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基于故障相关的加工中心维修性分配

发布时间:2020-06-15 00:58
【摘要】:数控机床作为装备制造业的工作母机,保障其正常运行是我国制造企业的重要任务。合理的维修性设计将赋予数控机床良好的维修性与系统效能,而维修性分配作为维修性设计的核心环节,分配结果的好坏直接影响着整机维修性水平。传统的维修性分配方法因忽略子系统之间的故障相关性,很难适用于数控机床这类复杂系统,因此探寻基于故障相关的数控机床维修性分配方法意义重大。论文在综合国内外子系统可靠性建模方法基础上,考虑多模式竞争性及子系统间故障相关性,建立子系统综合故障率模型,为维修性分配奠定基础。通过功能结构映射进行加工中心子系统划分,结合故障及截尾信息,应用平均秩次法进行秩次修正,在获得单失效模式可靠性模型基础上,考虑突发与退化模式竞争性,建立子系统竞争失效可靠性模型;以子系统可靠性模型为边缘分布,引入Gumbel Copula函数,建立子系统间可靠性联合分布模型,采用遗传算法求解模型参数,从而建立基于故障相关的子系统综合故障率模型。通过分析加工中心维修特点及影响因素,确定加工中心维修性分配原则及指标;针对传统按故障率和设计特性的综合加权分配法的不足,在子系统串联假设基础上,应用模糊数学量化各影响因素及权重,据此建立基于子系统综合故障率的维修性分配模型,并对加工中心进行维修性分配,分析结果表明可以满足预期要求。研究结果可为类似复杂可修系统维修性设计提供参考。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TG659
【图文】:

刀库,分布模型,系统故障,间隔时间


以刀库系统为例,首先通过分析其故障模式,发现在考核期间,刀库系统发生 19 次故障,其中退化失效 10 次,突发失效 9 次,整理得到刀库系统每种失效模式故障间隔时间如表 2.3。表 2.3 刀库故障间隔时间(单位:小时)刀库系统 故障间隔时间(h)退化失效677 658 191 639 1239 1421343 2269 963 400突发失效2059 1411 105 1011 524 143515 276 3423在整理好刀库系统故障间隔时间数据后,以刀库突发失效模式时间数据为例使用 Minitab 软件进行分布模型初选,依据 Anderson-Darling 系数,系数值越小则表示故障数据越服从该分布,据此选择最优的故障间隔时间分布。通过 Minitab进行拟合,分别对威布尔分布、对数正态分布、指数分布和正态分布的拟合图进行比较,结果如图 2.4 所示。并对比 Anderson-Darling 系数,如表 2.4 所示。

函数曲线,系统可靠度,加工中心刀库,函数曲线


第 2 章 加工中心子系统竞争失效可靠性建模1.106 1.7621.106 1.762( ) ( ) ( )= exp exp3940.23 2390.208= exp3940.23 2390.208c h sR t R t R tt tt t 为刀库系统可靠度函数曲线

【参考文献】

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本文编号:2713643

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