一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法，包括：根据实验性数控机床的故障数据，建立可靠性数据库；根据可靠性数据库，建立各子系统的可靠性模型，获取各子系统的综合影响度、相关性参数及考虑每一子系统对数控机床整机的影响度的子系统相关系数；采用阿林斯方法，基于预设的目标机床的故障率、每一子系统相关系数、各子系统的综合影响度，获取每一子系统所分配的可靠度；目标机床的子系统类别分别对应实验性数控机床的子系统类别，目标机床类别所属的现有机床的可靠度确定的。上述方法在保证安全系数的情况下，可以降低各子系统对故障时间的要求，应用考虑相关性的分配方法，可以进行合理的可靠性分配。

A reliability allocation method based on the correlation of the NC machine tool subsystem

The invention provides a reliability allocation method, correlation subsystem based on CNC machine tool include: according to the experimental data of fault of CNC machine tools, the establishment of reliability database; database according to the reliability, the reliability model of each subsystem, the subsystem integrated photo correlation parameters and loudness, considering the correlation coefficient of each subsystem of the sub the system of NC machine tool is used; Aerynth method, based on the comprehensive effect of preset target machine fault rate, correlation coefficient, each subsystem, the reliability of each subsystem to obtain the assigned category; category subsystem subsystem target machine corresponding experimental NC machine tool the existing machine tool, the target category belongs to the certain reliability. The above methods can reduce the failure time of each subsystem under the condition of ensuring the safety factor, and the reasonable allocation of reliability can be carried out by applying the correlation distribution method.

【技术实现步骤摘要】
一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法
本专利技术涉及数控机械系统可靠性分配技术，具体涉及一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法。
技术介绍
机械可靠性指标的分配时在要求的时间内，有限的性能和成本等条件下，根据任务书或可靠性保证大纲中规定的可靠性指标，自上而下确定出产品的子系统、零部件及元器件可靠性指标的过程，也就是按照产品的可靠性要求将可靠性指标合理地分配到规定的产品层次。在数控机床设计的初期，通常认为数控机床的各子系统为相互独立串联的结构，但数控机床子系统存在相关性故障，传统的分配方法会导致各子系统的分配可靠性不准确且分配的可靠性指标偏高，导致整机的可靠性提高难度加大。运用Copula函数可以将各子系统的边缘分布函数与考虑相关性的整机联合分布函数连接起来进行分析，提高了可靠性分析的准确性，为合理的分配可靠性打下理论基础。
技术实现思路
为解决现有技术中的问题，本专利技术提供一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法，改进可靠度分配的准确性和合理性，以更好的满足现有数控机床的可靠度需求。第一方面，本专利技术提供一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法，包括：步骤1、根据实验性数控机床的故障数据，建立实验性数控机床的可靠性数据库；所述可靠性数据库中包括：实验性数控机床整机的故障数据及实验性数控机床中每一子系统的故障数据；步骤2、根据所述可靠性数据库，建立各子系统的可靠性模型，并获取各子系统的综合影响度及考虑每一子系统对数控机床整机的影响度的子系统相关系数；步骤3、采用阿林斯方法，基于预设的目标机床的故障率、每一子系统相关系数、各子系统综合影响度，获取每一子系统所分配的可靠度；其中，目标机床的子系统类别分别对应实验性数控机床的子系统类别，所述目标机床的故障率为预先根据所述目标机床的各子系统的复杂度、目标机床类别所属的现有机床的可靠度确定的。可选地，步骤1包括：子步骤11、根据所述实验性数控机床的功能特性，将所述实验性数控机床划分多个子系统；子步骤12、获取预设时间段内的N台实验性数控机床的使用信息N取自然数，大于等于2；子步骤13、根据所述使用信息和预先划分的子系统，获取每一台实验性数控机床整机的故障数据及该整机中每一子系统的故障数据；每一子系统的故障数据包括：每一次故障的故障时间、故障原因、维修时间、故障间隔时间；累计故障次数、该子系统复杂度信息、该子系统制造信息；所述整机的故障数据包括：故障间隔时间。可选地，步骤2，包括：子步骤21、基于每一台实验性数控机床的可靠性数据，获取此类机床整机的可靠度函数、子系统可靠度函数、子系统失效概率密度函数、子系统累计失效概率函数、各子系统间的相关性参数；子步骤22、根据所述子系统可靠度函数、子系统失效概率密度函数、子系统累计失效概率函数、各子系统间的相关性参数，获取整机的联合分布函数；子步骤23、根据所述整机的联合分布函数、所述各子系统的可靠度函数，获取各子系统对整机的可靠性影响度；子步骤24、根据所述每一台实验性数控机床的可靠性数据，应用DEMATEL决策实验室分析法确定子系统间的影响度；子步骤25、根据可靠性影响度、子系统间的影响度和所述可靠性数据，获取各子系统的综合影响度，及根据整机的可靠度函数和各子系统相互独立时对整机的可靠性影响获取相关系数。可选地，子步骤22，包括：将各子系统的可靠度函数转化为各子系统的累计失效概率函数，并采用蒙特卡罗随机抽样方法对各子系统的累计失效函数进行抽样，获得各子系统的抽样值；基于Copula函数，采用极大似然估计方法对所述抽样值进行参数估计，获得子系统间的相关性参数。可选地，子步骤22，包括：依据子系统间的相关性参数，将此类机床的所有子系统进行分组，获得m个子系统组合，并获取子系统组合间的相关性参数；根据子系统组合间的相关性参数，获得此类机床整机的联合分布函数。可选地，子步骤23，包括：采用所述联合分布函数分别对各子系统的可靠度函数求偏导，获得各子系统对整机的可靠性影响度。可选地，子步骤25，包括：根据各子系统的可靠性数据中各影响因素占整机故障数据的比例，建立各子系统的对比矩阵；依据所述对比矩阵，建立各子系统对影响因素的隶属度矩阵；对所述隶属度矩阵进行标准化处理；采用熵权法获取各子系统的可靠性数据中各影响因素的权重值；采用各影响因素的权重值对所述隶属度矩阵进行加权处理，获得各子系统可靠度的综合影响度。可选地，在子步骤25中，根据公式一，确定第i个子系统的相关系数li；公式一：其中，Ii相关＝Ii-Ii串，Rz(t)为整机联合分布函数；Rsys(t)为整机可靠度函数。可选地，整机联合分布函数为：其中，N表示数控机床的子系统的个数，Fl(t)表示第l个子系统的累计失效函数，i、j、s表示子系统的分组，分别表示分组的Copula函数，m1,m2,…,mn表示每组子系统的个数，一般情况下，m1＝m2＝…＝mn，当子系统不能等分为几组时，可存在一个分组与其他分组子系统数不同，可选地，步骤3包括：将子步骤25中获得的相关系数li与阿林斯分配法进行结合，使阿林斯分配方法适用于存在相关性的系统，分配模型为：l1λ1:l2λ2:…:liλi＝u1:u2:…:ui其中，λi为分配给子系统i的故障率，ui为第i个子系统的综合影响度；根据目标机床的故障率，按照比例将故障率分配给各子系统。本专利技术具有的有益效果如下：本专利技术的方法，应用Copula函数及改进阿林斯方法对数控机床子系统故障率进行分配，针对目前现有的数控机床可靠性分配方法在分析影响因素时简单的把数控机床各子系统假设为串联结构以及传统阿林斯分配模型只能在串联独立结构中应用的问题。该方法在影响因素分析及分配过程中均考虑了子系统间相关性的对故障率分配的影响，应用该方法对各子系统故障率的分配值比传统只考虑机床为独立串联结构时所分配的故障率高，提高原机床可靠性的可行性。在保证安全系数的情况下，可以降低各子系统对故障时间的要求，应用考虑相关性的分配方法，可进行更合理的可靠性分配。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法的流程示意图；图2为本专利技术一种实施例的子系统组成图；图3为本专利技术对比只考虑子系统间相互独立情况下，为达到目标可靠性分别分配给各子系统的故障间隔时间示意图。具体实施方式为了更好的解释本专利技术，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本专利技术作详细描述。本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。目前，可靠性分配的方法有很多种，如AGREE分配法、可靠性再分配法、专家评分法、比例组合分配法、故障树分配法、阿林斯分配法等。无论哪一种分配法都有各自的局限性，本专利技术实施例中结合不同的分配法的优势，对现有的分配法进行改进，考虑更多的影响因素使分配结果更加贴近实际需求。如图1所示，图1示出了本专利技术一实施例提供的基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法的流程示意图，本实施的方法的步骤如下：步骤01、根据实验性数控机床的故障数据，建立实验性数控机床的可靠性本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法，其特征在于，包括：步骤1、根据实验性数控机床的故障数据，建立实验性数控机床的可靠性数据库；所述可靠性数据库中包括：实验性数控机床整机的故障数据及实验性数控机床中每一子系统的故障数据；步骤2、根据所述可靠性数据库，建立各子系统的可靠性模型，并获取各子系统的综合影响度及考虑每一子系统对数控机床整机的影响度的子系统相关系数；步骤3、采用阿林斯方法，基于预设的目标机床的故障率、每一子系统相关系数、各子系统综合影响度，获取每一子系统所分配的可靠度；其中，目标机床的子系统类别分别对应实验性数控机床的子系统类别，所述目标机床的故障率为预先根据所述目标机床的各子系统的复杂度、目标机床类别所属的现有机床的可靠度确定的。

【技术特征摘要】
1.一种基于数控机床子系统相关性的可靠性分配方法，其特征在于，包括：步骤1、根据实验性数控机床的故障数据，建立实验性数控机床的可靠性数据库；所述可靠性数据库中包括：实验性数控机床整机的故障数据及实验性数控机床中每一子系统的故障数据；步骤2、根据所述可靠性数据库，建立各子系统的可靠性模型，并获取各子系统的综合影响度及考虑每一子系统对数控机床整机的影响度的子系统相关系数；步骤3、采用阿林斯方法，基于预设的目标机床的故障率、每一子系统相关系数、各子系统综合影响度，获取每一子系统所分配的可靠度；其中，目标机床的子系统类别分别对应实验性数控机床的子系统类别，所述目标机床的故障率为预先根据所述目标机床的各子系统的复杂度、目标机床类别所属的现有机床的可靠度确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：子步骤11、根据所述实验性数控机床的功能特性，将所述实验性数控机床划分多个子系统；子步骤12、获取预设时间段内的N台实验性数控机床的使用信息，N取自然数，大于等于2；子步骤13、根据所述使用信息和预先划分的子系统，获取每一台实验性数控机床整机的故障数据及该整机中每一子系统的故障数据；每一子系统的故障数据包括：每一次故障的故障时间、故障原因、维修时间、故障间隔时间；累计故障次数、该子系统复杂度信息、该子系统制造信息；所述整机的故障数据包括：故障间隔时间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2，包括：子步骤21、基于每一台实验性数控机床的可靠性数据，获取此类机床整机的可靠度函数、子系统可靠度函数、子系统失效概率密度函数、子系统累计失效概率函数、各子系统间的相关性参数；子步骤22、根据所述子系统可靠度函数、子系统失效概率密度函数、子系统累计失效概率函数、各子系统间的相关性参数，获取整机的联合分布函数；子步骤23、根据所述整机的联合分布函数、所述各子系统的可靠度函数，获取各子系统对整机的可靠性影响度；子步骤24、根据所述每一台实验性数控机床的可靠性数据，应用DEMATEL决策实验室分析法确定子系统间的影响度；子步骤25、根据可靠性影响度、子系统间的影响度和所述可靠性数据，获取各子系统的综合影响度，及根据整机的可靠度函数和各子系统相互独立时对整机的可靠性影响获取相关系数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，子步骤22，包括：将各子系统的可靠度函数转化为各子系统的累计失效概率函数，并采用蒙特卡罗随机抽样方法对各子系统的累计失效函数进行抽样，获得各子系统的抽样值；基于Copula函数，采用极大似然估计方法对所述抽样值进行参数估计，获得子系统间的相关性参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，子步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄贤振，刘洋，张义民，李常有，朱丽莎，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21