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电动汽车齿轮箱装置FMEA分析

时间:2013-11-19 13:40 点击:
针对某电动汽车齿轮箱装置进行FMEA分析, 获得了各主要零部件故障模式、故障原因以及故障影响,发现了系统的薄弱环节,并提出设计中应采取预防控制措施,提高了产品的可靠性水平。为防止及减少故障的发生提供了依据。
  故障模式与影响分析(FMEA,FailureModeandEffectAnalysis),是一种用于分析故障因果关系的基本方法,诞生于上世纪50年代美国航空工业,后被陆续用于其它行业。自上世纪80年代引入我国后,现已在国内航空航天、核工业、汽车、电子等领域得到广泛应用[1]。
  交通能源与环境保护是21世纪全球面临的重大挑战,21世纪汽车产业能源动力体系转型势在必行,电动汽车已成为汽车能源动力转型的必然选择[2]。电动汽车齿轮箱装置是整车的关键传动部件,其工作性能的好坏将直接影响到整车的动力传递和运行品质。因此,一旦齿轮箱装置在运行中出现故障或者损坏,将严重影响电动汽车的安全运行,甚至对乘客造成生命危险。
  本文在对电动汽车齿轮箱开展FMEA分析,得到了系统的主要故障模式、故障原因和影响,并根据分析结果提出了一系列补偿与改进措施,以提高电动汽车齿轮箱的可靠性水平。
  1齿轮箱装置描述
  齿轮箱装置采用两级同轴、水平布置的结构型式,通过法兰盘与电机连接固定,顶部设计辅助支撑杆,电机轴与输入齿轮轴通过花键连接,输出法兰与传动万向轴连接,起到减速增矩作用,是电动汽车传动系统的关键部件。
  齿轮箱装置主要由上下箱体、牵引齿轮、轴承、润滑系统、密封系统及齿轮箱附件等组成。电动汽车齿轮箱装置结构图见下图1。
  齿轮箱箱体采用球墨铸铁,由于电机的输入扭矩较大,为了提高齿轮箱的可靠性,采用两级减速。
  轴承是传动齿轮箱的一个关键部件,它直接影响到齿轮箱的使用寿命,因此轴承的选型至关重要。
  电动汽车启动、制动频繁,牵引齿轮承受较大的冲击载荷,因而在设计齿轮时主要确保齿轮的弯曲强度。
  2FMEA分析方法
  FMEA作为可靠性工程领域的基本工具,是一种用来确定潜在故障模式及影响的分析方法。FMEA通过系统的分析零部件、组件、子系统等所有可能的故障模式、故障原因及后果,发现设计中的薄弱环节,并按照每一个故障模式的严重程度、发生概率予以分类,为设计综合评定、维修性、安全性等工作提供信息。它是一种"事前预防"行为,事先花时间对设计进行分析,事先低成本进行改进,减少未来更大损失的发生。
  FMEA分析方法具体的步骤如下:
  1、明确分析对象
  明确分析对象和收集尽可能多的与系统风险相关的(包括设计、运行等)信息是做好FMEA的基础。
  2、功能分析
  采用边界图的方法辅助功能分析,边界图主要用于描述分析的边界范围和接口,说明各组件、零部件之间的关系。
  3、故障模式和故障原因分析
  针对每个分析单元,根据功能分析的结果,通过分析确定其故障模式,分析产生故障模式的故障原因。故障模式(FailureMode)是故障的表现形式是零部件、子系统或系统可能发生的潜在故障而不能达到或交付项目/功能列中描述的期望的功能。
  在进行故障模式和原因分析时,采用P图的方法辅助分析。P图用于确定和描述干扰因子和错误状态,典型的P图如图2所示。其中输入信号是指分析对象运行所需的基本条件,理想功能是指分析对象需要完成的功能,错误状态是指与预期功能的偏差或非预期的分析对象的输出,控制因子是设计过程中所有因素的集合,其目的是减少错误状态的发生,干扰因子是能够导致分析对象功能失效的非预期的因素,如接口关系和相互作用等。P图中的干扰因子共来源于5个方面:个体差异、随时间变化、用户使用、外部环境、系统接口,应用P图分析可以全方面的识别产品的故障原因,减少遗漏。
  4、故障影响分析
  故障影响指每一故障模式对系统使用、功能所导致的后果。故障影响包括安全、环境、经济等多方面。
  5、风险评价
  产品的故障模式的风险顺序数[2](RiskPriorityNumber,RPN)由故障模式的严重度(Severity,S)、发生度(Occurrence,O)和探测度(Detection,D)的乘积计算得出,即:
  RPN=S×O×D
  RPN是对潜在故障模式风险等级的评价,它反映了对故障模式发生的可能性及其后果严重性的综合度量。RPN值越大,即该故障模式的危害性越大。
  严重度((S):是潜在故障模式对顾客的影响后果的严重程度的评价指标。通常需要对每种故障模式的潜在影响进行评价并赋予分值(1~10分),分值愈高则影响愈严重;
  发生度(O):是指具体的故障起因/机理发生的频率,用1~10分来评估可能性的大小,分值愈高则出现的机会愈大。
  探测度(D):是指在零部件、子系统或系统投产之前,用现行设计控制方法来探测潜在失效原因/机理(设计薄弱部分)或可发展为后续的失效模式能力的评价指标。用1~10分来评估检测的可能性,分值愈高则愈难以被发现和被检出。

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