[发明专利]一种基于模糊动态故障树的机电作动器可靠性分析方法

说明书

本发明涉及一种基于模糊动态故障树的机电作动器可靠性分析方法，该方法通过分析确定机电作动器的顶事件、中间事件和底事件，建立动态故障树，并将动态逻辑门替换成代数算子，转换成动态故障树的代数模型进行求解，使用三角形模糊集数据来表示底事件的模糊可靠性，并将代数模型分解为静态子树和动态子树分别进行求解，最后综合得到机电作动器系统失效的模糊概率，并通过模糊重要度分析来确定机电作动器系统的薄弱环节。本发明方法可以有效地对机电作动器进行可靠性分析，解决了传统动态故障树分析计算量大的问题，可以为机电作动器故障定位提供参考。

技术领域

本发明属于机电作动器故障检测技术领域，涉及一种基于模糊动态故障树的机电作动器可靠性分析方法。

背景技术

为了配合全电飞机的发展，飞机的作动系统由功率液传向功率电传发展。机电作动器是功率电传作动系统的典型作动器之一，它具有重量轻、易维护、适应性强等优点。作动器是作动系统的关键部件，由于机电作动器是航空领域的一种新型作动器，其故障诊断方法和故障数据还较少，目前多用于辅助舵面的驱动。因此，对机电作动器展开可靠性分析的研究将对其在飞控领域的广泛应用有重要意义。

故障树分析是一种快速灵活的可靠性分析方法，通过对对造成系统故障的各种因素进行分析构建故障树，从而确定系统的故障组合和故障发生概率，采取相应的故障防范措施，提供系统的可靠性。传统故障树仅有正常、失效两种状态，而实际系统常伴随着与顺序相关的动态特性，由此动态故障树得到发展。常用的动态故障树的求解方法有基于Markov模型的方法和基于贝叶斯网络的方法分析方法。基于Markov模型的方法引入Markov过程和Markov链，依赖状态转移来求解故障树。基于贝叶斯网络的动态故障树分析方法，利用贝叶斯网络推理对故障树进行概率和重要度分析。这两种方法都面临计算量爆炸、适用失效分布类型局限较多的缺点。在工程实际中，故障发生的概率存在着一定的不确定性，为了反应故障发生的不确定性对系统失效的影响，将模糊集引入了故障树分析中，模糊故障树得到了一定的发展。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于模糊动态故障树的机电作动器可靠性分析方法，解决了现有机电作动器故障树分析方法中，存在适用性不强、计算量大的技术问题。

技术方案

一种基于模糊动态故障树的机电作动器可靠性分析方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：采用演绎推理法建立机电作动器的动态故障树：

1、以机电作动器系统失效作为机电作动器动态故障树的顶部事件，以机电作动器的三个主要部件电机、控制单元和机械减速装置的失效作为第二级中间事件M1、M2和M3，以每个主要部件里的各个子部件易发生的失效作为下一级事件，依次类推至元器件的失效作为底事件；

2、自底事件至顶事件，采用动态逻辑门将各级事件进行相连，得到机电作动器的动态故障树，其中绕组(X1、X2)和逆变器(X8、X9)有备件，使用冷备件门(CSP)相连；轴承弯曲(X5)和轴承磨损(X6)将导致转子偏心(X7)，使用功能触发门(FDEP)连接；裂纹成核(X5)、裂纹扩展(X5)和齿折断(X5)是程度依次加深的齿轮故障，使用顺序相关门(SEQ)相连；

步骤2：采用代数模型方法建立机电作动器动态故障树的代数模型，具体方法如下：

1、从故障树的顶部由上至下，将逻辑门替换成代数算子，建立动态故障树的代数模型：

2、根据FDEP的代数化简规则，M13子树可以化简为X5+X6+X7，得到机电作动器动态故障树代数模型的规范形式：