数控机床可靠性建模的技术进展

王晓明

（丹东市辽仪机械厂，辽宁丹东118009）

数控机床可靠性建模的技术进展

王晓明

（丹东市辽仪机械厂，辽宁丹东118009）

可靠性建模是进行数控机床可靠性评估与分析和可靠性设计的前提。对国内外的数控机床可靠性建模技术进展进行了分析并得出结论。数控机床可靠性建模技术经历了从简单到复杂，从时间静态到动态的过程，使得模型不断接近工程实际，为数控机床可靠性设计和分析提供了依据。

数控机床；可靠性；故障

1　国内的数控机床可靠性技术进展

关于数控机床可靠性的研究，中国比西方国家晚，开始于20世纪80年代。对数控机床可靠性研究开始于1989年，从而进行可靠性分析及数据处理，包括平均无故障及平均修复时间等指标。在数控机床可靠性方面我国各个大中专院校及相关科研机构开展了大量研究工作。其中包括，来自吉林大学的贾亚洲、于捷等学者采集了一年半的数控机床故障数据，进行故障模式、部位及原因分析，并利用FMECA分析法进行了进一步研究，根据结果分析出数控机床及功能部件容易出现故障的薄弱环节，从而对数控机床改进及设计提供了技术依据［1］。来自中国人民解放军装甲兵工程学院的贾志成、许世蒙等学者进行了数控加工中心现场可靠性试验，根据试验结果对故障数据及假设数据进行分析比对，计算出加工中心寿命分布数学模型，从而为数控加工中心可靠性指标评定及可靠性增长措施提供了理论依据［2］。来自北京理工大学的袁洪芳、王信义等学者关于柔性加工设备的状态监测及故障诊断，针对软硬件报警和传感信号三方面分析立式加工中心监测信息以及工况变化，采用域值判断、神经网络的相关方法研究了传感信号的监测顺序及检测，进而提出多方位监测信息的融合；采用灰色理论及神经网络方式进行信号预测，从而建立自动诊断系统［3］。来自吉林大学的周广文、贾亚洲等学者根据相关实验提出动态可靠性研究方法，对专用数控机床工序能力进行了重新界定，对相关的专用数控机床进行了可靠性等级特性进行了系统分析，并总结评估方法以应用研究［4］。

2　国外的数控机床可靠性技术进展

西方国家关于数控机床可靠性的研究开始于20世纪70年代，前苏联科研人员针对数控机床的功能、结构等方面的特性，结合机床工作过程中故障与可靠性的矛盾点，运用物理学、数学等理论知识，分析数控机床故障模型、工艺可靠性模型等，进而建立数控机床可靠性研究基本理论，为以后的研究指明了方向。

英国布拉德福大学的Keller A.Z等学者采用模糊数学理论对数控机床的故障数据进行处理，解决定量处理模糊不确定性。伯明翰大学的学者通过采集35台数控机床数据，分析得出数控机床整机的故障时间分布基本服从威布尔分布，得到了分布模型形状参数，为后来的可靠性评价提供了理论依据。

到20世纪80年代中期，日本的专家学者开始着手研究数控机床故障模式及原因，以便找出可靠性提高的方法。日本新泻大学的学者现场跟踪数控机床加工，以分析可靠性指标，结果显示，所有故障中数控机床本体占比一半，找出了薄弱环节，从而对故障原因提出相应更改意见，对可靠性提高起到重要作用。

近年以来，俄罗斯学者针对数控机床可靠性与其所受载荷大小的相互关系进行了研究，找出经济利益最大化前提下的可靠性分配，且通过故障分类提出相应预防措施。

3　关于数控机床可靠性建模的技术进展

可靠性评估和分析的前提是数控机床的可靠性。1982年，KELLER等对共计35台数控机床进行了三年的监测和实验，分别用对数正态分布和Weibull分布函数拟合的故障间隔任务对应数控机床的可靠性模型，并计算出数控机床的故障间隔值［6］。

数控机床可靠性的研究是以前在中国吉林大学较早展开的。JIA［7］等收集的国产数控车床转塔在故障数据计算故障间隔时间的经验分布函数，用近似公式的平均等级的故障间隔时间分布函数拟合的指数分布的参数估计，利用线性回归的方法，对数控车床的故障间隔时间的指数分布函数并通过testi.aastal数据时，发现的时间间隔。WANG［8］等在各种配置的可靠性水平，选取贝塔分布，伽玛分布，ibulli分布、对数正态分布、极值分布，正态分布的拟合函数使用另一种模式，然后选择合适的功能模型和经验的累积概率分布密度函数和经验分布误差方差和Kolmogorov检验统计量的密度函数模型中的因素，运用模糊综合评价的方法，利用优化模型，发现它服从对数正态分布和结论。

威布尔分布范围广，当形状参数的不同的值的名称和更换的指数分布，瑞利分布近似正态分布［9］。给使用可靠性模型和系列加工中心的故障数据的分布，指数分布是最接近，所以威布尔分布的最大程度估计方法，用于计算参数威布尔分布和耐压试验［10］。

在建模的故障数据的可靠性往往删失数据，这是有用的，DAI等采用剩余寿命数据的最大似然函数生成的威布尔分布参数估计的分布式操作和使用故障截尾数据资源的数控机床的可靠性模型［11］。

数控机床是典型的机电液一体化自动数据处理设备的生命周期，不同的时间，不同的故障率曲线的形状，DAI等采用威布尔分布的故障间隔时间的分布存在一定的差异，适合解决这一问题，北京航空航天大学陈教授和其他学者提出的两倍，采用威布尔分段模型的数控机床的可靠性模型，采用威布尔概率纸图进行参数分析方法节段模型的精度评价，证明了经过安装测试［12］。

该方法假设在数控机床故障彻底修复是和实际有区别的，来自上海交通大学的王智明和其他一些学者在数控机床上的改进，提出了最小的非齐次泊松过程的假设和边界强度的过程模型，模拟故障发生的时间，利用信息矩阵的方法，模型参数的点估计和区间估计［13-14］。

随着数控机床工作时间的发展，数控机床的可靠性通常是降低的，其故障率也不是固定不变的。以前只考虑故障任务的时间间隔而不考虑建立故障任务时间间隔的可靠性模型，用于描述和预测机器的可靠性，往往与实际情况存在差异，但随着机床工作时间的推移，差异变得更加明显。为了解决这个问题，吉林大学的昭君和其他学者提出了一种基于故障时间，考虑到故障间隔时间和故障间隔时间动态可靠性建模方法，建立了一个模型来描述在任何给定时刻的数控机床的可靠性水平，并在台湾加工中心作为建模的例子，可靠性与工作时间的变化［15］。针对数控机床可靠性退化的问题，JEFFREY等采用非均匀连续时间马尔可夫链和均匀连续时间半马尔可夫链方法对可靠性建模、数控机床瞬时可靠性进行了［16］。

4　结束语

总之，我们的研究，这对数控机床可靠性的前提下，经历了从简单到复杂，从“新”的修复，修复后的“老”的，静态的、动态的过程，在数控机床的设计和分析的基础上，使模型接近实际工程的可靠性。

［1］贾亚洲，于捷.国产加工中心故障模式及影响分析（FMEA）［J］.江苏机械制造与自动化，2001，（4）:111-114.

［2］贾志成，许世蒙.加工中心寿命分布模型的研究［J］.兵工学报，2007，28（3）:366-369.

［3］袁洪芳，王信义.FMS柔性加工设备状态监测和预测技术研究［J］.兵工自动化，2001，20（2）:1-4.

［4］周广文，贾亚洲.专用计算机数控机床动态可靠性研究［J］.制造技术与机床，2005（2）:38-43.

［5］杨兆军，陈传海.数控机床可靠性技术的研究进展［J］.机械工程学报，2013，49（20）:130-139

［6］KELLER A Z，KAMATH A R.Reliability analysis of CNC machine tools［J］.Reliability Engineering，1982，3（6）：449-473.

［7］JIA Yazhou，WANG Molin，JIA Zhixin.Probability distribu tion of machining center failures［J］.Reliability Engineering and System Safety，1995，（50）：121-125.

［8］WANG Yiqiang，JIA Yazhou，YU Junyi，etal.Failure proba bilistic model of CNC lathe［J］.Reliability Engineering and System Safety，1999，65：307-314.［9］CHARLESE E.An intro duction to reliability and maintainability engineering［M］.Illi nois：Waveland Press Inc，2005.

［10］戴怡，周云飞.加工中心故障分布规律及其研究方法［J］.系统工程与电子技术，2004，26（3）：413-415.

［11］DAI Yi，ZHOU Yunfei，JIA Yazhou.Distribution of time between failures of machining center based on type I cen sored data［J］.Reliability Engineering and System Safety，2003，（79）：377-379.

［12］陈殿生，王田苗，魏洪兴.数控车床故障分布的两重威布尔分段模型［J］.北京航空航天大学学报，2005，31（7）：766-769.

［13］王智明，杨建国.多台数控机床最小维修的可靠性评估［J］.哈尔滨工业大学学报，2011，43（7）：127-130.

［14］王智明，杨建国.数控机床可靠性评估中的边界强度过程［J］.上海交通大学学报，2012，46（10）：1623-1631.

［15］杨兆军，李小兵．加工中心时间动态可靠性建模［J］．机械工程学报，2012，48（2）：16-22．

［16］JEFFREY P K，STEVEN M C，MARK E O，etal.Reliability of manufacturing equipment in complex environments［J］. Annals of Operations Research，2011，（10）：1-26.

TechnicalProgress of NC Machine ToolReliability Modeling

WANG Xiao-ming
（Dandong Liao Instrument Machinery Factory，Dandong Liaoning 118009，China）

The numerical controlmachine reliability modeling is the premise of reliability evaluation and reliability analysis and design.In this paper，the technical progress at home and abroad of CNC machine tool reliability modeling are analyzed and concluded.Nc machine tool reliabilitymodeling technology has experienced from simple to complex，from static to dynamic process，makes themodel close to the engineering practice，provide the basis for numerical controlmachine reliability design and analysis.

CNCmachine tools；reliability；fault

TG659

A

1672-545X（2016）05-0258-02

2016-02-01

王晓明（1984-），男，辽宁北票人，本科，助理工程师，研究方向：数控技术。