基于蒙特卡罗的圆盘剪故障树仿真研究.pdf

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1、Xian现da代iZh制iza造oG、on工gyi艺Zh装uan备gbeil2一⋯．552期一基于蒙特卡罗的圆盘剪故障树仿真研究高阳，周宇(1．贵州大学机械工程学院，贵州贵阳550025；2．武汉钢铁股份有限公司硅钢事业部，湖北武汉430080)摘要：针对圆盘剪刀轴窜动值超差这一典型故障建立故障树模型，运用蒙特卡罗方法对该故障系统进行了可靠性仿真，使用MATLAB编制故障树仿真程序，得到系统可靠度曲线，找到了系统的薄弱环节。结论表明利用蒙特卡罗仿真法可以更直观地展示系统的可靠性，提高圆盘剪的可靠性和为日常维护提供科学

2、依据。关键词：故障树圆盘剪刀轴串动可靠性仿真中图分类号：TH17文献标识码：A文章编号：1002—6886(2014)02—0009一o4Thesimulationstudybasedonmontecarlo’SfaulttreeofdiscshearGA0Yang．ZH0UYuAbstract：Thefaulttreeisbuiltbyaimingatthetypicalmalfunctionwhichisthedifferenceofthedynamicvalueofdiscscissors’Scuttersha

3、ft．ThefaultsystemhasbeencarriedthroughreliabilitysimulationbyMonteCarlo’Smethod．MATLABisusedtocompilesimulationprogramtogainsystematicreliabilitycurveandfindtheweaklinkofthesystem．TheresultshowsthatMonteCarlo’Ssimulationmethodcandisplaythesystem’Sreliabilitymor

4、eintuitivelyandprovidesthereliabilityofdiscshearandpossessesscientificbasisfordailymaintenance．Keywords：faulttree；discshear；themotionofcuttershaft；reliabilitysimulation0引言1圆盘剪故障树建立圆盘剪是冷轧板带精整机组的核心设备，用来根据圆盘剪工作时各部件之间的逻辑关系建立剪切板带钢边部缺陷，其精度超差直接影响剪切机图1所示故障树，建树过程做如下假设：1

5、)不考虑组板带边部质量，同时对剪刃寿命有很大影响，而圆与圆盘剪连接的其它部件失效对其故障造成的影盘剪刀轴的轴向窜动值过大对板带边部质量及剪刃响；2)不考虑人为环境因素和外界干扰的影响；3)寿命影响最为直接，因此对“刀轴轴向窜动值过大”各部件只有正常和故障两种状态。这一故障进行可靠性分析。蒙特卡罗方法是一种以概率统计理论和方法为基础的数值计算方法，通过引入随机数来建立模拟模型，适用于难以用确定性方法分析的大型复杂系统。由于直接对圆盘剪进行可靠性实验的环境与实际工作环境相差较大，使实验结果不够准确，而传统的可靠性分析方法

6、只是根据故障系统所建故障树进行定量定性分析，所得结果也只是系统某一时刻的可靠度，因此运用蒙特卡洛法进行可靠性仿真，精确计算出系统的各项可靠性指标，对大图1圆盘剪刀轴窜动故障树型复杂系统的可靠性仿真具有重要意义。．i弋锻IMⅪode捌rn哪故障树代码含义见表1，通轴式圆盘剪结构简2可靠性仿真模型的建立卜]图见图2。TⅢmm㈨Ⅺ设系统由n个基本事件组成，用Js表示系统，表1故障树代码符号说明则有：代码符号．说明S={z1，z2，⋯，z，⋯，z}刀轴轴向窜动值过大每个基本事件的失效分布函数为：轴承箱内轴承损坏及定位环、套发

7、生磨损Fj(t)(=1，2，⋯，n)刀轴锁紧螺母松动平面止推轴承与轴承座圈间隙过大，故障树的结构函数用[X(t)]表示，系统状态外部间隙表示为：锁紧螺母未锁紧止推轴承保持架破裂(t)[1(t)，2(t)，⋯，(t)，⋯(t)】隔环与偏心齿轮间隙偏心套压盖与偏心套间隙㈤蓁篓薯态止推轴承受异常轴向力止推轴承润滑条件恶化用(t)表示顶事件在t时刻的状态变量，则有偏心齿轮与偏心套间把合螺栓松动咖．(，、)i『1，t时刻部件i处于维修或待修状态偏心套压盖与机架间把合螺栓松动0，￡时刻第个部件处于正常状态偏心套定位面磨损润滑油路

8、不通畅且咖(f)=咖【Xi(t)]，显然咖(￡)由Xi(t)决定。偏心套压硬度值过小偏心套压盖与偏心套间进入粉尘颗粒3仿真运行过程[3-6】定位隔套设计过短下刀轴旋转方向与螺纹旋向相反1)用蒙特卡洛方法对圆盘剪故障树的18个底锁紧螺母紧定螺钉规格过小事件的寿命进行随机抽样，得到每一个基本事件的紧定铜销与销孔过盈量太大隔环轴向尺寸小失效时间的随机