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基于维修程度的数控机床可靠性建模与分析
作 者: 许彬彬
导 师: 杨兆军
学 校: 吉林大学
专 业: 机械制造及其自动化
关键词: 数控机床 维修程度 最小维修 不完全维修 FMECA 可用性
分类号: TG659
类 型: 博士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
数控机床是技术密集的现代制造装备,是组成制造系统的基本单元。近年来,随着数控机床、特别是中高档数控机床功能的不断增强,先进功能的维持能力——可靠性问题越加重要。目前,国产数控机床的功能与国际先进水平的差距不断减小,但可靠性技术落后,差距明显,已经成为行业发展的瓶颈,同时也引起了行业和学术界的高度关注。可靠性建模是数控机床可靠性研究中的一项重要内容,正确建模是实现可靠性设计与可靠性增长的前提和保证。迄今为止,限于数据的积累和建模的方便,该领域多采用指数分布和威布尔分布对故障数据进行建模,是在“修复如新”的完全维修假设下进行研究的。事实上,对于数控机床这种复杂可修系统而言,在对故障进行维修时,大多为“修复如旧”的最小维修或不完全维修。因此,需要对数控机床的建模方法进行改进,考虑维修程度对它的不同影响,并进行相关研究。本文主要以整机和子系统不同的维修程度为前提基础,分别研究了基于非齐次泊松过程的整机可靠性建模和基于不完全维修的子系统的可靠性建模方法,并对不同维修程度下的故障模式和可用度进行了深入的研究,论文的工作主要涉及以下几个方面:(1)论文首先分析了数控机床可靠性方法的国内外研究现状,结合数控机床和关键功能部件可靠性设计课题的实际需要,提出了基于不同维修程度的数控机床可靠性建模新方法。(2)根据维修程度最小,即“最小维修”的假设前提,建立了数控机床整机的数学模型并对该模型进行了数学求解。在对可修系统进行了理论分析的基础上,提出了数控机床非齐次泊松过程的数学模型。同时,针对现场试验故障数据的多样本、随机截尾的特点,使用故障总时间法进行预处理。在此基础上,依据不同的故障趋势,提出基于威布尔过程和两重威布尔过程的可靠性模型,通过最大似然估计的求解算法,确定模型参数。文中对某机床厂的数控车床和加工中心的故障数据进行了可靠性建模,通过相关的检验,结果具有较好的拟合优度,更符合数控机床作为可修系统的工程实际情况。(3)数控机床子系统各子系统的可靠性是评价数控机床可靠性的关键环节之一。考虑到维修程度对各子系统的影响是介于“修复如新”和“最小修复”之间的情况,提出了基于不完全维修的子系统可靠性建模方法。该模型是建立在Kijima I不完全维修模型基础上的,所建立模型的故障率符合浴盆曲线形式。同时,综合使用最大似然法和遗传算法求出模型的参数估计值。结果表明,该模型不仅能够得出早期故障期和偶然期的临界值,还能评价出在偶然期和损耗期内的维修程度,可以真实的反应各子系统可靠性变化的真实情况。(4)在建立了数控机床整机和各子系统的可靠性模型的基础上,对数控机床的故障模式进行了研究,分析了FMECA方法未考虑维修程度的缺陷,提出了改进的FMECA方法。该方法综合了故障模式的定性分析和定量分析结果,建立了基于加权欧氏距离和影响因素空间图的求解算法,避免了传统方法中风险优先数的各组成因素相乘所导致的放大效应。同时,维修程度是影响故障模式的重要因素,因此,将其引入危害度定量分析中,有助于更加全面充分的研究故障模式。通过对数控车床主要故障模式的分析,可以找出数控车床的薄弱环节,为可靠性设计和可靠性增长提供关键的参考依据。(5)研究了计及维修程度的数控机床可用性数学模型,针对修复性维修的数据信息,提出了基于蒙特卡罗的可用度分析方法,对最小维修和不完全维修假设下的整机和子系统进行了研究。结果表明,利用本文所建立的可用度模型可以描绘出瞬时可用度曲线,并能得到数控机床的可用度规律,进一步完善了数控机床可用度分析方法。通过本文的研究,使数控机床整机和子系统的可靠性模型更加合理,丰富了数控机床可用度分析方法,提高了可靠性评价的准确性,为数控机床可靠性建模方法开辟了一种新的解决思路。纵观全文,本论文的创新性工作主要有以下几方面:(1)将最小维修的建模思想应用于数控机床整机的可靠性建模中,提出了基于非齐次泊松过程的建模方法,建立了“修复如旧”假设下的整机数学模型,该方法具有良好的拟合优度,为数控机床整机建模提供了一种新的解决思路。(2)建立了数控机床各子系统的不完全维修模型。该方法能够得到各子系统的早期故障期和偶然故障期的临界值和维修程度,计算结果能够反应出各子系统所处的寿命阶段特征。(3)将维修程度作为FMECA故障分析方法的影响因素之一,并将FMEA的定性分析指标RPN与定量分析的危害度有机结合,提出综合风险评估的数学方法,使数控机床的故障分析结果更符合实际情况。(4)针对数控机床可用度问题,研究了可用度函数,建立了不同维修程度下的基于蒙特卡罗的可用度数学模型。通过该方法能够得到不同维修程度下的可用度曲线,丰富了数控机床可用度分析方法。
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全文目录
摘要 4-6 Abstract 6-13 第1章 绪论 13-27 1.1 引言 13-14 1.2 数控机床的发展状况 14-18 1.2.1 数控机床的发展历程 14-17 1.2.2 数控机床的国内外发展现状 17-18 1.3 数控机床可靠性的研究状况 18-24 1.3.1 可靠性技术发展概况 18-19 1.3.2 国外数控机床的可靠性研究现状 19-22 1.3.3 国内数控机床可靠性研究现状 22-24 1.4 论文的主要研究内容 24-27 第2章 最小维修下的数控机床可靠性建模 27-53 2.1 随机点过程的理论基础 27-31 2.1.1 可修系统的可靠性指标 28 2.1.2 随机点过程的基本模型 28-30 2.1.3 非齐次泊松过程的应用现状 30-31 2.2 非齐次泊松过程下的数控机床可靠性模型 31-42 2.2.1 模型假设 31-32 2.2.2 基于故障总时间法的数据预处理 32-34 2.2.3 数控机床非齐次泊松过程故障模型的建立 34-39 2.2.4 拟合优度检验 39-41 2.2.5 数控机床整机的非齐次泊松过程可靠性指标 41-42 2.3 实例分析 42-51 2.3.1 实例1-数控车床整机的可靠性模型 42-46 2.3.2 实例2-加工中心整机的可靠性模型 46-51 2.4 本章小结 51-53 第3章 不完全维修下的数控机床子系统可靠性建模 53-77 3.1 不完全维修的模型分类 53-55 3.2 数控机床子系统的不完全维修模型 55-61 3.2.1 不完全维修模型假设 56 3.2.2 基于虚拟役龄的Kijima I 不完全维修模型 56-58 3.2.3 故障率为浴盆曲线形式的不完全维修模型 58-61 3.2.4 不完全维修数控机床子系统的可靠性指标 61 3.3 数控机床子系统不完全维修模型的参数估计 61-66 3.3.1 Kijima I 型不完全维修模型的参数估计 61-63 3.3.2 故障率为浴盆曲线形式的不完全维修模型参数估计 63-65 3.3.3 基于遗传算法的不完全维修模型参数估计 65-66 3.4 数控机床的部位及子系统不完全维修可靠性模型分析 66-76 3.4.1 数控机床子系统划分 66-67 3.4.2 各子系统的统计分析 67-69 3.4.3 子系统的故障数据预处理 69-71 3.4.4 建立各个子系统的不完全维修模型 71-76 3.5 本章小结 76-77 第4章 考虑维修程度的数控机床FMECA 分析 77-97 4.1 改进FMECA 方法的提出 78-80 4.1.1 传统的FMECA 方法及发展 78-79 4.1.2 FMECA 的缺点 79 4.1.3 改进的FMECA 方法主要步骤 79-80 4.2 基于模糊故障影响图的数控机床FMEA 分析 80-85 4.2.1 模糊隶属度函数的确定 81-83 4.2.2 影响因素空间图的建立 83-85 4.2.3 风险优先数解模糊化 85 4.3 基于故障影响因素图的改进FMECA 分析 85-87 4.3.1 改进的危害度 85-86 4.3.2 故障模式维修程度的确定 86 4.3.3 综合风险分析 86-87 4.4 实例分析 87-95 4.4.1 数控车床的改进FMEA 分析 87-91 4.4.2 考虑维修程度的改进FMECA 分析 91-94 4.4.3 数控车床的综合风险分析 94-95 4.5 本章小结 95-97 第5章 不同维修程度下的数控机床可用度分析 97-117 5.1 数控机床维修时间及其分布规律 97-100 5.1.1 数控机床整机的维修时间 98-99 5.1.2 子系统的维修时间分布规律 99-100 5.2 基于蒙特卡罗的数控机床可用性分析 100-115 5.2.1 可用性评价指标 100-101 5.2.2 更新过程的数控机床子系统可用性分析 101-105 5.2.3 最小维修模型的可用性分析 105-107 5.2.4 Kijima I 型不完全维修模型的可用性分析 107-111 5.2.5 失效率为浴盆曲线的不完全维修模型可用性仿真 111-115 5.3 本章小结 115-117 第6章 总结与展望 117-119 参考文献 119-129 攻读博士学位期间发表的学术论文 129-131 致谢 131
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中图分类: > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 金属切削加工及机床 > 程序控制机床、数控机床及其加工
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