本發(fā)明屬于機(jī)械系統(tǒng)可靠性分析
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法。
背景技術(shù)：
：數(shù)控車床是機(jī)械裝備的重要組成部分，其可靠性技術(shù)被國內(nèi)外學(xué)者不斷完善和發(fā)展。數(shù)控車床通常被視為串聯(lián)系統(tǒng)，一些研究將各子系統(tǒng)之間的故障視為獨(dú)立，即某個(gè)子系統(tǒng)的失效不會(huì)引起其他子系統(tǒng)的故障。然而，工程經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際情況表明，故障獨(dú)立的假設(shè)是不夠準(zhǔn)確的，且會(huì)導(dǎo)致一些不必要的成本浪費(fèi)，環(huán)境的變化或材料上的不均勻等問題都會(huì)引起各子系統(tǒng)可靠性向同一趨勢變化，最終導(dǎo)致整機(jī)可靠性的波動(dòng)。某個(gè)子系統(tǒng)的失效與否不僅與自身運(yùn)行狀態(tài)疲勞等因素有關(guān)，還會(huì)受到相關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)的故障的影響，這就是所謂的故障相關(guān)性。因此，在評(píng)價(jià)數(shù)控車床可靠性時(shí)，應(yīng)充分考慮子系統(tǒng)之間的故障相關(guān)性。Copula函數(shù)于1959年由Sklar提出，是一種用于描述相依關(guān)系的一種函數(shù)，被廣泛應(yīng)用用于金融、機(jī)械、電子等各個(gè)領(lǐng)域，它能夠?qū)蓚€(gè)或以上隨機(jī)變量的聯(lián)合分布與其邊緣分布聯(lián)系起來，也稱為“連接函數(shù)”。運(yùn)用Copula函數(shù)進(jìn)行機(jī)械系統(tǒng)的可靠性分析，能夠打破傳統(tǒng)子系統(tǒng)之間以及故障模式之間的獨(dú)立假設(shè)，更加全面客觀地描述了變量之間的相依性，更好地反映了機(jī)械系統(tǒng)的實(shí)際情況。數(shù)控車床的可靠性分配是在設(shè)計(jì)初始階段必不可少的程序之一，其能夠?qū)⒄麢C(jī)可靠性指標(biāo)自上而下地分配給各子系統(tǒng)，分配法的合理與否能夠?qū)?shù)控車床的使用壽命產(chǎn)生直接作用，也會(huì)對子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)制造過程帶來不同程度的影響。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出一種基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法，包括以下步驟：步驟1：確定數(shù)控車床的子系統(tǒng)組成和數(shù)控車床失效率的目標(biāo)值；步驟2：分析數(shù)控車床的子系統(tǒng)的故障相關(guān)性，確定數(shù)控車床中具有故障相關(guān)性的子系統(tǒng)，以及獨(dú)立的子系統(tǒng)；步驟3：基于GumbelCopula函數(shù)建立數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型；步驟4：根據(jù)基于獨(dú)立假設(shè)分配方法獲得數(shù)控車床的各子系統(tǒng)的失效率分配向量；步驟5：根據(jù)得到的數(shù)控車床中各子系統(tǒng)的失效率分配向量的比例，以數(shù)控車床中第v個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值表示各子系統(tǒng)失效率分配值，其中，v∈1，...，N，N為數(shù)控車床子系統(tǒng)個(gè)數(shù)；步驟6：將步驟5中表示的各子系統(tǒng)失效率分配值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的參數(shù)，將數(shù)控車床可靠度目標(biāo)值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的輸出值，得到第v個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值從而得到各個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值；步驟7：根據(jù)步驟6中得到的各子系統(tǒng)失效率分配值為數(shù)控車床各子系統(tǒng)分配失效率?？蛇x地，所述基于GumbelCopula函數(shù)建立的數(shù)控車床系統(tǒng)的可靠度計(jì)算修正模型如下所示：Rsys~(t)=RN1~(t)·RN2~(t)...RNn~(t)·Πγ=1mRγ(t)=Πj=1nRNj~(t)·Πγ=1mRγ(t);]]>其中，為數(shù)控車床的可靠度，N1，N2，…，Nn分別為具有故障相關(guān)性的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，為Nj個(gè)具有相關(guān)性的子系統(tǒng)的可靠度，j＝1…n，N1+N2+…+Nn＝N-m，N為數(shù)控車床子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，m為數(shù)控車床中獨(dú)立的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，Rγ(t)為第γ個(gè)獨(dú)立子系統(tǒng)的可靠度，γ＝1…m，t為工作時(shí)間。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提出一種基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法，考慮數(shù)控車床子系統(tǒng)的故障相關(guān)性，所建立的數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型較傳統(tǒng)獨(dú)立串聯(lián)模型更為精確，在相同條件下計(jì)算得到的數(shù)控車床可靠度有所提高?；诶肅opula函數(shù)計(jì)算得到的數(shù)控車床可靠度修正模型進(jìn)行可靠性分配，能夠在數(shù)控車床可靠度要求指標(biāo)不變的情況下，使得子系統(tǒng)分配失效率變高，降低了設(shè)計(jì)制造成本，對實(shí)際生產(chǎn)具有重要價(jià)值。分配方法建立在基于獨(dú)立假設(shè)的分配法得到的分配向量的基礎(chǔ)上，簡單易行，便于計(jì)算。附圖說明圖1為本發(fā)明實(shí)施方式中基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施方式中得到的各子系統(tǒng)失效率比基于獨(dú)立假設(shè)條件下得到的各子系統(tǒng)失效率提高的百分比條形圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明具體實(shí)施方式加以詳細(xì)說明。一種基于子系統(tǒng)相關(guān)性模型的數(shù)控車床可靠性分配方法，如圖1所示，包括以下步驟：步驟1：確定數(shù)控車床的子系統(tǒng)組成和數(shù)控車床失效率的目標(biāo)值。本實(shí)施方式中，數(shù)控車床子系統(tǒng)個(gè)數(shù)N＝15，數(shù)控車床子系統(tǒng)分別為刀庫(M)、夾緊機(jī)構(gòu)(J)、電氣及電子系統(tǒng)(V)、主傳動(dòng)系統(tǒng)(S1)、X向進(jìn)給系統(tǒng)(X)、Z向進(jìn)給系統(tǒng)(Z)、數(shù)控系統(tǒng)(NC)、能源供給(E)、液壓系統(tǒng)(D)、伺服系統(tǒng)(F)、冷卻系統(tǒng)(W)、排屑系統(tǒng)(K)、潤滑系統(tǒng)(L)、主軸組件(S2)、防護(hù)罩(Q)，數(shù)控車床失效率的目標(biāo)值λobj＝0.002。步驟2：分析數(shù)控車床的子系統(tǒng)的故障相關(guān)性，確定數(shù)控車床中具有故障相關(guān)性的子系統(tǒng)，以及獨(dú)立的子系統(tǒng)。本實(shí)施方式中，根據(jù)數(shù)控車床故障相關(guān)性分析并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，確定了數(shù)控車床中X向進(jìn)給系統(tǒng)(X)、Z向進(jìn)給系統(tǒng)(Z)和伺服系統(tǒng)(F)之間具有故障相關(guān)性，液壓系統(tǒng)(D)和冷卻系統(tǒng)(W)之間具有故障相關(guān)性，剩余十個(gè)子系統(tǒng)均視為獨(dú)立的子系統(tǒng)，對于數(shù)控車床系統(tǒng)，通常取GumbelCopula函數(shù)中的相關(guān)參數(shù)θ＝0.3。步驟3：基于GumbelCopula函數(shù)建立數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型?；贕umbelCopula函數(shù)建立的數(shù)控車床系統(tǒng)的可靠度計(jì)算修正模型如式(1)所示：其中，為數(shù)控車床的可靠度，N1，N2，…，Nn分別為具有故障相關(guān)性的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，為Nj個(gè)具有相關(guān)性的子系統(tǒng)的可靠度，j＝1…n，N1+N2+…+Nn＝N-m，N為數(shù)控車床子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，m為數(shù)控車床中獨(dú)立的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)，Rγ(t)為第γ個(gè)獨(dú)立子系統(tǒng)的可靠度，γ＝1…m，t為工作時(shí)間。其中，Nj個(gè)具有相關(guān)性的子系統(tǒng)的可靠度如式(2)所示：其中，C(...)為Copula函數(shù)，μ、α、β、σ1、σ2、σk∈1，...，Nj，F(xiàn)μ(t)、Fα(t)、Fβ(t)、分別為對應(yīng)子系統(tǒng)壽命Tμ、Tα、Tβ、的連續(xù)邊緣分布函數(shù)。本實(shí)施方式中，得到的數(shù)控車床系統(tǒng)的可靠度計(jì)算修正模型如式(3)所示：Rsys~(t)=RN1~(t)·RN2~(t)R1(t)R2(t)R3(t)R4(t)R7(t)R8(t)R12(t)R13(t)R14(t)R15(t)---(3)]]>具有故障相關(guān)性的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)N1＝3，N2＝2，數(shù)控車床中獨(dú)立的子系統(tǒng)個(gè)數(shù)m＝10。其中，具有相關(guān)性的子系統(tǒng)的可靠度和如式(4)和式(5)所示：RN1~(t)=1-F5(t)-F6(t)-F10(t)+exp(-[(-lnF5(t))(1/0.3)+(-lnF6(t))(1/0.3)]0.3)+exp(-[(-lnF5(t))(1/0.3)+(-lnF10(t))(1/0.3)]0.3)+exp(-[(-lnF6(t))(1/0.3)+(-lnF10(t))(1/0.3)]0.3)-exp(-[(-lnF5(t))(1/0.3)+(-lnF6(t))(1/0.3)+(-lnF10(t))(1/0.3)]0.3)---(4)]]>RN2~(t)=1-F9(t)-F11(t)+exp(-[(-lnF9(t))(1/0.3)+(-lnF11(t)(1/0.3)]0.3)---(5)]]>步驟4：根據(jù)基于獨(dú)立假設(shè)分配方法獲得數(shù)控車床的各子系統(tǒng)的失效率分配向量。本實(shí)施方式中，根據(jù)一種現(xiàn)有基于獨(dú)立假設(shè)分配方法，通過建立各分配因素相對值矩陣、綜合分配矩陣，專家打分獲得部分分配因素取值及分配權(quán)值向量，獲得數(shù)控車床的各子系統(tǒng)的失效率分配向量如式(6)所示：A＝{A1，A2，...，AN}＝{0.680.610.530.540.590.590.390.460.520.410.450.510.450.490.29}(6)步驟5：根據(jù)得到的數(shù)控車床中各子系統(tǒng)的失效率分配向量的比例，以數(shù)控車床中第v個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值表示各子系統(tǒng)失效率分配值，其中，v∈1，...，N，N為數(shù)控車床子系統(tǒng)個(gè)數(shù)。以數(shù)控車床中任一子系統(tǒng)失效率分配值表示各子系統(tǒng)失效率分配值如式(7)所示：λ1*,λ2*,...,λN*=A1Avλv*,A2Avλv*,...λv*,...,ANAvλv*---(7)]]>本實(shí)施方式中，用第一個(gè)子系統(tǒng)即刀庫(M)表示各子系統(tǒng)失效率分配值，根據(jù)分配向量A得到各子系統(tǒng)失效率分配值如式(8)所示：λ1*,λ2*,...,λ15*=λ1*,0.8971λ1*,0.7794λ1*,0.7941λ1*,0.8676λ1*,0.8676λ1*,0.5735λ1*,0.6765λ1*,0.7647λ1*,0.6029λ1*,0.6618λ1*,0.7500λ1*,0.6618λ1*,0.7206λ1*,0.4265λ1*---(8)]]>步驟6：將步驟5中表示的各子系統(tǒng)失效率分配值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的參數(shù)，將數(shù)控車床可靠度目標(biāo)值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的輸出值，得到第v個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值從而得到各個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值。本實(shí)施方式中，數(shù)控機(jī)床故障規(guī)律一般服從指數(shù)分布，服從指數(shù)分布的系統(tǒng)失效率可以看作常數(shù)，因此根據(jù)各子系統(tǒng)失效率分配值表達(dá)式得到各子系統(tǒng)可靠度表達(dá)式如式(9)所示：Ri*(t)=e-λi*t---(9)]]>其中，i∈1，...，N。則各子系統(tǒng)壽命Ti的連續(xù)邊緣分布函數(shù)Fi(t)的表達(dá)式如式(10)所示：Fi(t)=1-Ri*(t)---(10)]]>本實(shí)施方式中，從數(shù)控車床系統(tǒng)的整個(gè)壽命周期可知，可靠性分配為初始階段，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，本發(fā)明取t＝1。因此，可靠度目標(biāo)值將各子系統(tǒng)失效率分配值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的參數(shù)，將數(shù)控車床可靠度目標(biāo)值作為數(shù)控車床的可靠度計(jì)算修正模型的輸出值，即令得到各子系統(tǒng)失效率分配值本實(shí)施方式中，最終求得的對于故障規(guī)律服從指數(shù)分布的各子系統(tǒng)，平均無故障工作時(shí)間最終得到的各子系統(tǒng)失效率分配值及相應(yīng)平均無故障工作時(shí)間如表1所示。表1各子系統(tǒng)失效率分配值及相應(yīng)平均無故障工作時(shí)間基于獨(dú)立假設(shè)條件下參考文獻(xiàn)得到的各子系統(tǒng)失效率分配值及相應(yīng)平均無故障工作時(shí)間如表2所示：表2基于獨(dú)立假設(shè)條件下得到的各子系統(tǒng)失效率分配值及平均無故障工作時(shí)間其中，λi為基于獨(dú)立假設(shè)條件下得到的第i個(gè)子系統(tǒng)失效率分配值，平均無故障工作時(shí)間MTBFi＝1/λi。結(jié)合表1和表2的數(shù)據(jù)，得到采用本發(fā)明方法得到的各子系統(tǒng)失效率比基于獨(dú)立假設(shè)條件下得到的各子系統(tǒng)失效率提高的百分比如圖2所示，可以看出，利用本發(fā)明提出的分配方法，在考慮子系統(tǒng)相關(guān)性時(shí)，失效率分配值較基于獨(dú)立假設(shè)時(shí)的分配結(jié)果有所提升，但整機(jī)失效率仍為0.002。因此，在保證整機(jī)MTBF的前提下，在子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上要求的可靠度降低，因而所需成本得以降低，這就為數(shù)控車床設(shè)計(jì)人員減少了不必要的浪費(fèi)和麻煩，具有重要工程意義。步驟7：根據(jù)步驟6中得到的各子系統(tǒng)失效率分配值為數(shù)控車床各子系統(tǒng)分配失效率。當(dāng)前第1頁1 2 3