本发明专利技术涉及一种数控机床三类功能部件的可靠性建模与可靠性评估方法，该方法包括下述步骤：根据数控机床可靠性现场试验数据绘制故障间隔时间的WPP图；如果WPP图趋向于一条直线，则对功能部件寿命进行二参数威布尔分布建模并对其可靠性进行评估；如果WPP图具有明显的拐点，则采用二重威布尔混合分布建模并对其参数进行估计；对二重威布尔混合模型进行可靠性评估。本发明专利技术基于运行状态的数控机床三类功能部件的可靠性现场试验数据进行功能部件的可靠性建模和评估，采用多重威布尔分布模型揭示这些功能部件产品寿命周期过程中故障分布规律，并进行综合参数估计，较好地解决了功能部件这类复杂系统的可靠性建模和评估问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数 控机床关键功能部件的可靠性工程领域，涉及一种高速主轴单元、刀库及机械手、动力伺服刀架等三种关键功能部件的可靠性建模与可靠性评估的方法。
技术介绍
数控机床功能部件的可靠性对整机的可靠性有重要影响，特别是高速主轴单元、刀库及机械手、动力伺服刀架对主机可靠性的影响尤为明显，是国产数控机床可靠性的薄弱环节，是影响 整机可靠性水平的关键部件。科技查新表明，以往虽然已有关于数控车床功能部件的可靠性方面的报道，但这些报道主要集中在功能部件的故障现象分析，以及功能部件的故障对数控机床主机可靠性的影响，大多数都是研究数控机床整机可靠性时，指出某一功能部件的故障问题，在研究功能部件故障分布规律时，建模常用的方法是将功能部件的失效数据拟合成简单的二参数或三参数威布尔分布，在确定出分布参数之后，对失效数据进行可靠性评估和预测。由于数控机床功能部件是由多个零部件构成的复杂系统，零部件之间具有故障相关性，而且其故障可能是在多种失效机理共同作用下发生的，并且在不同的寿命阶段，不同的失效机理对系统的失效起到不同的主导作用。例如，由于涉及原材料、制造工艺等方面的差异，在不同时期生产的功能部件产品可能有着不同的寿命分布。随着数控装备功能的日趋先进以及一些尚未成熟的新技术的应用，日趋复杂的数控产品对可靠性工程提出了更高要求，如果单纯使用标准威布尔分布来描述，会出现较大的误差。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于运行状态的数控机床动力伺服刀架、刀库及机械手、高速主轴单元等功能部件的可靠性现场试验数据进行功能部件的可靠性建模和评估的，该方法采用多重威布尔分布模型揭示这些功能部件产品寿命周期过程中故障分布规律，并进行综合参数估计，较好地解决了功能部件这类复杂系统的可靠性建模和评估问题。为了解决上述技术问题，本专利技术的包括下述步骤步骤一根据数控机床可靠性现场试验数据绘制故障间隔时间的WPP图(Weibul IProbability Paper)，WPP图横坐标Xi及纵坐标Ji如下权利要求1.一种，其特征在于包括下述步骤步骤一根据数控机床可靠性现场试验数据绘制故障间隔时间的WPP图，WPP图横坐标Xi及纵坐标如下=吨)2.根据权利要求I所述的，其特征在于所述步骤三中二参数威布尔分布建模方法如下威布尔分布的概率密度函数为3.根据权利要求2所述的，其特征在于所述步骤三中在二参数威布尔分布建模后采用d检验法对二参数威布尔分布模型进行假设检验。4.根据权利要求2所述的，其特征在于所述步骤三中，根据似然比理论对二参数威布尔分布模型的可靠性进行评估。5.根据权利要求I所述的，其特征在于所述步骤四中威布尔混合模型参数采用图解法与遗传算法相结合的参数估计方法获得；图解法与遗传算法相结合的参数估计方法如下首先，在WPP图中散点的两端作两条渐近线，然后利用图解法求出αι、βρ %和β2 的观测值 α 1(|、β 1(|、α 2(| 和 β 2。；其次，给定宽松系数k (OI)，定义遗传算法搜索区间为6.根据权利要求5所述的，其特征在于所述步骤五中在二重威布尔混合分布建模后采用d检验法对得到的二重威布尔混合分布模型进行假设检验。全文摘要本专利技术涉及一种，该方法包括下述步骤根据数控机床可靠性现场试验数据绘制故障间隔时间的WPP图；如果WPP图趋向于一条直线，则对功能部件寿命进行二参数威布尔分布建模并对其可靠性进行评估；如果WPP图具有明显的拐点，则采用二重威布尔混合分布建模并对其参数进行估计；对二重威布尔混合模型进行可靠性评估。本专利技术基于运行状态的数控机床三类功能部件的可靠性现场试验数据进行功能部件的可靠性建模和评估，采用多重威布尔分布模型揭示这些功能部件产品寿命周期过程中故障分布规律，并进行综合参数估计，较好地解决了功能部件这类复杂系统的可靠性建模和评估问题。文档编号G05B19/18GK102981452SQ201210584059公开日2013年3月20日 申请日期2012年12月28日 优先权日2012年12月28日专利技术者申桂香, 贾志成, 贾亚洲, 张英芝, 王志琼, 陈炳锟 申请人:吉林大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种数控机床三类功能部件的可靠性建模与可靠性评估方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一：根据数控机床可靠性现场试验数据绘制故障间隔时间的WPP图，WPP图横坐标xi及纵坐标yi如下：xi=ln(ti)yi=ln[-ln(1-i-0.3n+0.4)]---(1)式(1)中，ti(i＝1,2,…,)为关键功能部件第i次故障相对于考核起始时刻t0的时刻；n是关键功能部件发生故障的总次数；步骤二：判断故障间隔时间WPP图是否趋向于一条直线；如果WPP图趋向于一条直线，则转步骤三；如果WPP图具有明显的拐点，则转步骤四；步骤三：对功能部件寿命进行二参数威布尔分布建模并对其可靠性进行评估；步骤四：采用二重威布尔混合分布建模并对其参数进行估计；所述二重威布尔混合模型的可靠度函数R(t)如下：R(t)=pR1(t)+qR2(t)=pexp[-(tα1)β1]+qexp[-(tα2)β2]---(10)式(10)中：t——时间变量；α1和β1——第一个子分布的形状参数和尺度参数；α2和β2——第二个子分布的形状参数和尺度参数；p和q——分别为第一个和第二个子分布在二重威布尔混合模型中的比重，并且0≤p≤1，0≤q≤1，p+q＝1；步骤五：对二重威布尔混合模型进行可靠性评估，关键功能部件的平均无故障时间MTBF的观测值按式(15)进行计算：MTBF=1N0Σi=1nti=Σi=1ntiΣi=1nri---(15)式(15)中：N0—在评定周期内关键功能部件累计故障频数；n—关键功能部件抽样台数；ti—在评定周期内第i台关键功能部件的实际工作时间，单位是小时；ri—在评定周期内第i台关键功能部件出现的故障频数；MTBF的点估计值按式(24)计算：MTBF=p·α1·Γ(1+1β1)+q·α2·Γ(1+1β2)---(24)式(24)中：α1和β1——第一个子分布的形状参数和尺度参数；α2和β2——第二个子分布的形状参数和尺度参数；p和q——分别为第一个和第二个子分布在二重威布尔混合模型中的比重，并且0≤p≤1，0≤q≤1，p+q＝1；采用定时截尾的试验指标区间估计，获得MTBF置信水平为1?α的双侧置信区间为：其中α为显著性水平，r为关键功能部件发生故障的次数，T*为定时截尾试验总试验时间。FDA00002671346700023.jpg...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：申桂香，贾志成，贾亚洲，张英芝，王志琼，陈炳锟，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。