[論文レビュー] Robot Reliability Using Petri Nets and Fuzzy Lambda-Tau Methodology

Ajay Kumar, S.P. Sharma+1 more|ArXiv.org|Jul 20, 2009

Software Reliability and Analysis Research参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、不確実性下でのロボット信頼性モデリングを向上させるために、ペトリ・ネットとファジィ・ラムダ・トウ分析を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。故障率と修理時間を三角ファジィ数で表現し、ペトリ・ネットを用いて最小カット集合およびパス集合を効率的に生成することで、危険で構造の定まらない環境下におけるロボットシステムのより現実的で汎用的かつ拡張可能な信頼性評価が可能となる。

ABSTRACT

Robot reliability has become an increasingly important issue in the last few years due to increased application of robots in many industries (like automobile industry) under hazardous and unstructured environment. As the component failure behavior is dependent on configuration and environment, the available information about the constituent component of robots is most of the time imprecise, incomplete, vague and conflicting and so it is very difficult to analyze their behavior and to predict their failure pattern. The reliability analysis of any system provides an understanding about the likelihood of failures occurring in the system/component and the increased insight about its inherent weakness. The objective of this paper is to quantify the uncertainties that makes the decision more realistic, generic and extendable to application domain. In this paper various reliability parameters (such as mean time between failures, expected number of failures, reliability, availability etc.) are computed using Fuzzy Lambda-Tau methodology. Triangular fuzzy numbers are used to represent failure rates and repair times as they allow expert opinion, linguistic variables, operating conditions, uncertainty and imprecision in reliability information, to be incorporated into system model. Petri Nets are used because unlike the fault tree methodology, the use of Petri Nets allows efficient simultaneous generation of minimal cut and path sets.

研究の動機と目的

• 環境的および運用的ばらつきに起因する、信頼性データの曖昧さ、不完全性、矛盾の問題に対処する。
• 従来の故暲木分析の限界を克服し、最小カット集合およびパス集合を同時に生成可能にする。
• ファジィ論理による不確実性の定量化を通じて、信頼性分析における意思決定を強化する。
• 危険で構造の定まらない条件下での産業用ロボティクスに適用可能な汎用的かつ拡張可能なフレームワークを提供する。
• 不確実性下での平均故障間隔、予想故障回数、信頼性、稼働率といった主要な信頼性指標を計算する。

提案手法

• コンポーネントの相互作用および故障伝播を表現するために、確率的ペトリ・ネットを用いてロボットシステムをモデル化する。
• 専門家判断、言語変数、曖昧なデータを組み込むために、故障率と修理時間を三角ファジィ数として表現する。
• ファジィ・ラムダ・トウ手法を適用し、ファジィ不確実性下での信頼性パrameterを計算する。
• ペトリ・ネットを用いて、故障分析のための最小カット集合と、成功分析のための最小パス集合を並列に効率的に生成する。
• ファジィ算術を統合して、システムモデル内での不確実性の伝搬を実現し、ファジィ信頼性指標を導出する。
• 第3回国際信頼性・安全工学会議（2007年）の事例研究を用いて、手法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットシステムにおけるコンポーネントの故障データの不確実性は、どのように効果的にモデリングできるか？
• RQ2 信頼性評価において、伝統的な故暲木分析に比べて、ペトリ・ネットベースのモデリングがどのような利点を提供するか？
• RQ3 ファジィ・ラムダ・トウ手法は、不確実な環境下での信頼性予測の現実性および正確性をどの程度向上できるか？
• RQ4 ファジィ故障率および修理時間は、MTBF や稼働率といった計算された信頼性指標にどのように影響を与えるか？
• RQ5 提案手法は、他の産業用ロボットアプリケーションへ一般化および拡張可能か？

主な発見

• ペトリ・ネットとファジィ・ラムダ・トウ手法の統合により、最小カット集合およびパス集合の同時同定が可能となり、分析の効率性が向上する。
• 三角ファジィ数は、専門家の意見や曖昧なデータを効果的に捉え、不確実な環境下でのモデルの現実性を高める。
• 本手法は、不確実性下での主要な信頼性パrameter（平均故障間隔、予想故障回数、信頼性、稼働率）を的確に計算するのに成功した。
• 本手法は、危険で構造の定まらない条件下で動作する複雑なロボットシステムにおける信頼性分析に対して、より強固で拡張可能なフレームワークを提供する。
• 事例研究により、本手法が実際の産業現場、特に自動車産業において実用的応用が可能であることが示された。
• 結果から、データが不完全または曖昧な場合に、ファジィベースの信頼性モデリングは決定論的アプローチに比べ、より保守的かつ包括的な知見を提供することが明らかになった。