（機(jī)械電子工程專業(yè)論文）數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià)與故障分析研究.pdf

碩士學(xué)位論文 摘要 數(shù)控銑齒機(jī)是一種用于銑齒加工的高效專用數(shù)控機(jī)床。目前，國(guó)產(chǎn)數(shù)控銑齒 機(jī)與國(guó)外同類產(chǎn)品相比可靠性水平還有一定的差距，在國(guó)際市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)力不足， 因此，提高數(shù)控銑齒機(jī)可靠性，使其向著高速、高效、高精度、高可靠性的方向 發(fā)展，對(duì)于提高我國(guó)國(guó)產(chǎn)數(shù)控銑齒機(jī)的技術(shù)水平，增強(qiáng)其在國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力 有重大的現(xiàn)實(shí)意義。 本文以南京工業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控高速銑齒機(jī)為對(duì)象，對(duì) 其進(jìn)行可靠性評(píng)價(jià)研究，以提高該類數(shù)控高速銑齒機(jī)的可靠性為目的：通過(guò)故障 分析找出影響其可靠性的關(guān)鍵部位或薄弱環(huán)節(jié)，制定相應(yīng)的可靠性增長(zhǎng)策略，從 設(shè)計(jì)、制造、使用等方面確保產(chǎn)品可靠性的提高，具有實(shí)際工程價(jià)值。 本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面： 1 、在s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，分析了故障間隔 時(shí)間概率密度曲線的趨勢(shì)特點(diǎn)，假設(shè)趨勢(shì)服從威布爾分布，通過(guò)最t j 、- - 乘法進(jìn)行 參數(shù)估計(jì)，并運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，表明了該型數(shù)控銑齒機(jī)故障數(shù)據(jù)服從 威布爾分布。 2 、分析了數(shù)控銑齒機(jī)在不同時(shí)期發(fā)生故障的機(jī)理不同，提出采用兩重威布 爾分布模型對(duì)數(shù)控銑齒機(jī)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行兩重威布爾 分布模型的參數(shù)圖估計(jì)，辯識(shí)混合模型參數(shù)，采用解析法對(duì)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢 驗(yàn)，利用優(yōu)選后的分布模型確定可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)。 3 、采用故障主次圖和故障比重比分析方法對(duì)s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)故障 進(jìn)行綜合分析。在傳統(tǒng)故障主次圖分析的基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)控銑齒機(jī)各子系統(tǒng)在 可靠性分配中的不同要求，將故障比重比引入到故障分析中，準(zhǔn)確地反映各系統(tǒng) 可靠性與其指標(biāo)之間的差距，使故障主次圖與故障比重比分析方法有機(jī)結(jié)合，全 面、直接地確定數(shù)控銑齒機(jī)故障糾正的主攻方向，為數(shù)控銑齒機(jī)可靠性改進(jìn)設(shè)計(jì) 奠定了基礎(chǔ)。 4 、提出了s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)可靠性增長(zhǎng)措施的具體內(nèi)容及保證措施。 結(jié)合數(shù)控銑齒機(jī)故障分析中所暴露的薄弱環(huán)節(jié)及故障產(chǎn)生的原因，提出了相對(duì)的 可靠性改進(jìn)措施；從關(guān)鍵工藝的制造和裝配方面提出了可靠性增長(zhǎng)關(guān)鍵工序的保 摘要 證措施，關(guān)鍵配套外購(gòu)件的優(yōu)選措施以及建立早期故障試驗(yàn)制度，確保數(shù)控銑齒 機(jī)整體性能得以改善。 關(guān)鍵詞：數(shù)控銑齒機(jī)兩重威布爾可靠性評(píng)價(jià)體系可靠性設(shè)計(jì) i i 碩士學(xué)位論文 a b s t r a c t n cg e a rm i l l i n gm a c h i n ei sad e d i c a t e dh i g h p e r f o r m a n c ec n cm a c h i n et o o l f o ra m i l l i n gp r o c e s s c u r r e n t l yt h el e v e lo fd o m e s t i cp r o d u c t si sl o w e rt h a nt h a to ft h e s i m i l a rp r o d u c t so v e r s e a sa n dc a n n o tc o m p e t ew i t ht h e m t h e r e f o r e ，i ti si m p o r t a n tt o i m p r o v et h er e l i a b i l i t yo fn cg e a rm i l l i n gm a c h i n et o w a r dt h ed i r e c t i o no fi t s h i g h s p e e d ，h i g he f f i c i e n c y , h i g hp r e c i s i o na n dh i g hr e l i a b i l i t yf o ri n c r e a s i n gt h e n a t i o n a lp r e s t i g e ，e n h a n c i n gc o m p e t i t i v ea b i l i t yi nt h ei n t e r n a t i o n a lm a r k e t i nt h i s p a p e r , t h i sw o r kt o o kn a n ji n gu n i v e r s i t yo ft e c h n o l o g yr &d s k x c 2 0 0 0o w nh i g h - s p e e dn cg e a rm i l l i n gm a c h i n ea ss t u d yo b je c t sa n da n a l y z e d f a i l u r ed a t a t h ep u r p o s eo fr e l i a b i l i t ye v a l u a t i o no nt h en cg e a rm i l l i n gm a c h i n ei s t oi m p r o v ep r o d u c tr e l i a b i l i t y ；t h r o u g hf a i l u r ea n a l y s i st oi d e n t i f yt h ei m p a c to fi t ss i t e o rt h er e l i a b i l i t yo ft h ek e yw e a kl i n ki nt h er e l i a b i l i t yo ft h ec o r r e s p o n d i n gg r o w t hi n t h ed e v e l o p m e n to fs t r a t e g i e s ，f r o mt h ed e s i g n ，m a n u f a c t u r e ，u s e ，e t c t oe n s u r et h e i m p r o v e m e n to fp r o d u c tr e l i a b i l i t y , t h ev a l u eo fp r a c t i c a lw o r k t h em a i nr e s e a r c hc o n t e n t si n c l u d et h ef o l l o w i n g ： 1 、t h er e l i a b l em o d e la n a l y s i si st h eb a s i sf o rt h ee v a l u a t i o no fr e l i a b i l i t y b a s i n g o nf i e l dt e s td a t ao ft h es k x c 2 0 0 0n cg e a rm i l l i n gm a c h i n e ，w ea n a l y z e dt h et r e n d c h a r a c t e r i s t i c so ff a i l u r ep r o b a b i l i t yd e n s i t yc u r v e ，s u b j e c tt ot h ea s s u m p t i o nt h a tt h e t r e n do fw e i b u l ld i s t r i b u t i o n ，t h r o u g ht h el e a s t - s q u a r e sp a r a m e t e re s t i m a t i o nm e t h o d a n dt h ea p p l i c a t i o no fl a wt ot h ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tt e s ts h o w e dt h a tt h en cg e a r m i l l i n gm a c h i n e t oo b e yw e i b u l ld i s t r i b u t i o no ff a i l u r ed a t a 2 、a n a l y s i so ft h en cg e a rm i l l i n gm a c h i n e a td i f f e r e n tt i m e si nd i f f e r e n tf a i l u r e m e c h a n i s m ，t h ed o u b l ew e i b u l ld i s t r i b u t i o nm o d e lu s e df o rn c g e a rm i l l i n gm a c h i n e t oa n a l y z et h ef a u l td a t a f a i l u r ed a t ao ft w o p a r a m e t e rw e i b u l ld i s t r i b u t i o nm o d e l m a pi se s t i m a t e dt h a tt h em i x e dm o d e lp a r a m e t e r s i d e n t i f i c a t i o nu s i n ga n a l y t i c m e t h o df o rm o d e lf i tt e s t ，a f t e rt h eu s eo fo p t i m i z a t i o nt od e t e r m i n et h er e l i a b i l i t yo f t h ed i s t r i b u t i o nm o d e le v a l u a t i o n 3 、w ep r o p o s e dt ou s eo n ec o m p r e h e n s i v em e t h o dt oa n a l y z et h ef a i l u r ei nn c i i i a b s t r a c t g e a rm i l l i n gm a c h i n e t h i sm e t h o dc o m b i n e dt h ep r i m a r ya n ds e c o n d a r yc h a r to f f a i l u r ea n dt h ef a i l u r ep r o p o r t i o nt of i n dw e a kp o i n t so fr e l i a b i l i t yi nt h en cg e a r m i l l i n gm a c h i n ed i r e c t l y b a s e do nt h et r a d i t i o n a lf a i l u r ea n a l y s i s ，w ec a nf i n do u tt h e w e a k p o i n t sa n dd e t e r m i n et h em a i na t t a c kd i r e c t i o no ff a i l u r ec o r r e c t i o na n dp r o v i d e b a s i sf o rt h ei m p r o v e m e n to fd e s i g na n dm a n a g e m e n ti nt h er e l i a b i l i t y t h ef a i l u r e p r o p o r t i o nw a s a l s ou s e di nt h ef a i l u r ea n a l y s i s ，w ef u l l yc o n s i d e r e dv a r i o u sr e q u e s t s i ns u b s y s t e m so fr e l i a b i l i t yi nt h en cg e a rm i l l i n gm a c h i n e 4 、a c c o r d i n gt ot h er e a s o n so ff a i l u r e ，w ep e r f o r m e dt h er e l i a b i l i t ya n a l y s i so f n cg e a rm i l l i n gm a c h i n e a c c o r d i n gt ot h er e a s o n so ff a i l u r ea n dt h ew e a kp o i n t s ， r e l i a b i l i t yo ft h en cg e a rm i l l i n gm a c h i n ec a nb ei m p r o v e di nd e s i g nw i t hs o m e p r o p o s e dm e a s u r e s t h er e l i a b i l i t y o fr e l a t i v e i m p r o v e m e n t ，f r o m t h e k e y m a n u f a c t u r i n ga n da s s e m b l yp r o c e s sp r o p o s e dm e a s u r e st oe n s u r et h er e l i a b i l i t yo f g r o w t h ，t h ek e yp r o c e s s e st oe n s u r et h a tm e a s u r e st os u p p o r to u t s o u r c i n gk e yp a r t so f t h eo p t i m i z a t i o nm e a s u r e sa n dt h ee s t a b l i s h m e n to fa ne a r l yf a u l tt e s ts y s t e mt oe n s u r e t h a tn cg e a rm i l l i n gm a c h i n et oi m p r o v eo v e r a l lp e r f o r m a n c e k e y w o r d s ：n cg e a rm i l l i n gm a c h i n e ；d o u b l em i x e d w e i b u l ld i s t r i b u t i o n ；r e l i a b i l i t y ； e v a l u a t i o ns y s t e m i v 碩士學(xué)位論文 目錄 摘要 i a b s t r a c t i i i 第1 章緒論1 1 1 論文研究的背景1 1 2 可靠性研究的發(fā)展現(xiàn)狀2 1 2 1 國(guó)外可靠性研究概況2 1 2 2 國(guó)內(nèi)可靠性研究概況4 1 3 存在的問(wèn)題5 1 4 本文研究的內(nèi)容6 第2 章基于單威布爾分布的數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià)一7 2 1 數(shù)控銑齒機(jī)簡(jiǎn)介8 2 2 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理9 2 2 1 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)收集9 2 2 2 數(shù)據(jù)預(yù)處理1 0 2 3 故障間隔時(shí)間概率密度的觀測(cè)值1 1 2 4 故障間隔時(shí)間分布模型的擬合檢驗(yàn)1 3 2 4 1 單威布爾分布概述1 3 2 4 2 單威布爾分布的參數(shù)估計(jì)1 4 2 4 3 威布爾分布的假設(shè)檢驗(yàn)1 7 2 5 本章小結(jié)2 0 第3 章基于兩重威布爾的數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià)2 1 3 1 兩重威布爾混合模型概述2 1 3 2 混合模型的參數(shù)圖估計(jì)2 2 3 2 1 根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)擬合曲線2 2 3 2 2 估計(jì)參數(shù)2 6 3 3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)2 7 第1 章緒論 3 4 數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià)2 9 3 5 本章小結(jié)3 0 第4 章基于可靠性的數(shù)控銑齒機(jī)故障綜合分析3 1 4 1數(shù)控銑齒機(jī)故障數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)31 4 2 數(shù)控銑齒機(jī)故障主次圖分析3 4 4 3 數(shù)控銑齒機(jī)故障比重比分析3 5 4 3 1 故障比重比概述3 5 4 3 2 故障比重比圖3 7 4 4 數(shù)控銑齒機(jī)兩種分析結(jié)果對(duì)比3 9 4 5 本章小結(jié)4 1 第5 章數(shù)控銑齒機(jī)可靠性增長(zhǎng)措施4 2 5 1 數(shù)控銑齒機(jī)可靠性改進(jìn)措施4 2 5 1 1 高故障系統(tǒng)的改進(jìn)措施4 2 5 1 2 低故障系統(tǒng)的完善措施4 5 5 2 數(shù)控銑齒機(jī)工藝部分的保證措施4 7 5 3 數(shù)控銑齒機(jī)關(guān)鍵工序的保證措施4 8 5 3 1 機(jī)床關(guān)鍵工序采取重點(diǎn)控制4 8 5 3 2 機(jī)床裝配過(guò)程的嚴(yán)格控制4 9 5 4 關(guān)鍵配套件、外購(gòu)件的優(yōu)選措施5 1 5 5 建立早期故障試驗(yàn)制度5 3 5 6 本章小結(jié)5 4 第6 章結(jié)論與展望5 5 6 1 結(jié)論5 5 6 2 展望5 6 參考文獻(xiàn)5 6 在讀期間發(fā)表文章目錄6 1 致謝6 2 2 碩士學(xué)位論文 1 1 論文研究的背景 第1 章緒論 隨著制造業(yè)的迅速發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)成為數(shù)控機(jī)床的應(yīng)用大戶。目前，我國(guó)已 啟動(dòng)數(shù)控機(jī)床重大專題任務(wù)項(xiàng)目，重點(diǎn)是航空航天、船舶、汽車和發(fā)電設(shè)備四大 行業(yè)。國(guó)家長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要要求所列專項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)項(xiàng)目技術(shù)指 標(biāo)要體現(xiàn)先進(jìn)性和實(shí)用性的結(jié)合，技術(shù)參數(shù)總體達(dá)到了國(guó)際先進(jìn)水平，部分指標(biāo) 國(guó)際領(lǐng)先。各專題項(xiàng)目實(shí)施完成后，將能夠大大推動(dòng)我國(guó)機(jī)床工業(yè)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn) 業(yè)升級(jí)【1 4 1 。 據(jù)統(tǒng)計(jì)，2 0 0 7 年國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床市場(chǎng)占有率4 8 ，特別是高檔數(shù)控機(jī)床，國(guó) 貨所占百分比只有個(gè)位數(shù)。進(jìn)口的高檔數(shù)控機(jī)床，可靠性高，精度可以保持二十 年左右不變。我國(guó)機(jī)床的技術(shù)指標(biāo)如精度、速度等技術(shù)參數(shù)不是主要問(wèn)題，與世 界先進(jìn)水平的根本差距在于機(jī)床的可靠性和精度保持性。為更多地占有國(guó)內(nèi)和國(guó) 際數(shù)控機(jī)床市場(chǎng)，我們就必須通過(guò)適時(shí)采取措施，不斷提高國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床的產(chǎn)量 和質(zhì)量，提升我國(guó)數(shù)控機(jī)床的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，從而增強(qiáng)國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床在國(guó)際市場(chǎng)上 的占有率【5 剖。 數(shù)控成型銑齒機(jī)作為數(shù)控機(jī)床中技術(shù)含量較高的基礎(chǔ)數(shù)控裝備，其內(nèi)在質(zhì) 量、可靠性、穩(wěn)定性是保證機(jī)床正常而持久使用的基礎(chǔ)，是構(gòu)成產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力 的最重要的因素。目前，數(shù)控成型銑齒機(jī)主要依靠國(guó)外進(jìn)口，究其原因是國(guó)產(chǎn)數(shù) 控成型銑齒機(jī)的質(zhì)量和可靠性等方面與世界先進(jìn)水平相比仍有一定的差距。而用 戶選購(gòu)數(shù)控成型銑齒機(jī)產(chǎn)品時(shí)，更多考慮的是產(chǎn)品使用和運(yùn)行過(guò)程中的質(zhì)量，也 就是產(chǎn)品的可靠性。目前，國(guó)產(chǎn)數(shù)控加工中心的可靠性指標(biāo)m t b f 基本在 5 0 0 6 0 0 小時(shí)左右，數(shù)控成型銑齒機(jī)的m t b f 已經(jīng)達(dá)到8 0 0 1 0 0 0 小時(shí)，明顯 高于國(guó)產(chǎn)同類產(chǎn)品，但與國(guó)外同類產(chǎn)品還有差距。因此，進(jìn)一步提高可靠性意識(shí)， 深入分析機(jī)床可靠性現(xiàn)狀，開(kāi)發(fā)和應(yīng)用高效的可靠性增長(zhǎng)實(shí)用技術(shù)，減少與進(jìn)口 產(chǎn)品的差距，已經(jīng)成為推進(jìn)我國(guó)數(shù)控裝備業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵【7 j 。 本課題來(lái)源于2 0 0 7 年度高校科研成果產(chǎn)業(yè)化推進(jìn)項(xiàng)目j 數(shù)控銑、滾齒復(fù) 合機(jī)床的開(kāi)發(fā)”( j h 0 7 0 1 3 ) ，它屬于國(guó)家科技部科技創(chuàng)新基金“先進(jìn)制造技術(shù)”領(lǐng) 域中重點(diǎn)支持的“面向行業(yè)的高性能專用數(shù)控工藝設(shè)備”的范疇，是我國(guó)未來(lái)1 5 第1 章緒論 年力爭(zhēng)突破的1 6 個(gè)重大科技專項(xiàng)之一“高檔數(shù)控機(jī)床與基礎(chǔ)制造技術(shù)”的主要研 究?jī)?nèi)容。據(jù)( ( 2 0 0 6 中國(guó)機(jī)床工具工業(yè)年鑒：“十一五”期間，國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)需求的 產(chǎn)品質(zhì)量會(huì)有較大的提高，中高檔數(shù)控機(jī)床將逐步成為市場(chǎng)需求的主流。 課題研究的目的是對(duì)數(shù)控成型銑齒機(jī)進(jìn)行可靠性評(píng)價(jià)研究，進(jìn)一步提高產(chǎn)品 可靠性；通過(guò)故障分析找出影響其可靠性的關(guān)鍵部位或薄弱環(huán)節(jié)，制定相應(yīng)的增 長(zhǎng)策略，從設(shè)計(jì)、制造、使用等方面提高產(chǎn)品的可靠性，推動(dòng)我國(guó)機(jī)床工業(yè)技術(shù) 進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，具有實(shí)際的工程應(yīng)用價(jià)值。 1 2 可靠性研究的發(fā)展現(xiàn)狀 1 2 1國(guó)外可靠性研究概況 可靠性工程學(xué)至今已在電子工業(yè)、航天與宇航工業(yè)及自動(dòng)化工程等領(lǐng)域廣泛 應(yīng)用?？梢哉f(shuō)，現(xiàn)代化技術(shù)、現(xiàn)代化工程系統(tǒng)、現(xiàn)代化生產(chǎn)的每一項(xiàng)實(shí)際成果都 離不開(kāi)可靠性技術(shù)。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，可靠性要求已經(jīng)成為產(chǎn)品的重要 技術(shù)指標(biāo)之一，并貫穿于整個(gè)產(chǎn)品的研制過(guò)程中【8 1 。第二次世界大戰(zhàn)后期德國(guó) 首先定量的表達(dá)了產(chǎn)品的可靠性，從上世紀(jì)5 0 年代開(kāi)始，定量的可靠性才得到 廣泛的應(yīng)用，可靠性才被系統(tǒng)的加以研究。美國(guó)可靠性研究始于第二次世界大戰(zhàn)， 初期應(yīng)用于電子管，應(yīng)用于機(jī)械方面始于上世紀(jì)6 0 年代初。日本于1 9 5 6 年由美 國(guó)引進(jìn)的可靠性技術(shù)，并將其應(yīng)用到民用，帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。前蘇聯(lián)于 5 0 年代就開(kāi)始了對(duì)可靠性理論及應(yīng)用的研究。6 0 年代以來(lái)，空間科學(xué)和宇航技 術(shù)的發(fā)展提高了可靠性的研究水平，擴(kuò)展了其研究范圍。對(duì)可靠性的研究，已經(jīng) 由電子、航空、宇航、核能等尖端工業(yè)部門擴(kuò)展到電機(jī)與電力系統(tǒng)、機(jī)械、動(dòng)力、 土木等一般產(chǎn)業(yè)部門，擴(kuò)展到工業(yè)產(chǎn)品的各個(gè)領(lǐng)域。產(chǎn)品的可靠性，已經(jīng)成為產(chǎn) 品質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)f 1 2 - 13 1 。 機(jī)床可靠性技術(shù)源于前蘇聯(lián)【】。前蘇聯(lián)的學(xué)者在參數(shù)故障模型、工藝可靠 性及可靠性預(yù)測(cè)等方面對(duì)機(jī)床可靠性進(jìn)行了專門的研究；歐美、日本等工業(yè)發(fā)達(dá) 國(guó)家對(duì)數(shù)控機(jī)床可靠性的研究始于上世紀(jì)8 0 年代，主要是從數(shù)控機(jī)床的現(xiàn)場(chǎng)可 靠性信息采集入手，建立可靠性信息數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)可靠性評(píng)價(jià)和故障分析軟件， 對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的故障信息進(jìn)行分析和處理，找出故障的分布規(guī)律和薄弱環(huán)節(jié)【l 孓1 6 】。 日本新瀉大學(xué)的藤井義也教授等對(duì)4 5 臺(tái)臥式加工中心和2 5 臺(tái)立式加工中心在日 碩士學(xué)位論文 本的機(jī)床用戶進(jìn)行了現(xiàn)場(chǎng)跟蹤，他們將加工中心分為數(shù)控裝置、機(jī)床本體及附屬 裝置三大類進(jìn)行分析，并在機(jī)械技術(shù)期刊上公布了考核結(jié)果。結(jié)果表明日本 臥式加工中心的平均故障間隔時(shí)間m t b f 為7 0 0 小時(shí)，立式加工中心m t b f 為 8 2 4 小時(shí)【1 7 】，從記錄結(jié)果可以看出，機(jī)床本體故障占一半，是數(shù)控機(jī)床可靠性的 薄弱環(huán)節(jié)；英國(guó)布拉德福大學(xué)k e l l e r a z 等人提出了采用模糊理論進(jìn)行故障分析 與評(píng)價(jià)的方法，使模糊的不確定性問(wèn)題得到定量化處理 1 8 - 1 9 ；英國(guó)伯明翰大學(xué)的 研究人員深入到機(jī)床用戶，對(duì)在英國(guó)和土耳其使用的3 5 臺(tái)數(shù)控機(jī)床，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng) 跟蹤考核，通過(guò)調(diào)查表和親臨現(xiàn)場(chǎng)獲得故障信息，并在可靠性領(lǐng)域的國(guó)際權(quán)威雜 志上公布了研究結(jié)果：數(shù)控機(jī)床產(chǎn)品整機(jī)的故障時(shí)間規(guī)律服從形狀參數(shù)為o 8 1 0 7 的威布爾分布，呈現(xiàn)恒定風(fēng)險(xiǎn)故障特征，說(shuō)明產(chǎn)品運(yùn)行在偶然故障期，其中 c n c 系統(tǒng)服從尺度參數(shù)為2 3 3 3 8 3 小時(shí)的威布爾分布，機(jī)械系統(tǒng)服從尺度參數(shù) 為2 0 8 - - - 2 2 8 小時(shí)的威布爾分布2 0 。2 1 】。此項(xiàng)研究以現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，為數(shù)控 機(jī)床可靠性評(píng)價(jià)提供了理論依據(jù)；德國(guó)作為工業(yè)發(fā)達(dá)的國(guó)家之一，數(shù)控機(jī)床廠商 非常重視產(chǎn)品售后的故障信息反饋和可靠性分析，在產(chǎn)品制造、裝配、檢驗(yàn)的全 過(guò)程都有質(zhì)量和可靠性保障體系2 2 鋤】。 近年來(lái)，許多文獻(xiàn)表明世界各國(guó)對(duì)數(shù)控機(jī)床的可靠性研究工作越來(lái)越重視， 在故障分析、可靠性評(píng)價(jià)、可靠性設(shè)計(jì)與管理等方面提出了新的理論和方法，推 動(dòng)了可靠性研究工作的快速發(fā)展，同時(shí)加速了數(shù)控機(jī)床向著更開(kāi)放、更協(xié)調(diào)、更 智能、更可靠的方向發(fā)展的步伐口4 。2 5 1 。 現(xiàn)今，國(guó)外還把對(duì)產(chǎn)品可靠性的研究工作提高到節(jié)約資源和能源的高度來(lái)認(rèn) 識(shí)。在可靠性方面，國(guó)外數(shù)控裝置、伺服系統(tǒng)的m t b f 值已表現(xiàn)出非常高的可 靠性。 在國(guó)際上早在1 9 9 5 年對(duì)傳統(tǒng)的可靠性定義提出了質(zhì)疑，可靠性通常被定義 為：“產(chǎn)品在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，完成規(guī)定功能的能力”或定義為： “在規(guī)定的條件下和規(guī)定時(shí)間內(nèi)所允許的故障數(shù)”。這就認(rèn)為隨機(jī)故障是不可避 免的，也是可以接受的。在歐洲開(kāi)始用無(wú)維修使用期( m f o p ) 取代原先的m t b f ， 故障率浴盆曲線分布規(guī)律也就被打破，摒棄了隨機(jī)失效無(wú)法避免的觀念。因此， 當(dāng)前國(guó)際上興起的在可靠工程中推行失效物理方法的新潮流，設(shè)計(jì)出不存在隨機(jī) 失效的產(chǎn)品并非沒(méi)有可能。同時(shí)，從故障修理轉(zhuǎn)換到計(jì)劃預(yù)防維修。這就需要產(chǎn) 第1 章緒論 品研發(fā)設(shè)計(jì)人員必須清楚產(chǎn)品將會(huì)怎樣發(fā)生故障，一般何時(shí)發(fā)生故障嘲。 在可靠性試驗(yàn)方法方面，國(guó)外已經(jīng)經(jīng)歷了現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)、環(huán)境模擬試驗(yàn)、環(huán)境應(yīng) 力激發(fā)試驗(yàn)以及目前正在興起的可靠性強(qiáng)化試驗(yàn)。 1 2 2 國(guó)內(nèi)可靠性研究概況 我國(guó)從8 0 年代末開(kāi)始進(jìn)行數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域的可靠性研究，9 0 年代以來(lái)，數(shù)控 機(jī)床可靠性的基礎(chǔ)研究工作被列入國(guó)家重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目。吉林大學(xué)數(shù)控裝備可 行性工程研究所是國(guó)內(nèi)開(kāi)展數(shù)控機(jī)床可靠性研究最早的單位，在“九五”、“十五” 國(guó)家重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目和國(guó)家“8 6 3 項(xiàng)目中，就數(shù)控機(jī)床可靠性問(wèn)題進(jìn)行了較 為全面深入的研究，并取得了階段性成果，使國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床的可靠性從水平有了 很大提高p 。 近幾年，對(duì)數(shù)控機(jī)床可靠性的研究范圍越來(lái)越廣。其中吉林大學(xué)數(shù)控機(jī)床可 行性工程研究所針對(duì)數(shù)控組合機(jī)床樣本數(shù)據(jù)少的情況，研究出適合小樣本的數(shù)控 機(jī)床可靠性研究方法；對(duì)數(shù)控系統(tǒng)的硬件和軟件的故障及可靠性設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行研 究，并提出了數(shù)控系統(tǒng)的可靠性增長(zhǎng)技術(shù)【2 剮；將灰色與模糊理論應(yīng)用到數(shù)控車 床的可靠性研究中，并對(duì)首次故障時(shí)間分布模型進(jìn)行了研究，針對(duì)可靠性模型選 擇中出現(xiàn)的同一批數(shù)據(jù)通過(guò)多種假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題，提出一種基于灰關(guān)聯(lián)分析的可靠 性模型選擇方法【 9 】；將數(shù)控機(jī)床可靠性研究工作與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系起來(lái)，開(kāi)發(fā)了可靠 性智能網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，并建立了可靠性異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)共享集成模型等。這些研究充 分利用了先進(jìn)技術(shù)、理論、方法和手段，推動(dòng)了可靠性研究工作的進(jìn)一步發(fā)展【3 們。 隨著國(guó)內(nèi)制造業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)對(duì)可靠性工程技術(shù)的關(guān)注程度悄然上升。在未 來(lái)的幾年里，國(guó)家將花費(fèi)大量的資金來(lái)進(jìn)行重大和關(guān)鍵產(chǎn)品的壽命和可靠性預(yù)測(cè) 技術(shù)的研究，并將出臺(tái)更多的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范來(lái)約束和強(qiáng)制要求企業(yè)提高產(chǎn)品的可靠 性和質(zhì)量。在未來(lái)的幾年內(nèi)，對(duì)可靠性工程技術(shù)的關(guān)注將繼續(xù)升溫，各行業(yè)領(lǐng)域 將傳來(lái)更多的信息。 4 碩士學(xué)位論文 1 3 存在的問(wèn)題 ( 1 ) 故障時(shí)間分布模型分析有待進(jìn)一步拓展 國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)控機(jī)床故障數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性分析時(shí)，大多采用指數(shù)分布、威布爾 分布等幾種簡(jiǎn)單模型。然而，對(duì)于數(shù)控機(jī)床特別是數(shù)控成型銑齒機(jī)這樣具有多個(gè) 子系統(tǒng)的復(fù)雜系統(tǒng)，它的故障時(shí)間是一個(gè)不確定的隨機(jī)變量，特別是在不同的考 核試驗(yàn)期內(nèi)所發(fā)生的故障模式和機(jī)理不盡相同，僅采用上述模型往往不夠恰當(dāng)。 因此應(yīng)尋求一種能夠同時(shí)反映不同故障時(shí)期不同故障機(jī)理的故障時(shí)間分布模型， 可以更好地為可靠性數(shù)據(jù)分析提供依據(jù)。 ( 2 ) 故障分析方法有待進(jìn)一步改進(jìn) 在可靠性研究中，主要通過(guò)采用故障模式影響及危害性分析查找產(chǎn)品的薄弱 環(huán)節(jié)，并把分析結(jié)果反饋給產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造及使用單位，以便提高產(chǎn)品的可靠 性。但它的不足之處是： 1 ) 故障分析只考慮了故障模式的嚴(yán)重程度和故障發(fā)生的概率。為了使分析 結(jié)果能更全面、更合理地反映故障的特性和機(jī)理，對(duì)數(shù)控機(jī)床的故障分析方法也 應(yīng)進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新。 2 ) 對(duì)于一些不確定性的故障信息無(wú)法處理。應(yīng)對(duì)現(xiàn)有研究方法進(jìn)行改進(jìn)， 借鑒其他學(xué)科的相關(guān)理論知識(shí)，研究一種定量與定性相結(jié)合的分析方法。 第1 章緒論 1 4 本文研究的內(nèi)容 ( 1 ) 數(shù)控銑齒機(jī)故障時(shí)間分布模型研究及可靠性評(píng)價(jià) 為了評(píng)價(jià)數(shù)控銑齒機(jī)的可靠性，首先對(duì)其故障數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定分布 模型，然后根據(jù)所確定的分布模型計(jì)算可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)，最后評(píng)價(jià)可靠性水平。 數(shù)控銑齒機(jī)的故障是多種失效原因或失效機(jī)理的共同作用下產(chǎn)生的，其中突發(fā)性 故障和磨耗性故障對(duì)應(yīng)于分布模型的不同特征壽命和形狀參數(shù)。而通常采用的簡(jiǎn) 單故障時(shí)間分布模型只含有一個(gè)特征壽命和一個(gè)形狀參數(shù)，分析結(jié)果具有一定的 片面性。 針對(duì)這種情況，本文提出采用兩重威布爾分布混合模型對(duì)數(shù)控成型銑齒機(jī)的 故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障時(shí)間模型分析。首先對(duì)故障數(shù)據(jù)分別進(jìn)行服從單威布爾分布模 型和兩重威布爾混合模型分析，然后通過(guò)圖形的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，利用優(yōu)選后的分 布模型確定可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)，最后進(jìn)行數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià)。 ( 2 ) 數(shù)控銑齒機(jī)故障綜合分析 通過(guò)對(duì)s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定其故 障薄弱環(huán)節(jié)。為了提高整機(jī)的可靠性，從實(shí)際出發(fā)，運(yùn)用故障主次圖分析方法和 故障比重比分析方法，從不同的角度對(duì)數(shù)控銑齒機(jī)的故障進(jìn)行分析，將分析結(jié)果 進(jìn)行綜合排序，得出綜合分析結(jié)果，確定數(shù)控銑齒機(jī)可靠性改進(jìn)的主攻方向。 ( 3 ) 數(shù)控銑齒機(jī)可靠性改進(jìn)措施 通過(guò)對(duì)s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出該型 數(shù)控銑齒機(jī)可靠性的最薄弱環(huán)節(jié)。為了提高整機(jī)的可靠性，針對(duì)各可靠性薄弱環(huán) 節(jié)提出相應(yīng)改進(jìn)措施。 碩士學(xué)位論文 第2 章基于單威布爾分布的數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià) 機(jī)械產(chǎn)品可靠性是衡量機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)。機(jī)械產(chǎn)品的可靠性評(píng) 價(jià)是基于機(jī)械產(chǎn)品可靠性模型進(jìn)行的。對(duì)于s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控銑齒機(jī)的可靠性 分析，是基于現(xiàn)場(chǎng)采集的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行的。首先確定故障數(shù)據(jù)的分布模型，然后 根據(jù)故障數(shù)據(jù)的分布模型選定可靠性分布模型，進(jìn)行可靠性評(píng)價(jià)的過(guò)程?？煽啃?分布模型的選定直接影響到可靠性評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性。 齒輪制造業(yè)貫穿于航空、船舶、車輛、工程和運(yùn)輸機(jī)械、機(jī)床等數(shù)十種行業(yè) 中。目前，制齒方法主要有滾齒、插齒、剃齒、磨齒、銑齒及珩齒等。銑齒技術(shù) 發(fā)展迅速，它以高速、高效著稱，現(xiàn)已逐漸成為廣泛采用的加工方式。銑齒加工 是一種用單齒或多齒刀具進(jìn)行的斷續(xù)切削。銑刀安裝在旋轉(zhuǎn)的主軸上，工件安裝 在工作臺(tái)上，銑刀作直線運(yùn)動(dòng)趨近工件從而實(shí)現(xiàn)切削，工件由回轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行分度。 s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控高速銑齒機(jī)是南京工業(yè)大學(xué)自行研發(fā)的機(jī)電一體化產(chǎn)品， 目前已經(jīng)形成產(chǎn)業(yè)化，廣泛應(yīng)用于風(fēng)電、工程機(jī)械、建筑機(jī)械行業(yè)中回轉(zhuǎn)類零件 的數(shù)控加工，成效顯著，受到企業(yè)好評(píng)。其外形如圖2 一l 所示。 圖2 1s k x c 2 0 0 0 數(shù)控高速銑齒機(jī) f i g 2 1s k x c 2 0 0 0n ch i g h - s p e e dg e a rm i l l i n gm a c h i n e 第2 章基于單威布爾分布的大型數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià) 2 1 數(shù)控銑齒機(jī)簡(jiǎn)介 數(shù)控銑齒機(jī)是一種用于銑齒加工的專用機(jī)床，結(jié)構(gòu)如圖2 2 所示。該機(jī)床屬 四軸機(jī)床，立柱架裝在床身上，通過(guò)x 軸絲杠牽引做水平運(yùn)動(dòng)；主軸箱隨托板 安裝在立柱側(cè)面，由配重塊平衡主軸箱重力，減輕y 軸伺服電機(jī)的受力，通過(guò)y 軸絲杠牽引做垂直運(yùn)動(dòng)；主軸箱由大功率交流伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)，經(jīng)四級(jí)減速將力矩 傳遞給輸出軸；銑刀安裝在主軸箱的輸出軸上。工件安裝在工作臺(tái)上，銑刀作直 線運(yùn)動(dòng)趨近工件從而實(shí)現(xiàn)切削，工件由回轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行分度。 圖2 2s k x c 2 0 0 0 數(shù)控銑齒機(jī)結(jié)構(gòu)圖 f i g 2 - 2c o n s t r u c t i o nd r a w i n gf o rs k x c 2 0 0 0n ch i 【g h s p e e dg e a rm i l l i n gm a c h i n e 數(shù)控齒輪銑削機(jī)床首先在美國(guó)、瑞士和德國(guó)發(fā)展并應(yīng)用。國(guó)內(nèi)以往大多采用 滾齒機(jī)床加工齒輪，由于加工效率低下無(wú)法滿足高效加工的要求。近幾年才逐漸 開(kāi)始使用齒輪銑削技術(shù)，大大提高齒輪加工效率、節(jié)約了生產(chǎn)成本。目前國(guó)內(nèi)生 產(chǎn)廠家中南京工業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的數(shù)控高速銑齒機(jī)，已經(jīng)完成了產(chǎn)品研發(fā)向產(chǎn)業(yè) 化的過(guò)度，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)空白。我國(guó)廠家生產(chǎn)的數(shù)控銑齒機(jī)床配備的數(shù)控系統(tǒng)各不 相同，目前在我國(guó)應(yīng)用比較廣泛的數(shù)控系統(tǒng)有f a n u c 公司和s i e m e n s 公司的 產(chǎn)品。 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是以下幾種技術(shù)給銑齒技術(shù)注入了新的生機(jī)： ( 1 ) 數(shù)控技術(shù)的發(fā)展可以滿足銑齒所要求的各種復(fù)雜運(yùn)動(dòng)； ( 2 ) 測(cè)量技術(shù)的發(fā)展可以滿足機(jī)床的快速和準(zhǔn)確分度及插補(bǔ)加工要求； ( 3 ) 高速銑齒加工技術(shù)提高了齒輪加工效率。 數(shù)控高速銑齒機(jī)床正是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生，它能以最經(jīng)濟(jì)的價(jià)格獲得最 r 碩士學(xué)位論文 大的效益。數(shù)控高速銑齒機(jī)床主要由主軸系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、進(jìn)給系統(tǒng)、潤(rùn)滑系統(tǒng)、 電氣系統(tǒng)、伺服單元、排屑系統(tǒng)等部分組成，它的主傳動(dòng)是由大功率交流主軸電 機(jī)通過(guò)同步帶和三級(jí)齒輪副傳動(dòng)，主軸的轉(zhuǎn)速范圍為6 0 - - 1 5 0 r m i n 。采用p l c 功能模塊對(duì)主軸最大承受力矩進(jìn)行監(jiān)控，當(dāng)由于刀片變鈍引起的力矩過(guò)大時(shí)自動(dòng) 停止進(jìn)給，有效保護(hù)刀盤不受破壞；進(jìn)給系統(tǒng)包括x 向、z 向的直線進(jìn)給以及回 轉(zhuǎn)工作臺(tái)的回轉(zhuǎn)進(jìn)給，實(shí)現(xiàn)四軸三聯(lián)動(dòng)加工。水平進(jìn)給直線運(yùn)動(dòng)與垂直進(jìn)給直線 運(yùn)動(dòng)通過(guò)兩個(gè)方向的交流伺服電機(jī)、行星減速器、滾珠絲杠與拖板或立柱聯(lián)接來(lái) 實(shí)現(xiàn)；回轉(zhuǎn)工作臺(tái)的運(yùn)動(dòng)由交流伺服電機(jī)經(jīng)齒輪副、行星減速器和蝸輪蝸桿副來(lái) 實(shí)現(xiàn)。 s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控高速銑齒機(jī)是針對(duì)大模數(shù)、大直徑齒輪所開(kāi)發(fā)，當(dāng)銑刀直 徑為4 0 0 m m 時(shí)，加工的最小、最大內(nèi)齒輪直徑分別為8 8 0 m m 、3 0 0 0 m m ，最小、 最大外齒輪直徑分別為2 0 0 m m 、2 5 0 0 m m ，加裝輔助工作臺(tái)后的加工直徑可以增 加。 2 2 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理 本文以s k x c 2 0 0 0 型數(shù)控高速銑齒機(jī)為研究對(duì)象。故障數(shù)據(jù)來(lái)源于該系列5 臺(tái)數(shù)控銑齒機(jī)在2 個(gè)數(shù)控機(jī)床使用單位的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)。 可靠性數(shù)據(jù)是指在各項(xiàng)可靠性工作及活動(dòng)中所產(chǎn)生的描述產(chǎn)品可靠性水平 及狀況的各種數(shù)據(jù)，它們可以是數(shù)字、圖表、符號(hào)、文字和曲線等形式。收集可 靠性數(shù)據(jù)是為了在產(chǎn)品壽命周期內(nèi)有效地利用數(shù)據(jù)，為改進(jìn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)提 供信息；為管理提供決策依據(jù)；為提高產(chǎn)品的可靠性服務(wù)。 可靠性數(shù)據(jù)來(lái)源于產(chǎn)品壽命周期各階段的一切可靠性活動(dòng)，所以，可靠性數(shù) 據(jù)的來(lái)源貫穿于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、試驗(yàn)、使用、維護(hù)的整個(gè)過(guò)程。 2 2 1 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)收集 總的來(lái)說(shuō)，可靠性數(shù)據(jù)主要從兩方面得到，一是從實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行可靠性試驗(yàn)中 得到( 試驗(yàn)數(shù)據(jù)) ；另一方面從產(chǎn)品實(shí)際使用現(xiàn)場(chǎng)得到( 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)) 。試驗(yàn)數(shù)據(jù)和 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)通常來(lái)自不同的壽命階段。現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)只能在產(chǎn)品投入使用后得到，而試 驗(yàn)數(shù)據(jù)主要在產(chǎn)品研制階段和生產(chǎn)階段獲取。本課題以數(shù)控高速銑齒機(jī)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù) 第2 章基于單威布爾分布的大型數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià) 為研究對(duì)象?，F(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)反映了產(chǎn)品實(shí)際使用環(huán)境和維護(hù)條件下的情況，比實(shí)驗(yàn)室 的模擬條件更代表了產(chǎn)品的真實(shí)情況。 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的收集受到各方面因素的影響，很難做到面面俱到，根據(jù)需求分析 應(yīng)選擇重點(diǎn)產(chǎn)品和地區(qū)作為數(shù)據(jù)收集點(diǎn)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集以前必須進(jìn)行需求分 析，明確數(shù)據(jù)收集的內(nèi)容和目的。根據(jù)需求制定所需收集內(nèi)容的統(tǒng)一規(guī)范化的表 格，這將便于計(jì)算機(jī)處理，也便于同部門內(nèi)部流通，有利于提高工作效率。現(xiàn)場(chǎng) 數(shù)據(jù)的收集中，由于各種因素的影響，數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象嚴(yán)重，造成數(shù)據(jù)不完整和不 連續(xù)，影響了對(duì)數(shù)據(jù)分析。在收集數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)對(duì)這些情況進(jìn)行了解，以便對(duì)分析 結(jié)果的修正或作為對(duì)評(píng)估方法進(jìn)行研究時(shí)的依據(jù)。 2 2 2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 根據(jù)該系列5 臺(tái)數(shù)控銑齒機(jī)在2 個(gè)數(shù)控機(jī)床使用單位的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)，從開(kāi) 始使用起6 個(gè)月的考核時(shí)間內(nèi)所收集到樣本故障數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2 1 。該實(shí)驗(yàn)屬于有 替換定時(shí)截尾試驗(yàn)，截尾時(shí)間為4 0 0 0 小時(shí)。 表2 1 試驗(yàn)樣本故障數(shù)據(jù)表 t a b l e2 1t e s ts a m p l ef a i l u r ed a t at a b l e l o 碩士學(xué)位論文 2 3 故障間隔時(shí)間概率密度的觀測(cè)值 由概率論可知，正態(tài)分布和對(duì)數(shù)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)曲線呈單峰形，指 數(shù)分布的概率密度函數(shù)曲線呈單調(diào)下降形，而威布爾分布的概率密度函數(shù)曲線根 據(jù)其形狀參數(shù)的不同或呈單峰形或呈單調(diào)下降形【3 2 。3 3 】。由此可知，根據(jù)由觀測(cè)值 所擬合出的曲線形狀可初步判斷出某一隨機(jī)變量服從何種分布。 下面由數(shù)控銑齒機(jī)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)故障間隔時(shí)間的觀測(cè)值來(lái)擬合其概率密度函數(shù)。 將故障間隔時(shí)間的觀測(cè)值t 2 0 ，3 7 2 3 分為1 5 組【3 4 - 3 5 1 ，得到數(shù)控銑齒機(jī)故障頻率 表，如表2 2 所示。 以每組時(shí)間的中值為橫坐標(biāo)，每組的概率密度的觀測(cè)值夕( f ) 為縱坐標(biāo)，夕( f ) 的計(jì)算如下： 廁= 去n a t 億， ： 第2 章基于單威布爾分布的大型數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià) 式中：門，一每組故障間隔時(shí)間中的故障頻數(shù)； ，z 一早期故障總頻數(shù)，本試驗(yàn)為3 5 次： 越一組距，為2 4 6 9h 。 表2 2 數(shù)控銑齒機(jī)故障頻率 t a b l e2 - 2n ch i g h s p e e dg e a rm i l l i n gm a c h i n ef a i l u r ef r e q u e n c y 由此擬合出的概率密度如圖2 3 所示。 ( f ) 圖2 3 故障概率密度圖 f i g u r e2 - 3f a i l u r ep r o b a b i l i t yd e n s i t ym a p 1 2 碩士學(xué)位論文 由圖可知，故障間隔時(shí)間的概率密度曲線呈單調(diào)下降趨勢(shì)，而且下降到一定 時(shí)間后趨于平穩(wěn)。可見(jiàn)，該數(shù)控銑齒機(jī)故障間隔時(shí)間所服從的分布不會(huì)是正態(tài)分 布或?qū)?shù)正態(tài)分布，而可能是指數(shù)分布或威布爾分布。 2 4 故障間隔時(shí)間分布模型的擬合檢驗(yàn) 本文假設(shè)數(shù)控銑齒機(jī)故障間隔時(shí)間服從威布爾分布，通過(guò)最小二乘法進(jìn)行參 數(shù)估計(jì)，并運(yùn)用相關(guān)系數(shù)法來(lái)檢驗(yàn)威布爾分布，從而確定該數(shù)控銑齒機(jī)故障間隔 時(shí)間的分布規(guī)律。 2 4 1 單威布爾分布概述 是瑞典的科學(xué)家威布爾在研究鏈強(qiáng)度時(shí)提出的一種概率分布函數(shù)。 概率分布函數(shù)為 心h 唧怦卜 q 。2 概率密度函數(shù)為 兒m p i x m - ! p 一華卜。 q 。3 當(dāng)設(shè)t o = r ”時(shí)，上述二式可寫成 即h 唧愕門私 協(xié)4 ， 鄺，= 號(hào)( 釘e x p i 一卜 協(xié)5 ， 式中：m 為形狀參數(shù)；t o 為尺度參數(shù)；y 為位置參數(shù)。當(dāng)t o 用r ”代替時(shí)，硼爾為 特征壽命或真尺寸參數(shù)。根據(jù)形狀參數(shù)m 的數(shù)值可以區(qū)分產(chǎn)品不同的故障類型。 當(dāng)m l 故障率隨時(shí)間的變化為遞增型；當(dāng)m = l 為恒定型；當(dāng)朋 p o 時(shí)，則認(rèn)為z 與y 線性相關(guān)，則說(shuō)明該分布符合威布爾分布。 將值代入上式，得p = 0 9 9 11 。當(dāng)顯著性水平口= o 1 時(shí)，相關(guān)系數(shù)起碼值： 風(fēng)= 1 6 4 5 廁= o 2 8 2 ( 2 1 7 ) 由于蚓 p o ，因此線性回歸的效果是顯著的，即認(rèn)為數(shù)控高速銑齒機(jī)故障 間隔時(shí)間服從威布爾分布。 2 ) 分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 分布的檢驗(yàn)是通過(guò)產(chǎn)品可靠性壽命試驗(yàn)獲得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)推斷產(chǎn)品的壽命分 布，推斷的依據(jù)是擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。擬合優(yōu)度時(shí)觀測(cè)值分布與先驗(yàn)的或擬合觀測(cè)值 的理論分布之間符合程度的度量。 在總體的分布函數(shù)完全未知或只知其形式、但不知其參數(shù)的情況，為了推斷 總體的某些性質(zhì)，提出關(guān)于總體的假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)就是根據(jù)樣本對(duì)所提出的假設(shè) 做出判斷：是接受，還是拒絕。 k s 檢驗(yàn)法適用于小樣本的情況。k s 檢驗(yàn)法是將n 個(gè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)按由小到 大的次序排列，根據(jù)假設(shè)的分布，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的f o ( ) ，將其與經(jīng)驗(yàn)分布 函數(shù)e ( ) 進(jìn)行比較，其中差值的最大絕對(duì)值即檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量d 。的觀察值。將見(jiàn)與 臨界值見(jiàn)。進(jìn)行比較。滿足下列條件，則接受原假設(shè)，否則拒絕原假設(shè)。 見(jiàn)= s u pl c ( ) 一f o ( t , ) l = m a x 4 ) ( 2 1 8 ) 第2 章基于單威布爾分布的大型數(shù)控銑齒機(jī)可靠性評(píng)價(jià) 式中：磊( ) 一原假設(shè)分布函數(shù)； c ( ) 一樣本大小為n 的經(jīng)驗(yàn)