面向最小维修的数控机床可靠性评估-论文.pdf

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1、２０１４年３月机床与液压Ｍａｒ２０１４第４２卷第５期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ４２Ｎｏ５ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１－３８８１２０１４０５０４８面向最小维修的数控机床可靠性评估张根保，刘杰，杨毅，高琦睴（重庆大学机械工程学院先进制造技术研究所，重庆４０００３０）摘要：为了解决数控机床最小维修的可靠性评估问题，提出了基于幂律过程的可靠性评估方法，建立了基于幂律过程的故障数据模型。对故障数据进行趋势检验和更新过程检验，验证了幂律过程应用的前提条件成立。提出ＣＢＴ与ＣＬＴ的分步检验方法对评估涉及的多台机床

2、的同质性进行了验证。用极大似然估计法和Ｆｉｓｈｅｒ信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计，并给出了机床可靠性指标的点估计和基于Ｄｅｌｔａ法的区间估计。应用ＣｒａｍéｒｖｏｎＭｉｓｅｓ法对模型进行拟合优度检验。实例分析表明：幂律过程能够反映出数控机床的瞬时与累积可靠性特性，提出的ＣＢＴ＆ＣＬＴ分步检验方法能够有效地对多台机床同质性做出判断，得到的结果更符合实际。关键词：可靠性评估；数控机床；幂律过程；同质性中图分类号：ＴＧ６５９；ＴＢ１１４文献标识码：Ａ文章编号：１００１－３８８１（２０１４）５－１８０－５ＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ

3、ｆｏｒＭｕｌｔｉｐｌｅＮＣＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌｓＯｒｉｅｎｔｅｄｔｏＭｉｎｉｍａｌＲｅｐａｉｒＺＨＡＮＧＧｅｎｂａｏ，ＬＩＵＪｉｅ，ＹＡＮＧＹｉ，ＧＡＯＱｉｌｉａｎｇ（ＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｎａｐｐｒｏａｃｈｏｆａｓｓｅｓｓｉｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅＮＣｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌｓｗｉｔｈｍｉｎｉｍａｌｒｅ

4、ｐａｉｒｂａｓｅｄｏｎｐｏｗｅｒｌａｗｐｒｏｃｅｓｓ（ＰＬＰ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄａＰＬＰｆｕｎｃｔｉｏｎｆｏｒｆａｉｌｕｒｅｔｉｍｅｓｗａｓｂｕｉｌｔ．Ｔｒｅｎｄｔｅｓｔａｎｄｒｅｎｅｗａｌｔｅｓｔｗｅｒｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｔｈｅｆａｉｌｕｒｅｄａｔａｔｏａｓｓｕｒｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｌａｗｐｒｏｃｅｓｓｗａｓｖａｌｉｄ．ＣＢＴ（ｃｏｍｍｏｎｂｅｔａｔｅｓｔ）ａｎｄＣＬＴ（ｃｏｍｍｏｎｌａｍｂｄａｔｅｓｔ）ｔｗｏｓｔｅｐｔｅｓｔｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｔｏｃｈｅｃｋｔｈｅｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｍｕｌｔｉ

5、ｐｌｅｍａｃｈｉｎｅｓｉｎａｓｓｅｓｓｉｎｇ．ＰｏｉｎｔａｎｄｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｉｎｔｅｒｖａｌｅｓｔｉｍａｔｏｒｓｗｅｒｅｇｉｖｅｎｂｙｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｍｅｔｈｏｄａｎｄＦｉｓｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｔｒｉｘ．ＰｏｉｎｔｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘｅｓｗｅｒｅａｌｓｏｄｅｒｉｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｒｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅｂｏｕｎｄｓｏｆｆｅｒｅｄｔｈｒｏｕｇｈＤｅｌｔａｍｅｔｈｏｄ．ＴｈｅＣｒａｍéｒｖｏｎＭｉｓｅｓｍｅｔｈｏｄｗａｓｆｉｎａｌｌｙａｄｏｐｔｅｄｔｏｄｏｔｈｅｇｏｏｄｎｅｓｓｆｉｔ

6、ｔｅｓｔ．ＲｅａｌｅｘａｍｐｌｅａｎａｌｙｓｉｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｔｈａｔＰＬＰｃａｎｇｉｖｅｂｏｔｈｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓａｎｄｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｆｏｒＮＣｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌｓ，ＣＢＴ＆ＣＬＴｔｅｓｔｉｓｃａｐａｂｌｅｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｍａｃｈｉｎｅｓａｄｅｑｕａｔｅｌｙ，ｈｅｎｃｅｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｍｏｒｅｐｒａｃｔｉｃａｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ；ＮＣｍａｃｈｉｎｅｔｏｏｌｓ；Ｐｏｗｅｒｌａｗｐ

7、ｒｏｃｅｓｓ；Ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ可靠性是机床性能的重要指标，对机床的可靠性其故障数据进行融合处理，所得到的结果往往会偏离进行定量评估是机床可靠性工作的重要内容。常见的实际。机床可靠性评估方法为寿命分布分析方法，如利用威以某型号液压折弯机为研究对象，提出了ＣＢＴ布尔分布，然而该方法的假设条件即故障间隔时间独（ＣｏｍｍｏｎＢｅｔａＴｅｓｔ）＆ＣＬＴ（ＣｏｍｍｏｎＬａｍｂｄａＴｅｓｔ）立同分布往往很难实现。近年来，具有最小维修性质的分步检验法，以验证能否将多台机床数据进行融合的幂律过程已被证明能够更好地对复杂可修系统的故处理，解决了基于幂律过程的多台机床

8、故障数据同质障数据进行建模［１－２］，在机床可靠性评估中的应用也性验证问题。同时，应用Ｆｉｓｈ