无人机系统的模糊FMECA分析方法研究

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摘要：针对传统无人机FMECA方法存在模糊性，难以进行定量分析，得不出精确分析结果的问题，提出了基于模糊综合评判的FMECA分析方法。不仅将传统FMECA中定性指标予以定量化分析，而且通过多级评判，突出了下级对上级的影响，使分析更具有连续性。以无人机系统中的舵机为例进行模糊fmeca分析，对其各个主要的失效模式进行了模糊综合评判，得出较好的分析结果。

关键词：无人机系统; FMECA; 模糊综合评判; 定量分析

中图分类号：TN911.734文献标识码：A文章编号：1004373X(2011)23000703

Research on Fuzzy FMECA of Unmanned Aerial Vehicle System

DOU Sai1， CHEN Guoshun2, La Yanmei2, NIU Gang2， MA Shaochuang1

(1.Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050000, China; 2.Institute of Ordnance Technology, Shijiazhuang 050000, China)

Abstract： Because the traditional FMECA method of unmanned machine exists fuzziness，and it is hard to carry on quantitative analysis and get accurate analysis result, a FFMECA analytical method based on fuzzy evaluation is proposed. This method performs quantitative analysis to the qualitative index in the traditional FMECA. What′s more, through multistage evaluation, the affection of lower level to the higher level is apparent, which makes the analysis more consecutive. Taking the steering engine in the unmanned aerial vehicle system as an example to carry on FFMECA, the main failure modes are evaluated, and the analysis results are good.

Keywords： unmanned aerial vehicle system; FMECA; fuzzy comprehensive evaluation; quantitative analysis

收稿日期：20110621

基金项目：军内科研项目“无人机装备失效模式及影响分析”0引言

随着现代科学技术特别是信息技术的飞速发展，无人机在现代战争中的作用越来越重要。而无人机属于机械、光电、通信和软件的集成系统，这种构成上的复杂性会对无人机的稳定性产生负面影响，增加出现问题和故障的概率。FMECA是分析产品中每一个可能的故障模式，并确定其对该产品及上层产品所产生的影响，以及把每一个故障模式按其影响的严重程度同时考虑故障模式发生概率与故障危害程度予以分类的一种分析技术［1］。为了有效地预防无人机重大安全事故的发生, 有必要对无人机进行FMECA分析，找出薄弱环节，提出预防措施或改进意见，从而降低事故造成的损失,避免因事故而产生的严重后果。

但FMECA是一种定性分析方法，具有不确定性和模糊性的特点［2］，难以对系统各故障模式进行定量分析，需要通过有经验的技术人员进行概念描述，将模糊指标定量化。本文应用FMECA与模糊综合评判相结合的模糊FMECA方法，对无人机装备进行分析，用定量方法处理定性问题，不仅能够将各种失效模式用其危害度等级表示出来，使得各种失效模式的危害性一目了然，而且可以通过多级评判，方便地计算下级指标对其上级的影响，使FMECA更加科学化、定量化和有连续性。

1模糊FMECA方法

在进行FMECA分析时，对故障有影响的因素有很多，有些可以用精确的数值描述，而有些则是一些模糊的概念，需要通过有经验的技术人员进行概念描述，单纯应用FMECA分析存在不足。模糊FMECA是应用模糊关系的特性,从多个因素对被评估事物隶属等级状况进行综合评估的一种方法，它通过与模糊数学相结合，将统计数据转换成模糊集，并将每个故障模式的风险优先数对产品的影响采用加权分析，从而使得分析结果更加科学。模糊FMECA方法的基本步骤如下:

1.1建立因素集

因素集是影响评估对象的各因素集合，不同元素代表不同影响因素。根据失效模式的各项评价指标，建立第k个失效模式评估分析的因素集为：Uk={uk1,uk2,…,uki,…,ukn}式中：uki表示该失效模式k的第i个影响因素。在模糊FMECA分析中对各故障模式的因素集一般取失效频率、影响严重程度、检测难易程度等因素，可根据具体情况选取恰当的因素集。

1.2确定因素水平集

因素水平集表示评估所组成的集合,记作：V={V1,V2,…,Vm}，其中Vj(j=1,2,…,m)为具体的评估等级。

1.3确定模糊评判矩阵R

在对失效模式k模糊综合评价分析过程中，设第i个因素uki在因素水平Vj的评估集为rkij，rkij即为评价各影响因素对其因素水平集的隶属度。常用的隶属度确定方法有统计法和隶属函数法。本文采用统计法，其具体内容如下：

成立一个由多人组成的专家评价组，根据故障模式与评判集制作表格，由各专家对不同的故障模式在相应的评判选项中打分，再通过数理统计得到各个因素在各个因素水平集上的概率数，经过归一化处理后得到各个故障模式对应评判等级的隶属度rkij，进而得到隶属度矩阵Rk。Rk=rk11rk12…rk1m

rk21rk22…rk2m

螃螵鳓

rkn1rkn2…rknm1.4确定各因素权重W

确定因素的权重的方法有专家意见法、层次分析法、直接打分法等，根据情况不同选择适合的方法确定权重。本文采用层次分析法，它把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次，使之条理化的多目标、多准则的决策方法，是一种定量分析与定性分析相结合的有效方法。层次分析法的判别尺度有三标度判断尺度、九标度判断尺度等，本文采用九标度判断尺度。

根据某一位专家调查表，可得判断矩阵为：P=u11u12…u1n

u21u22…u2n

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un1un2…unn根据判断矩阵，求出其最大特征根λmax,所对应的特征向量为w，方程如下：Pw=λmaxw所求特征向量w经归一化即为各评判因素的重要性排序，也就是该专家所期望权重分配。再对得出的权重分配进行一致性检验，模糊判断矩阵的一致性表示人类判断思维的逻辑一致程度。当偏移一致性过大时，将此权重向量的计算结果作为决策依据是不可靠的［3］。因此需将不满足一致性要求的样本数据进行舍弃。然后将满足一致性要求的各专家确定的权重值进行算术平均，即可得到各指标的权重分配W。Wk={w1,w2,…,wn},0≤wi≤1且：∑ni=1wi=11.5确定综合评判模型进行一级评判

将评判所得权重W与对应的模糊评判矩阵R合成,即可得到对各故障模式的模糊综合评判结果向量Bk。Bk=WkRk1.6二级评判以及评判结果清晰化

将一级评判中评价结果的各故障模式作为二级模糊综合评判的影响因素：U={失效模式1，失效模式2，…，失效模式k}；因素水平集V不变。将一级评判结果得到的综合评价向量B1,B2,…,Bk作为二级评判中的隶属度矩阵R={B1,B2,…,Bk}，权重值由专家组给出二级各影响因素的权重分配，再利用综合模糊评价法进行模糊评价，得到模糊综合评判结果C。

对评价指标的处理有最大隶属度法、贴近度分析法、加权平均法等。本文采用最大隶属度法与加权平均法。加权平均法是将模糊综合评判结果向量C与等级参数向量E运算得出该故障模式的综合危害度值H，公式如下：H=CE2无人机系统的模糊FMECA分析

对无人机进行模糊FMECA分析的工作量是相当大的，现仅通过对无人机航空与电子分系统中舵机的模糊FMECA分析为例进行说明。无人机舵机接收飞行控制计算机的控制信号，控制无人机的舵面和发动机控制机构。其失效模式及影响见表1。

确立舵机的二级因素集为：

U={运行速度明显下降(U1)，舵机电流过大(U2)，舵面回差过大(U3)，舵面抖动(U4)}，而Ui的一级因素集为：

Ui={故障发生频度u1，影响严重程度u2，检测难易程度u3}

根据每个因素集的不同，其水平集如下：

对故障发生频度u1，其水平集为V1={频繁发生，很可能发生，有时发生，极少发生}；对影响严重程度u2，其水平集为V2={灾难性，致命性，临界性，轻微性}；对检测难易程度u3，其水平集为V3={无法检测，不测试无法检测，检查时可发现，可直接发现}。

表1舵机的失效模式及影响分析

功能故障

模式故障原因故障过程及影响描述运行速度

明显下降功率管故障功率管老化导致舵机运行速度下降舵机电流

过大舵面零位与

舵机零位不重合由于零位漂移导致舵面与舵机零位不重合，舵机电流过大舵面回差

过大摇臂紧固

螺钉松动受震动影响，摇臂螺钉松动，导致舵面回差较大舵面抖动反馈电位计

接触不良受震动影响，反馈电位计接触不良，导致舵面抖动

根据专家调查表，对每个故障模式的模糊评判矩阵R1，R2，R3，R4分别为：R1=000.70.3

000.80.2

00.90.10

R2=00.60.40

00.80.20

00.30.70

R3=00.80.20

00.70.30

000.90.1

R4=00.20.80

000.50.5

00.80.20一级因素集中三个元素选择为故障发生频度、影响严重程度与检测难易程度，其权重值比较容易确定，根据专家意见法，确定权重为W1={0.3,0.5,0.2}。

由B=WR可得B1={0,0.18,0.63,0.19},B2={0,0.64,0.36,0},B3={0,0.59,0.39,0.02},B4={0,0.22,0.53,0.25}。

二级评判中的权值根据层次分析法进行确定,以第一位专家为例，由其判断尺度得到其判断矩阵：P1=11/31/22

3124

21/213

1/21/41/31得出其最大特征值λmax=4.031，w1={0.161,0.466,0.277,0.096}。

对其进行一致性检验，检验模糊判断矩阵一致性的公式为：CI=λmax－nn－1

CR=CI/RI式中:CR为判断矩阵的一致性比率; λmax为模糊判断矩阵的最大特性值; n为矩阵阶数；RI为平均随机一致性指标,其取值见表2。

如果CR=CI/RI

表2平均随机一致性指标

nRInRI1061.242071.3230.5881.4140.9091.4551.12

对第一位专家得到的CI=0.010，CR=0.011

进行二级评判得:C=W2B=(0,0.508 03,0.429 25,0.062 72)根据加权平均法将评价结果处理可得：h1=B1E=1.99，h2=B2E=2.64，h3=B3E=2.57，h4=B4E=1.97，H=CE=2.45。

根据隶属度最大原则可知：一级评判中，舵机电流过大与舵面回差过大两个故障模式的综合危害性位于水平因素集的致命性危害一级，运行速度明显下降与舵面抖动则位于临界性危害一级；二级评判中，舵机的综合危害性也属于致命性危害。

根据综合危害等级可以对各失效模式的危害程度进行排序依次为：舵机电流过大，舵面回差过大，运行速度明显下降，舵面抖动。舵机系统的总体危害度等级为2.45。经过对无人机全系统的分析后，可根据与舵机同等级的故障模式的综合危害性等级进行排序，进而为确定无人机系统的预防性维修方式及维修间隔期等提供依据。

3结语

通过模糊评判FMECA方法对无人机舵机系统进行分析，将模糊性的指标定量化，解决了传统FMECA分析中无法进行定量判定的不足，且经过综合多位专家意见，使分析结果更加准确与具有说服力。采用多级综合模糊评价法分析，可将下级对上级的影响体现出来，使分析具有连续性。

通过对无人机装备进行模糊FMECA分析，可以使设计人员及维护人员掌握更多的该部件信息，特别是定量信息，也可以为维修保障人员提供依据，从而做出科学的维修与维护决策。

参考文献

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作者简介： 窦赛男，1987年出生，河北辛集人，硕士研究生。主要研究方向为导航、制导与控制。

陈国顺男，1965年出生，山东莱州人，高级工程师。主要研究方向为电子装备ATE技术、测控网络技术。