数控机床的综合性故障分析,有利于提高其可靠性。由于数控机床的高度复杂的结构,也有不同程度的耦合故障之间关系的。然而,传统的故障分析方法(FMEA,FTA等)的数控机床没有完全解决这个问题。因此,我们提出了基于元动作耦合故障传播模型。首先,为了简化数控机床的结构复杂性,“函数的Motion-动作(FMA)”分解结构被用于分解产物函数为简单元的动作,和数值矩阵被用于量化所述联接元动作之间的关系。然后,基于元动作的故障转移特性,故障传播模型建立,以及全球风险的影响(GRE)的结合,以实现元操作风险关键性的综合评价。最后,该方法的合理性和有效性由自动托盘更换器计算机化数控(APC)(CNC)机加工中心的情况下,分析验证。据/p>
数控机床耦合故障分析在产品的早期设计阶段起着重要的作用。近几十年来,为了满足人们的需求,产品在功能上不断改进,产品的功能会变得更加强大,结构会变得更加复杂。同时,子系统与子系统之间、单元与单元之间存在着不确定的耦合关系,形成了复杂的耦合传播过程,给产品设计工程师带来了一定的困难。常用的可靠性分析方法包括FMEA [据xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1据/xref>-据xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3.据/xref>,自由贸易协定据xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4.据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5.据/xref>],贝叶斯[据xref ref-type="bibr" rid="B6"> 6.据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7.据/xref>],马尔可夫[据xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8.据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B9"> 9.据/xref>]和Petri网[据xref ref-type="bibr" rid="B10"> 10据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11据/xref>].这些方法主要基于故障率、风险值、故障传播概率等单一指标来判断故障行为,并将每个事件作为独立的事件进行分析。然而,在实际工程问题中,大多数故障的发生都是相互作用的[据xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12据/xref>].因此,传统的方法无法识别故障之间的相互作用,无法采取正确的纠正措施,导致产品在使用过程中出现重复故障,从而降低产品的可靠性。据/p>
对于数控机床来说,耦合是指两种或两种以上运动形式相互作用的现象[据xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13据/xref>].1950年的项目管理和规划耦合分析研究[据xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14据/xref>].耦合分析包括直接耦合和间接耦合。简单地说,直接耦合是指两个运动单元之间没有接触;两个运动单元之间的相互作用直接受到彼此的影响,例如蜗轮和蜗杆。相反,间接耦合是一个或多个单元在两个单元之间的接触,从而形成耦合传播网络图。据/p>
数控机床是复杂机电产品的典型产品之一。事实上,数控机床的故障是由多个部件的联合影响造成的。工程学中的大多数错误都是相互作用的,甚至是错综复杂的。此外,耦合故障强度也不一致,耦合故障强度直接反映故障的优先级,给工程设计人员在产品设计改进决策时带来麻烦。目前,复杂机电产品耦合故障传播分析已成为学术界研究的热点[据xref ref-type="bibr" rid="B15">
15据/xref>-据xref ref-type="bibr" rid="B17">
17据/xref>].例如,林等人。[据xref ref-type="bibr" rid="B18">
18据/xref>]建立了基于高速列车转向架系统的历史数据中的故障传播模型和分析所有可能的故障传播路径和每个路径的发生传播每个故障节点之后的概率。张等人。[据xref ref-type="bibr" rid="B19">
19据/xref>]建立了数控车床子系统的故障传播有向图模型,计算了各子系统的故障传播强度,确定了数控车床的故障来源。Long等人[据xref ref-type="bibr" rid="B20">
20.据/xref>]将相关故障机理分析与图论相结合,建立了系统故障转移有向图,并采用PageRank算法对加工中心各子系统的故障关联度进行了评估。李等人[据xref ref-type="bibr" rid="B21">
21据/xref>]建立了基于小世界聚类特征的故障传播模型,分析了复杂机电系统的故障传播路径和关键节点。上述文献有助于分析复杂机电产品耦合故障传播。但是,目前的研究还存在以下问题:据一世NL.一世Ne-formula>
然而,设计结构矩阵(DSM)是由Steward于1981年提出的[据xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22据/xref>].它是一个n阶方向矩阵,用于显示矩阵中元件的相互作用,这有利于复合产品的视觉分析。因此,它是处理工程耦合问题的有效工具[据xref ref-type="bibr" rid="B23"> 23据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B24"> 24据/xref>].后来,为了量化矩阵中的耦合关系,一些学者有效地解决了耦合因素之间的耦合度[据xref ref-type="bibr" rid="B25"> 25据/xref>-据xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27据/xref>].为了解决耦合分析中的复杂性,矩阵凭借其自身的表达和运算可以得到广泛的应用[据xref ref-type="bibr" rid="B28"> 28据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B29"> 29据/xref>].据/p>
针对上述问题,本文基于DSM和专家知识,提出了基于元动作的数控机床耦合故障传播风险分析框架。首先,作者的实验室团队提出了元动作的概念,通过“功能-动作-动作(functional - motion -action, FMA)”的结构分解,将产品功能划分为运动单元。然后,识别并传播元作用的耦合故障关系,确定具体的弱运动单元。其次,在故障传播过程中,层次分析法是对不确定性进行合理量化的良好选择。最后,为了解决传统单一指标的风险优先级评价问题,在Fang [据xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27据/xref>],将数控机床的故障特征充分结合起来,并在传播后的临界度基础上引入全局风险效应(GRE),从而实现更全面的风险优先级分析。据/p>
本文的主要内容组织如下。节据xref ref-type="sec" rid="sec2"> 2据/xref>介绍了相关的研究方法,如元动作、故障网络模型、故障传播模型等。节据xref ref-type="sec" rid="sec3"> 3.据/xref>,介绍了该方法的流程图。节据xref ref-type="sec" rid="sec4"> 4.据/xref>以数控加工中心(THM6380)的自动托盘更换器(APC)为例进行了分析,并将数值计算结果与传统方法进行了比较。部分据xref ref-type="sec" rid="sec5"> 5.据/xref>给出了结论。据/p>
在机械产品中传递动力的最基本的运动形式被称为元动作[据xref ref-type="bibr" rid="B30">
30.据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B31">
31据/xref>].据/p>
一种常用的机械产品分解方法是基于功能分解(FBS) [据xref ref-type="bibr" rid="B32">
32据/xref>那据xref ref-type="bibr" rid="B33">
33据/xref>].FBS方法是针对分解的最后一个节点的部分。虽然对系统结构的分析是简化的,但分解过程具有主观随机性。此外,由于单个部件本身是静态的,在对机器系统进行故障分析时,大多数故障是由于部件之间的运动和功率传递造成的。因此,传统的零件静态属性不利于故障的动态分析。据/p>
然而,FMA结构分解方法是一个函数到运动映射和基于加工运动的传送路径上的运动到动作映射。这种方法的优点是,产物的运动单元可以基于“元行动”可控和可分析的最小粒度合理分割,从而使产品的故障分析可以快速,准确地进行。分解过程示于图据xref ref-type="fig" rid="fig1">
1据/xref>.据/p>
在一定程度上,由于数控机床结构复杂,一个元动作故障所引起的间接影响形成了复杂的故障效应网络图。值得注意的是,如果同一元行动存在多种影响,那么该元行动的失败概率会更大。一般而言,元作用过错一般具有以下基本特征:据/p>
元行动失效模式等级的定性分类如表所示据xref ref-type="table" rid="tab1">
1据/xref>.据/p>
一般来说,传统的数控机床故障传播方法大多是基于故障发生概率,根据故障发生概率定位故障原因。然而,仅考虑故障发生概率并不能充分反映故障的综合信息。例如,元作用A1断层的发生概率大于元作用A2断层的发生概率,但元作用A1断层的作用效果却远小于元作用A2断层的作用效果。显然,元行动A1的风险水平高于元行动A2是不合理的。因此,结合数控机床故障诊断的特点,在传统的FMEA方法的基础上增加了权重因子,提出了基于遗传算法的数控机床故障诊断方法。与传统的FMEA方法相比,GRE不仅可以通过分析各种故障数据来识别系统中最脆弱的部件,而且还考虑了三个变量的整体影响,如式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq1">
1据/xref>).据disp-formula>
耦合故障识别是耦合故障分析的首要任务。由Steward提出的DSM方法被广泛认可用于识别单元之间的耦合关系[据xref ref-type="bibr" rid="B35">
36据/xref>].故障之间的关系用二进制DSM表示。当据一世NL.一世Ne-formula>
故障数字矩阵(FNM)是定量评估过程的定性。此过程有利于评估和测量故障之间的连接的强度,以便提供更详细的故障网络信息。Saaty提出了分析层次过程(AHP)[据xref ref-type="bibr" rid="B36">
37据/xref>]在1980年它通过对比较因素构建判断矩阵,并分配上的1〜9的标度的量化尺度示于表判断矩阵的相对重要性据xref ref-type="table" rid="tab2">
2据/xref>.该方法能有效地量化故障相互作用,得到相关矩阵。然后,根据元作用的耦合故障,将FNM分为列(输出)矩阵和行(输入)矩阵,分别计算其特征向量,使数值效应矩阵(NEM)和数值原因矩阵(NCM)由特征向量组成[据xref ref-type="bibr" rid="B25">
25据/xref>].FNM由式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq2">
2据/xref>).据disp-formula>
在评价阶段,除了计算断层的耦合强度(即转移概率)外,还有两个部分,即断层的自发概率和断层的影响。自发故障概率(据一世talic>
S.据/italic>)指运动单元可能在不受其他单元的影响而不会受到影响的概率。如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig2">
2据/xref>的发生,据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>错误只与它自身的自发概率有关。然而,据一世talic>
一种据/italic>4.据/sub>断层可能来自于其自身的自发概率和二者之间的跃迁概率据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>错,据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>过错。故障影响(据一世talic>
E.据/italic>)指某一元动作故障引起的系统的影响程度,包括严重程度(据一世talic>
S.据/italic>),发生(据一世talic>
O.据/italic>)和检测(据一世talic>
D.据/italic>).它们的数学乘积等于据一世talic>
E.据/italic>,如公式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq3">
3.据/xref>).据disp-formula>
在据一世talic>
E.据/italic>计算中,每个参数的分数为1〜10,如表据xref ref-type="table" rid="tab1">
1据/xref>.一般来说,越高的据一世talic>
E.据/italic>元动作故障的级别越高。据/p>
本研究充分考虑了元作用之间耦合断层的影响。并对元动作在故障网络中的传播进行了评价。为了计算故障网络中的风险传播,给出以下假设:据/p>
矩阵表示不仅可以可视化耦合关系,还可以通过矩阵运算处理多维数据问题。如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig2">
2据/xref>那据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>故障可以触发据一世talic>
一种据/italic>1据/sub>通过三条路径故障,即:据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>1据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>4.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>2据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>1据/sub>和据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>4.据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>2据/sub>→据一世talic>
一种据/italic>1据/sub>.可以发现,这三条路径对应的传播步骤分别为2、3、4。初始状态概率向量的风险传播等于据一世NL.一世Ne-formula>
在断层的无限扩展步长中,可定义为据disp-formula>
两边同时乘以(据一世talic>
一世据/italic>-据一世talic>
B.据/italic>)据disp-formula>
通常它满足据disp-formula>
因此,故障概率的评估公式为:据disp-formula>
此外,在计算出故障概率向量后,还需要进一步评估风险临界度。考虑故障网络图中每一个故障的所有潜在后果,风险临界度等于故障概率与故障影响的乘积之和。据disp-formula>
随后,为了评估元行动的效果据一世NL.一世Ne-formula>
由于故障传播后的临界度仅表示一个故障节点在多个其他节点共同影响下的结果,由节可知据xref ref-type="sec" rid="sec2.3">
2.3据/xref>截面据xref ref-type="sec" rid="sec2">
2据/xref>,根据工程的实际情况,各元动作的风险效果是不同的。因此,这是全球风险效应的数学产物据一世talic>
GRE考试据/italic>(据一世talic>
一种据/italic>
为了解决文献中的问题,本文提出了一种基于元动作的风险分析方法,用于耦合故障传播。根据运动的形式,它可以将CNC机床简化到最基本的运动单元(即,Meta-Action)。同时,鉴定了元动作故障的相互作用,量化,传播和评估。数字据xref ref-type="fig" rid="fig3">
3.据/xref>给出该方法的概述。每个方法的特殊属性之间的主要区别示于表据xref ref-type="table" rid="tab3">
3.据/xref>.可以发现,该方法弥补了传统方法的不足,有效地对数控机床进行了更准确的风险排序,为管理者进行故障管理和维护提供参考。据/p>
该方法可以分为以下步骤。据/p>
由于机械产品的功能是通过部件之间的相对运动来实现的,因此产品被分解为“功能-运动-动作”的元动作。据/p>
利用DSM识别元动作之间的耦合关系,得到故障网络的有向图。据/p>
AHP用于将DSM转换为FNM以量化元动作故障的交互。据/p>
计算元行动的全球风险效应(GRE)。据/p>
建立了故障传播的数学模型,计算了传播后元动作故障的风险临界度。据/p>
将传播后的临界度与GRE相结合,实现对元行动风险优先级的全面分析。据/p>
如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig4">
4.据/xref>,是THM6380加工中心。它具有速度快、效率高、精度高的特点。加工优势明显,特别是在汽车、航空、船舶等领域。以减少故障引起的停机时间,提高生产效率,为维修决策提供指导。因此,本文对其自动托盘变换器(APC)的耦合故障传播进行了分析,验证了该方法的可行性和有效性。据/p>
APC是整机的典型功能。通过FMA将APC分解为12个元动作,如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig5">
5.据/xref>.每个元动作是保证APC正常运行的最基本的运动单元。工件的正常交换依赖于元动作之间指定的运动。据/p>
根据历史故障数据,得到元动作的故障模式,如表所示据xref ref-type="table" rid="tab4">
4.据/xref>.该失效模式可作为评估元动作失效效果的依据。一般情况下,故障模式级别越高,元动作故障越严重,故障传播范围越广。据/p>
为了进一步分析APC元行动的耦合特征,利用经验丰富的设计师和专家的经验识别12个元行动之间的耦合关系,并构建表征元行动耦合关系的相关矩阵。将关联矩阵转化为故障网络有向图,可视化元动作故障的传播路径和步骤,如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig6">
6.据/xref>.据/p>
首先,对图中每一行建立一个成对比较矩阵据xref ref-type="fig" rid="fig6">
6.据/xref>,比较指标为对应行的耦合单元。然后,利用层次分析法计算最大特征值对应的特征向量。对每个特征向量计算进行一致性检验,即:据一世NL.一世Ne-formula>
通过用于指示器建立成对比较矩阵[据xref ref-type="bibr" rid="B38">
38据/xref>],的权重据一世talic>
S.据/italic>那据一世talic>
啊,据/italic>和据一世talic>
D.据/italic>通过计算AHP,并且执行一致性检验。结果示于表据xref ref-type="table" rid="tab5">
5.据/xref>.据/p>
将历史故障数据与专家经验相结合,得到元动作的故障评分,如公式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq13">
13据/xref>), (据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq14">
14据/xref>), 和 (据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq15">
15据/xref>).据disp-formula>
用公式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq13">
13据/xref>), (据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq14">
14据/xref>), 和 (据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq15">
15据/xref>)转化为公式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq1">
1据/xref>),从而得到全局风险效应向量据一世NL.一世Ne-formula>
在这里,得分据一世talic>
E.据/italic>表示每个元动作错误的潜在影响。用据一世talic>
S.据/italic>和据一世talic>
B.据/italic>到公式(据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq8">
8.据/xref>)时,可计算各元动作故障的概率向量。据disp-formula>
然后,计算元动作错误传播后的风险临界度,公式为据xref ref-type="disp-formula" rid="EEq10">
10据/xref>).据disp-formula>
替换据一世NL.一世Ne-formula>
与传统方法相比,风险优先级次序传播之后每个元的作用发生了变化。其原因是,图的故障网络据xref ref-type="fig" rid="fig6">
6.据/xref>那据一世talic>
一种据/italic>2据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>3.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>7.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>8.据/sub>,据一世talic>
一种据/italic>10据/sub>都用作耦合节点;也就是说,当其他元操作失败时,耦合节点将受到不同程度的影响,而这种影响取决于它们之间的耦合程度。因此,它们的优先级比较高,这些耦合节点对应的元动作可视为薄弱环节。此外,据一世talic>
一种据/italic>1据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>4.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>9.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>11据/sub>,据一世talic>
一种据/italic>12据/sub>故障网络图中交互路径较少,优先级较低。此外,排名据一世talic>
一种据/italic>2据/sub>和据一世talic>
一种据/italic>7.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>9.据/sub>,据一世talic>
一种据/italic>11据/sub>与参考方法相比已经改变[据xref ref-type="bibr" rid="B27">
27据/xref>], 那是,据一世talic>
一种据/italic>2据/sub>>据一世talic>
一种据/italic>7.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>9.据/sub>>据一世talic>
一种据/italic>11据/sub>.原因是全球风险效应(GRE)的因素得到充分考虑。根据三个指标的重量分布(即,据一世talic>
S.据/italic>那据一世talic>
O.据/italic>,据一世talic>
D.据/italic>),综合得到各故障对整体排名的影响程度。据/p>
为了对耦合故障节点引起的故障进行控制,应选择耦合较复杂节点的元动作作为故障的关键控制对象,即:据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>8.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>,应加强定期保养。也就是说,当它们没有失败时,其他元行动的失败频率也被计算在内。然后,截取同期运行故障数据,并对控制前后的维护数据进行对比分析,如图所示据xref ref-type="fig" rid="fig7">
7.据/xref>.据/p>
从图中可以看出据xref ref-type="fig" rid="fig7">
7.据/xref>,元操作的失败频率有了显著的提高,除了据一世talic>
一种据/italic>9.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>10据/sub>,据一世talic>
一种据/italic>11据/sub>当据一世talic>
一种据/italic>5.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>8.据/sub>,据一世talic>
一种据/italic>6.据/sub>作为耦合故障的关键控制对象。原因是三个控件对象之间的耦合关系据一世talic>
一种据/italic>9.据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>10据/sub>那据一世talic>
一种据/italic>11据/sub>是很弱的,它们的故障频率不依赖于耦合关系。相反,从图中可以看出据xref ref-type="fig" rid="fig6">
6.据/xref>,其他元动作的失败很可能是由它们之间的相互关系造成的。因此,证明了该方法得到的风险排序是合理的,分析结果如表所示据xref ref-type="table" rid="tab6">
6.据/xref>有利于故障维护。据/p>
对于CNC机床的故障分析,传统方法(FTA,FMEA等)不能有效地和准确地测量故障。因此,本文提出了一种基于用于连接数控机床的故障传播的风险分析荟萃行动的新方法。首先,AHP用于量化的元动作的耦合度,和耦合程度通过转移概率,这弥补了传统故障分析的不足表达。其次,为了准确地评估具有不同传播步骤和路径,建立一个耦合故障传播模型的故障传播的结果。最后,与GRE和繁殖后的临界相结合,全面风险等级的元行动的关键性的实现。研究结果表明,该方法能够合理评估耦合关系的条件下,荟萃行为故障的风险临界。据/p>
将故障传播模型应用到加工中心的APC中,根据故障传播分析结果可以得出以下结论:据一世NL.一世Ne-formula>
众所周知,耦合故障是机械产品中一个重要而复杂的问题,耦合关系中存在大量的不确定性。因此,实验平台的建设是未来研究的重点。据/p>
用于支持这项研究结果的数据包括在文章中。据/p>
作者声明本文的发表不存在利益冲突。据/p>
国家自然科学基金资助项目(no . 51705048;51835001;51575070);国家“高档数控及基础制造装备”科技重大专项(2018ZX04032-001;2016年zx04004 - 005)。据/p>