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基于灰色理论的数控机床可靠性及维修性分析技术

朱晓翠  
【摘要】:可靠性及维修性的评估与预测是数控机床可靠性分析的基础工作,也是数控机床可靠性设计、可靠性增长、维护及维修的前提。数控机床属于机、电、液混合的复杂系统,其结构的复杂性导致其故障机理较复杂,故障的微观表象不确定,其宏观表征较明确。数控机床及其子系统属于部分故障信息已知的系统,这样的系统常常可以看作灰色系统。因此,本文将数控机床及其子系统看作灰色系统对其进行可靠性及维修性研究。 由于现有的可靠性指标评估方法的局限性,本文提出了利用函数增减性来进行可靠性及维修性指标的评估;鉴于单一指标不能够全面地衡量出数控机床整体的可靠性水平,本文选择多个评估指标,采用灰色理论中的白化权函数实施可靠性及维修性的综合聚类评估;考虑数控机床可靠性预测及维修性预测对于数控机床可靠性的提高及日常维修和维护的重要性,根据故障数据和维修数据的不同特点,本文提出应用灰色理论建立灰色预测模型和利用指数平滑法建立维修性预测模型;同时,经验建模方法存在忽略故障发生顺序的不足,本文采用二维可靠性模型来研究故障的变化趋势,从而形成了一套数控机床可靠性及维修性评估与预测的方法体系。论文具体开展了以下几方面的研究: 1.数控机床可靠性评估 (1)在对国内、外数控机床发展现状及其可靠性研究现状分析的基础上,结合以往的经验建模方法建立了可靠性模型,针对以往在服从指数分布假设下对指标进行评估而导致评估结果与工程实际不符的问题,本文提出了服从威布尔分布的MTBF的区间估计方法,为数控机床可靠性综合评估奠定了基础。 (2)由于单一指标的估计结果较片面,不能够从整体上衡量数控机床可靠性水平的问题,因此本文提出了选择多个可靠性指标和基于灰色理论中的白化权函数实现可靠性的综合聚类评估的方法。评估的过程中,本文应用前述的区间估计结果来划分聚类区间,避免了以往综合评估中依赖专家打分的不足,使评估结果更符合实际情况。 2.数控机床维修性评估 (1)根据现有的维修数据建立维修性函数,本文借助于维修性函数获得维修性指标的点估计和区间估计,以此对数控机床的维修性做初步的估计,同时也为维修性的综合评估准备了条件。 (2)同样,本文采用灰色理论中的白化权函数方法实现维修性的综合聚类评估,以维修性指标的区间估计结果划分聚类区间,使综合聚类评估结果能更真实地反映数控机床的维修性水平。 (3)考虑子系统维修性对整机维修性的影响,本文应用信息熵理论结合白化权函数实现子系统的维修性综合评估。 3.数控机床子系统风险评估 (1)鉴于数控机床子系统之间的微观关系没有明确的表征,本文提出应用灰色理论中的灰关联理论,对数控机床子系统进行可靠性及维修性关联分析。结果表明:该方法能有效地实现子系统之间“灰量”的“白化”。 (2)基于不同的子系统对数控机床整机可靠性影响的不同,本文提出应用贝叶斯(Bayes)理论建立可靠性及维修性的后验概率模型,借助于该模型判定对数控机床影响大的关键子系统。实例分析表明:建立的后验概率模型能够快捷、准确地寻找出数控机床关键子系统,实例中数控车床的关键子系统为主轴系统、进给系统、数控系统和刀架。 (3)本文提出利用主次图和故障模式影响及危害性(Failure Mode Effects andCriticality Analysis-FMECA)分析方法对关键子系统的可靠性进行风险评估,找到发生故障的主要原因和主要故障模式,针对分析结果对故障提出相应的维修措施。分析结果表明:关键子系统故障的主要原因为电子元器件损坏,主要故障模式为元器件损坏和几何精度超差。 4.数控机床可靠性及维修性预测 (1)建立机床整机及子系统的可靠性模型,以此预测故障在考核期内的变化趋势。分析结果表明:实例中的数控车床的故障间隔时间服从两参数威布尔分布,维修时间服从对数正态分布。 (2)提出应用灰色理论建立灰色预测模型,借助于预测模型预测后续故障的发生时间;基于维修时间的特点,提出采用指数平滑法建立维修性的预测模型,应用该模型预测后续故障的维修时间。结果表明:建立的预测模型能够准确地预测后续故障的发生时间和维修时间,建模方法是可行的、有效的。 (3)鉴于经验建模方法存在忽略故障发生顺序的不足,本文利用后续预测的故障时间,将累积故障时间作为机床使用年限,故障间隔时间作为机床运行时间,以这两个变量作为建模变量建立数控机床二维可靠性模型,来具体研究故障的变化趋势。


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