基于故障模式、影响与危害性分析的宁都黄鸡养殖环节质量安全关键控制点识别

运用故障模式、影响与危害性分析(FMECA)识别宁都黄鸡养殖过程中风险因子关键控制点,找到引起产品安全危害可能原因。在合理划分宁都黄鸡养殖环节基础上,分析了每个环节的危害模式、危害原因、危害影响、危害的检测方法、可选择的预防措施、危害处理等因素,建立基于风险优先数值为指标关键控制点识别模型。利用FMECA方法,通过数据计算准确识别宁都黄鸡养殖环节的关键控制点,有效地避免识别的盲目性,从而科学指导宁都黄鸡安全养殖,实现宁都黄鸡绿色、无公害生产。

加工中心冷却系统故障模式危害性模糊评价分析

加工中心冷却系统的故障信息常常具有很强的模糊性。常规故障模式影响与危害度分析方法由于仅考虑故障发生频率和严重程度,当考虑故障检测和维修难易程度时,难以给出有效而准确的分析结果。因此提出应用模糊综合评判方法进行危害度分析。综合考虑了故障发生概率、故障严重程度、测试性和维修性等因素,将定性问题进行定量分析,以某加工中心冷却系统为例,计算出冷却系统故障模式危害度,并以此作为判断可靠性改进方向的依据。结果表明,液、气、油堵塞故障模式的危害性最大,与实际相符。

基于灰色关联分析的故障模式危害性决策方法

通过考虑产品设计者的设计意图及偏好,计算了各危害性故障模式对危害性理想故障模式的灰关联度,依此对各故障模式危害性进行了排序,克服了传统风险优先数法当RPN值相等或相近时各故障模式危害程度难以比较以及各个风险优先数因子无相对权重的问题.最后以某产品的工艺FMECA分析为例,进行了验证.

铁路货车故障模式危害性分析方法

针对铁路货车故障模式的影响因素具有复杂性和模糊不确定性的特点,综合考虑铁路货车各种故障模式发生的概率、故障严酷度以及故障检测和维修的难易程度,提出基于模糊数学与层次分析法相结合的综合评判方法,实现在故障数据信息不全的情况下对货车各种故障模式的危害性进行定量分析。综合评判方法中利用模糊数学法解决故障模式影响因素较多且具有模糊性的危害度计算,运用层次分析法确定各类影响因素的权重。应用实例分析说明,综合评判方法不仅能将定性的问题定量化处理,得出合理的分析结果,而且能够根据得出的危害度优先排序找出影响铁路货车可靠性的关键因素,为改进产品结构设计和提高其可靠性提供有价值的参考。

FMADM供输弹系统故障模式危害性分析

针对某型火炮供输弹系统的可靠性差和故障率高等缺陷,运用模糊多属性决策的方法(FMADM)对供输弹系统的故障模式进行危害性分析。将严酷度类别、发生概率等级、检测难度等级和修复难度等级作为评价其危害性的属性,同时引入梯形模糊数来表示属性的权重,利用逼近理想点(TOPSIS)方法,根据求得的理想解的相对贴近度来对故障模式的危害性进行排序,进而确定出系统的关重件,为进一步降低供输弹系统故障率奠定基础。

加速退化试验改进的故障模式影响及危害性分析

针对传统方法依赖人工经验,导致故障样本的主观性、盲目性等问题,提出了加速退化试验改进的故障模式影响及危害性分析方法.首先,通过有限元仿真分析识别了受试对象存在的薄弱环节和及退化失效特征;然后,根据加速退化试验,得到了受试对象在相应退化应力下典型的故障模式和发生概率;最后,实现了故障模式影响及危害性的最终分析.实例验证表明,该方法可对传统方法提供有效的补充和修正,进而为测试性验证试验提供更为多样、可靠的备选样本.

基于熵权模糊综合评价的故障模式危害性分析方法研究

针对现有的几种故障模式危害性分析方法存在的评价指标不全面、模糊数据信息的客观权重难以确定、计算过程繁琐的不足,在综合考虑故障发生概率、严重程度、检测难度、维修难度等因素的基础上,提出将纠正难度纳入评价指标体系,采用熵权模糊综合评价法进行故障模式危害性分析。提出了一种新的模糊数明晰化指标,详细介绍了熵权计算模型和熵权模糊综合评价模型的计算过程,通过某型综合传动装置故障模式危害性分析实例,证明方法是合理的。

基于改进型故障模式影响及危害性分析方法在麻醉机故障分析中的应用研究

目的:基于改进型故障模式影响与危害性分析(FEMCA)方法对麻醉机氧气支路中部分故障进行分析,用以优化原有的FEMA分析中出现的故障综合评分重合等情况,以提高麻醉机的使用安全。方法:根根据FMECA的要求,构建设备故障因素集和评价因素集模型,并对其因素评价矩阵进行判定,采用层析分析法(AHP)和模糊综合评价法分别确定设备故障因素集权重和危害度水平判断,通过反向模糊处理将故障因素危害程度进行数据排序。结果:根据建立的模型对医院麻醉机分析后,得到了故障模式相对应的影响力风险优先数(RPN)中故障严重程度(S)、故障发生频率(O)、故障可检测度(D)3个因素的权重及其赋值,并确定了麻醉机氧气支路故障因素危害程度的数值。结论:利用改进型FEMCA方法分析麻醉机故障,可构建新型故障危害度水平数据排序,最终优化更换配件周期和维修检查频率,有效提高麻醉机的使用安全。

航天用无刷直流电动机故障模式及危害性分析

通过对航天用无刷直流电动机进行故障模式分析、计算故障概率、建立危害性矩阵,探讨了故障概率、严酷度、危害性三者间的关系。证明了通过制定相应措施(如备份设计)可以有效降低危害性,为可靠性分配和预计提供借鉴。

某型无人机伞降回收系统故障模式、影响及危害性分析

为提高某型无人机伞降回收系统的可靠性,采用硬件法与功能法相结合的方法对该系统进行了故障模式及影响分析,利用定量分析方法和危害性矩阵图对该系统的危害性进行了分析。研究结果表明,需要对"主伞故障"这一失效模式加以重点关注。给出了使用中应采取的预防措施,使系统的可靠性得到了显著增长。

某型导弹引信故障模式影响及危害性分析

对某型导弹引信进行了故障模式、影响及危害性分析(FMECA)。确定了故障模式发生的概率等级;分析各种因素对系统可靠性、安全性、维修性的影响,找出消除故障的优先次序并确定了要深入研究的故障模式,并查找出引信可靠性,维修性设计方面的缺陷。

加工中心的故障模式、影响及其危害性分析

以某型号加工中心一年内的故障数据为依据,对其进行了故障模式、影响及其危害性分析(Failure Mode,Ef- fects and Criticality Analysis),这样不仅在一定程度上评价了该型号加工中心的可靠性水平,而且识别出了其薄弱环节和关键项目,进而为设计、制造和使用提出改进措施和建议。

基于FMECA方法的故障模式危害性分析

通过对某型飞机燃油系统建立故障模式分析表,对燃油系统所包含的故障件进行故障模式、影响及其危害性分析(FMECA),找出系统中存在的一些多发性、危险性故障,确定故障产生的原因,根据影响的严重程度和故障出现的概率来确定其出现的综合效应。

基于改进故障模式与影响分析的风电机组故障模式危害度研究

故障模式与影响分析(FMEA)是辨识系统潜在故障模式,并评估其危害度的一种有效的可靠性分析方法。传统FMEA在分析过程中存在未考虑不同风险因素的权重、RPN对风险因素的变化敏感、难以处理专家主观评分信息以及未考虑故障模式间的传播影响关系等诸多缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的FMEA方法。通过引入可靠性屋、粗糙集理论和理想点法来提高对故障模式危害度分析的准确性和客观性。相较于传统的FMEA,所提出的改进FMEA能够有效处理专家评分信息的主观性与不确定性问题,充分考虑了故障模式间的传播影响,能够在属性冲突及各种不确定性的情况下,对故障模式的风险等级进行排序。利用提出的改进FMEA对某型号风电机组的潜在故障模式进行了分析,获得了各故障模式的危害度排序以及各子系统的危害度排序。根据排序结果辨识出风电机组的可靠性薄弱环节和关键子系统,并给出各故障模式和各子系统的危害度权重,可为风电机组的可靠性优化设计提供数据支撑。

基于FMADM的故障模式、影响及危害性分析

分析了传统故障模式、影响及危害性分析中采用的危害性矩阵分析法的缺陷,将故障检测难度和修复难度纳入危害性分析的范畴,提出了利用模糊多属性决策理论(FMADM)进行故障模式、影响及危害性分析的方法,利用逼近理想点(TOPSIS)的排序法,确定重要件和关键件,为系统测试性指标的分配提供了重要依据。结合轮式底盘制动系统实例,证明方法是合理的。

某民航飞机收放系统故障模式影响及危害性分析

本文分析某民航飞机起落架收放系统的故障模式影响及危害性分析(FMECA)。首先通过该机型2010-2019的故障数据进行统计、归类,得出收放机构常见故障类型;其次运用FMECA技术对起落架收放系统主要故障模式及影响进行分析,制定FMECA计划,通过分析给出故障模式的影响程度和严酷度类别,根据分析结果列出Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类故障模式清单。最后对起落架收放系统的主要故障模式进行危害性分析,给出了危害性矩阵图,确定了收放系统可靠性关键件清单。

B737NG航线维护故障模式影响及危害性分析

故障模式影响及危害性分析用于分析产品中每一个可能的故障模式并确定其对产品的影响。本文以国内某航空公司20架B737NG飞机从2005年1月1日至2009年12月31日的航线维护故障数据为基础,对该机型各系统进行故障模式影响及危害性分析,其中着重对起落架系统进行故障模式影响和危害性分析。

故障模式、影响及危害性分析在机动式雷达结构设计中的应用

尽早准确识别机动式雷达结构系统中的故障模式,开展危害性分析、制定改进措施、优化方案和进行详细设计,对提升雷达结构的可靠性具有重要意义。主要研究了如何在机动式雷达结构设计中应用功能和硬件故障模式、影响及危害性分析,提出分层级开展故障模式、影响及危害性分析的工作流程,并以机动式雷达的典型结构为例提出实施该项分析技术的途径,最后给出提高故障模式分析有效性的建议。

基于数据挖掘的故障模式、影响及危害性分析改进方法

针对故障模式、影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)在复杂系统风险分析中存在主观性、局限性和单一性的缺点,提出一种基于数据挖掘的FMECA改进方法。通过数据挖掘FMECA风险清单,并利用Python和数据库优化了相应的算法。结合实例案例分析,给出了风险等级评估带状图、故障层次关系图以及改进的风险矩阵图等。结果表明:改进的FMECA能够充分利用相关数据,使得分析结果更加快速、准确和全面,有助于进一步发现设备潜在故障之间的关系,为设备的智能健康管理提供了支持。

医疗器械不良事件监测方法学的探讨——故障模式影响及危害性分析

故障模式影响及危害性分析技术是从工程实践中总结的分析方法,也是目前医疗器械产品安全性分析中最基本的、应用最广泛的、收效最大的分析方法之一。此方法具有定义系统、确定每种故障模式危害度等级的分析特点,能够快捷、有效、科学地筛选出需要关注医疗器械产品的安全性问题,有助于提高医疗器械不良事件报告分析处理的及时性、有效性及科学性。