加工中心早期故障期及偶然故障期可靠性分析

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1、大连理工大学硕士学位论文步建立了一套权威的可靠性分析、评价标准，为加工中心可靠性提高做出了卓越的工作：英国伯明翰大学的教授最先开展了欧美加工中心故障数据采集的相关工作，他们派专人到加工中心的使用企业中进行故障数据采集工作，得出了加工中心的故障分布函数是服从威布尔分布的结论，为后续研究做出了卓越的贡献191[m】；英国曼彻斯特大学的Nadarajah教授系统地总结出故障率曲线为浴盆曲线形状的故障分布函数，共列出了17种分布，其中包括J分布，Beta分布等常用的故障分布函数⋯儿12J，由于加工中心的故障率曲线为浴盆曲

2、线形状，但几乎己知的数学分布并没有呈现出完全精确的浴盆形状，所以Nadarajah的研究就显得尤为重要，为后续的加工中心的故障研究奠定了基础；澳大利亚皇后大学的Murthy教授在2003年出版了他的著作((WeibullModels))[13J，书中把目前己知的50多种威布尔函数分布进行了系统的归纳与总结，推导出它们的概率密度函数，绘制出威布尔图像并且提出了每一种威布尔分布的特征参数的计算方法，这在加工中心可靠性曲线研究中起到了里程碑的意义；日本新泻大学的藤井义教授对日本的数控机床的可靠性进行了深入的研究【l制，

3、采集了3年的故障数据，并对故障数据进行了分类与整理，采集的数据真实、可靠，多次被各国学者引用，求出日本的数控机床的平均故障间隙时间为700小时，可靠性良好；从近年文献得出，加工中心可靠性向着实用型可靠性研究发展，各国致力于把可靠性研究向着指导生产，切实提高加工中心生产效益的方向发展，并已取得了卓越的成果，衡量加工中心可靠性的重要指标平均故障间隙时间从早期的600多小时提高到了上千小时【151。国内可靠性研究起步较晚，大约从80年代开始对加工中心进行可靠性研究【16】。吉林大学的以贾亚洲教授为首的可靠性研究团队较为

4、对加工中心可靠性进行了较为系统的研究，贾亚洲教授在2001年对加工中心早期故障做了较为深入的研究，采集了加工中心出厂前试运行的故障数据，并对这些故障数据进行了FMECA分析【17】，得出早期故障的薄弱环节，为加工中心早期故障的预防奠定了基础；重庆大学的张根保教授对加工中心浴盆曲线的定量化设计提出了较为系统的方法，他采用两重分段威布尔模型对浴盆去向进行拟合，并对早期故障期和偶然故障期的故障数据进行了FMEA分析【18】，分析结果真实、可靠；南京工业大学的邹辉利用两重混合型威布尔分布对大型数控铣齿机进行可靠性评价，拟

5、合效果优于单一的威布尔分布，并结果模型计算了故障间隙时间‘19】；宁波高等专科学校的程晓民教授采用了假设检验的方法对加工中心的早期故障时期分析，拟合效果优于其他的几种假设分布f20】；从我国进些年可靠性研究中可以看出，加工中心的可靠性研究较多，但大都集中于偶然故障期【21~241，对于故障发生频率更高的早期故障期却研究较少，这主要原因是由于早期故障期的故障时间较短，给故障数据的采集带来了很大的困难，对于加工中心的故障数据拟合还采用单一的威布尔分布‘25儿261，加工加工中心早期故障期及偶然故障期可靠性分析中心这种

6、多系统集中的复杂设备仅采用两参数威布尔分布拟合是不合适的，对于两重及多重威布尔分布研究较少，并没有系统地分析出各个威布尔分布的使用情况，这极大地限制了加工中心的可靠性深入研究。1．3课题来源及主要研究内容1．3．1课题来源本课题来源于国家“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项课题一一“长安汽车汽油发动机机缸体、缸盖机加生产线示范工程”。该课题是针对某发动机生产企业的加工中心进行可靠性研究，以提高国产JJHq--中心的可靠性为目的。1．3．2研究内容本文以某发动机生产企业的加工中心为研究对象，采用多重威布尔分布

7、对加工中心的浴盆曲线进行拟合，得出早期故障期及偶然故障期的故障时间，并采用FMECA方法对故障数据进行评价，研发了可靠性分析软件，便于可靠性数据的采集与分析，各章节研究内容如下：第一章介绍了课题的研究背景、意义和来源，阐述了国内为加工中心早期故障及多重威布尔分布的研究现状，并提出本文工作的主要内容。第二章以12个月采集的26台加工中心的故障数据为基础，列出了3种常用的两重威布尔函数的威布尔转化图，从中选择了两重分段威布尔分布作为拟合模型，并以拟合质量为优化目标，求出分布模型的特征参数和时间分界点，使用d检验法和L

8、aplace检验法对结果进行拟合优度和趋势检验，检验结果满足要求，与原分析结果相一致，证明拟合函数可以被接受，对早期故障的预测和控制有一定指导意义。第三章介绍了故障模式、影响及危害度分析方法(FMECA)的含义、分类和主要内容，并针对加工中心各个分系统的早期故障期和偶然故障期的故障进行了FMECA分析，对比了早期故障期和偶然故障期的故障部位，故障原因等，得出不同时期的故障