CN1433535A - 用于自动生成故障树结构的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于自动生成一种扩展故障树结构的方法,该故障树结构适用于一种生产设备类型或一特定生产设备,并尤其能在系统中用于确定效率(设备总效率OEE)以及分析故障原因。利用数据处理装置(20)和其中所存储的用于执行假设验证器(31)、故障数据分类器(22)和假设配置器(23)的功能的程序,并根据预定的一般分级式故障树结构进行所述的生成。所述经扩展的、且适合的故障树结构按如下步骤生成:由所述假设验证器(21)访问数据服务器(30)中的数据,由此再依据所述验证脚本程序的执行请求而得出故障事件,并将这些故障事件必要时与先前输入的故障事件一同存储在所述故障数据库(31)中;以及在预定的时间间隔内,所述故障数据分类器(22)通过访问故障数据库(31)来执行这些故障事件的分类,接着将它们作为加权的故障原因映射到所述的故障树结构上,并由显示装置(12)显示按该方法扩展的故障树结构,和/或将其送至其它输出装置(40)。
Description
本发明涉及用于自动生成一种扩展故障树结构的方法,该故障树结构适用于一种生产设备类型或一特定生产设备。
该方法适用于在系统中确定效率(设备总效率OEE),因此尤其适用于故障原因的分析。
在这里效率被理解为概念“设备总效率OEE”,对其的阐述见RobertHansen所著的:Learning the Power of Overall EquipmentEffectiveness(认识设备总效率的功效),收录在1999年机械可靠性会议与讨论的会议报告中,以及工业通信公司出版的“The Meetng ofMachinery Reliability Minds(机械可靠性回想会议)”的19~30页,俄亥俄,辛辛那提4月12~14,1704 Natalie NehsDr.,Knoxville,TN37931。
所以,OEE是一种用来确定百分比的方法,它表示了实际生产率每次达到计划(预定的)生产率的程度。OEE也称为协作参数乘积,由它定义某个过程的“健康状况”,确切地说,OEE=可用性×处理速度×质量。
考虑到经济的原因,以及为了保证产品质量,生产设备的操作者有兴趣求出一个在无干扰运行的状态下能实现的期望效率,并将当前的效率与该值相比较。如果当前的效率与所述期望值存在偏差,则意味着生产率有损失。所以必须确定所存在的故障事件,以及产生这些故障的原因。这些原因可能出于物质的、人为的或组织方面的原因。
现在有多种方法和技术均能用于这种故障分析,所述故障就是那些对生产目标产生不利影响的事件。其中最重要的方法有:FMEA(故障模式和影响的分析)、故障树分析或诸如Pareto分析(John Moubray,RCM2,Butterworth-Heinemann,,1997第二版)等统计分析法。
故障树分析在理论上非常适合于分析故障的原因。但是,为了对这些故障原因做出有效分析,应该使用其结构与生产设备相适应的一种故障树。
通过分析生产操作过程中的历史数据便能建立这种经匹配的故障树结构。这是由于:在自动运行的生产过程中,信息通常会在历史数据库中存储很长时间,因此可提供所需数据。这些数据或者从相应的生产控制或设备控制中直接采集,或者从主控制系统中采集。也可以由设备的操作者通过数据采集系统(终端、条码阅读器)输入有关生产或设备状态的信息。因此,便可以在数据库中存储有关故障原因的特定信息。
但问题是分析大量数据非常困难。所以,一旦经过非常复杂的编制之后,通常不会再对故障树进行更新,因此从日常运行中得不到经验反馈。
本发明的目的在于说明一种方法,该方法能够根据通常不适用的故障树结构,以自动方式生成一种与特定生产设备相适应的扩展结构。
通过下述方法来实现该目的,即它具有具有权利要求1定义的特征以用于自动生成适用于一种生产设备类型或一特定生产设备的扩展故障树结构。权利要求2说明了一种便利的改进方法。
在本方法中,基于预定的故障假设编制和存储一些验证脚本程序,并根据其请求从数据服务器中调用数据,以便据此导出故障事件。将导出的故障事件—可能与附加输入的故障事件一同—存储在故障数据库中。故障数据分类器在预定时间间隔内对所存储的故障事件进行统计分析,并将其结果作为被加权的故障原因映射到所存储的故障树结构上。
其主要优点在于:应用该方法建立的系统具有学习能力,使一个故障树结构能够持续地适应于相应的生产情况。
下面将根据附图中的实施例对本发明及其优点作进一步阐述,其中:
图1所示为执行该方法的系统方框图,
图2所示为该方法的程序步骤,
图3所示为用于验证故障假设的脚本程序,
图4所示为来自控制系统的典型数据,
图5所示为存储在所述故障数据库中的信息,
图6所示为一种简单加权故障树的基本结构,以及
图7所示为一种自动扩展的故障树。
图1框图所示为数据处理装置20的组成部分,它可以作为用来确定生产设备效率和用于分析故障原因的系统的组成部分。假设验证器21、故障数据分类器22和假设配置器23是能执行处理功能的软件组件。故障数据库31、故障树存储器32和验证脚本程序存储器33被设为数据存储器。故障事件数据能够经数据输入装置11输入。显示装置12可用于显示结果。输出装置40可用于输出或进一步传送生成的故障树结构。故障假设能通过假设编辑器13输入。
在所述故障树存储器32中还事先存储着具有简单基本结构的加权故障树。任何情况下均可通过程序运行的结果用自动方式来改变故障树的结构和单个故障原因的加权。
假设配置器23被设立用于根据输入的故障假设来编写验证脚本程序,并将其存储在所述验证脚本程序存储器33中。
假设验证器21被设立用于根据所述验证脚本程序的请求来访问生产设备的主控制系统的数据服务器30中的数据,由此推导出故障事件,其中考虑了经所述数据输入装置11输入的用于故障事件的其它信息。然后将确定的故障事件存储在所述故障数据库31中。
故障数据分类器22被设置用于按预定的时间间隔从故障数据库31中提取故障事件,对其分类后作为加权的故障原因被映射到所述的故障树结构上。
图2表示用于自动生成扩展故障树结构的方法的各个分立步骤。
在步骤100中,输入用于验证故障假设的判据。根据这些判据生成可执行脚本程序。图3列举了含有三个故障假设的脚本程序。
在步骤200中,该脚本程序循环地被用于那些来自控制系统或主控制系统的数据。图4所示为有关的典型数据组。根据所述验证脚本程序的判据检验这些数据。被识别的故障事件—可能还有其它输入的故障事件—存储在故障数据库31中。
步骤300对故障事件进行分类。这既可按固定的时间间隔自动执行,如每月一次,也可由用户启动该分类工作。这些故障事件均按其发生的频率进行分类。
步骤400将这些故障事件映射到逻辑树结构上。图6所示为故障树的基本结构,图7为一种扩展故障树。
图3所示为用于验证造纸机的故障假设的脚本程序。在这里,有关的故障假设有:泵故障、纤维断裂、滞缓速度。如果识别出某种故障,所述脚本程序便将状态信息写入故障数据库31。
图4所示为来自控制系统的典型数据。最简单的例子是,一个数据组包括该信号的标识符和其值。其它信息,如:数据类型、描述数据及系统时间,是否可访问则取决于系统。为了验证故障假设,通常要查询与机器状态、计数器读数及马达转速有关的信号。为了记录故障,物理量的测量值和故障状态信号也非常有用。
图5列举了存储在故障数据库中的信息。数据组按时间顺序存储。每个数据组均包括一个所谓的时标(日期和时刻)、发生故障事件的工作区、对该故障的描述和相应事件的种类以及发生该事件的延时。而且,与该故障事件有关的故障原因可以由操作者来确定。
图6为用于造纸机的加权故障树的简单基本结构。引起这种造纸机故障的原因有:纤维断裂、停机和滞缓。作为故障原因的停机原因再次为清洗和维护。分类之后便能将故障发生的频率作为加权一起输出。
图7所示为自动生成扩展故障树。图6的故障树提供了该基本结构。对于纤维断裂引起的故障,已产生一个自己的验证脚本程序。所以,在该脚本程序中识别出的故障事件会作为引起纤维断裂的故障原因自动插入到所述的故障树结构中。
Claims (2)
1.用于自动生成一种扩展故障树结构的方法,该故障树结构适用于一种生产设备类型或一特定生产设备,且尤其能在系统中用于确定效率(设备总效率OEE)以及分析故障原因,其中
a)利用数据处理装置(20)和其中所存储的用于执行假设验证器(21)、故障数据分类器(22)和假设配置器(23)的功能的程序,并根据预定的一般分级式故障树结构来进行所述的生成,
b)所述数据处理装置(20)包括数据存储器(31、32、33)以
-用于在故障数据库(31)中存储故障事件,这些故障事件经数据输入装置(11)输入,或根据从数据服务器(30)中调出的数据得出,
-用于在故障树存储器(32)中存储上述预定的故障树结构及所生成的故障树结构,以及
-用于在验证脚本程序存储器(33)中存储用于验证故障假设的验证脚本程序,
a)利用假设编辑器(13)能对故障假设进行输入和变更,以及其中
b)所述经扩展的、且适合的故障树结构按如下步骤生成:
-由所述假设验证器(21)访问数据服务器(30)中的数据,由此再依据所述验证脚本程序的执行请求而得出故障事件,并将这些故障事件必要时与先前输入的故障事件一同存储在所述故障数据库(31)中,以及
-在预定的时间间隔内,所述故障数据分类器(22)通过访问故障数据库(31)来执行这些故障事件的分类,接着将它们作为加权的故障原因映射到所述的故障树结构上,并由显示装置(12)显示按该方法扩展的故障树结构,和/或将其送至其它输出装置(40)。
2.根据权利要求1的方法,其特征在于:借助于所述故障数据分类器(22),按预定的时间间隔自动地检查特定的故障原因发生的频率,并根据由此所确定出的故障原因-关联性对所述故障树结构和验证脚本程序进行变更。
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