智能制造裝備設(shè)計與故障診斷課件第7章-智能故障診斷技術(shù)

智能制造裝備設(shè)計與故障診斷第7章智能故障診斷技術(shù)CONTENTS章節(jié)目錄7.2故障樹分析方法概述7.17.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法7.4計算機輔助診斷7.5基于故障樹的工業(yè)機器人的故障診斷7.6基于6sigma的工況監(jiān)測與故障診斷導(dǎo)讀基本內(nèi)容：故障診斷的方法多種多樣，其中隨著計算機和人工智能的發(fā)展，形成了多種智能故障診斷技術(shù)，例如故障樹方法、基于實例的推理方法、基于專家系統(tǒng)的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法及計算機故障診斷技術(shù)等等。本章重點對基于故障樹的故障診斷、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷和計算機故障診斷進行了重點討論。同時采用基于故障樹的方法對某型號的工業(yè)機器人進行了故障診斷，以加強理解。最后除了對智能制造裝備的故障診斷，本書還提出了在制造過程中基于6sigma的質(zhì)量控制方法，該方法可有效解決在機械加工過程中的故障診斷問題，是當(dāng)今企業(yè)常用的一種故障診斷方法。學(xué)習(xí)要點：了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機故障診斷技術(shù)；掌握故障樹故障診斷方法和基于6sigma的工況監(jiān)視和狀態(tài)識別。7.1One概述智能故障診斷是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜抑R和人工智能技術(shù)的運用。它是一個由人（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥⒛苣M腦功能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持這些硬件的軟件所組成的系統(tǒng)。故障診斷技術(shù)的主要方法如下：根據(jù)系統(tǒng)采用的特征描述和決策方法，公認(rèn)檢測診斷的方法概括起來分為：基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法和基于非模型的故障診斷方法兩大類。基于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法是通過構(gòu)造觀測器估計出系統(tǒng)輸出，然后將它與輸出的測量值比較，從中取得故障信息。該方法能與控制系統(tǒng)緊密結(jié)合，是監(jiān)控、容錯控制、系統(tǒng)修復(fù)和重構(gòu)的前提；是以現(xiàn)代控制理論和現(xiàn)代優(yōu)化方法為指導(dǎo)，以系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)，利用觀測器、等價空間方程、濾波器、參數(shù)模型估計和辨識等方法產(chǎn)生殘差，然后給予某種準(zhǔn)則或閾值對該殘差進行評價和決策。基于非模型的故障診斷方法主要包括以下幾種方法：1）基于可測信號處理的故障診斷方法。2）基于故障診斷專家系統(tǒng)的診斷方法。3）故障模式識別的故障診斷方法。4）基于故障樹的故障診斷方法。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)代信息技術(shù)、計算機等新技術(shù)在裝備故障診斷中均得到了很好的應(yīng)用。同時，除了針對單一設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷外，在生產(chǎn)過程中的設(shè)備運行狀態(tài)、運行參數(shù)、產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)等也需進行實時監(jiān)測，從而對生產(chǎn)過程中的故障起到預(yù)防和診斷的作用。本章重點對故障樹分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、計算機在故障診斷中的應(yīng)用分別進行了介紹，并提出當(dāng)前生產(chǎn)過程中廣為應(yīng)用的6sigma方法。7.2One故障樹分析方法7.2.1故障樹分析法簡介故障樹分析法簡稱FTA(FaultTreeAnaiysis)，它是1961年由貝爾電話實驗室的H.A.Watson提出的。目前已廣泛地應(yīng)用于宇航、核能、電子、機械、化工、采礦等領(lǐng)域。故障樹分析法是一種圖形演繹方法，是故障事件在一定條件下發(fā)生的邏輯規(guī)律。它是用一種特殊的倒立樹狀邏輯因果關(guān)系圖，清晰地說明系統(tǒng)是怎樣失效的。故障樹分析法把系統(tǒng)的故障樹與組成系統(tǒng)各部件的故障有機地聯(lián)系在一起，可以找出系統(tǒng)的全部可能的失效狀態(tài)。故障樹本身也是一種形象化的技術(shù)資料，在它建成以后，對系統(tǒng)的管理和運行人員也起到了直觀教學(xué)和維修指南的作用，該法常用于分析復(fù)雜系統(tǒng)。7.2.2故障樹的定性分析對于故障樹，邏輯分析的目標(biāo)就是系統(tǒng)最不希望發(fā)生的故障狀態(tài)，通常把最不希望發(fā)生的事件稱為頂事件，不再深究的事件為底事件，而介于頂事件與底事件之間的一切事件稱為中間事件。中間事件與頂事件稱為結(jié)果事件，用相應(yīng)的符號代表這些事件，再用適當(dāng)?shù)倪壿嬮T把頂事件、中間事件和底事件聯(lián)結(jié)成樹形圖，即得故障樹。故障樹是一種為研究系統(tǒng)某功能故障而建立的一種倒樹狀的邏輯因果關(guān)系，故障樹的部分元件圖如表7-1所示。7.2.2故障樹的定性分析7.2.3下行法下行法的基本方法是： 對每一個輸出事件而言，如果它是或門輸出的，則將該或門的輸出事件各排成一行；如果它是與門輸出的，則將該門的所有輸入事件排在同一行。下行法的工作步驟是：從頂事件開始由上而下逐個地進行處理，處理的基本方法如前所述，直到所有的結(jié)構(gòu)事件已被處理為止。最后所得每一行的底事件集合都是故障樹的一個割集，將這些割集進行比較，即得出所有的最小割集。7.2.3下行法上行法的基本方法是：對每一個輸出事件而言，如果它是或門輸出的，則用該或門的諸輸出事件的布爾和表示此輸出事件；如果它是與門輸出的，則用該與門的諸輸入事件的布爾積表示此輸出事件。上行法的工作步驟是：從底事件開始由下而上逐個進行處理，直到所有的結(jié)果事件都已被處理完為止，這樣得到一個頂事件的布爾表達式。根據(jù)布爾代數(shù)運算法則，將頂事件化成諸底事件的積的和的最簡式，此最簡式的每一項所包括的底事件集即一個最小割集，從而得出故障樹的所有最小割圖。通過對下行法與上行法進行比較及結(jié)合工業(yè)機器人的故障情況，合理選擇分析方法。7.3One7.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法7.3.1概述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架結(jié)構(gòu)如圖7-1所示，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非常廣義的稱呼，它包括兩類，一類是用計算機的方式去模擬人腦，這就是我們常說的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN），另一類是研究生物學(xué)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又叫生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiologicalNeuralNetworks，BNN）。在ANN中，又分為前向饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩種。再次，本書對前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以重點介紹。7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)1.單層神經(jīng)網(wǎng)如圖7-2a）所示為一個經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括三個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是：輸入層、中間層（隱藏層）和輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)的特點是：1）通常在設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，輸入層與輸出層的節(jié)點數(shù)往往是固定的，中間層（隱藏層）則可以自由指定。2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中的拓撲與箭頭代表著預(yù)測過程時數(shù)據(jù)的流向，跟訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)流有一定的區(qū)別。3）結(jié)構(gòu)圖里的關(guān)鍵不是圓圈（代表“神經(jīng)元”），而是連接線（代表“神經(jīng)元”之間的連接）。每個連接線對應(yīng)一個不同的權(quán)重（其值稱為權(quán)值），這是需要訓(xùn)練得到的。7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)除了從左到右的形式表達的結(jié)構(gòu)圖，還有一種常見的表達形式是從下到上來表示一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這時候，輸入層在圖的最下方。輸出層則在圖的最上方，如圖7-2b）所示：7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)（1）神經(jīng)元的概念7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)（2）神經(jīng)元模型圖7-4是一個典型的神經(jīng)元模型：包含有3個輸入，1個輸出，以及2個計算功能。7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)（3）單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如將圖7-4b）再進一步，在輸入位置添加神經(jīng)元節(jié)點，標(biāo)志其為“輸入單元”將內(nèi)部計算函數(shù)和權(quán)重放到連接里面，則神經(jīng)元模型變?yōu)槿鐖D7-5a）所示，也稱為單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)2.兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.3.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)3.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.3.3基于內(nèi)部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷1.IRN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(InternallyRecurrentNet,IRN)是利用網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部狀態(tài)反饋來描述系統(tǒng)的非線性動力學(xué)行為。構(gòu)成回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法有很多，但總的思想都是通過對前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入一些附加的和內(nèi)部的反饋通道來增加網(wǎng)絡(luò)本身處理動態(tài)信息的能力，克服BP網(wǎng)絡(luò)固有的缺點。圖7-8給出了一種IRN網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，它由3層節(jié)點組成：輸入層節(jié)點、隱層節(jié)點和輸出節(jié)點，兩個模糊偏差節(jié)點分別被加在隱層和輸出層上，隱層節(jié)點不僅接收來自輸入層的輸出信號，還接收隱層節(jié)點自身的一步延時輸出信號，稱為關(guān)聯(lián)節(jié)點。7.3.3基于內(nèi)部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷7.3.3基于內(nèi)部回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷2.基于IRN的故障診斷方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，主要包括三層：1）輸入層。即從實際系統(tǒng)接收的各種故障信息及現(xiàn)象。2）中間層。是把從輸入層得到的故障信息，經(jīng)內(nèi)部的學(xué)習(xí)和處理，轉(zhuǎn)化為針對性的解決辦法。3）輸出層。是針對輸入的故障形式，經(jīng)過調(diào)整權(quán)系數(shù)后，得到的處理故障方法。7.4One計算機輔助診斷7.4.1概述1.計算機在監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀在工礦企業(yè)中，當(dāng)有大量機器需要監(jiān)測和診斷時，或者關(guān)鍵設(shè)備需要連續(xù)監(jiān)測時，要頻繁地進行數(shù)據(jù)采集、分析和比較，這是一項十分繁重的工作。如果依靠人力來進行上述工作，將必須配備大量訓(xùn)練有素的監(jiān)測人員。這時如果應(yīng)用計算機進行自動監(jiān)測和診斷，將節(jié)省人力和開支，并能保證判斷的客觀性和可靠性。目前計算機輔助設(shè)計（ComputerAidedDesign，CAD）和計算機輔助制造（ComputerAidedManufacturing，CAM）技術(shù)已經(jīng)逐漸在生產(chǎn)中得到承認(rèn)和普及。但把計算機應(yīng)用于監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)并診斷其故障的產(chǎn)生和發(fā)展，則是近年來發(fā)展起來的技術(shù)，這種技術(shù)稱為計算機輔助監(jiān)測和診斷技術(shù)。7.4.1概述近年來，許多現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)手段被廣泛地應(yīng)用到機械故障診斷中來，如信號處理技術(shù)、模式識別和技術(shù)、人工智能技術(shù)、模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，促進了現(xiàn)代故障診斷技術(shù)的迅速發(fā)展。特別是，隨著人工智能科學(xué)向?qū)嵱没较虻陌l(fā)展，已經(jīng)開發(fā)出了機器診斷專家系統(tǒng)目前已有一些系統(tǒng)投入使用。但是，計算機在各種診斷方法中應(yīng)用的程序是不盡相同的，其中，在振動監(jiān)測與診斷中應(yīng)用的程度較高，而在其他診斷方法中的應(yīng)用起步較晚。7.4.1概述2.計算機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的分類（1）根據(jù)監(jiān)測范圍分類1）整個工廠的監(jiān)測和診斷系統(tǒng)。對全廠設(shè)備進行大量的測量與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)進行比較程分析，以判斷整個工廠設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)，制定可以自動報警及修復(fù)的步驟，需要計算機的在線監(jiān)測技術(shù)，以進行大量的數(shù)據(jù)采集及分析。整個監(jiān)測系統(tǒng)可以和過程自動控制聯(lián)系起來，整個系統(tǒng)所需的費用很高，設(shè)備很復(fù)雜并且要求專門設(shè)計，要求由專業(yè)人員建立和運用該系統(tǒng)。該系統(tǒng)僅適用于很少的重要工廠，這類工廠的產(chǎn)品很重要，或有戰(zhàn)略意義。7.4.1概述2）關(guān)鍵設(shè)備的監(jiān)測和診斷系統(tǒng)。對工廠中起關(guān)鍵作用的機器做在線監(jiān)測，可在任何時刻了解其狀態(tài)，并可實現(xiàn)自動報警。這種方式需要在線監(jiān)測技術(shù)，監(jiān)測設(shè)備通常很貴。該系統(tǒng)適合于大多數(shù)工廠企業(yè)。3）關(guān)鍵設(shè)備的重要部件的監(jiān)測和診斷系統(tǒng)。根據(jù)以往出現(xiàn)故障的經(jīng)驗，可選擇少量關(guān)鍵零部件進行監(jiān)測。這種方式可廣泛采用，而且設(shè)備價格不高。監(jiān)測工作可由企業(yè)內(nèi)部職工進行或雇傭企業(yè)外的技術(shù)人員進行。7.4.1概述（2）根據(jù)計算機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)所采用的診斷技術(shù)分類可分為以下三種：1）簡易自動診斷系統(tǒng)。簡易自動診斷通常采用某些簡單的特征參數(shù)，如信號的RMS值，峰值等，與標(biāo)準(zhǔn)參考狀態(tài)的值進行比較，能判斷故障的有無，但不能判斷是何種故障。因所用檢測技術(shù)和設(shè)備簡單、操作容易掌握和價格便宜，這種系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。7.4.1概述2）精密自動診斷系統(tǒng)。精密自動診斷要綜合采用各類診斷技術(shù)，對簡易診斷認(rèn)為有異常可能的設(shè)備進一步的診斷，以確定故障的類型和部位，并預(yù)測故障的發(fā)展。要求由專門的技術(shù)人員操作，在作出診斷結(jié)果及其解釋，以及采取對策方面往往仍然需要有豐富經(jīng)驗的人員參與。3）專家診斷系統(tǒng)。專家診斷系統(tǒng)與一般的精密自動診斷系統(tǒng)不同，它是一種基于人工智能的計算機診斷系統(tǒng)。它能模擬故障診斷專家的思維方式，運用已有的故障診斷技術(shù)知識和專家經(jīng)驗，對收集到的設(shè)備信息進行推理作出判斷，并能不斷修改、補充知識以完善專家系統(tǒng)的性能。這對于復(fù)雜系統(tǒng)的診斷是十分有效的，也是當(dāng)前的發(fā)展方向。7.4.1概述（3）根據(jù)計算機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的工作方式分類根據(jù)計算機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的工作方式分類計算機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)按其工作方式不同可分為以下兩種1）連續(xù)監(jiān)測診斷系統(tǒng)。對機械設(shè)備的工作狀態(tài)連續(xù)不斷地進行監(jiān)測和診斷，可以隨時了解設(shè)備的工況，這種方法也稱為在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)，一般用于重要、關(guān)鍵設(shè)備的監(jiān)測。按照投入使用的計算機的數(shù)量及工作方式不同，這種系統(tǒng)可分為單機系統(tǒng)和多機系統(tǒng)。2）定期監(jiān)測診斷系統(tǒng)。對機械設(shè)備的工作狀態(tài)定期進行監(jiān)測和診斷，也稱離線監(jiān)測診斷系統(tǒng)。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成計算機自動監(jiān)測和診斷系統(tǒng)（ComputerAutomaticMonitoringandDiagnosisSystem，CAMD）的構(gòu)成與它所服務(wù)的對象、所采用技術(shù)的復(fù)雜程度有很大關(guān)系。各種類型的CAMD差別很大，但一般都包含下列幾個部分。1）數(shù)據(jù)采集部分。其作用是對所要監(jiān)測的信息進行采集。對振動監(jiān)測而言，包括各種傳感器、調(diào)適放大器和A/D轉(zhuǎn)換器，如果是多通道的監(jiān)測則還要有多路選擇器。2）計算機。計算機起中樞作用，用以控制整個系統(tǒng)，并進行運算、邏輯推理、給出診斷結(jié)果。對振動監(jiān)測而言，為了加快運算，有的系統(tǒng)還配有快遞運算器的芯片或FFT分析儀。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成3）輸出結(jié)果和警報部分。將監(jiān)測診斷結(jié)果輸出，可采用打印輸出、屏幕顯示、聲或光報警和繼電器切斷設(shè)備等方式。4）數(shù)據(jù)傳輸、通信部分。簡單的計算機監(jiān)測系統(tǒng)通過內(nèi)部總線或通過接口在部件間或設(shè)備間傳遞數(shù)據(jù)和信息，對復(fù)雜的多機系統(tǒng)往往要采用網(wǎng)絡(luò)，距離較遠時則采用調(diào)制解調(diào)器及光纖通信。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成1.連續(xù)監(jiān)測和診斷系統(tǒng)連續(xù)監(jiān)測和診斷系統(tǒng)（ContinuousMonitoringandDiagnosisSystem，CMDS）是采用儀表和計算機信息處理系統(tǒng)對機器的運行狀態(tài)隨時進行監(jiān)視或控制的系統(tǒng)。這種監(jiān)測系統(tǒng)一般適用于被監(jiān)測對象比較重要，而且便于安裝長期固定的傳感器的場合。這種系統(tǒng)可以監(jiān)測機器每時每刻的工作狀態(tài)，并且可記錄下運行過程中的各種數(shù)據(jù)，對機器的狀態(tài)隨時進行分析。對這種系統(tǒng)，在操作上應(yīng)盡量提高系統(tǒng)運行的自動化程度，減少人工干預(yù)，以提高監(jiān)測速度，降低操作人員的工作強度。在硬件的組成上，要求將傳感器測得的信號直接送入計算機進行分析和監(jiān)測。按采用的計算機的數(shù)量及工作方式不同，可分為單機系統(tǒng)和多機系統(tǒng)。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成（1）單機系統(tǒng)以一臺計算機為主題的CMSD，稱為單機系統(tǒng)。這種系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)如圖7-11。用傳感器測取被監(jiān)測對象在運行時所產(chǎn)生的信號(如振蕩信號等)；用A/D接口板將連續(xù)變化的電信號變成離散的數(shù)據(jù)信號，這些數(shù)據(jù)信號可以供計算機接收和處理；處理的結(jié)果由打印機或顯示器輸出；當(dāng)被監(jiān)測對象出現(xiàn)異常時，報警裝置可發(fā)出報警：計算機可以通過磁盤讀取或儲存各種數(shù)據(jù)信息。其中計算機是監(jiān)測系統(tǒng)的心臟，它負責(zé)完成信號的分析、診斷工作，還控制著A/D接口板的轉(zhuǎn)換工作。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成（2）多機系統(tǒng)面向多臺設(shè)備乃至整個車間、工廠設(shè)備的CMDS，往往采用多臺計算機的分級管理形式，即為多機監(jiān)測和診斷系統(tǒng)，簡稱多機系統(tǒng)。這種系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)如圖7-12。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成多機系統(tǒng)的性能特點主要包含以下幾個方面：1）信息采集全息化。它包括三方面的內(nèi)容：一是所采集的信息種類比較全面；二是對參量的信息都采集有足夠的通道數(shù)；三是不僅可對穩(wěn)態(tài)信息進行采集，而且對非穩(wěn)態(tài)信（如起停過程、故障發(fā)生前后等）也可進行采集。2）狀態(tài)監(jiān)測連續(xù)化。這種系統(tǒng)可以不斷低對每一信息通道進行檢測。3）數(shù)據(jù)處理實時化。通過采用新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以大大加快數(shù)據(jù)處理的速度，提高狀態(tài)監(jiān)測和診斷的實時性，可以及時了解設(shè)備的運行狀態(tài)。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成4）故障診斷精密化。在單機系統(tǒng)中，計算機既要進行狀態(tài)監(jiān)測，又要進行故障診斷，因而往往出現(xiàn)顧此失彼的現(xiàn)象。而在多機監(jiān)測系統(tǒng)中，子計算機承擔(dān)繁重的狀態(tài)監(jiān)測工作，為主計算機節(jié)約了大量的時間，因此，主計算機可以“集中精力”進行故障的精密診斷。由于這種系統(tǒng)具有這些優(yōu)點，國內(nèi)也日益重現(xiàn)，與國外同類產(chǎn)品相比，國內(nèi)開發(fā)的系統(tǒng)能夠較好地結(jié)合生產(chǎn)現(xiàn)場的具體情況，避免了引進系統(tǒng)的二次開發(fā)及漢字化問題，而且成本較低，其性能在很多方面達到或超過了國外同類產(chǎn)品的水平。7.4.2計算機自動檢測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成2.定期監(jiān)測和診斷系統(tǒng)定期監(jiān)測和診斷系統(tǒng)（RegularMonitoringandDiagnosisSystem，PDMS）是指每隔一定時間對機器的工作狀態(tài)進行常規(guī)檢查的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)通常是定期取樣并作出分析，以此來監(jiān)測和診斷機械設(shè)備的故障。當(dāng)被監(jiān)測的對象很多而又不是很關(guān)鍵的設(shè)備，采用連續(xù)監(jiān)測和診斷系統(tǒng)顯得太昂貴時，或者難以安裝長期固定的傳感器時，這時就可采用定期監(jiān)測和診斷系統(tǒng)。它一般由一臺便攜式數(shù)據(jù)采集器和計算機組成可分離的聯(lián)機系統(tǒng)。這種系統(tǒng)如美國的ScientificAtlanta公司生產(chǎn)的M77數(shù)據(jù)采集器（Data-trap）。圖7-14為該系統(tǒng)的使用流程示意圖。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例目前，計算機在各種診斷方法中都已經(jīng)得到不同程度的應(yīng)用，已經(jīng)成為現(xiàn)代檢測和診斷技術(shù)的必備手段，可以說沒有計算機就沒有現(xiàn)代的檢測和診斷技術(shù)。下面介紹幾個應(yīng)用實例。1.計算機在振動監(jiān)測中的應(yīng)用圖7-15為國內(nèi)研制的利用計算機進行機械故障振動監(jiān)測的系統(tǒng)。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例（1）系統(tǒng)的硬件組成系統(tǒng)的硬件組成如圖7-16所示。壓電式加速度傳感器固定在對機器故障敏感、干擾小的位置；監(jiān)測的信號經(jīng)放大，濾波后進入A/D轉(zhuǎn)換器，并進入TMS32032高速信號處理芯片進行快速處理，以提高系統(tǒng)的實時能力；計算機主要負責(zé)文件的管理等其他非計算任務(wù)；監(jiān)測結(jié)果主要由計算機屏幕輸出或用打印機輸出。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例（2）監(jiān)測和診斷方法本系統(tǒng)的監(jiān)測方法是將機器的狀態(tài)分為正常和異常狀態(tài)兩種。通過采集足夠多的機器在正常狀態(tài)下運行的振動信號，提取特征參數(shù)，并計算出特征參數(shù)在正常狀態(tài)下的波動范圍。在實際監(jiān)測中，根據(jù)測得的振動信號進行特征參數(shù)分析，并與預(yù)先確定的正常范圍數(shù)據(jù)進行比較，一旦超出此范圍，就將機器判為異常狀態(tài)并發(fā)出警報。為了克服采用單一特征參數(shù)作為判斷指標(biāo)，會造成誤判和漏判等缺點，系統(tǒng)同時采用了12個不同的特征參數(shù)，當(dāng)2個以上的特征參數(shù)同時超過正常范圍時才判為異常。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例（3）系統(tǒng)的特點本系統(tǒng)采用了先進的數(shù)字信號處理方法和故障診斷理論，并在系統(tǒng)中配備了高速數(shù)字信號處理芯片TMS32020，而且充分利用了計算機的色彩、音響及漢字化等功能，使系統(tǒng)的可靠性、監(jiān)測的準(zhǔn)確性及實時性得到了保證。它可以在極短的時間內(nèi)完成振動信號的采集、分析處理、判斷及報警。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例2.計算機在性能趨勢監(jiān)測中的應(yīng)用圖7-17是用來監(jiān)測采油機拉缸故障的計算機監(jiān)測系統(tǒng)。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例本系統(tǒng)通過測量柴油機的曲軸箱壓力和柴油機瞬態(tài)轉(zhuǎn)速、排氣溫度等參數(shù)，可實時監(jiān)測柴油機拉缸故障及其他不正常工況。（1）監(jiān)測原理拉缸是柴油機的一種常見故障。其常見的外部特征有：柴油機曲軸箱通氣口的排煙明顯增多、壓力增高、轉(zhuǎn)速自動降低、運轉(zhuǎn)無力、潤滑油溫度明顯升高、振動加劇等，根據(jù)這些參數(shù)的特征變化就可診斷故障是否存在。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例（2）系統(tǒng)的構(gòu)成該監(jiān)測和診斷系統(tǒng)的構(gòu)成如圖7-17所示，它包括：各種信號采集器、計算機硬件、計算機軟件。其中軟件分為：主程序、熱電偶(測排氣溫度)線性化子程序、瞬態(tài)轉(zhuǎn)速測量子程序、數(shù)據(jù)運算子程序等。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例3.故障診斷專家系統(tǒng)（1）專家系統(tǒng)概述將先進傳感技術(shù)和信號處理技術(shù)與設(shè)備診斷領(lǐng)域?qū)＜业呢S富經(jīng)驗和思維方式相結(jié)合，就可形成機械設(shè)備診斷的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)實際上是人工智能計算機程序系統(tǒng)，它利用大量人類專家的專門知識和方法來解決現(xiàn)實生活中的某些復(fù)雜的問題，這些問題主要有：1）只有專家才能解決的復(fù)雜問題。2）專家診斷系統(tǒng)用模仿人類專家推理過程的計算機模型來解決這些問題，并能達到人類專家解決問題的水平。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例特點：1）它能記錄和傳播診斷專家的珍貴經(jīng)驗，使得少數(shù)人類診斷專家的專長可以不受時間和空間的限制，隨時可加以有效地應(yīng)用。2）故障診斷專家系統(tǒng)可以吸收不同診斷專家的知識，從而使得診斷結(jié)果更準(zhǔn)確和全面。3）在實際工作中應(yīng)用故障診斷專家系統(tǒng)，可以提高診斷效率，取得較大的經(jīng)濟效益。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例（2）專家系統(tǒng)的構(gòu)成目前，比較典型的故障診斷專家系統(tǒng)由以下幾個部分組成：知識庫、推理機、數(shù)據(jù)庫、解釋程序和只是獲取程序。它們的互相關(guān)系如圖7-18所示。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例4.計算機在油液監(jiān)測中的應(yīng)用油液監(jiān)測和診斷技術(shù)目前已經(jīng)成為一種重要的監(jiān)測和診斷技術(shù)，在生產(chǎn)實際中得到了廣泛的應(yīng)用。對油液監(jiān)測中的各類信息進行計算機處理，是這一監(jiān)測技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。因為，首先，油液監(jiān)測設(shè)計的信息很多，依靠有限的人力來進行這些數(shù)據(jù)的管理與處理較困難；其次，考慮到企業(yè)應(yīng)用油液監(jiān)測技術(shù)的機械數(shù)量較多，將有更多的信息量需要及時處理；最后，人們在進行診斷分析時，往往是通過比較歷次所取油樣的分析結(jié)果來評價機械的磨損狀態(tài)，這需要操作人員積累經(jīng)驗和分析數(shù)據(jù)，計算機在數(shù)據(jù)存儲方面的功能和邏輯判斷能力，恰好可以滿足這一要求。將信息與專家經(jīng)驗相結(jié)合就可組成具有專家功能的系統(tǒng)。7.4.3計算機在故障監(jiān)測和診斷中的應(yīng)用實例美國鐵譜儀公司曾設(shè)計了專門處理直讀鐵譜儀數(shù)據(jù)的軟件；國內(nèi)也有單位開展過鐵譜數(shù)據(jù)庫的研究，如圖7-20所示是武漢交通科技大學(xué)開發(fā)的油液監(jiān)測數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。7.5One基于故障樹的工業(yè)機器人的故障診斷7.5.1概述工業(yè)機器人是面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度的機器人。工業(yè)機器人是自動執(zhí)行工作的機器裝置，是靠自身動力和控制能力來實現(xiàn)各種功能的一種機器。它可以接受人類指揮，也可以按照預(yù)先編排的程序運行，現(xiàn)代的工業(yè)機器人還可以根據(jù)人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動。7.5.1概述機器人控制系統(tǒng)是機器人的大腦，是決定機器人功能和性能的主要因素。工業(yè)機器人控制技術(shù)的主要任務(wù)就是控制工業(yè)機器人在工作空間中的運動位置、姿態(tài)和軌跡、操作順序及動作的時間等。具有編程簡單、軟件菜單操作、友好的人機交互界面、在線操作提示和使用方便等特點；其關(guān)鍵技術(shù)主要包括：開放性模塊化的控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、模塊化層次化的控制器軟件系統(tǒng)、機器人故障診斷與安全維護技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)化機器人控制器技術(shù)。其中機器人的故障診斷與安全維護技術(shù)是指通過各種信息，對機器人故障進行診斷，并進行相應(yīng)維護，是保證機器人安全性的關(guān)鍵技術(shù)。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析本書以重慶華數(shù)機器人有限公司新研發(fā)的HSR-JR605六關(guān)節(jié)串聯(lián)型工業(yè)機器人為研究對象進行故障診斷分析，HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人是由示教器、控制柜、機械本體及其三者之間的連接線組成。在調(diào)試和測試過程中不難發(fā)現(xiàn)，HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人的故障形式主要為執(zhí)行系統(tǒng)故障和控制系統(tǒng)故障兩部分，本書針對以上故障形式進行相應(yīng)分析。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析1.執(zhí)行系統(tǒng)故障（1）執(zhí)行系統(tǒng)故障分類HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人的執(zhí)行系統(tǒng)是以機械本體的形式存在，其作為HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人的主要核心部件，其故障主要分為電機故障、減速機故障、連桿結(jié)構(gòu)故障和末端執(zhí)行機構(gòu)故障。電機故障主要由電機損壞、操作不當(dāng)導(dǎo)致電機無法正常運行導(dǎo)致。減速機故障主要由減速機損壞、減速機異常（如受撞擊、潤滑油泄露等導(dǎo)致運轉(zhuǎn)出現(xiàn)異響、抖動等現(xiàn)象）。連桿結(jié)構(gòu)故障產(chǎn)生原因較多，主要有螺釘松動、傳動軸等部件損壞、齒輪或同步帶等傳動部件損壞。抓取重物超重、驅(qū)動結(jié)構(gòu)未正常運行（如抓取氣缸未能執(zhí)行正確動作）是造成末端執(zhí)行機構(gòu)故障的主要原因。HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人的機械本體外觀如圖7-22所示。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析（2）執(zhí)行系統(tǒng)故障實例分析針對HSR-JR605機器人在調(diào)試及測試過程中出現(xiàn)的一些故障，現(xiàn)列舉三個典型的執(zhí)行系統(tǒng)故障分析實例如下：故障1：在使用過程中出現(xiàn)末端執(zhí)行機構(gòu)無法正常到達指定位置。出現(xiàn)此問題時，優(yōu)先檢測機器人優(yōu)先檢查機器人是否零點丟失，我們將機器人回零，發(fā)現(xiàn)零點未丟失。手動旋轉(zhuǎn)末端執(zhí)行機構(gòu)，發(fā)現(xiàn)能夠轉(zhuǎn)動。此時考慮將末端執(zhí)行機構(gòu)拆卸，旋轉(zhuǎn)機器人末端法蘭，發(fā)現(xiàn)機器人末端法蘭能夠旋轉(zhuǎn)，即問題點在機器人第六軸的電機、減速機或結(jié)構(gòu)上。之后經(jīng)過拆卸發(fā)現(xiàn)問題點為機器人減速機螺釘松動導(dǎo)致。重新擰緊螺釘即將問題解決。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析故障2：運動時機器人五軸未能正常動作，即停在某一位置無法動作，且無報警出現(xiàn)。拆卸機器人防護罩后發(fā)現(xiàn)同步帶斷裂，更換同步帶故障得以解決。故障3：在運行過程中第六軸出現(xiàn)報警。機器人其它軸能夠正常運行，在運行第六軸時出現(xiàn)報警。去掉末端執(zhí)行機構(gòu)，空載運行依舊出現(xiàn)報警，且未出現(xiàn)螺釘松動即出現(xiàn)問題點主要應(yīng)在線纜、驅(qū)動、電機上。經(jīng)排查，控制柜帶動其它機器人無問題即問題點在本體線纜和電機上。經(jīng)檢查，線纜未磨損，更換電機后問題解決，即電機出現(xiàn)故障。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析2.控制系統(tǒng)故障HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人控制系統(tǒng)主要包括：IPC控制器、伺服驅(qū)動器、總線式I/O模塊、示教器（含連接線）、伺服電機（內(nèi)置絕對式編碼器）、動力/抱閘連接線及編碼器連接線等部件。控制系統(tǒng)故障分為硬件系統(tǒng)故障和軟件系統(tǒng)故障。（1）硬件系統(tǒng)故障分類示教器單元故障、運動控制單元故障和伺服驅(qū)動單元故障是造成硬件系統(tǒng)故障的主要原因，具體的硬件系統(tǒng)故障內(nèi)容詳列如下。（2）示教器單元故障示教器的外觀圖如圖7-23所示。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析HSR-JR605六關(guān)節(jié)工業(yè)機器人示教器采用高性能8"彩色LCD觸摸屏+周邊按鍵的操作方式，具有多組按鍵，進行機器人的參數(shù)設(shè)置、運動控制及狀態(tài)監(jiān)視；示教器設(shè)有手動/自動模式選擇鑰匙旋鈕，設(shè)置有急停按鈕和三段式安全開關(guān)，確保機器人操作的安全性；示教器至控制柜的連接線纜長8米，保證操作員處于機器人的安全范圍內(nèi)。示教器單元的硬件故障主要有觸摸屏無反應(yīng)、觸摸不靈敏、按鍵、三段式安全開關(guān)和急停按鈕操作失靈、連接線斷線或接觸不良、網(wǎng)絡(luò)插頭松脫及網(wǎng)絡(luò)通信失敗等故障。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析伺服驅(qū)動單元的硬件故障主要是伺服驅(qū)動單元故障、供電線路故障、輸出至伺服電機動力/抱閘線路故障，連接電機編碼器信號線路故障及通訊線路故障。HSV-160U系列伺服驅(qū)動單元提供了30種不同的保護功能和故障診斷。當(dāng)其中任何一種保護功能被激活時，驅(qū)動單元面板上的報警燈AL點亮，同時進入顯示菜單DP-ALM可查看具體的報警號，常見伺服驅(qū)動報警信息如表7-3所示。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析（3）軟件系統(tǒng)故障分類示教編程錯誤、參數(shù)設(shè)置錯誤、系統(tǒng)軟件與數(shù)據(jù)問題是軟件系統(tǒng)故障的三大表現(xiàn)，軟件系統(tǒng)故障主要包括示教器單元、運動控制單元和伺服驅(qū)動單元的軟件故障,具體的軟件系統(tǒng)故障內(nèi)容詳列如下。1）示教器單元的軟件故障主要是示教編程錯誤、機械參數(shù)及軸參數(shù)設(shè)置錯誤、網(wǎng)絡(luò)設(shè)置錯誤及示教器系統(tǒng)軟件故障。2）運動控制單元的軟件故障主要是IPC控制器系統(tǒng)軟件故障、系統(tǒng)軟件版本過低、系統(tǒng)數(shù)據(jù)丟失、內(nèi)置PLC控制程序與實際硬件接口定義不符及I/O模塊控制軟件故障。3）伺服驅(qū)動單元的軟件故障主要是控制軟件與硬件不符、伺服參數(shù)設(shè)置錯誤及伺服軟件故障。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析（4）執(zhí)行系統(tǒng)故障實例分析針對HSR-JR605機器人在調(diào)試及測試過程中出現(xiàn)的一些故障，現(xiàn)列舉四個典型的控制系統(tǒng)故障分析實例如下：故障1：開機上電，示教器觸摸屏無顯示。遇到此問題，首先確保示教器的24V供電線路正常，經(jīng)測量控制柜端接示教器電源線纜處24V電壓正常；拆開示教器外殼，以便測量示教器控制板24V供電情況，經(jīng)檢查為示教器控制板24V電源插頭松脫，重新插緊24V電源插頭，上電示教器顯示正常，問題得以解決。此故障即為典型的示教器單元硬件故障中供電線路故障問題。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析故障2：自動運行示教編輯的程序時，示教器出現(xiàn)報警號“7700無效運動”報警。此示教程序包含有關(guān)節(jié)和直線兩種運動指令，自動運行此示教程序，示教器出現(xiàn)報警號“7700無效運動”報警。經(jīng)查詢示教器報警定義，此故障是由于直角坐標(biāo)下運動的前后兩個示教點采用了不同的關(guān)節(jié)屬性，機器人無法生成軌跡所致。經(jīng)修改報警處示教指令下直角坐標(biāo)的關(guān)節(jié)屬性，問題得以解決。此故障即為典型的軟件系統(tǒng)故障中示教編程錯誤問題。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析故障3：示教器手動落下J3軸可正常運行，但抬起J3軸時，J3軸不動，電機發(fā)出嗡嗡的聲音。針對抬起J3軸時，J3軸不動，電機發(fā)出嗡嗡的聲音，根據(jù)以往的經(jīng)驗判斷是否電機缺相所致，故檢查伺服驅(qū)動器輸出至電機動力線路。經(jīng)檢查線路，發(fā)現(xiàn)伺服驅(qū)動器端動力輸出線U相線與PE線反接，導(dǎo)致電機缺相，將U相線與PE線進行正確接線，問題得以解決。此故障即為典型的硬件系統(tǒng)故障中伺服驅(qū)動單元動力線路故障問題。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析故障4：J3軸運行報電機過載故障。經(jīng)檢查相應(yīng)的線路、機械本體及負載情況均無異常，同一本體，更換別的控制柜進行聯(lián)機，J3軸運行正常；經(jīng)對比，J3處于同種狀態(tài)下，兩個控制柜的伺服驅(qū)動器電流顯示不同，經(jīng)分析及查閱伺服驅(qū)動器使用說明書得知，聯(lián)機J3軸運行報電機過載故障的伺服驅(qū)動器伺服驅(qū)動器軟件代碼設(shè)置與硬件電路不符，伺服驅(qū)動器對J3軸電機電流采樣虛高，導(dǎo)致伺服驅(qū)動器誤報電機過載故障，正確設(shè)置伺服驅(qū)動器的軟件代碼，問題得以解決。此故障即為典型的伺服驅(qū)動單元故障中控制軟件與硬件不符問題。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析通過對調(diào)試及測試過程中，工業(yè)機器人常出現(xiàn)的故障、問題進行匯總，形成故障診斷記錄，建立工業(yè)機器人故障樹；以便在下次遇到類似的問題，能夠快速進行故障診斷定位，及時有效地將問題解決；同時亦可以對早前出現(xiàn)的問題，以維護時對相應(yīng)故障可能點進行檢查，及早避免不必要故障的發(fā)生，避免影響設(shè)備的使用。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析4.安全維護正確的檢修作業(yè)能使機器人耐用且對防止故障和確保安全也是必不可少的。根據(jù)設(shè)備維修制度，設(shè)備維修主要分為以下幾類：（1）事后維修設(shè)備運行至故障停車后才進行修理。（2）預(yù)防維修按照預(yù)定的檢修時間間隔進行維修（計劃維修）。（3）預(yù)知維修對設(shè)備進行狀態(tài)監(jiān)測，根據(jù)設(shè)備監(jiān)測和診斷的結(jié)果，視設(shè)備劣化或故障的程度，安排在適當(dāng)?shù)臅r間進行必要的設(shè)備維修。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析通過對工業(yè)機器人采用故障樹診斷技術(shù)，能夠快速進行故障診斷定位，及時有效地將問題解決；同時亦可以對早前出現(xiàn)的問題，以維護時對相應(yīng)故障可能點進行預(yù)知維修，及早避免不必要故障的發(fā)生；提高機器人運行安全性，防止不足維修而導(dǎo)致的事故；提高機器人使用合理性、運行安全性和經(jīng)濟性。7.5.2基于故障樹的工業(yè)機器人故障分析5.結(jié)論本節(jié)以重慶華數(shù)機器人有限公司的HSR-JR605六關(guān)節(jié)串聯(lián)型工業(yè)機器人為研究對象，采用基于故障樹的故障診斷方法，通過對調(diào)試及測試過程中，工業(yè)機器人常出現(xiàn)的故障、問題進行匯總，形成故障診斷記錄，建立工業(yè)機器人故障樹；以便在下次遇到類似的問題，能夠快速進行故障診斷定位；通過找出工業(yè)機器人中容易發(fā)生的故障，以對相應(yīng)故障可能點進行預(yù)知維護。通過此方法提高了工業(yè)機器人故障排除率，也大大提高了故障的維修效率。本節(jié)采用故障樹分析方法來診斷推理、排查工業(yè)機器人系統(tǒng)故障，通過文中故障分析證明，基于故障樹的故障診斷方法是有效的、高效的，可以實現(xiàn)快速診斷故障的目的，也為今后工業(yè)機器人的故障維修提供了經(jīng)驗，提高了生產(chǎn)制造系統(tǒng)的工作效率，節(jié)約成本，具有實用意義。7.6One基于6sigma的工況監(jiān)測與故障診斷7.6.16sigma簡介目前，美國公司的平均水平已從十年前的三sigma上下提高到了接近五sigma的程度，而日本則已超過了5.5sigma的水平。可以毫不夸張的說sigma水平已成為衡量一個國家綜合實力與競爭力的最有效的指標(biāo)。7.6.26sigma的概念1.6sigma推進過程及其統(tǒng)計工具表7-4展示了6sigma在不同推進階段中，改善問題使用的統(tǒng)計工具：7.6.26sigma的概念2.6sigma各階段推進內(nèi)容6SigmaProcess是以D-M-A-I-C5階段構(gòu)成并經(jīng)過重要的13步驟。6Sigma活動是通過現(xiàn)象分析，展開問題，查明臨時性因素，以D-M-A-I-C5程序改善關(guān)鍵少數(shù)因素。先把握現(xiàn)象，能夠1次性改善的部門采取1次性改善活動；然后，下一個階段再接著進行改善活動。表7-5展示了6Sigma各階段推進內(nèi)容。7.6.26sigma的概念3.6sigma的定義sigma是希臘字母，表示工序的散布。sigma是統(tǒng)計學(xué)記述接近平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差(StandardDeviation)或變化(Variation)，或定義為事件發(fā)生的可能性。Sigma是表示工序能力的統(tǒng)計單位，測定的sigma跟DPU(單位缺陷，DefectPerUnit)，PPM等一起出現(xiàn)。可以說明擁有高sigma值的工序，具備不良率低的工序能力。Sigma值越大品質(zhì)費用越少，周期越短。平均值和拐點之間距離用標(biāo)準(zhǔn)偏差表示。如果目標(biāo)值(T)和規(guī)格上下限(USL或LSL)距離是標(biāo)準(zhǔn)偏差的3倍的話，說明具備了3Sigma的工序能力。如圖7-27所示。7.6.26sigma的概念7.6.26sigma的概念5.6sigma品質(zhì)水平6sigma的業(yè)務(wù)流程幾乎是完美的。對于制造性業(yè)務(wù)流程來說，6sigma意味著每一百萬次加工只有3.4個不良品。請注意，本書所指的sigma值是當(dāng)平均值有1.5sigma漂移時的情形，在6sigma中這叫做流程的長期sigma值。如表7-6所示，展示了sigma值與產(chǎn)品不良品率(DPPM)的關(guān)系：7.6.3定義階段1）確定問題范圍。問題范圍的確定可通過過程流程圖、質(zhì)量指標(biāo)分解（QFD）、FMEA（FailureModes&EffectsAnalysis）等手段進行分析得到；2）決定活動課題和相關(guān)非常勤人員。即用邏輯樹等方法展開問題后，找出最終區(qū)域，選定經(jīng)驗豐富的工程師來執(zhí)行課題活動；3）找出活動課題的具體事項。可通過頭腦風(fēng)暴、魚骨圖等手段找到活動課題的具體事項；4）確定活動題目的相關(guān)利益。為保證達成，明確改善金額；5）對活動課題的問題記錄。在現(xiàn)象分析時，記錄現(xiàn)在現(xiàn)象和所希望的現(xiàn)象；6）計劃時間管理表。通過分析把全部日程用具體的圖表管理。7.6.4測量階段測量階段（MeasurementSystemsAnalysis，MSA），簡稱MSA分析，從以下幾個方面分別加以介紹說明。1.概述測量系統(tǒng)是用來對被測特性定量測量或定性評價的儀器或量具、標(biāo)準(zhǔn)、操作、方法、夾具、軟件、人員、環(huán)境的集合；用來獲得測量結(jié)果的整個過程。測量系統(tǒng)分析是指用統(tǒng)計學(xué)的方法來了解測量系統(tǒng)中的各個波動源，以及它們對測量結(jié)果的影響，最后給出測量系統(tǒng)是否合乎使用要求的明確判斷。測量系統(tǒng)分析的目的是為了確保收集的信息能真實反映整個過程，即確保收集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。7.6.4測量階段2.測量變差測量系統(tǒng)的變差的組成部分：1）準(zhǔn)確性。偏倚，多次測量結(jié)果均值與基準(zhǔn)值之間的偏差（偏倚、線性、穩(wěn)定性）；2）精確性。波動，多次重復(fù)測量結(jié)果的分散程度（重復(fù)性、再現(xiàn)性）。7.6.4測量階段3.執(zhí)行測量系統(tǒng)分析（1）測量系統(tǒng)分析的前提條件1）測量系統(tǒng)必須具有足夠的分別率—1/10原則（公差/過程變差）。2）測量過程必須統(tǒng)計穩(wěn)定。（2）變量數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析測量系統(tǒng)能力判別如表7-7所示：7.6.4測量階段（3）特性數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析特性數(shù)據(jù)的測量系統(tǒng)分析，需從以下四個方面去度量：1）操作者自身的一致性（考察重復(fù)性）。2）操作者之間的一致性（考察再現(xiàn)性）。3）操作者與標(biāo)準(zhǔn)的一致性（考察正確性）。4）總體一致性（考察測量系統(tǒng)有效性）。7.6.5分析階段在分析階段主要是利用各種分析手段，對各個影響因素進行數(shù)據(jù)收集，然后進行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析，找到問題的關(guān)鍵影響因子。主要的分析方法有：過程能力計算、假設(shè)實驗、箱線圖等等。在此對數(shù)據(jù)的過程能力計算加以介紹。7.6.5分析階段2.變量性數(shù)據(jù)的過程能力計算1）過程能力指數(shù)（ProcessCapabilityIndex，CP或CPK）。指針對統(tǒng)計受控