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基于FMEA和FTA的腳踝康復(fù)機器人可靠性分析

2018-03-08 05:38:45鄧超陶志奎
機器人技術(shù)與應(yīng)用 2018年1期
關(guān)鍵詞:腳踝踝關(guān)節(jié)危害

鄧超 陶志奎

(華中科技大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院,武漢,430074)

0 引言

隨著康復(fù)理論和康復(fù)機器人技術(shù)的發(fā)展,腳踝康復(fù)機器人應(yīng)運而生[1-2]。踝關(guān)節(jié)扭傷是骨科臨床常見的運動傷,其發(fā)生率在下肢扭傷中居第二位。這是因為:一方面踝關(guān)節(jié)的生理結(jié)構(gòu)較為靈活,另一方面踝關(guān)節(jié)在劇烈運動中承受了較大的載荷和沖擊,使得踝關(guān)節(jié)扭傷在日常生活中較為常見。

近年來,針對踝關(guān)節(jié)的康復(fù)運動問題,國內(nèi)外很多高校和醫(yī)療機構(gòu)都開展了相關(guān)研究工作,并取得了一些有價值的研究成果。美國羅格斯大學(xué)(Rutgers University)研制出六自由度腳踝康復(fù)系統(tǒng),該系統(tǒng)采用氣壓驅(qū)動方式,通過電子閥控制康復(fù)器各參數(shù),從而實現(xiàn)人體踝關(guān)節(jié)跖屈/背屈、內(nèi)翻/外翻和內(nèi)收/外展動作模擬[3];新西蘭奧克蘭大學(xué)研制出三個旋轉(zhuǎn)自由度腳踝康復(fù)訓(xùn)練機器人;韓國慶尚大學(xué)研制出可重構(gòu)氣動雙運動平面四自由度踝關(guān)節(jié)康復(fù)機器人[4]。

在中國,浙江大學(xué)研制出三自由度踝關(guān)節(jié)康復(fù)醫(yī)療外骨骼系統(tǒng),河北工業(yè)大學(xué)研究出3-RSS/S踝關(guān)節(jié)康復(fù)并聯(lián)機器人,山東省青島市第四人民醫(yī)院研制出踝關(guān)節(jié)CPM康復(fù)儀[5-7]。

這些腳踝康復(fù)機器人一般采用患者與機器人直接接觸的訓(xùn)練方式,由于機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,自由度較多,再因多采用氣壓傳動,輸出功率不穩(wěn)定等因素,常見綜合導(dǎo)致康復(fù)機器人運動精度不穩(wěn)定等問題。這些問題都是患者在使用腳踝康復(fù)機器人過程中的故障隱患,一旦機器人發(fā)生故障或者停止工作,可能對患者腳踝造成更嚴重的損傷。因此,機器人的安全性、運動平穩(wěn)性、可靠性對于特殊使用對象尤為重要。

本文以奧克蘭大學(xué)研制的腳踝康復(fù)訓(xùn)練機器人[8]為研究對象,基于FMEA分析法和FTA分析法,對腳踝康復(fù)機器人系統(tǒng)進行可靠性分析,明確關(guān)鍵故障模式、故障原因和關(guān)鍵零件,并提出改進意見,以降低機器人故障概率,減少其對患者產(chǎn)生損傷的可能性。

1 結(jié)構(gòu)功能分析

腳踝康復(fù)機器人具有三個旋轉(zhuǎn)自由度,可以幫助患者進行腳踝康復(fù)訓(xùn)練,在訓(xùn)練過程中能實時監(jiān)測運動數(shù)據(jù)并控制運動參數(shù)(速度和角度等)[9]。

該機器人系統(tǒng)主要包括機械系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)和電控系統(tǒng)三大部分,其中電控系統(tǒng)和氣動系統(tǒng)為氣動件提供電力和空氣壓力,從而控制氣動件的長度,并根據(jù)四根氣動件的長短變化帶動腳踏板運動,從而使踝關(guān)節(jié)能夠進行背屈/趾屈、內(nèi)翻/外翻、內(nèi)收/外展以及三自由度的混合訓(xùn)練,同時還可根據(jù)檢測結(jié)果調(diào)整運動參數(shù),以達到踝關(guān)節(jié)康復(fù)訓(xùn)練效果。

機械系統(tǒng)主要由支座組件、驅(qū)動組件和活動組件三大部分組成,如圖1所示。支座組件是整個系統(tǒng)的框架,為驅(qū)動組件和活動組件提供支撐;驅(qū)動組件通過空氣的傳輸帶動氣動件的伸縮,進一步將動力轉(zhuǎn)送至活動組件;活動組件將驅(qū)動組件的動力進一步轉(zhuǎn)化成機器人三自由度的運動,從而帶動病人進行腳踝康復(fù)訓(xùn)練。

圖1 腳踝康復(fù)機器人結(jié)構(gòu)樹

分析腳踝康復(fù)機器人各功能單元的工作情況、相互影響及相互依賴關(guān)系,建立其功能框圖(如圖2所示),以逐層分析故障模式對其產(chǎn)生的影響。

圖2 腳踝康復(fù)機器人各功能單元工作示意

2 FMEA 分析法

故障模式影響及危害性分析(Failure Mode Effects and Criticality Analysis,簡稱FMECA或FMEA)是分析系統(tǒng)中每一構(gòu)件所有可能產(chǎn)生的故障模式及其對系統(tǒng)造成的所有可能影響,并根據(jù)每一個故障模式的嚴重程度、檢測難易程度以及發(fā)生頻度予以分類的一種歸納分析方法。本文中,該分析方法通過對康復(fù)機器人系統(tǒng)中的所有組成部分進行故障模式、故障影響和危害度分析,明確系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵部分和薄弱環(huán)節(jié),并提出相應(yīng)改進意見和措施,為系統(tǒng)可靠性分析提供基本依據(jù)[10]。

2.1 故障模式分析

本文首先約定腳踝康復(fù)機器人的嚴酷度類別和故障模式發(fā)生概率等級。

嚴酷度類別是由腳踝康復(fù)機器人的安全性、功能性喪失或功能性下降等方面總結(jié)而來(如表1所示)。

表1 腳踝康復(fù)機器人嚴酷度類別及定義

故障模式發(fā)生概率等級分為A、B、C、D、E 五個等級。判斷公式為:

故障模式發(fā)生概率等級由μ值決定,其判斷標準如表2所示。

表2 故障模式發(fā)生概率等級判斷標準

2.2 故障模式影響分析

腳踝康復(fù)機器人故障模式影響分析和故障影響概率推薦值,如表3、表4所示。

2.3 危害度分析

危害度分析是對腳踝康復(fù)機器人每一個故障模式的嚴重程度及該故障模式發(fā)生的概率所產(chǎn)生的綜合影響進行分類,以全面評價機器人系統(tǒng)中所有可能出現(xiàn)的故障模式造成的影響。

假設(shè)腳踝康復(fù)機器人的故障模式危害度 是第 個故障模式所發(fā)生的某嚴酷度等級下的危害度,則有:

式(1)中,故障模式百分比 表示故障模式 發(fā)生故障的百分比,各故障模式頻數(shù)比可根據(jù)故障率原始數(shù)據(jù)、經(jīng)驗、使用數(shù)據(jù)及查詢相關(guān)手冊得到。通過查詢故障模式分布手冊(Failure Mode/Mechanism Distributions 1991, 簡稱FMD-91),可以得到角接觸軸承各故障模式頻數(shù)比為:疲勞形變13.36%、疲勞斷裂13.36%、膠合44.4%、磨損28.8%。

表4 腳踝康復(fù)機器人故障影響概率推薦值

是故障模式 發(fā)生故障而導(dǎo)致腳踝康復(fù)機器人任務(wù)失敗的條件概率,其值通??砂凑毡?中推薦值進行定量估計。如“疲勞形變、疲勞斷裂、膠合、磨損”的故障影響概率可分別表示為:

危害度 是腳踝康復(fù)機器人在給定的嚴酷度類別和任務(wù)階段下的各種故障模式危害度之和。腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度分析如表5所示。

表5 腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度分析

根據(jù)表5中腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度和危害度結(jié)果,可以對腳踝康復(fù)機器人的故障模式危害性進行定性分析和定量分析。定性分析方法是將每個故障模式發(fā)生的可能性分成離散的級別,然后分析人員按所定義的等級對每個故障模式進行評定。

本文根據(jù)表2所列出的5個不同的等級,首先對腳踝康復(fù)機器人的故障模式發(fā)生概率等級進行評定,然后再應(yīng)用危害性矩陣對每個故障模式進行危害性分析,如圖3所示。

圖3 腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度矩陣

在定性分析方法中,橫坐標軸中的Ⅰ類嚴酷度類別對應(yīng)的橫坐標長度應(yīng)與縱坐標軸中故障模式發(fā)生概率等級A對應(yīng)的縱坐標長度一致。在定量分析方法中,橫坐標軸中的Ⅰ類嚴酷度類別對應(yīng)的橫坐標長度應(yīng)與縱坐標軸中的最大故障模式危害度值或產(chǎn)品危害度值一致。圖3中所標記的坐標點沿對角線到原點的距離 ,可通過幾何推算得到如下計算公式:

按照公式(2)對故障模式分布點沿對角線方向到原點的距離進行計算,并對其排序,可得出腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度分析表,從而找到危害度較大的故障模式,如表6所示。

表6 腳踝康復(fù)機器人故障模式危害度分析

從表6中排序可知,應(yīng)重點關(guān)注斷裂、無檢測值、無功率輸出、振動值超標、腳踏板有檢測值但無反饋值等故障模式。

3 FTA 分析法

故障樹分析法(Fault Tree Analysis, 簡稱FTA)適用于大型復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性和安全性分析,其通過定量和定性分析方法可確定系統(tǒng)故障形成原因的各種組合方式和發(fā)生概率。

FTA是以系統(tǒng)所不希望發(fā)生的一個事件(頂事件)作為分析目標,通過逐層向下追溯所有可能的原因,建立一棵故障樹,再定性分析各底事件對頂事件產(chǎn)生影響的組合方式和傳播途徑,識別可能的系統(tǒng)故障模式,以及定量計算這種影響的輕重程度,從而推算出致使系統(tǒng)失效的概率[11-12]。

本文對腳踝康復(fù)機器人系統(tǒng)進行故障樹分析時,重點分析腳踝康復(fù)機器人機械系統(tǒng)本身的潛在故障模式,因此對與氣動系統(tǒng)和電控系統(tǒng)有關(guān)的故障事件作簡化處理。在對潛在故障模式進行定量分析時,故障模式發(fā)生概率統(tǒng)一取值為

通過FMEA分析法,我們可以得到腳踝康復(fù)機器人系統(tǒng)的故障模式。其中,機器人功率輸出不穩(wěn)定,檢測值有誤差,腳踏板有檢測值但無反饋值的故障模式危害度排序都比較高,分別為89.20,100.35和105.93,這些都可歸結(jié)為腳踝康復(fù)機器人輸出不滿足訓(xùn)練要求這一事件,并將這一事件定為頂事件1。振動值超標的故障模式危害度為156.10,排序也很高,定為頂事件2——腳踝康復(fù)機器人振動幅度過大。 雖然無功率輸出和功率不足的危害性排序也很高,但兩者都為腳踝康復(fù)機器人輸出功率不正常的輸入事件,故定為頂事件3——腳踝康復(fù)機器人輸出功率不正常。本文僅對頂事件1進行定性和定量分析。

3.1 頂事件1故障樹的建立

在建立故障樹時,根據(jù)頂事件的邊界條件,零部件的底事件故障只需要分析至零件的故障模式即可?,F(xiàn)做出如下條件約定:

1)不考慮人為操作失誤引起的故障;

2)不考慮外部環(huán)境的影響,如溫度變化、氣壓、介質(zhì)溫度等因素;

3)非機械系統(tǒng)(如氣動系統(tǒng)、電控系統(tǒng)等)原因?qū)е马斒录l(fā)生的原因事件在建立故障樹時不再做進一步分析;

4)不考慮外部破壞引起的故障;

5)部分結(jié)構(gòu)件牢固、可靠,故障率極低,建樹過程中不考慮。

根據(jù)上述分析,導(dǎo)致頂事件1發(fā)生的第一層直接原因有:腳踏板不能運動或運動困難;腳踏板不按規(guī)定運動軌跡運行;機器人功率輸出不穩(wěn)定。

頂事件1的故障樹及中間事件E19的故障樹分別如圖4和圖5所示。

圖4 頂事件1的故障樹

3.2 頂事件1故障樹的定性分析

故障樹定性分析在于尋找導(dǎo)致頂事件發(fā)生的所有可能的故障模式,即導(dǎo)致頂事件發(fā)生的若干底事件的集合。當(dāng)這些底事件同時發(fā)生時頂事件必然發(fā)生,這樣的集合稱為割集。如果割集中的任一底事件不發(fā)生頂事件即不發(fā)生,則稱為最小割集。

圖5 中間事件E19的故障樹

定性分析的主要任務(wù)就是確定所有最小割集,即包含最小數(shù)量且為最必須的底事件集。通過對圖4故障樹進行定性分析,最后得到頂事件1的所有最小割集為:{事件X1},{事件 X2},{事件 X3},{事件 X4},{事件 X5},{事件X6},{事件X7},{事件X8},{事件X9},{事件X10},{事件 X11},{事 件 X12},{事 件 X13},{事 件 X14},{事件 X15},{事 件 X16},{事 件 X17},{事 件 X18},{事件 X19},{事 件 X20},{事 件 X21},{事 件 X22},{事件 X23},{事 件 X24},{事 件 X25},{事 件 X26},{事件 X27},{事 件 X28},{事 件 X29},{事 件 X30},{事件 X31},{事 件 X32},{事 件 X33},{事 件 X34},{事件 X35},{事 件 X36},{事 件 X37},{事 件 X38},{事件 X39},{事件 X40},{事件 X41},{事件 X42},{事件X43},{事件 X44},{事件 X45}。

從定性分析結(jié)果可以看出,頂事件1總共有45個一階割集。當(dāng)以上任一最小割集發(fā)生時,頂事件也將發(fā)生。

3.3 頂事件1故障樹的定量分析

故障樹的定量分析,即計算出底事件的相對概率重要度,相對概率重要度越大,說明該事件引起頂事件發(fā)生的可能性就越大。

根據(jù)式(3)可得出頂事件1的故障發(fā)生概率計算式:

則頂事件1的故障概率函數(shù)為:

按照定性分析中對割集的排序,其各個割集的相對概率重要度計算公式如下:

其余割集的相對概率重要度可通過類似計算公式得出。

第i個底事件的相對概率重要度表示,當(dāng)?shù)?個底事件發(fā)生概率微小的相對變化而導(dǎo)致頂事件發(fā)生概率的相對變化率。

通過查表和計算,得出頂事件1的底事件相對概率重要度排行,如表7所示。從表7中可以看出,氣動件和軸承零件的失效是導(dǎo)致頂事件1的主要原因,因此要重點控制氣動件和軸承零件發(fā)生故障的概率。

表7 頂事件1的底事件相對概率重要度排行

4 關(guān)鍵故障模式的改進意見

本文利用FMEA和FTA分析法對腳踝康復(fù)機器人進行分析,根據(jù)零件故障模式危害性分析及故障模式嚴酷度類別綜合得出導(dǎo)致機器人關(guān)鍵故障模式的因素。另外,從FTA分析法中,也發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致頂事件發(fā)生的可能性很大的關(guān)鍵故障模式,本文針對關(guān)鍵故障模式,提出改進意見,如表8所示。

表8 腳踝康復(fù)機器人關(guān)鍵故障模式的改進意見

5 結(jié)論

由于腳踝康復(fù)機器人結(jié)構(gòu)復(fù)雜,因此發(fā)現(xiàn)其關(guān)鍵故障模式并對相應(yīng)故障模式進行分析非常困難。本文利用FMEA和FTA方法對腳踝康復(fù)機器人的可靠性進行分析,找到以氣壓為驅(qū)動方式的腳踝康復(fù)機器人的關(guān)鍵故障模式,即氣動件和軸承零件的故障模式,并針對氣動件和軸承零件的設(shè)計提出改進意見,為機器人系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計提供依據(jù)。

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