一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法

摘要

一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法，旨在使用旧批次的数据来改进设计新批次加工中心的可靠性。首先将加工中心分成十个子系统，确定分配的指标为平均无故障时间MTBF，在收集加工中心的旧批次和新批次的可靠性相关数据后，分别计算新旧批次加工中心的各个子系统的危害影响度、平均维修时间、故障频数、费用比的矩阵R1，R2，再计算影响因素比重矩阵W，最后计算出各个子系统应该分配的MTBF，得出可靠性设计结果。本发明为加工中心的可靠性设计提供一种改进的方法，利于了旧批次的数据，增大样本量，是更加贴合实际的可靠性设计方法。

主权项

一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法，其特征在于以下步骤，(一)划分卧式加工中心的结构模型将卧式加工中心分为不同功能的子系统，包括：工件传输系统、控制电气系统、夹具系统、刀库系统、进给系统、机床防护及基础件、液压气动系统、主轴系统和冷却排屑除尘除雾系统，各系统之间顺序串联；整机的故障率λ_s与各个子系统的故障率λ_i之间的关系：${\lambda }_s=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\lambda }_i---\left(1\right)$其中n代表子系统数；(二)确定卧式加工中心可靠性指标MTBF用平均故障间隔时间来衡量卧式加工中心整机和每个子系统的可靠性水平，其单位为分钟；(三)确定子系统的四个影响因素及其计算方法(1)危害度：危害度表示的是每个功能子系统发生故障时对整机的危害影响的相对大小，采用FMECA方法计算子系统的危害度；将子系统i的危害度用C_i表示，其计算公式如下：$C_i={\Sigma }_{j=1}^n{C}_{ij}---\left(2\right)$其中n是影响子系统i的故障模式的个数；C_ij是每个故障模式的危害度；j是每个子系统中的故障模式数；C_ij的计算公式如下：C_ij＝a×β_ij      (3)其中a为某一故障模式发生的频率；β_ij表示故障对机床造成损伤的可能性(损失概率)，β_ij的具体取值情况如下，β_ij＝0，表示该故障对卧式加工中心没有损伤；β_ij＝0.1‑0.9，表示该故障会对卧式加工中心造成损伤；β_ij＝1，表示该故障对卧式加工中心肯定造成损伤；(2)平均维修时间：第i个子系统的平均维修时间T_i的计算公式如下：$T_i=\frac{t_1+t_2+......+t_n}{N_i}---\left(4\right)$t表示子系统i每次发生故障时的维修时间，单位为min；(3)故障频数；同样时间里，第i个子系统的故障次数记为N_i；(4)费用比；即子系统的维修费用；(四)利用旧批次的故障数据来计算R¹矩阵首先利用下面的公式得到4个矩阵A^1k；$A^{1k}={\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}^{1k}& a_{12}^{1k}& ...& a_{1n}^{1k}\\ a_{21}^{1k}& a_{22}^{1k}& ...& a_{2n}^{1k}\\ & ...& ...& \\ a_{n1}^{1k}& a_{n2}^{1k}& ...& a_{nn}^{1k}\end{array}\right]}_{n\times n}---\left(5\right)$矩阵A^1k中，各个元素的求解公式如下：(1)矩阵A¹¹中，$a_{ij}^{11}=\frac{{\mathrm{Ce}}_j}{{\mathrm{Ce}}_i+{\mathrm{Ce}}_j}---\left(6\right)$Ce_i表示旧批次卧式加工中心子系统i的危害度值；(2)矩阵A¹²中，$a_{ij}^{12}=\frac{{\mathrm{Te}}_j}{{\mathrm{Te}}_i+{\mathrm{Te}}_j}---\left(7\right)$Te_i表示旧批次子系统i的维修时间平均值；(3)矩阵A¹³中，$a_{ij}^{13}=\frac{{\mathrm{Ne}}_i}{{\mathrm{Ne}}_i+{\mathrm{Ne}}_j}---\left(8\right)$Ne_i表示旧批次卧式加工中心子系统i的故障频数；(4)矩阵A¹⁴中，$a_{ij}^{14}=\frac{M_i}{M_i+M_j}---\left(9\right)$M_i表示旧批次子系统i的费用比；之后利用公式(10)，可得矩阵R¹；$r_{ki}^1=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{a}_{ij}^{1k}---\left(10\right)$(五)利用新批次的故障数据来计算矩阵R²R²矩阵首先需要新批次卧式加工中心的故障数据，先求出4个矩阵A^2k：$A^{2k}={\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}^{2k}& a_{12}^{2k}& ...& a_{1n}^{2k}\\ a_{21}^{2k}& a_{22}^{2k}& ...& a_{2n}^{2k}\\ & ...& ...& \\ a_{n1}^{2k}& a_{n2}^{2k}& ...& a_{nn}^{2k}\end{array}\right]}_{n\times n}---\left(11\right)$矩阵A^2k中，各个元素的求解公式如下：(1)矩阵A²¹中，$a_{ij}^{21}=\frac{{\mathrm{Cd}}_j}{{\mathrm{Cd}}_i+{\mathrm{Cd}}_j}---\left(12\right)$Cd_i表示新批次卧式加工中心子系统i的危害度；(2)矩阵A²²中，$a_{ij}^{22}=\frac{T_j}{T_i+T_j}---\left(13\right)$T_i表示新批次卧式加工中心子系统i的平均维修时间；(3)矩阵A²³中，$a_{ij}^{23}=\frac{N_i}{N_i+N_j}---\left(14\right)$N_i表示新批次卧式加工中心子系统i的故障频数；(4)矩阵A²⁴中，$a_{ij}^{24}=\frac{M_i}{M_i+M_j}---\left(15\right)$M_i表示新批次卧式加工中心系统i费用比；之后利用公式(16)，可得矩阵R²；$r_{ki}^2=\frac{1}{n}\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{a}_{ij}^{2k}---\left(16\right)$(六)利用R¹和R²组合而成矩阵R矩阵R公式如下：R＝αR¹+βR²      (17)其中α、β两者取值是与卧式加工中心运行时间有关的；当卧式加工中心刚刚投入运行时，卧式加工中心的可靠性不高，可靠性设计只能依靠旧批次卧式加工中心的故障数据R¹来计算；随着运行时间的增加，维修工作的不断进行，新批次卧式加工中心可靠性的数据R²不断增多；当机床运行的时间为T个月的时候(不到一个月按一个月算)：$\alpha =\frac{T}{20},\beta =1-\alpha ;(T<20)---\left(18\right)$(七)求四个影响因素的权重向量W单独考虑四个影响因素在分配过程中的权重，需要请专家进行打分；打的分数求平均值并进行归一化处理，可得向量W中各个元素的值，公式如下：$W_{jm}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{W}_{ji}---\left(19\right)$$W_j=\frac{W_{jm}}{\underset{j=1}{\overset{4}{\Sigma }}{W}_{jm}}\times 1---\left(20\right)$W_ji表示第i个专家对第j个因素的权重打分，其值为0至1之间任意小数，权重越大打的分数越大；为了防止打分时出现某个专家对所有因素打的分都很高或很低而体现不出各因素之间的区别，在打分时，要求每个专家对所有因素打出的分数和要为1；(八)求得设计结果利用矩阵法和层次分析法建立规划模型，公式如下：D＝W·R＝      (21)$\left[\begin{array}{cccc}{d}_1& d_2& ...& d_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{w}_1& w_2& ...& w_k\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{r}_{11}& r_{12}& ...& r_{1n}\\ r_{21}& r_{22}& ...& r_{2n}\\ ...& ...& ...& ...\\ r_{k1}& r_{k2}& ...& r_{kn}\end{array}\right]$向量D是可靠性设计的层次模型中的目标层，也就是整机的可靠性设计指标，D中各个值得比就是各子系统故障率的比，也是平均故障间隔时间的反比，求出向量D就得到各个子系统应该规划到的平均故障间隔时间；向量W是层次模型中的准则层，其数值表示各个因素的权重，矩阵R是层次模型中的方案层，是指最后设计出的各个子系统的可靠性，其数值是各个子系统在各考虑因素影响下的故障率所占比重；向量W和R两者相乘可得向量D；向量D还需进一步的变形得出每个子系统的平均故障间隔时间；如果要求新设计出的卧式加工中心整机平均故障间隔时间要求达到x小时，那么每个子系统应该设计得到的最合理的平均故障间隔时间MTBF_i可由如下公式计算出；$\frac{1}{{\mathrm{MTBF}}_i}=\frac{d_i}{\underset{i=1}{\overset{9}{\Sigma }}{d}_i}\times \frac{1}{x}---\left(22\right).$