术方案实现：

步骤一、确定硬件电路每种故障模式的各影响因素的评价因子；

步骤二、应用层次分析法建立各影响因素的判断矩阵，进而得到故障模式的各影响因素的权重；

步骤三、利用上述步骤中得到的评价因子及权重得到各故障模式的风险系数；

步骤四、将各种故障模式的风险系数的按照数值大小进行排序。

本发明最为突出的特点和显著的有益效果是：

本发明所涉及的一种考虑权重的硬件电路fmea方法，通过引入各影响因素的相对权重，一定程度上避免了不同风险程度的故障模式因计算结果被评定为同种风险程度，降低了综合危害等级(风险系数rpn值)的重复率；同时，采用层次分析法(ahp)来尽量消除权重确定方法中的主观影响，从而使得评定结果更为客观准确；本发明简洁便利，相比现有准确性相当的技术，计算量仅为50％左右。

附图说明

图1为本发明方法流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1对本实施方式进行说明，本实施方式给出的一种考虑权重的硬件电路fmea方法，具体包括以下步骤：

步骤一、确定硬件电路每种故障模式的各影响因素的评价因子；

步骤二、应用层次分析法建立各影响因素的判断矩阵，进而得到故障模式的各影响因素的权重；

步骤三、利用上述步骤中得到的评价因子及权重得到各故障模式的风险系数；

步骤四、将各种故障模式的风险系数的按照数值大小进行排序。

本发明方法，能够在保证故障风险衡量具有科学性、有效性的同时极大程度上减少算法的计算量。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，步骤一中所述评价因子具体的确定过程为：

确定硬件电路第k种故障模式的各影响因素为：发生度严重度探测度

则，硬件电路第k种故障模式的发生度的评价因子为：

其中，表示向上取整，θ^k为第k种故障模式的发生率，所有故障模式的发生率中的最大值σ＝max(θ¹,…,θ^k,…)；θ^k可以通过检索硬件电路技术手册或者厂家产品说明书来获得。

硬件电路第k种故障模式的严重度的评价因子为：

其中，q为硬件电路中器件的总数；当硬件发生第k种故障模式时，功能受到影响的模块中包含ρ^k个器件；

硬件电路第k种故障模式的探测度的评价因子为：

其中，第k种故障模式能被检测出来的概率为所有值中的最大值

对上述的表达式变形，则各种故障模式的各影响因素的评价因子的具体衡量标准能表示为表1中的形式：

表1

实际上，针对不同的硬件电路，也可以将评定为不同的取值集合，比如{1,2,…,10}等等，以提高准确性；

其他步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式二不同的是，所述步骤二具体包括以下过程：

若仅靠s(严重度)、o(发生度)、d(探测度)三者单一相乘决定故障模式的风险值，在特定硬件电路中当某一影响因素评价值过高时将导致其它影响因素的作用失效；因此，本方法引入各影响因素的相对权重。同时，采用层次分析法(ahp)来尽量消除权重确定方法中的主观影响。各影响因素权重集的具体步骤如下：

步骤二一、用aij表示影响因素对的相对重要性数值进而构造出判断矩阵，i、j＝1,…,n，判断矩阵a的具体形式为：

其中，n为影响因素的数量，在本实施方式中n＝3，即则i、j＝1,2,3；

aij值的判定根据如表2所示：

表2影响因素重要性数值表

其中，aii＝1，aij＝1/aji；计算该判断矩阵a3的最大特征值λmax及λmax所对应的特征向量ζ；

步骤二二、对所述判断矩阵进行一致性检验，计算一致性比率其中ic为一致性指标；ir为判断矩阵的平均随机一致性指标；ir的判定依据见表3：

表31-13阶判断矩阵的ir值

步骤二三、若rc<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，这时将最大特征值对应的特征向量ζ归一化后作为故障模式的因素权重集w＝{w1,w2,w3}；wi为影响因素i的权重；wi满足如下归一化条件：

0<wi<1

否则，若rc≥0.1，认为判断矩阵的一致性可以接受，应重新构造判断矩阵。

其他步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式三不同的是，所述一致性指标

其他步骤及参数与具体实施方式三相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式三或四不同的是，步骤三中所述得到各故障模式的风险系数的具体表达式为：

其中，η^k为第k种故障模式的风险系数。

其他步骤及参数与具体实施方式三或四相同。

实施例

采用以下实施例验证本发明的有益效果：

硬件电路采用开关量开入开出板，对其进行具体的fmea分析及风险优先级计算。开关量开入开出板主要是用以实现开关量的输入和输出控制等功能，它的内部包括9个功能模块。首先，对开关量开入开出板可能出现的故障模式进行fmea分析(见表4)，得到18种故障模式；然后进行各模式风险系数的计算，其具体步骤如下：

(1)确定硬件电路每种故障模式的各影响因素的评价因子：

以开关量开入开出表的故障模式1(ltm4644器件损坏)为例，评定故障模式1的故障发生度的评价因子：故障严重度的评价因子：探测度(检测难易度)的评价因子：

(2)计算故障模式的各影响因素的权重：

影响因素判断矩阵a3为：

经计算说明该判断矩阵的一致性可以接受。因此，可以确定故障模式1的因素集对应的权重集为：w＝{0.2583,0.6370,0.1047}；即w1＝0.2583、w2＝0.6370、w3＝0.1047；

(3)确定故障模式的风险系数η值

η¹＝0.2583*1+0.6370*4+0.1047*2＝3.0157

同理可求出其他故障模式的η值(见表4)，比较各故障模式风险系数η值的大小即可判定它们的危害等级。

表4fmea分析表(本发明方法)

本发明所述考虑权重的硬件电路fmea方法的优势

1.计算结果

(1)传统的fmea法的结果见表5(rpn＝o*s*d)：

fm3＝fm7＝fm13>fm10＝fm11＝fm5>fm15＝fm8>fm9＝fm16＝fm17>fm18＝fm2＝fm14>fm4＝fm12>fm6＝fm1

表5fmea分析表(传统fmea方法)

(2)考虑权重的硬件电路fmea方法：

fm10>fm14>fm12＝fm4>fm16>fm6>fm1>fm8>fm7>fm13>fm3>fm18>fm2>fm9>fm15>fm5>fm11>fm17

2.本发明所述考虑权重的硬件电路fmea方法相对传统fmea法的优势

(1)降低了综合危害等级(风险系数rpn值)的重复率；一定程度上避免了不同风险程度的故障模式因计算结果被评定为同种风险程度。

(2)评定结果更为科学客观准确；例如用考虑权重的硬件电路fmea方法评价出的风险程度相对靠后的故障3(供电板外接电阻阻值漂移)、故障11(达林顿阵列的三极管噪声过大)用传统fmea法评价后却排名很靠前，是由于它们的检测难度较高，导致仅依赖o、s、d简单相乘得到的rpn值较大；同时，本应风险系数较高的故障14(光耦器件损坏；会造成最重要的开关量开入检测功能直接失效)在传统fmea法评判后被认为危害较小。

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。