【正文】 可靠性模糊評(píng)價(jià) ................................................................................ 75 建立可靠性評(píng)價(jià)權(quán)重集 ...................................................................... 77 數(shù)控組合機(jī)床可靠性綜合評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型 ............................................. 77 數(shù)控組合機(jī)床工作節(jié)拍 模糊綜合評(píng)價(jià) ........................................................... 78 數(shù)控組合機(jī)床主軸最高轉(zhuǎn)速浮動(dòng)值多級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià) ................................... 81 本章小結(jié) ..................................................................................................... 90 參 考 文 獻(xiàn) 94 致 謝 105 第一章 緒論 1 第一章 緒 論 課題背景 數(shù)控組合機(jī)床是數(shù)控裝備重要品種之一。所以如何迅速提升數(shù)控組合機(jī)床的可靠性是一個(gè)重大研究課題，而提高可靠性管理技術(shù)的研究對(duì)于單樣本數(shù)控組合機(jī)床具有現(xiàn)實(shí)意義。 隨著制造業(yè)市場(chǎng)開(kāi)放性和經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)的不斷加強(qiáng)，數(shù)控組合機(jī)床的競(jìng)爭(zhēng)將日趨激烈，產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)時(shí)間（ Time）、質(zhì)量（ Quality）、成本（ Cost）、創(chuàng)新能力（ Creation）和服務(wù)（ Service）將是決定產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)。當(dāng)時(shí)蘇聯(lián)機(jī)床研究的權(quán)威機(jī)構(gòu) “ 金屬切削機(jī)床科學(xué)試驗(yàn)研究院 ” 的一些國(guó)際著名機(jī)床學(xué)者，轉(zhuǎn)入機(jī)床可靠性的專門研究[19]，建立了機(jī)床可靠性技術(shù)的一些基本理論，開(kāi)辟了機(jī)床領(lǐng)域可靠性研究的途徑。一般情況下數(shù)控組合機(jī)床有多個(gè)加工工位，每個(gè)工位的加工工作由數(shù)控加工單元、數(shù)控機(jī)床或?qū)Ｓ脵C(jī)床執(zhí)行，完成“專職”的加工任務(wù)，在控制裝置、檢測(cè)裝置和傳輸裝置的共同作用下完成整個(gè)工件的加工。 由于是一次性制造 生產(chǎn)， 找協(xié)作廠家很困難 ，所以協(xié) 作困難大。由于訂單 的隨機(jī)性和 不均衡 性 ，引起 了 生產(chǎn)的不均衡，國(guó)內(nèi)沒(méi)有 成熟的技術(shù)勞動(dòng)力市場(chǎng) ，技術(shù) 熟練 的 技工難以尋求 ，這與企業(yè)發(fā)展不協(xié)調(diào)。 由于數(shù)控組合機(jī)床是一種“訂制的量體裁衣”的產(chǎn)品，所以產(chǎn)品質(zhì)量與功能的可靠性直接影響到顧客的滿意度，關(guān)系到企業(yè)的生存和發(fā)展。 對(duì)某型數(shù)控組合機(jī)床進(jìn)行可靠性改進(jìn)設(shè)計(jì)；建立數(shù)控組合機(jī)床可靠性管理文件。 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 7 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 要對(duì)專用數(shù)控組合機(jī)床進(jìn)行可靠性分析和可靠性評(píng)價(jià)，首先我們要了解它的特點(diǎn)。 故障采集 確定試驗(yàn)方案 當(dāng)設(shè)備剛剛制造出來(lái)時(shí)，理想的情況是 它應(yīng)該滿足合同或任務(wù)書(shū)對(duì)它的可靠性要求，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性問(wèn)題實(shí)際情況是很突出的。由于數(shù)控組合機(jī)床是單件生產(chǎn)、價(jià)格高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、涉及技術(shù)面寬廣，在使用條件下不確定的因素很多，故采用 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)方法能夠較真實(shí)反映機(jī)床在實(shí)際運(yùn)行中的可靠性情況；試驗(yàn)時(shí)間分為早期故障試驗(yàn)時(shí)間和偶然故障試驗(yàn)時(shí)間；可靠性試驗(yàn)樣本抽取方法為全數(shù)抽樣試驗(yàn)；本文采取全數(shù)定時(shí)截尾試驗(yàn)方法。 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 9 c “ 節(jié)拍 ” 時(shí)間發(fā)生波動(dòng)，出現(xiàn)較大異常。根據(jù)數(shù)控組合機(jī)床的特點(diǎn)，建立數(shù)控組合機(jī)床故障模型，這樣就可以對(duì)不同故障數(shù)據(jù)分別進(jìn)行可靠性參數(shù)估計(jì)和可靠性評(píng)價(jià)。作者結(jié)合數(shù)控組合機(jī)床的故障模型對(duì)該產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行分析。而 ????tFk 的圖形是階梯形折線圖，為擬合出 ????tFk 的連續(xù)圖形，將式（ 22）簡(jiǎn) 化為： ????tFk = ki/ ki ??,2,1? (23) 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 12 然后依據(jù) d 檢驗(yàn)法進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，檢驗(yàn)公式為： ? ? ?,0 m a x)()(s u p kikxk DdxFxFD ???? ?????? (24) 式中： ??xF0 ：原假設(shè)分布函數(shù)； ??xFk ：經(jīng)驗(yàn) 分布函數(shù)； ?,kD ：臨界值 ?????? ???? )(,1)(m a x 00 iii xFkikixFd (25) 檢驗(yàn)后，我們可以確定故障間隔時(shí)間的概率密度函數(shù) ??tf 和分布函數(shù)??tF 。 故障間隔時(shí)間分布模型的擬合檢驗(yàn) 由上述討論可知，該型號(hào)數(shù)控組合機(jī)床故障間隔時(shí)間可能服從威布爾分布或指數(shù)分布。 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 18 00 . 20 . 40 . 60 . 810 200 400 600 800 單樣本數(shù)控組合機(jī)床故障率函數(shù) 從單元件的壽命過(guò)程考慮的故障率函數(shù)為 ???t? ????tRtf [28]，但是專用數(shù)控組合機(jī)床作為復(fù)雜的機(jī)電產(chǎn)品是由成百上千的零部件組成，如何確定其故障率函數(shù)是可靠性研究的關(guān)鍵問(wèn)題。對(duì)于單樣本的專用數(shù)控組合機(jī)床我們采用后一種方法。所以，我們不僅要注意產(chǎn)品是否易損壞，還應(yīng)注意產(chǎn)品是否易修復(fù)。加權(quán)最小二乘法相對(duì)于極小 2? 法和等失效數(shù)法而言具有方法簡(jiǎn)單、估計(jì)精度較高特點(diǎn)，逐漸成為單故障數(shù)據(jù)和無(wú)故障數(shù)據(jù)可靠性分析的常用方法。這樣超參數(shù) 21, ??ba 的取值一般為 a =1， b ＞ 1(參數(shù) b 服從區(qū)間 ? ?C,1 的均勻分布，即 ? ?CUi ,12, ?? 的二級(jí)先驗(yàn)分布 , C 為常數(shù) , 通常以2～ 8為宜 [67])， 2? =1， 1? ≥ 1??ip 。所以由不完全 Beta 分布? ?bpBeta ,1。而對(duì)單樣本數(shù)控組合機(jī)床進(jìn)行故障試驗(yàn)，時(shí)間只能分為 k段，每段試驗(yàn)數(shù)據(jù)記為 ? ?1,it ，所以其無(wú)故障數(shù)據(jù)為 ? ?1,it ? ?ki ?,2,1? ，在? ?? ?ii px ?1lnln? ??? 時(shí)，令 ma 1? ， ?ln?b 則有： iii bxay ???? ? (231) 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 26 要使由公式 (231)確定的 a 和 b 使誤差 i? 的加權(quán)平方和最小，即：使下列函數(shù) ? ? ? ?2121 ?),( bxaywwbaL iiki iiki iw ???? ?? ?? ?最小，對(duì)函數(shù) ),( baLw 求偏導(dǎo)數(shù)有： ? ? ? ? 0??2,1 ??????? ?? iiiki iw xbxaywa baL (232) ? ? ? ? 0?2,1 ??????? ??ki iiiw bxaywb baL 整理得： ikiki iiiiiki i xywbxwaxw ?)?()?( 1 121 ? ?? ? ?? ?? (233) ??? ??? ?? ki iiiki iki i ywaxwbw 111 )?()( 令 iki ixwE ?1??? 21 ?iki ixwF ??? iki iywG ??? 1 iiki i yxwH ?1??? 而 11 ???ki iw，即權(quán)系數(shù)為歸一化數(shù) (0＜ iw ＜ 1)。 那么現(xiàn)在的問(wèn)題是如何選取權(quán)系數(shù)。 我們對(duì)加權(quán)最小二乘估計(jì)法的計(jì)算過(guò)程進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)在計(jì)算中起作用的是對(duì)數(shù)量 itln ，不是時(shí)間 it 。對(duì)于雙參數(shù)威布爾分布，其分布函數(shù)為公式 (228)所示。假定故障是在 ?t ( 1?q ＜ ? ＜ q )時(shí)刻發(fā)生的，根據(jù)可靠性知識(shí)可知 [79]，故障的發(fā)生在一定程度上具有隨機(jī)性。 單故障數(shù)據(jù)和無(wú)故障數(shù)據(jù)下 ip 的 Bayes 估計(jì) 確定先驗(yàn)分布函數(shù) 在單樣本數(shù)控組合機(jī)床可靠性試驗(yàn)過(guò)程中，由于 把時(shí)間間隔 0t ～ 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 22 it ( ki ,2,1,0 ?? )分為 k 組，故 障數(shù) 據(jù)可 以認(rèn) 為是 在時(shí) 間間 隔 0t ～it ( ki ,2,1,0 ?? )內(nèi)連續(xù)得到的，所以試 驗(yàn)到 it 時(shí)刻如果有 1 個(gè)故障或無(wú)故障發(fā)生，可以判斷數(shù)控組合機(jī)床在 ),0( 1?it 或 (0, it )內(nèi)可靠性高，這樣就滿足了故障概率 ip 較小的可能性大， ip 較大的可能性小的先驗(yàn)分布函數(shù)選取條件 [77]；根據(jù)參考文獻(xiàn) [66]論述， 選取不完全 ? 分布 ? ?baBeta , 21 ?? 作為先驗(yàn)分布是可行的。實(shí)際資料表明 [65]，極小 2? 法、等失效數(shù)法所得的可靠性估計(jì)偏低；經(jīng)過(guò) Bayes 方法改進(jìn)后，極小 2? 法的估計(jì)又有偏高傾向。 對(duì)于可修復(fù)產(chǎn)品，除了考慮可靠性，同時(shí)還要考慮維修性。其公式為： ? ? ? ?tRdtdtfss ?? (213) 從公式 (212)和 (213)，我們可以求得系統(tǒng)的故障率函數(shù)，表示為： ?? ????tR tft sss ?? (214) 綜上所述可知，計(jì)算系統(tǒng)的故障率函數(shù)有兩種方法。 由可靠性信息管理系統(tǒng) [57]可知，當(dāng)顯著性水平 ? = 時(shí) ,相關(guān)系數(shù)起碼值? ? 210 1/ ?? k? =,由于 |?|? 0?? ，因此認(rèn)為該型專用數(shù)控組合機(jī)床故障間隔時(shí)間分布函數(shù)服從威布爾分布 . 威布爾分布的假設(shè)檢驗(yàn)可以依據(jù)表 23中的假設(shè)檢驗(yàn) 數(shù)據(jù)求得： 表 23 某專用數(shù)控組合機(jī)床假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)整理表 序號(hào) it ??itF0 ki 1? ki id 1 0 2 3 4 5 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 17 6 7 8 9 10 11 12 13 14 根據(jù)公式 (25)，依據(jù)表 23 最后一行數(shù)據(jù)得 kD 的觀察值為： ?????? ???? )x(Fki,ki)x(Fm a xd iii 00 1= ? ?1 4 8 5 400 7 7 1 40 .,.m a x ? = 取顯著性水平 ?? ，由經(jīng)驗(yàn)公式得： 3 2 6 , ?? nD k ? 由 于 kD ?,kD 因此接收原假設(shè)，即認(rèn)為該機(jī)床平均故障間隔時(shí)間服從威布爾分布。 ?? ittf ??? 第二章 數(shù)控組合機(jī)床故障模型 14 組中值 組中值 圖 故障間隔時(shí)間經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù) 00 . 0 50 . 10 . 1 50 . 20 . 2 50 . 30 . 3 50 . 40 200 400 600 800 以每組時(shí)間的中值為橫坐標(biāo)，每組的累積頻率為縱坐標(biāo)，由此做出的????tFk = ki/ 的散點(diǎn)圖如 。根據(jù)擬合曲線的形狀可以初步判斷出某一隨機(jī)變量服從何種分布 [6768]。對(duì)多樣本的無(wú)故障和單故障的可靠性試驗(yàn)已有不少學(xué)者進(jìn)行過(guò)深入的研究 [65～ 66]。 g 由于某一元器件、零部件故障而直接引起另一相關(guān)元器件、零部件故障而造成 的故障， (4)非關(guān)聯(lián)故障 由于運(yùn)行條件已經(jīng)超出規(guī)定的范圍而造成的故障，即從屬性故障；由于操作人員的過(guò)失而造成的故障，即誤用性故障；因維修人員的過(guò)失而造成的故障，即誘發(fā)性故障。 (1)故障定義 設(shè)備在規(guī)定的 條件下，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，出現(xiàn)下列情況之一稱為故障：