0 引言

塞拉門作為列車運營中最繁忙的系統(tǒng)之一，其主要由驅(qū)動傳動系統(tǒng)、承載導(dǎo)向裝置、鎖閉裝置、內(nèi)外操作裝置、電動控制裝置以及基礎(chǔ)部件等子系統(tǒng)構(gòu)成

。驅(qū)動傳動系統(tǒng)作為塞拉門的重要組成部分，因其工作頻繁、強度高，將導(dǎo)致驅(qū)動傳動系統(tǒng)的故障率明顯提高。近年來，國內(nèi)外很多學(xué)者利用故障樹分析法，故障模式、影響及危害性分析法(Failure Modes, Effects and Criticality Analysis，F(xiàn)MECA)等可靠性理論、方法對塞拉門的可靠性和安全性進行了研究。劉萍等人采用重要度分析算法對故障樹進行了定量分析，得到了車門的可靠性指標

。牟穎運用FMECA對塞拉門的關(guān)鍵部件進行可靠性分析，對關(guān)鍵部件的故障模式進行了綜合性危害評估

。段毅剛等人將模糊數(shù)學(xué)理論與故障樹方法相結(jié)合，得到了影響CHR5型動車組塞拉門系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)

。霍壯志等人運用模糊故障樹并引入專家評估系統(tǒng)，對城軌車輛客室塞拉門系統(tǒng)進行了可靠性分析

。綜上，針對塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的相關(guān)研究的文獻和資料相對來說很少。本文利用模糊RPN(Risk Priority Number, RPN)方法分析塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的危害性，評價各類故障對系統(tǒng)產(chǎn)生的危害程度，為該系統(tǒng)的故障檢測和診斷提供參考。

DOU Hong-wei, WANG Guo-wei, CHEN Liang, LI Pan, KAN Tong, QIN Yong-wen

心房顫動(房顫)是心力衰竭、快速性心室心率失常及癡呆等疾病的獨立危險因素，與心房結(jié)構(gòu)及電活動重構(gòu)關(guān)系密切，而心血管不良功能狀態(tài)是促進心房結(jié)構(gòu)改變的重要原因[1-3]。胃饑餓素是一種具有多種生物活性的短肽，在多種心臟疾病的發(fā)生發(fā)展中起重要作用，但與房顫的關(guān)系并不明確[4]。本研究旨在探討琥珀酸美托洛爾緩釋片治療房顫的效果及對血清胃饑餓素表達的影響。現(xiàn)報道如下。

1 模糊RPN方法[6]

傳統(tǒng)的RPN是危害性分析(Criticality Analysis，CA)的一種分析方法，其本質(zhì)是根據(jù)故障診斷和可靠性分析的經(jīng)驗依照故障模式評定等級標準對故障模式的發(fā)生頻度等級(Occurrence,O)、嚴酷度等級(Severity,S)和檢測難易程度等級(Detection,D)給出一個確切的數(shù)值，三者的乘積可計算出RPN值，顯而易見以上過程存在著模糊性和不確定性。因此，為了降低評定等級過程中的模糊性和不確定性，可利用模糊語言變量和模糊綜合評判建立模糊RPN方法。

1.1 模糊語言變量和模糊矩陣

1.1.1 模糊語言變量的表征

1.2.1 因素集的確定

傳統(tǒng)的RPN根據(jù)自然語言表示的評定準則進行故障模式的危害性等級評定，即分析人員根據(jù)具體的故障模式和該評定準則，給出一個確切的數(shù)值。而模糊語言變量是將自然語言劃分為五個等級，并分別用相應(yīng)的模糊數(shù)表示這五個等級。在塞拉門故障診斷和可靠性分析領(lǐng)域中，模糊語言變量的等級及表征如圖1所示，其相對應(yīng)的自然語言等級見表1所示。

在圖1(a)中，并結(jié)合表1的自然語言等級，某一故障模式發(fā)生頻度被評定為4～8，模糊化為圖中虛線三角形，該區(qū)間的中值(本例為6)對“發(fā)生頻度中等”的隸屬程度即隸屬度為1，即當(dāng)給出一個數(shù)值區(qū)間時，其中值具有最大的可能性，其他數(shù)值的可能性依次從中值向兩側(cè)遞減，其可能性的變化用隸屬度0～1表征。該模糊數(shù)表達了發(fā)生頻度數(shù)值的模糊信息，模糊數(shù)與各語言變量的交點構(gòu)成了一個模糊序集合

，由圖1(a)中的虛線三角形區(qū)域可知，式(1-1)即為它的模糊序集合。

(1-1)

1

1

2 模糊矩陣的確定

病蟲害是所有果樹生長的天敵，我們要盡量早發(fā)現(xiàn)，及時采取措施，達到防治的效果。一般來說，種植者可以采取生物、藥劑和物理三種方法結(jié)合防治蘋果栽培過程中出現(xiàn)的病蟲害現(xiàn)象，比如果園中可以懸掛殺蟲燈，盡量用生物防治代替農(nóng)藥防治，并嚴格杜絕使用禁用農(nóng)藥。同時用相應(yīng)的管理方法為草蛉和瓢蟲創(chuàng)造良好的繁殖條件，加強生物防治。

大課之后，進行個人情況一對一分析，根據(jù)個人特點，分配不同的工種，然后到家道家政職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)學(xué)校進行專業(yè)化學(xué)習(xí)與考核，通過精準對口，量身定制，大大增加了培訓(xùn)就業(yè)率，提高了員工的收入。

在分析某一故障模式時，要對發(fā)生頻度、嚴酷度和檢測難易程度三個因素進行模糊化處理，即將三個因素的模糊序集合構(gòu)建成一個模糊矩陣，并對每一行進行歸一化處理：

(1-2)

式(1-1)表達了故障模式發(fā)生頻度數(shù)值的可能性分布。嚴酷度和檢測難易程度的分析作上述同樣的處理。

1.2 因素集和因素權(quán)重向量

隨著西寧城市建設(shè)的發(fā)展，各種土木建筑的興起，使得南川河河道兩岸成為民生工程的重點區(qū)域，包括麒麟灣公園、中心廣場、西門體育館等公共場所。為此，河道的治理也需緊跟綠色發(fā)展步伐，進行大面積的綠化處理。研究區(qū)選取南川河謝家寨村段，河道長度約為1 490 m。

雖善意取得制度是對 “任何人不得轉(zhuǎn)讓大于自己權(quán)利的權(quán)利”法律公理的突破，但也不能理所應(yīng)當(dāng)?shù)恼J為突破該原則就是繼受取得。通說認為，善意取得之正當(dāng)性是因為善意取得制度保護交易安全，因此，確有突破此原則之必要。若認為從無權(quán)處分人處取得物權(quán)，不僅是對該公理的侵犯，也是對善意取得制度正當(dāng)性的誤解。

與研究對象的危害性分析相關(guān)的三個因素構(gòu)成了因素集合，不同元素表示危害性分析不同的評價項目。因素集通常用

表示：

={

,

,

}

(1-3)

式(1-3)中

表示第

個因素，即表1中的三個評價項目：發(fā)生頻度、嚴酷度和檢測難易程度。

(2)因素權(quán)重向量

由于各因素對系統(tǒng)危害性影響程度不同，因此定義一個因素權(quán)重向量來衡量各因素的重要程度。一般情況下，采用層次分析法確定因素權(quán)重向量。

={

,

,

}

(1-4)

式(1-4)中，

,

,

分別表示發(fā)生頻度、嚴酷度和檢測難易程度的權(quán)重值，三者之和為1。

1.3 評價集和單因素模糊評判矩陣

1.3.1 評價集的確定

通過抓取主流招聘網(wǎng)站的招聘信息，以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開展，設(shè)計緊缺度指標進行研究。傳統(tǒng)研究方法一般采用問卷調(diào)查、企業(yè)訪談的方式。相比于傳統(tǒng)方法，基于大數(shù)據(jù)的研究方法能夠解決傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)獲取難、數(shù)據(jù)質(zhì)量差的痛點。采用大數(shù)據(jù)的方法使用計算機程序?qū)崿F(xiàn)自動數(shù)據(jù)采集，獲取的數(shù)據(jù)量巨大，而且數(shù)據(jù)多是現(xiàn)實中企業(yè)的真實需求，可信度高。

系統(tǒng)危害性分析結(jié)果的評定，也可用五級語言變量來表征。

={

,

,

,

,

}

(1-5)

式(1-5)中，

表示危害性等級，

,

,

,

,

分別表示很低，低，中等，高，很高。

1

3

2 單因素模糊評判矩陣

④環(huán)境管理:根據(jù)血站業(yè)務(wù)工作的具體流程,合理進行布局、分區(qū)。分為采血區(qū)和非采血區(qū)、清潔區(qū)和污染區(qū),均需要隔離開來。確保采供血工作有條不紊的進行。加強環(huán)境管理,為患者提供安全、舒適的獻血環(huán)境。由專人負責(zé)引導(dǎo)工作,指導(dǎo)獻血者有序的進行檢驗和采血。采血環(huán)境應(yīng)保持整潔衛(wèi)生,并嚴格進行消毒,預(yù)防血液污染,并對報廢血和受到污染的血液進行妥善處理,確保血液質(zhì)量,采供血過程信息完整的記錄在檔案當(dāng)中。

(1-6)

式(1-6)中，

表示第

個因素的單因素模糊評判矩陣，

表示只考慮第

個因素中第

個語言變量對評價集中第

個元素的隸屬度。

1.4 危害性評判模型

1.4.1 綜合評判矩陣

定義單因素模糊綜合評判矩陣B：

=(

,

,

)

(1-7)

式(1-7)中：

(1-8)

定義綜合評判矩陣

：

=

·

= (

,

,

,

,

)

(1-9)

1

4

2 危害性等級

故障模式的危害性等級可采用加權(quán)平均原則確定，適當(dāng)選擇權(quán)值對式(1-9)中的隸屬度進行加權(quán)計算，即權(quán)重集

：

={

,

,

,

,

}

(1-10)

第

個故障模式的危害性等級評判序數(shù)：

周澤贍擦擦眼淚，接起了電話。周澤贍勉強笑著搭話，講完電話后，門鈴響了。周澤贍去開門，是白婗棠，他懷里抱著一只小雞，看來有三四周大的樣子，比周澤贍之前養(yǎng)的那幾只都要大。

(1-11)

按式(1-11)計算出各故障模式的

值，并按照大小排序即可得到各故障模式的危害性等級。

2 塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的危害性分析

2.1 塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的FMEA分析

根據(jù)以上分析過程，統(tǒng)計10個故障模式的每個因素不同語言變量對評價集不同元素的隸屬度，得到單因素模糊評判矩陣

，

，

：

2.3 基于模糊RPN的危害性分析

上述表2中列出了塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)FMEA分析的詳細結(jié)果，由于文章篇幅的限制，本文只選取RPN值大于100的故障模式進行危害性分析，即故障序號為2,3,5,6,10,11,12,13,15,17。

2.3.1 相關(guān)集合和矩陣的確定

(1)模糊矩陣 ，其中m表示故障模式的序號，即上述表2中的第三列。

結(jié)合表2中故障模式的發(fā)生頻度等級、嚴酷度等級和檢測難易程度等級的數(shù)值，對所分析的每個故障模式的三個數(shù)值進行模糊化處理，并進行歸一化處理即可得到各故障模式的模糊矩陣，如表3所示。

1

2

2 因素權(quán)重向量的確定

通過走訪、調(diào)研一線塞拉門維保、故障檢修工程專家和可靠性分析領(lǐng)域的學(xué)者，并采用層次分析法確定因素權(quán)重向量

=(0

24，0

55，0

21)。

(3)單因素模糊評判矩陣

因素集

中每一個因素的每一級語言變量對評價集

的每一級語言變量的隸屬度可構(gòu)成單因素模糊評判矩陣，即

FMEA分析是危害性分析CA的基礎(chǔ)。因此，利用模糊RPN方法對塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)進行危害性分析之前，要先對其進行FMEA分析。塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)由直流無刷電機、行星齒輪箱、同步帶傳動、傳動絲桿、螺母組件等部件組成，使用FMEA分析方法對系統(tǒng)各部件可能發(fā)生的故障模式進行識別、歸納。結(jié)合表1的評定等級標準劃分表，通過參照相關(guān)文獻和查閱大量維修實例與相關(guān)數(shù)據(jù)

，對各故障模式造成系統(tǒng)正常運行的影響程度進行定級、取值，表2為塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的FMEA分析詳細結(jié)果。

(2-1)

2

3

2 危害性CA分析

從表3中取故障模式2的模糊矩陣，如式(2-2)所示。將式(2-1)、式(2-2)代入式(1-7)、式(1-8)和式(1-9)可得到故障模式2的綜合評判矩陣D

=(0.1107,0.3217,0.5785,0.6798,0.5044)。

(2-2)

同理可得其他故障模式的綜合評判矩陣：

=(0

2081,0

4467,0

5609,0

5982,0

4063)，

=(0

0828,0

2855,0

5831,0

7162,0

5328)

其中, 最優(yōu)化權(quán)dr={0.05, 0.45, 0.45, 0.05}, 是一種6階線性中心格式; 整數(shù)q=4, 正常數(shù)Cq=103, 且ε=1/ χ=10-8. 關(guān)于WENO方法以及計算β3,r, β3,ave, τ6的細節(jié), 可參見文獻[15,17].

=(0

1898,0

3761,0

5200,0

6131,0

4833)，

=(0

1425,0

3753,0

5958,0

6786,0

4537)

=(0

1720,0

4231,0

5903,0

6310,0

4170)，

一位成功的畫家必具兩個基本品質(zhì)：認真地面對客觀世界，在觀察、分析中豐富自己的人生體驗，汲取創(chuàng)作的靈感；善于審視和尋找自我，不斷從自我的體悟中發(fā)掘自己的才智與潛能，找到自身在藝術(shù)中的位置。對藝術(shù)家來說，表現(xiàn)客觀世界和表現(xiàn)自我，應(yīng)該是合二為一、互為表里的。從表面上看，畫家畫的是客觀對象，實際上是在畫自己，是在呈現(xiàn)自己的主觀世界。

=(0

0995,0

3444,0

6249,0

7126,0

4641)

=(0

1888,0

3699,0

5209,0

6244,0

4940)，

=(0

2067,0

5399,0

7302,0

5858,0

2551)

=(0

1077,0

3808,0

6530,0

7163,0

4385)

選取危害性等級加權(quán)矩陣

=(1,3,5,7,9)，根據(jù)式(1-11)可計算出各故障模式的危害性等級評判序數(shù)：

= 6

04，

= 5

49，

=6

21，

= 5

76，

= 5

82，

= 5

62，

=5

98，

=5

79，

= 5

12，

= 5

87。按照危害性等級評判序數(shù)的大小排列的故障模式順序為5,2,12,17,10,13,6,11,3,15。

總而言之，當(dāng)前在面向現(xiàn)代柔性工業(yè)機器人的高精度控制方法中，基于運動學(xué)模型的評估和補償方式是較為簡單且技術(shù)成熟的一種，但是其仍舊存在一些問題，如模型的不定性、機器人在工作環(huán)境中不能夠?qū)δ承┓纻芜M行有效的補償。而實現(xiàn)對外部測量設(shè)備的精度提高方式則能夠有效的發(fā)揮工業(yè)機器人當(dāng)前的設(shè)計制造特性，按照機器人的制造的設(shè)計原理對其定位誤差的分布規(guī)律等進行摸索排查。因而說在實現(xiàn)工業(yè)機器人的高精度控制方法要求能夠綜合展開上述三種方式的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，避免出現(xiàn)某一技術(shù)方式短板所帶來的精度不精準的問題。

3 結(jié)論

(1)通過對塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)進行故障模式與影響分析，并根據(jù)故障模式評定等級標準，得到了塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的FMEA分析結(jié)果。

4.3 根據(jù)多年觀察節(jié)瘟發(fā)生也較重，在防治葉瘟和穗頸瘟?xí)r應(yīng)對稻株所有節(jié)部亦應(yīng)噴到藥。不論葉瘟、穗頸瘟還是節(jié)瘟，均應(yīng)做到及早防，及時治，并應(yīng)做到噴得均勻、周到，方能起到防治作用。

(2)針對傳統(tǒng)RPN的不確定性和模糊性，利用模糊RPN方法對系統(tǒng)進行危害性分析，根據(jù)危害性等級評判序數(shù)順序可知，直流無刷電機的危害性等級最高，其次是傳動絲桿，再次是同步帶傳動，最后是螺母組件。為此，在制訂塞拉門驅(qū)動傳動系統(tǒng)的維保策略、方案和計劃時要重點關(guān)注直流無刷電機、傳動絲桿、同步帶和螺母組件，同時危害性分析結(jié)果也為塞拉門的可靠性分析提供了重要參考。

[1]劉晶.改進模糊Petri網(wǎng)在城軌列車客室車門系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用研究[D].北京交通大學(xué),2014.

[2]劉萍,程曉卿,秦勇,張媛,邢宗義.基于模糊故障樹的塞拉門系統(tǒng)可靠性分析[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2013,44(S1):310-314.

[3]牟穎. 地鐵列車車門故障診斷與可靠性分析[D].大連交通大學(xué),2018.

[4]段毅剛,齊金平.基于模糊故障樹的動車組塞拉門系統(tǒng)可靠性分析[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2019,33(05):166-174.

[5]霍壯志,王云霞,曹芳芳,劉潤波.基于模糊故障樹的城軌列車客室塞拉門的可靠性分析[J].南京工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2019,17(02):48-54.

[6]陳穎, 康銳. FMECA技術(shù)及其應(yīng)用[M]. 國防工業(yè)出版社, 2014.

[7]吳飛翔. 城軌車門系統(tǒng)中無刷直流電機退化試驗的研究[D].東南大學(xué),2019.