研究射流管伺服阀的动态可靠性基于广义随机Petri网

文摘

射流管伺服阀广泛应用于军事领域的航空和船舶,其可靠性具有明显的随机性和动态。然而,现有的方法在复杂的理论或分析静态可靠性。基于广义随机petri网(GSPN)理论和收集基本失效模式和射流管伺服阀故障率数据,本文提出了一种新颖的建模和模拟的方法分析系统的动态行为。在这种方法中,动态可靠性模型建立考虑失败的随机和维修和使用GSPN模拟软件。然后,伺服阀的稳态概率计算,由马尔可夫方法与计算出的值。最后,射流管伺服阀的动态可靠性参数计算使用收集的故障率数据和不同的修复率数据。结果表明方法之间的最大误差的概率GSPN和马尔可夫是2.07%,最佳的修复率小于1.71µ_我,并动态可靠性参数成为更好的仿真时间,因为越来越多的失败的经济复苏。因此,研究方法和结果基于GSPN简洁真实,可用于故障的定性预测和动态可靠性的定量计算类似的复杂的系统。

1。介绍

操作要求,比如全天候、快速的响应,并且精度罢工要求更高的军事装备的性能和功能。内部复杂结构等特性和高密度请求更高的可靠性,寿命,军事装备的环境适应性。此外,设计参数(如大小、强度),环境(如温度、压力、和道路条件),和失败的军事装备有明显的随机性和动态的过程。上述提出新的挑战传统的设备设计和可靠性分析的方法。在这些动态和竞争环境中,军事生产企业面临着越来越激烈的市场压力。他们不仅需要降低成本和缩短生产周期还要提高产品的质量,提高竞争力,确保军事企业的可持续发展,迫切要求人们构建动态可靠性理论的大型和复杂的系统1- - - - - -3]。

与静态可靠性理论、动态可靠性理论的研究对象是一个动态的系统。事实上,几乎所有的工程系统是动态的系统。动态系统可以被定义为这样一个系统,初始扰动的响应变化的交互系统的组件和组件之间的交互和工作环境,在“动态”故意强调事件的时间进程和系统组件之间的交互的重要性(4,5]。动态可靠性理论主要是用于分析故障的随机性和维修的行为,动态特性,以及运营商之间的相互作用和工作环境。从现有文献,最有活力的研究为复杂系统可靠性模型;动态可靠性的建模理论主要包括状态转换图(6],go-flow [7),动态故障树(8),随机petri网(9),和蒙特卡罗模拟方法10]。其中,随机petri网方法是应用最广泛的方法在动态可靠性的研究由于其坚实的理论基础,图形建模和容易操作的软件。然而,随机petri网方法状态爆炸问题在可靠性建模对于大型和复杂的系统;因此,广义随机petri网(GSPN)方法被提出(11]。

电液伺服阀是一个重要的桥梁连接的电气部件和液压部分电液伺服控制系统。目前,在军事领域的航空和船舶、射流管伺服阀通常被用来替代的喷嘴挡板,其可靠性直接决定了军事装备的可靠性和安全性的电液伺服系统。根据实际工作条件和射流管伺服阀故障率数据,许多学者做了积极的研究对其可靠性。周et al。12)收集失效模式在射流管伺服阀的生活阶段,确定使用失效模式的弱点,效应和临界分析(FMECA)。戴et al。13]优化FMECA的射流管伺服阀使用模糊评价方法,给伺服阀的每个失效模式的风险水平。律等。14结合蒙特卡洛的方法和故障树分析可靠性数字仿真的射流管伺服阀和得到了平均故障间隔时间(MTBF)和可靠性在不同仿真时间。然而,日益增长的航空和船舶领域需要的能力定量计算故障的随机性和维修的实际影响伺服阀系统的可靠性,即定量计算射流管伺服阀的动态可靠性。

考虑人物和射流管伺服阀的工作状况,本文提出了一种新的方法来评估大型和复杂系统的动态可靠性。剩下的部分组织如下。部分2概述了GSPN基本理论。部分3介绍了评估系统的动态可靠性的新方法。部分4评估射流管伺服阀的动态可靠性基于剖面的方法3。部分5结果和讨论。最后,给出的结论是在部分6。

2。GSPN基本理论

2.1。GSPN的定义

佩特里网是非常有用的对可靠性评价和描述系统的顺序性和并发性的特征。目的是扩展的随机petri网建模能力,提出了广义随机petri网(15]。

在形式上,广义随机petri网模型是一个8-tuple: 在哪里(我) 是一组有限的地方,代表系统的状态或资源(2) 是一个有限集的转换,这是系统的转换事件改变状态:

在哪里意味着直接转换和意味着时间转换,(3) 是优先级函数映射转换到自然数代表他们的优先级: (iv) 是输入、输出分别和抑制功能。是多重集,(v) 是随机函数映射转换到实数表示他们的发射率取决于标志吗, (vi) 最初的标志,是一个函数,将每一个地方与一个自然数。

与SPN相比,GSPN有三个改进如下(16]:(1)设置立即转变和过渡时间,事件和耗时的逻辑可以区分和状态空间爆炸问题,可以有效地缓解。如果直接过渡,过渡时间存在的同时,只允许执行直接过渡。定时过渡可以用来描述故障的随机性和修复过程,以便建立模型是更现实的。(2)增加抑制弧。抑制弧通常用来表示失败的随机和修复过程虽然GSPN用于分析系统的可靠性;当标记的数量等于抑制弧的数目,是抑制过渡到执行。(3)定义随机切换,如果启用了几个直接转换同时,可以定义的优先级。如果他们的优先级相同,执行直接跃迁的概率是由随机开关。

2.2。GSPN的图形建模元素

GSPN理论用于动态可靠性的建模、仿真,和参数计算的射流管伺服阀,和符号在建模和模拟的意义如表所示1。

3所示。GSPN模型的分析方法

GSPN可以应用于评估的动态可靠性大而复杂的系统,如计算可靠性参数,优化维修率数据,预测动态系统的失败。的过程分析方法基于GSPN提出本文提出如下。

步骤1(系统的机理分析)。系统的机理分析是动态可靠性评估的基础,包括原理分析、结构分解和故障模式的总结。

步骤2(故障率和修复率的数据收集)。动态可靠性的定量分析的目的是预测基于子系统的动态系统的可靠性参数的故障率和修复率数据。有几种来源找到这个信息,如公共数据书,性能数据与实际工厂,专家判断,和实验室检测(6]。在这一步中,我们还需要定义每个子系统和设置数据利用GSPN软件故障率和修复率。

步骤3(动态可靠性模型的建立基于GSPN)。基于前两个步骤的GSPN模型系统可以建立。值得一提的是,子系统的故障时间和维修时间不需要服从指数分布的GSPN模型,但如果所有子系统的故障时间和维修时间服从指数分布,GSPN模型作为一个马尔可夫模型具有相同的结构。

步骤4(模拟和方法验证)。当完成图的连接和设置数据,我们可以运行仿真实验。此外,如果所有子系统的故障和修理时间服从指数分布,我们可以比较结果计算了GSPN方法和马尔可夫方法验证的有效性。

第五步(修复率的优化)。所有子系统的故障率和修复率产生重大影响的动态系统的可靠性参数。故障率主要依赖于统计数据。然而,修复率取决于维修策略,包括及时维修,定期检修,和可靠性为中心的维修(RCM);其中,RCM是现代维修理论的核心。在这一步中,我们应该优化子系统的修复率的基础上可靠性的满意度。

4所示。射流管伺服阀的GSPN模型

步骤1(系统的机理分析)。电液伺服阀是一种精密液压元件的能力成比例地弱电气控制信号转换成大型液压动力和输出相应的流量和压力,这主要由滑阀组件、喷射管放大器,永磁力矩电机和反馈组件。其中,滑阀组件组成的线轴,布什和阀体;喷气管放大器包括喷射管、喷嘴,和接收器;永磁力矩电机由永久磁铁,指导磁铁,电枢,弹簧管,和控制线圈(双冗余模式);反馈的反馈组件是由元素和夹紧螺丝。射流管伺服阀的结构分解框图如图所示1的失效模式所示参考周和戴et al。12,13]。

步骤2(故障率和修复率的数据收集)。结构和失效模式的基础上,关键结构元素确定影响射流管伺服阀的可靠性。通过检索文献和估计律et al。14),故障率和修复率数据的关键元素如表所示2。

步骤3(动态可靠性模型的建立基于GSPN)。考虑以下。
(一)可靠性框图。伺服阀的主要结构元素的基础上,工作原理、失效模式,伺服阀的可靠性框图如图所示2。

(b)建模的前提。当建立基于GSPN伺服阀的动态可靠性模型,有必要承担三个点如下:①伺服阀系统和子系统只有两种状态:正常或故障。②故障发生后立即修复。③失败后的液压组件需要修复如新。

(c) GSPN模型伺服阀的动态可靠性。基于可靠性框图和子系统的故障分布、射流管伺服阀的GSPN模型的动态可靠性建立如图3。在图3,(),(),分别表示子系统是在正常和故障状态,和分别代表系统在正常和故障状态,和(),()的转换,分别表示子系统的故障和维修的激发。线轴的子系统作为一个例子来解释伺服阀的故障和修复过程。在开始系统的运行,启用和执行;其结果是和()收到令牌,这表明伺服阀处于正常工作状态。在一个随机的正常工作时间线轴的子系统无法工作收到令牌,这说明子系统的轴是失败的。在这个时候,启用并执行,获得令牌,伺服阀的失败;然后,执行的令牌和又被删除,导致执行的,禁止接收令牌,当其他子系统存在的失败,因为禁止弧。然后,线轴开始被修复的子系统。在一个随机修理时间,执行,最终导致的实施和执行。在那之后,令牌的和同时删除;伺服阀的系统恢复正常工作状态。

步骤4(模拟和方法验证)。考虑以下。
(一)模拟。设置仿真时间和相关参数,动态可靠性进行仿真实验和实验收集数据。

(b)方法验证。为了验证GSPN方法的有效性在伺服阀的动态可靠性分析,介绍了马尔可夫方法的状态转换图如图所示4。伺服阀系统只有两个工作状态;首先,子系统都在正常工作状态和伺服阀系统处于正常状态;另一个是只有一个11的子系统无法工作;然后,整个系统处于故障状态。

在图4,美国不能直接转移到对方;状态转移概率矩阵和密度矩阵伺服阀系统的显示如下: 在哪里和分别是子系统的故障率和修复率。

当确定转移概率矩阵和密度矩阵,伺服阀系统的稳态概率可以被解决了(6),正常工作状态和故障状态的概率计算(7)和(8):

仿真时间设置为50000小时;然后,故障率和修复率数据的所有子系统将根据表2;伺服阀的稳态概率系统的工作状态计算,而计算出的值马尔可夫方法;它们之间的误差如表所示3。错误数据的表3,它是发现,最大误差为2.07%,可以修改动态可靠性参数计算,所以GSPN方法可以用来分析射流管伺服阀的动态可靠性。

第五步(修复率的优化和参数计算)。考虑以下。
(一)修复率的优化。修复率数据直接影响动态伺服阀的可靠性系统的一些参数。的故障率数据线轴,阀体和布什都是0.1 (10⁻⁶/ h)的修复率数据都设置为0.5 (10⁻³/ h);其他子系统的修复率数据都设置为1.0 (10⁻³/ h)基于实际的维护周期和故障率数据,所以数据集的初始修复率(10⁻³所有子系统/ h)决定;修复率数据和子系统之间的关系如表所示2。在仿真实验中,,,,,,,,,,分别设置为修复率数据。根据(9),伺服阀的可用性和计算如表所示4。在MATLAB中,上述数据拟合如图5,我们可以找到它们之间的关系是近似线性的。的关系可以表示为(10): 在哪里子系统的总和的修理时间和伺服阀系统的工作时间。考虑 在哪里动态伺服阀系统的可用性和吗是最初的多个修复率。

根据军事装备的严格要求,如果伺服阀的动态可用性高于0.95当工作时间达到50000小时。考虑到最大误差2.07%,依照(小于1.71,计算10)。

(2)基于GSPN伺服阀的动态可靠性分析。考虑一定的安全系数,是设置为1和修复率是(10⁻³/ h);然后,仿真时间,分别设置为1000小时,10000小时,100000小时,1000000小时,10000000小时;进行仿真实验获得伺服阀的动态可靠性参数。

收集仿真数据和计算通过(11),失败率()、可用性(),平均修复时间(MTTR),故障间隔,同时得到的平均无故障时间(MTBF)约,如表所示5。考虑 在哪里次失败的子系统。

使用曲线拟合工具、动态可靠性参数见表5分别是,安装数据吗6,7,8,9。在图6迅速,我们可以发现可用性增加仿真的开头,然后慢慢的改变,最后达到几乎不变。然而,失败率的曲线趋势图7只是相反,减少快速仿真的开头,然后慢慢改变,最后达到几乎不变。MTTR的曲线趋势,平均无故障时间数据所示8和9分别,一样的人物7和6。

5。结果与讨论

军事装备的系统越来越庞大和复杂。当评估他们的可靠性,需要解决复杂理论公式或需要忽略太多的因素导致不切实际的传统方法。GSPN的基础上,本文提出了一种新的方法来评估动态可靠性考虑失败的随机和维修,这是简洁和现实的动态可靠性定量计算的庞大而复杂的系统。

我们都知道,修复率是一把双刃剑。系统可靠性是不能有效满足如果修复率太小了。相反,维护成本也在不断增加。惯例是,修复率的基础上确定特定系统可靠性要求的会议,并考虑一定的安全系数。根据该方法,伺服阀的可用性降低线性增加的初始修复速度的多个工作之后需要时间。合适的修复率的伺服阀是通过仿真实验。

使用MATLAB仿真实验的结果是安装。从图7,我们可以清楚地发现故障率曲线是一样的浴缸曲线上半年因为假设所有子系统的修复如新,这表明修复系统能有效的延长故障率曲线长度的固定相。从可用性曲线在图6,发现伺服阀的可用性开始迅速增加,最终达到常数。在数据8和9MTTR、平均曲线,分别有故障率曲线和可用性曲线总体趋势,强烈表示正常工作的能力提高和从失败中恢复的能力变得更好。显然的结论从上述伺服阀的动态可靠性曲线确定修复率起着非常好的作用在促进初伺服阀的可靠性参数;然而,这种促进作用变得弱扩展的模拟时间。

6。结论

面临越来越大的动态可靠性问题和复杂的军事装备,本文引入了GSPN理论和评估动态可靠性,提出了一种新颖的方法是使用马尔可夫方法进行验证。修复率是根据以可靠性为中心的维修理论进行了优化。优化修复率是决定所需的可靠性的基础上,当达到一定的工作时间。动态可靠性参数考虑故障的随机性和维修符合实际的工作条件。从计算结果,我们可以清楚地得出结论,伺服阀的可靠性参数得到更好,因为失败的修复。GSPN方法和计算结果为失败在这个研究提供了一个有效的方法是定性预测和动态复杂系统可靠性定量计算的相似。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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