一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法及系统与流程

1.本发明属于可靠性风电机组技术领域，具体涉及一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法及系统。


背景技术：

2.风电机组的可靠性评价可分为面向设计制造阶段的可靠性评价和面向运行阶段的可靠性评价，面向设计阶段的可靠性评价主要包括fmea、可靠性分配和可靠性预计，面向运行阶段的可靠性评价主要包括故障统计分析和运行可靠性分析。
3.面向设计阶段的可靠性评价是对产品未来的可靠性状态进行评估的一种有效方法，常用的分析方法可以总结为三大类：相似分析法、统计分析法和故障物理法。相似分析法是在缺乏同类产品可靠性数据的情况下，研究已具有成熟经验的相似产品，并与所研究对象进行类比，获取其可靠性数据的方法。统计分析方法是在可靠性统计数据的基础上，利用数学模型、适当算法或进行回归分析获得失效率及可靠性的分布或直接获得可靠性预计值的方法。故障物理法是在对零件失效的机理进行深入研究并获得有效结论的基础上，在已知各种零件寿命分布的情况下进行可靠性分析与预计的方法。
4.传统的面向设计阶段的可靠性评价方法一般围绕设计阶段展开，对设计对象能否达到要求的可靠性指标进行评价，然而却忽视了制造工艺对产品最终可靠性的影响。面向设计阶段的可靠性评价发生在产品的设计或方案论证阶段，根据零部件、子系统的可靠性来估算系统可靠性，是一种自下而上的可靠性分析过程。然而系统、子系统在设计阶段规定或分配的可靠性在实际加工制造过程中并不一定能得到绝对的保证，由于产品制造工艺的波动，其制造完工后的可靠性可能会偏离规定的可靠性要求。为此，在进行产品可靠性评价时，应充分考虑制造工艺对产品最终可靠性的影响。
5.对于风电场同一型号、同一批次的风电机组，不同机组的可靠性水平各不相同，除了跟机组的工况、运行环境和出力状况有关之外，其中很大一部分原因是由于不同机组的可靠性基因不同，即不同机组出厂时的固有可靠性不同。现代质量控制的观点认为，高质量和高可靠性的产品必然来源于高水平的工艺生产线，对于制造工艺质量较低的零部件，由于其发生相关故障的可能性较高，因此零部件的可靠性较低；相反，对于制造工艺质量较高的零部件，由于其发生相关故障的可能性较低，因此零部件的可靠性较高。所以，风电机组各零部件制造工艺质量的高低决定了风电机组的固有可靠性水平，对风电机组出厂时的固有可靠性进行准确评价的关键在于对各零部件的制造工艺质量进行准确评价。


技术实现要素：

6.本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法及系统，通过对风电机组各零部件的制造工艺质量进行量化，为准确评价风电机组出厂时的固有可靠性提供一种新的思路。
7.本发明采用以下技术方案：
8.一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法，包括以下步骤：
9.s1、收集风电机组各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围；
10.s2、根据步骤s1获得的各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围，建立制造工艺评分表单，对工艺参数进行评分确定评分值；
11.s3、根据步骤s2得到的各制造工艺的评分值，采用采用熵权法和监造见证方式确定制造工艺权重；然后基于组合赋权法确定制造工艺组合权重；
12.s4、基于步骤s3得到的各制造工艺的权重，采用模糊灰色聚类法对风电机组出厂时的固有可靠性进行评价。
13.具体的，步骤s2中，工艺参数的评分值为0.6～1。
14.具体的，步骤s3中，基于组合赋权法确定制造工艺组合权重wj如下：
[0015][0016]
其中，θ为采用熵权法确定的权重占组合权重的比例；为第j道制造工序的熵权；为根据监造见证方式确定的权重。
[0017]
进一步的，第j道制造工序的熵权具体为：
[0018][0019]
其中，ej为第j道制造工艺的信息熵，m为制造工序的个数。
[0020]
进一步的，根据监造见证方式确定的权重如下：
[0021][0022]
具体的，步骤s4具体为：
[0023]
s401、根据风电机组制造工艺的评分值，将风电机组的制造工艺质量划分为优异、良好和合格；
[0024]
s402、根据制造工艺质量的划分，每一个划分类为一个灰类，定义每个灰类的白化权函数；
[0025]
s403、根据风电机组各零部件的制造工艺评分值，计算各评分值的白化权函数值；
[0026]
s404、将所求得的各制造工艺的白化权函数值和组合权重带入灰色聚类公式，计算各零部件在各制造工艺质量等级下的灰色聚类系数；
[0027]
s405、根据各零部件的灰色聚类结果，获得风电机组各零部件制造工艺质量的模糊评判矩阵，即灰色聚类系数矩阵；
[0028]
s406、根据步骤s405所得灰色聚类系数矩阵，利用熵权法求取各零部件的权重，同时利用层次分析法计算各零部件的权重，然后利用组合赋权法将所得权重进行组合，得到
各零部件的组合权重；
[0029]
s407、利用模糊综合评判公式计算风电机组整机关于各制造工艺质量等级的灰色聚类系数；
[0030]
s408、根据风电机组整机的灰色聚类结果，确定风电机组整机的制造工艺质量等级，也即风电机组整机出厂时的固有可靠性评价结果。
[0031]
进一步的，步骤s401中，优异为0.9《v
ij
≤1；良好为0.75《v
ij
≤0.9；合格为0.6《v
ij
≤0.75，v
ij
为第i个零部件的第j道制造工艺的评分值。
[0032]
进一步的，步骤s402中，定义每个灰类的白化权函数如下：
[0033][0034][0035][0036]
其中，f1为表示优异的白化权函数；f2为表示良好的白化权函数；f3为表示合格的白化权函数；v为制造工艺参数评分值。
[0037]
进一步的，步骤s404中，第i个零部件关于第l个灰类的灰色聚类系数为：
[0038][0039]
其中，为第i个零部件的第j道制造工艺的评分值v
ij
关于第l个白化权函数的函数值，l＝1,2,3；wj为第j道制造工艺的权重，m为制造工序的个数。
[0040]
第二方面，本发明实施例提供了一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价系统，包括：
[0041]
数据模块，收集风电机组各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围；
[0042]
评分模块，根据数据模块获得的各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围，建
立制造工艺评分表单，对工艺参数进行评分确定评分值；
[0043]
权值模块，根据评分模块得到的各制造工艺的评分值，采用采用熵权法和监造见证方式确定制造工艺权重；然后基于组合赋权法确定制造工艺组合权重；
[0044]
评价模块，基于权值模块得到的各制造工艺的权重，采用模糊灰色聚类法对风电机组出厂时的固有可靠性进行评价。
[0045]
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
[0046]
本发明一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法，通过对风电机组各零部件的制造工艺参数和见证方式进行分析，计算各制造工艺的权重；基于模糊灰色聚类方法，定义各制造工艺在各质量等级(优异、良好和合格)下的阈值范围和白化权函数，根据各制造工艺的评分值和权重，计算各零部件在各质量等级下的灰色聚类系数以及各零部件的权重，在此基础上，采用模糊评判算子计算风电机组整机在各质量等级下的灰色聚类系数，根据灰色聚类结果，确定风电机组整机的制造工艺质量等级，实现对风电机组整机固有可靠性的评价；通过考虑制造工艺对风电机组固有可靠性的影响，能够评价风电机组出厂时的可靠性状态，实现对风电机组整机固有可靠性的评价，为风电机组的选型提供参考依据。
[0047]
进一步的，通过采用数值评分的方式实现对制造工艺能力的量化，由于各制造工艺均要求在合格以上，因此工艺参数的评分值取为0.6～1，评分值越大表示制造工艺质量越高。
[0048]
进一步的，采用组合赋权法确定各制造工艺的权重，实现对各制造工艺权重的综合量化。
[0049]
进一步的，通过定义各制造工艺的熵权，实现对各制造工艺加工一致性的量化。
[0050]
进一步的，根据监造见证方式确定各制造工艺的权重，实现各制造工艺重要程度的量化。
[0051]
进一步的，基于模糊灰色聚类法，通过计算各零部件在各制造工艺质量等级下的灰色聚类系数，获得各零部件制造工艺质量的模糊评判矩阵，进而计算风电机组整机关于各制造工艺质量等级的灰色聚类系数，实现对风电机组整机出厂时固有可靠性的量化评估。
[0052]
进一步的，通过定义不同制造工艺质量等级下评分值的数值范围，实现对各零部件制造工艺水平的量化。
[0053]
进一步的，通过定义各制造工艺质量等级的白化权函数，用于计算各零部件在各制造工艺质量等级下的灰色聚类系数。
[0054]
进一步的，通过计算各零部件在各制造工艺质量等级下的灰色聚类系数，实现对各零部件制造质量的评估量化。
[0055]
综上所述，本发明充分考虑制造工艺对风电机组固有可靠性的影响，能够评价风电机组出厂时的可靠性状态，为风电机组的选型提供参考依据。
[0056]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0057]
图1为本发明流程示意图；
[0058]
图2为采用本发明方法对零部件的制造可靠性数据图；
[0059]
图3为采用本发明方法对风电机组的制造可靠性数据图。
具体实施方式
[0060]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0062]
还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0063]
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0064]
应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语。这些术语仅用来将预设范围彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围。
[0065]
取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
[0066]
在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。
[0067]
本发明提供了一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法，通过对风电机组各零部件的制造工艺参数和见证方式进行分析，计算各制造工艺的权重；基于模糊灰色聚类方法，定义各制造工艺在各质量等级(优异、良好和合格)下的阈值范围和白化权函数，根据各制造工艺的评分值和权重，计算各零部件在各质量等级下的灰色聚类系数以及各零部件的权重，在此基础上，采用模糊评判算子计算风电机组整机在各质量等级下的灰色聚类系数，根据灰色聚类结果，确定风电机组整机的制造工艺质量等级，实现对风电机组整机固有可靠性的评价。
[0068]
请参阅图1，本发明一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法，包括以下步骤：
[0069]
s1、收集风电机组各关键零部件的制造工艺数据；
[0070]
制造工艺数据包括各制造工艺参数值和阈值范围，体现制造工艺质量的数据是具体的工艺参数值，或者是对实际工艺参数值与设计值之间存在的偏差进行评价的评分值，考虑到制造厂对数据的保密原因，宜采用评分值进行分析，并给出具体的评分表单。
[0071]
s2、根据步骤s1获得的各制造工艺参数值和阈值范围，建立制造工艺评分表单，对工艺参数进行评分；
[0072]
工艺参数的评分值为0.6～1之间的数，评分值越接近于1，表示相应工艺参数值越接近于最优工艺参数值，该工艺的制造质量越高。
[0073]
s3、根据各制造工艺的评分值，计算各制造工艺的权重；
[0074]
s301、采用熵权法确定制造工艺权重；
[0075]
熵权法是根据各制造工艺评分值传输给决策者的信息量的大小来确定指标权数的方法，某项制造工艺评分值的差异越大，即在该制造工艺下不同零部件的制造质量相差很大，熵值越小，该制造工艺包含和传输的信息越多，相应权重越大，基于熵权法确定制造工艺权重的流程如下：
[0076]
s3011、对各制造工艺评分值进行归一化处理；
[0077][0078][0079]
其中，i＝1,2,
…
n，j＝1,2,
…
,mi，p
ij
为归一化后的第i个零部件的第j道制造工艺的评分值，v
ij
为第i个零部件的第j道制造工艺的评分值，p为归一化后的制造工艺评分矩阵，n为风电机组，mi为第i个零部件的制造工序个数。
[0080]
s3012、计算各制造工艺的信息熵；
[0081][0082]
其中，ej为第j道制造工艺的信息熵，nj为具有第j道工序的零部件的个数。
[0083]
s3013、计算各制造工艺的熵权；
[0084][0085]
其中，第j道制造工序的熵权，m为制造工序的个数。
[0086]
s302、基于监造见证方式确定制造工艺权重；
[0087][0088]
s303、基于组合赋权法确定制造工艺权重；
[0089][0090]
其中，wj为制造工艺的组合权重，θ为采用熵权法确定的权重占组合权重的比例；为采用熵权法确定的权重；为根据监造见证方式确定的权重。
[0091]
s4、采用模糊灰色聚类法对风电机组出厂时的固有可靠性进行评价。
[0092]
s401、根据风电机组制造工艺的评分值，将风电机组的制造工艺质量划分为优异、良好和合格；
[0093]
优异：制造工艺的参数值与其设计值的最优值非常接近，即0.9《v
ij
≤1，此时制造工艺质量非常高；
[0094]
良好：制造工艺的参数值与设计值的最优值比较接近，即0.75《v
ij
≤0.9，此时制造工艺质量比较高；
[0095]
合格：制造工艺的参数值都满足设计要求，但与其设计值的最优值具有一定差距，即0.6《v
ij
≤0.75，此时制造工艺质量一般。
[0096]
s402、根据制造工艺质量的划分，每一个划分类为一个灰类，定义每个灰类的白化权函数；
[0097][0098][0099]
[0100]
其中，f1为表示优异的白化权函数；f2表示良好的白化权函数；f3为表示合格的白化权函数；v为制造工艺参数评分值；在灰色系统理论中，白化权函数常用来描述某个待评估样本值隶属于某个灰类程度。
[0101]
s403、根据风电机组各零部件的制造工艺评分值，计算各评分值的白化权函数值；
[0102]
s404、将所求得的各制造工艺的白化权函数值和组合权重带入灰色聚类公式，计算各零部件在各制造工艺质量等级下的灰色聚类系数；
[0103][0104]
其中，为第i个零部件关于第l个灰类的灰色聚类系数，它表征了零部件i的制造工艺质量隶属于优异、良好和合格的程度；为第i个零部件的第j道制造工艺的评分值v
ij
关于第l个白化权函数的函数值；wj为第j道制造工艺的权重。
[0105]
s405、根据各零部件的灰色聚类结果，获得风电机组各零部件制造工艺质量的模糊评判矩阵，即灰色聚类系数矩阵；
[0106][0107]
其中，a为灰色聚类系数矩阵；k为风电机组零部件的个数；为第k个零部件关于第l个灰类的灰色聚类系数，也即模糊评判值。
[0108]
s406、根据步骤s405所得灰色聚类系数矩阵，利用熵权法求取各零部件的权重，同时利用层次分析法计算各零部件的权重，然后利用组合赋权法将所得权重进行组合，得到各零部件的组合权重；
[0109][0110]
其中，w为风电机组零部件的权重矩阵。
[0111]
s407、利用模糊综合评判公式计算风电机组整机关于各制造工艺质量等级的灰色聚类系数；
[0112][0113]
其中，b为风电机组整机的制造工艺质量评估系数；
·
表示模糊评判算子，常用的模糊评判算子有5种，通过比较发现，加权平均型模糊算子按照各自相应权重值的比重，将各评估影响因素均考虑到实际的评估工作中，从而使最终的评估结果体现了所有因素的影响，使评估结果更加全面合理，因此，此处选择加权平均型模糊算子；
[0114]
s408、根据风电机组整机的灰色聚类结果，确定风电机组整机的制造工艺质量等级，也即风电机组整机出厂时的固有可靠性评价结果。
[0115]
本发明再一个实施例中，提供一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价系统，该系统能够用于实现上述考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法，具体的，该考虑制造工艺的风电机组可靠性评价系统包括数据模块、评分模块、权值模块以及评价模块。
[0116]
其中，数据模块，收集风电机组各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围；
[0117]
评分模块，根据数据模块获得的各关键零部件的制造工艺参数值和阈值范围，建立制造工艺评分表单，对工艺参数进行评分确定评分值；
[0118]
权值模块，根据评分模块得到的各制造工艺的评分值，采用采用熵权法和监造见证方式确定制造工艺权重；然后基于组合赋权法确定制造工艺组合权重；
[0119]
评价模块，基于权值模块得到的各制造工艺的权重，采用模糊灰色聚类法对风电机组出厂时的固有可靠性进行评价。
[0120]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0121]
请参阅图2，通过本发明提出的方法可以计算出各零部件和机组整机的制造可靠性，其中制造可靠性数值越大，说明零部件的制造可靠性越高，也即零部件在出厂时的可靠性越高。
[0122]
通过计算各零部件在出厂时的可靠性，可以直观给出各零部件的初始可靠性状态，在后续运维阶段，对于制造可靠性高的零部件，由于其在运行过程中发生故障的可能性较低，因此可以加大其检修间隔，以降低不必要的检修成本；对于制造可靠性低的零部件，由于其在运行过程中发生故障的可能性较高，因此可以加大其检修频次，以降低故障的发生概率，减小故障损失。
[0123]
请参阅图3，基于各零部件的制造可靠性，能够计算出风电机组整机的制造可靠性，直观给出各风电机组出厂时候的可靠性状态，有效指导风电机组的选型及后续运维工作。
[0124]
在机组选型阶段，业主能够根据各风电机组的制造可靠性数据确定各机组出厂时的可靠性是否满足其可靠性要求，通过选择制造可靠性大于某一数值的机组，避免可靠性不达标的机组进入风电场，以保证其投运机组的整体可靠性处于较高水平，减少风电场的整体故障率，提高风电场经济效益。
[0125]
在运维阶段，对于制造可靠性低的机组，在后续运维过程中对其重点关注以降低机组故障率和由此带来的停机损失，对于制造可靠性高的机组，在后续运维过程中可加大检修间隔以减少不必要的运维投入，通过合理分配各机组运维资源，实现对风电机组运维工作的降本增效。
[0126]
综上所述，本发明一种考虑制造工艺的风电机组可靠性评价方法及系统，通过对风电机组各零部件的制造工艺质量进行量化，实现了对风电机组出厂时固有可靠性的量化评估，能够为风电机组的选型提供参考依据。
[0127]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0128]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0129]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0130]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0131]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。