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基于灰色聚类的数控车床组件故障风险评估

时间:2017-10-12 20:16来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是工业工程论文,本文结合 22 台数控车床故障数据,对数控车床组件进行故障概率建模,并且考虑组件故障相关性的基础上,基于符号有向图建立数控车床组件间故障相关关系,运用Page
第 1 章   绪  论 
 
1.1   课题来源与研究背景 
数控机床是高端装备制造的重要设备[1],其可靠性水平及其性能的高低决定了一个国家装备制造业的发展,同时也决定了国家军工装备制造能力。近几年,数控机床在向高速化、智能化与精密化发展的同时,其可靠性与故障风险问题日渐突出,已经成为制约国防现代化建设和实施国家重大装备“走出去”战略的重要因素[2]。 为了提升国家重大装备的制造水平以及响应党中央提出的“走出去”战略,国家在“十二五”规划和“十三五”规划中都把数控机床可靠性的研究当作重要的研究内容[3-4]。 数控机床是集机、电、液和控制于一体的设备集成系统,在其实际运行中,机床任一个组件发生故障都会导致整机发生故障[5],导致停机维修或者更换组件。从运行经济性与安全性考虑,这就要求数控机床有较高的可靠性以满足客户需求。数控机床在加工产品时,组件偶尔会发生故障,这些故障间一般不是独立的,各个组件之间的故障是相互影响,并且带有故障传递的关系,所以考虑数控机床组件间故障相关性进行研究非常有必要。故障风险评估是可靠性分析的一个重要方面,是制定维修与维护计划的基础,从而减少故障的发生[6]。因此,结合数控车床加工的实际情况,考虑车床组件故障相关关系,对数控车床组件进行故障风险评估具有重要理论意义和实用价值。 本论文就是在这样的背景下提出的,是国家自然科学基金资助项目“基于 DAFD 和故障基因权重的数控机床可用性保障技术”(编号 51275205)以及高硅铝合金无缸套发动机缸体关键制造技术和装备研究及示范应用(编号:2015ZX04003002)中重要的组成部分。 
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1.2   机床可靠性建模国内外研究现状 
对于机床可靠性建模的研究中,国内外学者把电子产品的寿命分布[7]引入以评估机床的可靠性,这些分布主要包含有正态分布、威布尔分布、指数分布等。其中,威布尔分布模型被广泛的使用在可靠性建模中[8-9]。文献[10]对指数分布与威布尔分布进行比对,发现威布尔分布较好的对机床寿命进行建模。文献[11]运用平均秩次法对故障顺序修正,从而进行参数估计和拟合性检验,以此降低建模误差,提高拟合的精度。文献[12] 总结分析了数控机床的故障,并把故障相关应用到可靠性分析,建立了基于故障率相关的数控机床可靠性分析模型。文献[13]  使用 DEMATEL/ISM 方法对组合机床进行故障分析,为组合机床可靠性分析提供了新的思路。文献[14]根据数控组合机床具体加工任务,基于平均秩次法对数控组合机床进行可靠性建模。国内外学者引入了新的思路进行数控机床可靠性建模的研究。文献[15]增加了维修性与可用性评价,并且运用 GO 法对国内某厂生产的数控系统进行可靠性分析。李洪洲[16]在考虑机床加工工况差异的基础上,对其进行建模,文献[17]利用灰色模型 GM(1,1)估计进行建模分析,  Yang Z[18] 考虑到简单的寿命分布难以反映复杂系统可靠性的真实规律,结合威布尔分布与人工神经网络对加工中心进行建模评估。孙曙光[19]结合灰色理论把用户对机床可用性的需求,转化到了数控机床设计与制造装配的过程中,建立了数控机床可用性保障的理论体系。Gu Y 等[20]建立了基于粒子群优化的 BP 神经网络算法,对 BP 神经网络的权值和阈值进行优化,对数控系统进行预测。文献[21]结合可靠性试验,并且考虑生产方风险与使用方风险,采用故障总时间法对故障数据处理,建立了机床可靠性模型。Li H[22]把贝叶斯与威布尔分布结合,建立了单台数控机床零失效贝叶斯模型,有效解决无失效数据的可靠性评估问题。
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第 2 章   数控车床组件故障概率建模 
 
本章首先根据车床的结构特点和工作的原理,对车床组件进行划分,并且收集了相应的故障间隔时间数据。对于所采集的故障间隔时间数据,用 Minitab 软件进行可靠性分布识别。考虑到截尾时间对故障数据次序的影响,用平均秩次法修正,并进行参数估计,从而获得数控车床组件的故障概率函数。 
 
2.1   数控车床组件划分与故障数据采集 
车床本体是数控车床的主体,包括主轴、进给运动部件(工作台、拖板)、基础部件(底座、立柱、导轨)、辅助装置等。为了提高数控机床的加工精度,与之前的车床相比,数控车床在整体布局、外观结构、刀具系统和操作机构等方面做出了较大的调整。 数控装置作为 CNC 的核心部分能够接受输入信息,实现逻辑处理、数值运算、译码等功能,并根据处理结果控制辅助控制系统及伺服驱动装置,进而达到控制机床作业的目的。数控装置一般由计算机、输入输出接口、可编程控制器(PLC)和相应的系统软件组成。故障数据主要有三种方式获得,一是在实验室通过相关试验获得,二是通过仿真与建模获得,三是现场跟踪试验获得。前两种数据获取方式是比较理想的数据获取方式,但无法反映真实状态下车床的运行加工情况。第三种方式,虽然耗费人力与物力,但是现场获取的数据,更加真实与随机,对于指导生产与加工有很强的针对性。所以,本文采取的是现场试验数据。 首先,跟踪记录开展现场试验的数控车床;然后由用户进行记录车床故障数据。对于发生的故障,依据不同的故障判据和故障类型对其进行记录,排除故障后继续进行记录,直到整个信息采集结束。本文数据是对 22 台的数控车床进行收集,共得到 108 个故障数据。数控车床上的某一元器件发生故障,或者车床的某一个组件损坏从而导致整机发生故障,总结其故障种类,数控车床常见故障种类如图 2.3 所示。  
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2.2   数控车床故障概率建模 
Anderson-Darling 是一种非参数检验方法,适合检验小样本数据是否服从某一分布的统计量。若数据越接近服从某一分布,那么 Anderson-Darling 系数越小。这里以数控车床电气系统为例,对威布尔分布、指数分布、对数正态分布、正态分布四种分布的拟合图形进行比较,如图 2.4 所示,并对比 Anderson-Darling 系数,如表 2.1 所示。  经过计算及分析,威布尔分布的拟合程度最好,因此认为其服从威布尔分布。同理,结合上述理论对数控车床其他组件的故障间隔时间分析,本文假设数控车床其他组件同样服从威布尔分布。 明确模型分布后,需要对故障数据进行处理。按照故障间隔时间从小到大进行排列,数据的顺序号就是秩次。在我们所收集到故障数据中包含有截尾数据,这势必会影响故障顺序的秩次。因此这里我们用平均秩次法对故障数据进行处理。
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第 3 章   数控车床组件故障影响度计算 ...... 19 
3.1   符号有向图概述 .......... 19
3.1.1  符号有向图概念 .... 19 
3.1.2   基于 SDG 的车床组件关联故障分析 ........ 19 
3.2   基于 Pagerank 算法组件故障影响度计算 ......... 21 
3.3  本章小结 ....... 29 
第 4 章   数控车床组件故障风险评估 .......... 31 
4.1   数控车床组件故障风险评估指标体系 ...... 31
4.2   基于灰色聚类的风险指标评定 .......... 35 
4.3   数控车床组件故障风险评估 ...... 40 
4.4   本章小结 ...... 42 
第 5 章   结论和展望 ...... 43 
5.1   结论 ...... 43 
5.2   展望 ...... 43 
 
第 4 章   数控车床组件故障风险评估 
 
数控车床在加工过程中,是由多个组件共同配合完成的,其中任一个组件发生故障都会导致加工停止,让工件加工不能顺利进行。在数控车床的各个组件中,每个部件的作用是不同的,不同部件组成的系统对数控车床的整体影响也不同。有些系统出现故障时不会对数控车床的整体性能产生影响,只要在一定时间更换组件或者对车床进行维修即可,而一些组件一旦出现故障给整机造成严重影响,所以需要对数控车床的组件进行周期性维修与点检,以防止高危险故障的发生。 本章把故障相关影响度与被影响度,组件故障概率,平均维修时间与组件危害度等指标构建成数控车床风险指标评价体系。考虑组件故障相关性,运用灰色聚类方法对数控车床组件的风险进行分析,根据组件综合风险值,对数控车床的不同组件进行评估判断其对数控车床整体性能的影响,建立相应的维修与保养策略,以减少经济损失。 
 
4.1   数控车床组件故障风险评估指标体系
 
4.1.1  风险指标选取原则 
建立数控车床组件的故障风险评估指标体系是对数控车床组件风险进行评估的前提,因此需要选取合适的风险评估指标是关键。系统故障的影响有诸多方面,因此在故障风险评估过程中需要整合多方面的信息,建立合理的故障风险指标体系,从而对故障风险进行更为精确的定量评估。当故障发生后,与该故障相关的一切要素受到破坏的概率和严重程度是故障风险。 传统 FMECA 分析用风险等级表示综合评定值,通常考虑严重度及故障发生概率来衡量风险等级。本章在传统分析的基础上,在考虑故障相关关系,从故障影响、故障严重度和故障发生度三个方面选择评估指标,既能反映数控车床故障的可能性也能客观衡量发生故障所带来的严重性。 
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结论 
 
数控机床是集机、电、液等于一体的重大基础装备,其可靠性水平是企业用户关注的重要核心,作为可靠性研究工作的重要内容之一,可靠性与故障风险评估,是了解产品可靠性水平的重要手段,必然成为当前可靠性研究的热点。  本文结合 22 台数控车床故障数据,对数控车床组件进行故障概率建模,并且考虑组件故障相关性的基础上,基于符号有向图建立数控车床组件间故障相关关系,运用Pagerank 算法计算得到组件故障相关影响度与被影响度,并且考虑故障相关影响,故障发生度,故障严重度构建评价指标,基于灰色聚类对数控车床组件进行故障风险评估。 论文的研究结论主要如下: 
(1)根据数控车床的加工功能与原理,对车床组件进行划分,得到九个组件。对于所采集的故障数据,用 Minitab 软件进行可靠性分布识别,得到数控车床组件的故障间隔时间服从威布尔模型,并基于平均秩次法进行建模,获得数控车床组件的故障概率函数。 
(2)考虑数控车床故障相关性,基于符号有向图模型表示故障相关关系,并运用Pagerank 算法计算数控车床组件故障相关影响度与被影响度,电气系统和液压系统的影响度较高,如果发生故障很容易影响到其他组件,对整机有很大的危害,为车床组件故障风险分析奠定了基础。 
(3)最后考虑组件故障相关性与故障风险因素的基础上,对数控车床组件构建了评价指标,使用灰色聚类方法对数控车床组件进行故障风险评估,得知车床主传动系统,进给系统和电气系统等综合风险较大,因此在车床正常使用过程中,应重点关注风险较高的组件,以减少故障发生,避免损失。 
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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