本发明涉及一种评估方法，尤其涉及一种白车身总拼夹具切换系统可靠性评估方法。
背景技术：
汽车生产过程中，可以利用白车身总拼夹具切换系统来实现夹具的按需求切换。但是，白车身总拼夹具切换系统是一个极其庞杂的系统，由众多的部件组成，整个系统的稳定性和可靠性关系到整个生产。通常，对某一个部件或者子系统的失效，可以通过失效频率或者更换频率来进行评估。但是，对于整个系统而言，缺少一种直观并且较为准确的可靠性评估方法，使其能够准确及直观地显示该系统整体是否能够可靠持续的运行及能够可靠运行的时间。
因此，需要提出一种直观并且较为准确的可靠性评估方法，使其能够准确及直观地显示该系统整体是否能够可靠持续的运行及能够可靠运行的时间。
技术实现要素：
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种直观并且较为准确的可靠性评估方法，使其能够准确及直观地显示白车身总拼夹具切换系统整体是否能够可靠持续的运行及能够可靠运行的时间。
为实现上述目的，本发明提供了一种白车身总拼夹具切换系统可靠性评估方法，包括以下步骤：
1)分析总拼夹具切换系统的工作状态和结构特点，建立总拼夹具切换系统动态故障树；
2)将步骤1)中的总拼夹具切换系统动态故障树转化为静态故障树结构；
3)计算步骤2)得到的总拼夹具切换系统故障树的最小割集，形成最终的故障树结构；
4)根据步骤3)得到的故障树结构计算每个底事件的失效概率；
5)根据步骤4)的底事件失效概率计算故障树结构的顶事件失效概率和总拼夹取切换系统工作可靠度。
较优的，步骤2)中，通过将热备件门转化为与门的方法将总拼夹具切换系统转化为静态故障树。
较优的，步骤3)中，利用bdd法计算总拼夹具切换系统故障树的最小割集wj(t)。
较优的，步骤4)中，按照下列步骤计算每个底事件的失效概率：
41)设有n个专家组成的专家评估小组对某零部件的失效概率进行评估，得到n个三角模糊数集合r＝[f1,f2,…,fk,…,fn]，按照下列公式计算n个三角模糊数的算术平均值：
其中，fa为n个三角模糊数的算术平均值；
42)按照下列公式计算集合r中fk与fa之间的距离，其中fk∈r：
其中，
d(fk,fa)为第k个专家评价的三角模糊数值与n个三角模糊数的算术平均值之间的距离；
43)按照下列公式计算r中所有模糊数与fa的相似度：
44)按照下列公式计算r中所有模糊数与fa的相似度wi：
其中，fi设置为r中第i个三角模糊数值；
45)根据下列公式计算最终的专家群决策结果fω：
46)根据下列公式计算底事件失效概率f：
其中，
较优的，在步骤5)中，按照下列公式计算总拼夹具切换系统故障树顶事件失效概率：
其中，mj表示最小割集wj(t)中底事件的个数；
fi(t)表示最小割集kj(t)中第i个底事件失效的概率；
w表示通过步骤3)得到的最小割集wj(t)的个数。
较优的，还包括下列步骤:
6)按照下列公式计算底事件的概率重要度：
其中，
x为总共的底事件个数；
7)按照下列公式计算底事件的关键重要度：
其中，
较优的，在步骤5)中，按照下列公式计算底事件的可靠度和不可靠度：
其中，ri(t)表示第i个底事件的可靠度；hi(t)表示第i个底事件的不可靠度。
较优的，在步骤5)中，按照下列公式计算拼夹具切换系统故障树顶事件发生概率pr(t)：
较优的，在步骤5)中，按照下列公式计算总拼夹具切换系统的工作可靠度r(t)：
本发明的有益效果是：本发明提供的白车身总拼家具切换系统可靠性评估方法能够直观地实现对现有白车身总拼夹具切换系统可靠性评估，并找到其白车身总拼夹具切换系统的整体可靠性与时间的关系曲线，直观反映出其可靠性随时间的变化，进而能够提前根据其变化进行应对，防止因应对不及时造成生产效率降低。
附图说明
图1为本实施例的总拼夹具切换系统功能分解模型图。
图2为本实施例的龙门架故障树图。
图3为本实施例的夹具故障树图。
图4为本实施例的支撑架故障树图。
图5为本实施例的夹具库故障树图。
图6为本实施例的倒库架故障树图。
图7为本实施例的控制系统故障树图。
图8为本实施例的总拼夹具切换系统动态故障树图。
图9是热备件门转化为与门示意图。
图10为本实施例的总拼夹具切换系统静态故障树图。
图11为本实施例的简化的夹具定位子系统故障树图。
图12为本实施例的简化的支撑架故障树图。
图13为本实施例的简化的夹具库故障树图。
图14为本实施例的简化的倒库架故障树图。
图15为本实施案例的简化的控制系统故障树图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
如图1所示，一种白车身总拼夹具切换系统可靠性评估方法，包括以下步骤：1)分析总拼夹具切换系统的工作状态和结构特点，建立总拼夹具切换系统动态故障树；
2)将步骤1)中的总拼夹具切换系统动态故障树转化为静态故障树结构；
3)计算步骤2)得到的总拼夹具切换系统故障树的最小割集，形成最终的故障树结构；
4)根据步骤3)得到的故障树结构计算每个底事件的失效概率；
5)根据步骤4)的底事件失效概率计算故障树结构的顶事件失效概率和总拼夹取切换系统工作可靠度。
如图2，步骤1)中以龙门架失效为例，龙门架失效主要分为定位模块失效和气缸失效：
一)定位模块失效
定位模块的失效主要是由定位轮磨损变形、定位块磨损变形和焊接残渣黏附影响定位精度等因素引起的。
二)气缸失效
气缸的失效模式有气缸泄漏、气缸磨损、输出力不足和缓冲效果不良。
夹具失效模式分析：夹具的失效模式有定位块磨损变形和基板变形。
支撑架与倒库架失效模式分析：支撑架与倒库架的失效模式相同。失效模式有夹具限位装置失效、限位滑块磨损变形、滚轮断裂、接近开关失效、电机失效和传动失效，驱动电机的失效模式有定子绕组失效、堵转和疲劳失效，传动失效有齿轮齿条磨损变形。
夹具库的失效模式分析：夹具库的失效模式有电机失效和传动失效。
一)电机失效
夹具库的电机与支撑架中的电机失效模式类似，故不作深入分析。
二)传动失效
齿轮齿条将发生磨损变形。
控制系统的失效模式有plc控制器失效、驱动器失效和控制线路故障。
根据前面对系统的失效模式分析结果，建立系统子模块建立动态故障树，分别如图2、3、4、5、6、7；根据子模块之间的关系建立夹具切换系统的动态故障树，如图8，各代号指代的中间事件与底事件如表1和表2所示。
表1总拼夹具切换系统动态故障树中间事件
表2总拼夹具切换系统故障树底事件
进一步的，步骤2)中，通过将热备件门转化为与门的方法将总拼夹具切换系统转化为静态故障树。
如图8,热备件门的功能和与门的功能在故障树中比较类似。热备件门和与门都是当输入事件其中一个或多个发生时，逻辑门并不会有输出，只有当所有的输入事件都发生了，才会有输出。热备件门和与门的不同之处在于事件发生的过程不同，热备件门的输入是相同或相似的事件，输入事件的载体在同一时刻的工作状态是不一样的，当其中一个处于工作状态时，其他的则处于不工作状态；与门是所有的输入事件的载体处于同步工作的状态。
基于热备件门和与门的相同点和不同点，可以将热备件门在附件一定的条件下转化为与门。如图9所示为一个具有两个输入事件的热备件门转化为与门的过程，其附加条件为：
t1＝a1t
t2＝a2t
a1+a2＝1
其中t为热备件门所在的系统的工作时间，t1为备件1的工作时间，t2为备件2的工作时间。a1，a2分别表示备件1和备件2的工作时间占系统工作时间的比重。备件1和备件2工作时间之和等于系统的工作时间。
因此，可以将总拼夹具切换系统的动态故障树结构转化为如图10所示的静态故障树结构。
进一步的，步骤3)中，利用bdd法计算总拼夹具切换系统故障树的最小割集wj(t)。
bdd法又名二元决策图法，要利用bdd法求解故障树的割集和最小割集，首先需要将故障树转化为bdd。在转化前，要将复杂的故障树转化为只包含与、或、非三种逻辑门的规范化故障树。在转化时，要给所有的底事件确定一个指标顺序，表示bdd在同态意义上是唯一的，最终利用递归法将故障树转化为bdd。
在故障树转化为bdd的过程中，需要使用ite(if—then—else)结构，ite(a，b，c)指的是：如果a成立，则b成立，否则c成立。其表达形式为：
ite(a，b，c)＝ab+ac
2)转化规则
转化规则如下：设故障树底事件x1,x2,…,xn对应的布尔变量为x1,x2,…,x…n，已知其指标顺序，g和h为故障树中的节点，且g＝ite(x1,g1,g2)，h＝ite(x2,h1,h2)，则利用ite结构进行转化时要遵循以下两个运算规则：
当index(x1)＞index(x2)时：g＜op＞h＝ite(x1，g1＜op＞h，g2＜op＞h)
当index(x1)＝index(x2)时：g＜op＞h＝ite(x1，g1＜op＞h1，g2＜op＞h2)；其中，＜op＞为对应故障树中相应与门和或门的布尔运算；在转化的过程中，需要对各故障树进行简化，其中，简化的故障树如图11-图15所示，在简化过程中，需要对中间事件进行处理，比如去掉一些不必要的中间事件，也可以将中间事件作为底事件处理，然后进行最小割集求解，其中，如图11，以夹具定位子系统为例，其求解的公式为：
m9＝m10·m11·m12·m13＝ite(m10，1，0)·ite(m11，1，0)·ite(m12，1，0)·ite(m13，1，0)＝ite(m10，ite(m11，1，0)，0)·ite(m12，1，0)·ite(m13，1，0)＝ite(m10，ite(m11，ite(m12，1，0)，0)，0)·ite(m13，1，0)＝ite(m10，ite(m11，ite(m12，ite(m13，1，0)，0)，0)，0)
m4＝x1+x2+x3+x4＝ite(x1，1，0)+ite(x2，1，0)+ite(x3，1，0)+ite(x4，1，0)＝ite(x1，1，ite(x2，1，0))+ite(x3，1，0)+ite(x4，1，0)＝ite(x1，1，ite(x2，1，ite(x3，1，0)))+ite(x4，1，0)＝ite(x1，1，ite(x2，1，ite(x3，1，ite(x4，1，0))))
m5＝x5+m9＝ite(x5，1，0)+ite(m10，ite(m11，ite(m12，ite(m13，1，0)，0)，0)，0)＝ite(x5，1，ite(m10，ite(m11，ite(m12，ite(m13，1，0)，0)，0)，0))
m1＝m4+m5＝ite(x1，1，ite(x2，1，ite(x3，1，ite(x4，1，0))))+ite(x5，1，ite(m10，ite(m11，ite(m12，ite(m13，1，0)，0)，0)，0))＝ite(x1，1，ite(…（…（…（x5，1，ite(m10，ite(…(…(m13，1，0)，0)，0)，0))))))
按照上述中的过程可得到夹具定位子系统的bbd与故障树的对应图，如图15所示，搜索bdd中从根节点到叶节点为1的路径得到故障树的最小割集，其中，夹具定位子系统的最小割集为：{x1}，{x2}，{x3}，{x4}，{x5}，{m10，m11，m12，m13}。
同理，如图12，可以得到支撑架故障树系统的最小割集{x6}，{x7}，{x8}，{x9}，{x10}，{x11}，{x12}，{x13}，{x14}。
同理，如图13，可以得到夹具库故障树的最小割集为{m16，m17，m18，m19}。
同理，如图14，可以得到倒库架故障树的最小割集为{x15}，{x16}，{x17}，{x18}，{x19}，{x20}，{x21}，{x22}。
同理，如图15，通过计算可以得到控制系统故障树的最小割集为{x23}，{x24}，{x25}。
同理，通过计算可以得到总拼夹具切换系统故障树的最小割集为{x1}，{x2}，{x3}，{x4}，{x5}，{x6}{x7}，{x8}，{x9}，{x10}，{x11}，{x12}，{x13}，{x14}，{x15}，{x16}{x17}，{x18}，{x19}，{x20}，{x21}，{x22}{x23}，{x24}，{x25}，{m10，m11，m12，m13}，{m16，m17，m18，m19}共27个最小割集，由于m10，m11，m12，m13各有2个底事件，m16，m17，m18，m19各有5个底事件。如考虑它们的底事件构成的最小割集，结合其组成结构可知，{m10，m11，m12，m13}中总共包含16个彼此相交的最小割集，{m16，m17，m18，m19}中总共包含625个彼此相交的最小割集。
求出最小割集以后，可以根据以下步骤完成底事件失效概率的计算：
41)设有n个专家组成的专家评估小组对某零部件的失效概率进行评估，得到n个三角模糊数集合r＝[f1，f2，…，fk，…，fn]，按照下列公式计算n个三角模糊数的算术平均值：
其中，fa为n个三角模糊数的算术平均值；
42)按照下列公式计算集合r中fk与fa之间的距离，其中fk∈r：
其中，
d(fk,fa)为第k个专家评价的三角模糊数值与n个三角模糊数的算术平均值之间的距离；
43)按照下列公式计算r中所有模糊数与fa的相似度：
44)按照下列公式计算r中所有模糊数与fa的相似度wi：
其中，fi设置为r中第i个三角模糊数值；
45)根据下列公式计算最终的专家群决策结果fω：
46)根据下列公式计算底事件失效概率f：
其中，
进一步的，在步骤5)中，按照下列公式计算总拼夹具切换系统故障树顶事件失效概率：
其中，mj表示最小割集wj(t)中底事件的个数；
fi(t)表示最小割集kj(t)中第i个底事件失效的概率；
w表示通过步骤3)得到的最小割集wj(t)的个数。
进一步的，还包括下列步骤:
6)按照下列公式计算底事件的概率重要度,概率重要度是指底事件发生概率引起顶事件发生概率变化的程度。：
其中，
x为总共的底事件个数；
7)按照下列公式计算底事件的关键重要度,关键重要度是底事件发生概率的变化率与它引起顶事件发生概率变化率之比：
其中，
得到底事件概率重要度和关键重要度如表4所示。
表4底事件概率重要度和关键重要度计算结果
进一步的，在步骤5)中，按照下列公式计算底事件的可靠度和不可靠度：
其中，ri(t)表示第i个底事件的可靠度；hi(t)表示第i个底事件的不可靠度。
进一步的，在步骤5)中，按照下列公式计算拼夹具切换系统故障树顶事件发生概率pr(t),根据总拼夹具切换系统故障树的不相交的最小割集，4个车型夹具使用的时间相同，各为系统工作时间的四分之一。因此，总拼夹具切换系统故障树顶事件发生概率为：
进一步的，在步骤5)中，按照下列公式计算总拼夹具切换系统的工作可靠度r(t)：
通过以上步骤，可以得到系统故障底事件失效率如下表5。为方便表示,用λi表示fi(t),表中λi与fi(t)概念相同。
表5白车身总拼夹具系统底事件失效率表单
由此可以得到总拼夹具切换系统运行1万小时失效的概率为pr(10000)＝0.0487,运行1万小时的系统可靠度r(10000)＝0.9513。依次代入t＝10000小时到t＝100000小时，可以得到在0～100000小时内系统的可靠度随时间的变化曲线。进而能够实现对总拼夹具切换系统的状况评估,以便于及时更换相关零件,减少在生产过程中切换系统发生故障的可能性。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。