优秀的关于机电毕业论文范文欣赏（共2篇）(2)

　　另一方面，当考虑系统单元的失效时，状态变迁模型中还要考虑单元从正常状态向失效状态的变迁。单元失效时间通常按指数分布规律处理，这时的状态转移率即为单元的失效率。

　　由此可见，机电系统运行过程中状态(包括失效状态)之间的变迁可用连续时间马尔科夫过程(continuoustimeMarkovchains，CTMC)来描述，即可利用CTMC来建立机电系统的随机模型。

　　1.3形式化随机模型的建立

　　为了利用模型检测进行PFMEA分析，需要借助模型检测器提供的形式化建模语言对基于CTMC的机电系统随机模型进行形式化描述，建立机电系统的形式化模型。本文采用概率模型检测器(probabilisticsymbolicmodelchecker，PRISM)[17]提供的反应式模块形式语言来实现对机电系统随机模型的形式化表达。

　　PRISM建模语言所描述的模型由模块(modules)组成[18]，模块包括状态变量和守卫(guard)命令。模块通过如下方式定义：

　　modulename…endmodule

　　守卫命令由守卫(guard)和更新(update)组成，命令的形式为

　　[]guard->rate_1：update_1+…+rate_i：

　　update_i

　　其中：guard描述状态变迁需要满足的条件；update_i为状态变量的更新结果；rate_i为状态变迁(状态变量更新)过程中的状态转移率；方括号[]中可写入执行(action)标记，具有相同执行标记的命令是同步执行的。

　　例如对图1和图2所示的状态变迁，用PRISM可建立如下的形式化模型：

　　modulemotor∥电机模块

　　m：[0..1]init0；∥电机状态变量，0静止，1转动

　　[motor_on]m=0->rate：(m′=1)；∥电机由停止到旋转

　　[motor_off]m=1->rate：(m′=0)；∥电机由旋转到停止

　　endmodule

　　moduleballscrew∥丝杠模块

　　b：[0..1]init0；∥丝杠状态变量，0静止，1转动

　　[motor_on]b=0->1(b′=1)；∥丝杠由停止到旋转

　　[motor_off]b=1->1(b′=0)；∥丝杠由旋转到停止

　　endmodule

　　利用以上方法建立的机电系统状态变迁模型称为机电系统面向PFMEA的形式化模型(formalmodelforprobabilisticFMEA，FMPF)。机电系统中单元i产生失效模式j，而其他单元正常时所构成的形式化模型用FMPFij表示，反映单元i产生失效模式j时机电系统的状态变迁过程。

　　2潜在故障的概率形式化规约

　　机电系统的潜在故障往往是因系统单元处于某种失效状态导致的，潜在故障可用系统单元的状态组合来表示。例如，在数控机床中，当刀具的位置状态为p且工件的位置状态为q时，机床将会产生碰撞，这一潜在故障可表示为“刀具处于位置状态p且工件处于位置状态q”。

　　利用PRISM进行模型检测时，潜在故障就是待验证的系统行为，因此需要将潜在故障通过概率时序逻辑公式进行形式化规约。对基于CTMC的形式化模型，PRISM用连续随机逻辑(continuousstochasticlogics，CSL)[19]规约系统行为，因此本文对机电系统的潜在故障用CSL进行形式化规约。例如，对前述碰撞这一潜在故障，可用CSL规约为

　　P=？[F<=ttool=p&workpiece=q]

　　(1)

　　式(1)表示t个时间单位内机床发生碰撞故障，即刀具(tool)处于状态p并且工件(workpiece)处于状态q的概率。

　　基于上述规约方法，可以对机电系统任一可能的潜在故障建立其相应的概率形式化规约表达式，本文用FS(formalspecification)表示。

　　3基于概率模型检测的PFMEA

　　在建立了机电系统的形式化随机模型FMPF和潜在故障的概率形式化规约FS之后，即可用概率模型检测器(PRISM)进行形式化验证。对于形式化模型FMPFij，利用PRISM验证某一潜在故障的概率形式化规约FSk，就可获得在单元i出现失效模式j时系统出现故障k的概率，依此方法即可辨识单元失效与系统故障之间的关系，并能计算故障出现的概率，从而实现机电系统的PFMEA，如图4所示。

　　图4基于概率模型检测的机电系统PFMEA

　　4实例分析

　　图5为某数控机床Y、Z轴进给系统的结构简图，其中Y、Z轴电机带动工作台移动，限位开关检测并反馈Y、Z轴工作台的位置信息，数控系统控制电机的运动及停止。进给系统的干涉区域如图6所示，当Y、Z轴运动到干涉区时，B轴工作台与主轴发生干涉(即碰撞)，为此进给系统不但配备有极限限位开关(防超程)，还配备有干涉区限位开关(防干涉)。限于篇幅，这里对进给系统进行了必要的简化，例如忽略了进给系统中的传动机构，但这并不影响本文方法的验证。

　　图5某数控机床进给系统的原理结构图

　　图6进给系统干涉示意图

　　4.1进给系统的形式化随机模型

　　本实例主要关注极限开关失效和干涉区开关失效对系统的影响，因此系统形式化随机模型主要包括功能正常条件下Y、Z轴工作台，Y、Z轴伺服电机和数控系统的形式化模型，以及失效情况下限位开关(极限开关和干涉区开关)的形式化模型。

　　Y轴工作台的状态包括“上极限”“干涉点”“下极限”，Z轴工作台的状态为“后极限”“干涉点”“前极限”。对Y、Z轴工作台，根据状态变迁过程用PRISM建立的形式化随机模型如下：

　　modulewby∥Y轴工作台

　　wby：[0..2]init0；∥Y轴工作台状态变量，0上极限，1干涉点，2下极限

　　[]wby=0&(wbz=0|wbz=1)->rate1：(wby′=1)；

　　[]wby=1&wbz=0->rate1：(wby′=2)；

　　[]wby=2&wbz=0->rate1：(wby′=1)；

　　[]wby=1->rate1：(wby′=0)；

　　endmodule

　　modulewbz∥Z轴工作台

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