基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究
发布时间：2020-12-27 10:37
数控机床是现代化制造装备,其加工技术的稳定性及其可靠性高低能够反映出一个国家制造业装备技术水平。数控机床在生产过程中容易出现故障,因备件短缺不能及时的维修,则会对企业带来巨大的经济损失。但是备件储存量过大,企业生产成本增加,如何精确预测备件数量的模型,一直是该领域近些年的研究热点及难点。本研究依托于辽宁省自然科技基金项目“数控机床可修复系统可靠性评估及备件预测模型研究”。主要以某型号的数控机床为研究对象,具体分析在考虑运行协变量的情况下机床主轴系统的备件预测数量。具体研究内容如下:一、对数控机床和机床主轴系统的结构、工作过程、工作原理进行研究分析。二、收集机床的故障数据并对其进行筛选,并对其进行数据的FMEA分析。把故障数据按照故障部位和故障模式进行划分,分析出故障率高得故障部位与故障模式,同时分析出整机里最薄弱的环节。三、利用元动作故障树对主轴系统进行关键备件筛选,对主轴系统中的主传动机构的转动故障进行顶事件的建树分析,根据元动作故障树的定量计算分析出各个底事件的重要度,然后分析出主轴系统中参与度高的部件以此来完成对关键备件的筛选。四、对故障数据以及运行协变量因素进行量化处理,运用S...
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
主轴系统的结构图
统计得出故障多发部位主要是主轴系统(20%)、液压系统(17.6%)、CNC X 轴进给系统(8.6%)、尾架系统(7.4%)、整体防护系统(7.4%)、装夹附件(4.统(4.4%)、电气系统(4.3%)、转塔刀架系统(4.3%)、伺服控制系统(3.6%)和。其中主轴系统和液压系统的故障最频繁，其次是 CNC 系统和 X 轴进给系统和整体防护系统，而伺服控制系统、转塔刀架系统、装夹附件、电气系整等发生频率基本相当。润滑系统和 Z 轴进给系统的故障最少，约占总故。更形象的描述表格 2.1 中的主轴部位故障统计表的数据，下面将用柱状图床故障部位的统计结果。
F701 工件精度超标 34 0.1149F501 运动部件抖动 31 0.1047F102 机床噪音大 28 0.0946F502 主轴移动无动作 18 0.0608F603 元器件功能丧失 16 0.0541F604 异响 16 0.0541F802 操作不当 12 0.0405F301 油、气、液泄漏 10 0.0338F602 指令无效 9 0.0304F104 系统参数有误 9 0.0304F601 温升过高 5 0.0169F406 电机无法启动 4 0.0135F402 液压装置无效 2 0.0068F403 移动不精准 2 0.0068了更形象的描述表格 2.2 中的数控机床主轴故障模式统计表的对比，用柱状控机床主轴故障模式的柱状图的比较统计结果，如图 2.8 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]带有协变量动态可靠性模型参数的估计[J]. 杜宇静. 吉林大学学报(理学版). 2018(02)
[2]数据驱动的可靠性评估与寿命预测研究进展:基于协变量的方法[J]. 喻勇,司小胜,胡昌华,崔忠马,李洪鹏. 自动化学报. 2018(02)
[3]元动作装配单元误差传递模型及有效路径求解方法[J]. 刘英,孙云艳,张根保,冉琰. 重庆大学学报. 2017(03)
[4]基于支持向量机回归算法的钢铁企业备件预测研究[J]. 韦林. 广西民族大学学报(自然科学版). 2017(01)
[5]数控机床马尔可夫过程下的超单元可靠性建模技术[J]. 刘英,康丽娜,王扬,余武. 机械科学与技术. 2016(02)
[6]数控机床主轴系统FMECA分析及改进措施[J]. 王广勇,郭正才,朱艳飞. 组合机床与自动化加工技术. 2015(11)
[7]成败型系统可靠性增长的Bayes评估[J]. 袁昆,李晓钢. 北京航空航天大学学报. 2014(09)
[8]基于竞争失效模式的数控机床可靠性建模[J]. 张英芝,牛序磊,申桂香,郑珊,宋琪. 系统工程理论与实践. 2014(08)
[9]面向不完全维修的数控机床可靠性评估[J]. 张根保,李冬英,刘杰,柳剑. 机械工程学报. 2013(23)
[10]数控机床可靠性技术的研究进展[J]. 杨兆军,陈传海,陈菲,李国发. 机械工程学报. 2013(20)
博士论文
[1]基于故障相关性分析的主轴系统关键备件需求预测研究[D]. 王晓燕.吉林大学 2015
硕士论文
[1]数控机床元动作单元的装配质量评价与控制技术研究[D]. 徐人月.重庆大学 2016
[2]平朔集团不常用备件需求预测和库存模式研究[D]. 刘莉.北京交通大学 2014
[3]基于元动作的数控机床可靠性分析与控制技术研究[D]. 张恒.重庆大学 2012
本文编号：2941595
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
主轴系统的结构图
统计得出故障多发部位主要是主轴系统(20%)、液压系统(17.6%)、CNC X 轴进给系统(8.6%)、尾架系统(7.4%)、整体防护系统(7.4%)、装夹附件(4.统(4.4%)、电气系统(4.3%)、转塔刀架系统(4.3%)、伺服控制系统(3.6%)和。其中主轴系统和液压系统的故障最频繁，其次是 CNC 系统和 X 轴进给系统和整体防护系统，而伺服控制系统、转塔刀架系统、装夹附件、电气系整等发生频率基本相当。润滑系统和 Z 轴进给系统的故障最少，约占总故。更形象的描述表格 2.1 中的主轴部位故障统计表的数据，下面将用柱状图床故障部位的统计结果。
F701 工件精度超标 34 0.1149F501 运动部件抖动 31 0.1047F102 机床噪音大 28 0.0946F502 主轴移动无动作 18 0.0608F603 元器件功能丧失 16 0.0541F604 异响 16 0.0541F802 操作不当 12 0.0405F301 油、气、液泄漏 10 0.0338F602 指令无效 9 0.0304F104 系统参数有误 9 0.0304F601 温升过高 5 0.0169F406 电机无法启动 4 0.0135F402 液压装置无效 2 0.0068F403 移动不精准 2 0.0068了更形象的描述表格 2.2 中的数控机床主轴故障模式统计表的对比，用柱状控机床主轴故障模式的柱状图的比较统计结果，如图 2.8 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]带有协变量动态可靠性模型参数的估计[J]. 杜宇静. 吉林大学学报(理学版). 2018(02)
[2]数据驱动的可靠性评估与寿命预测研究进展:基于协变量的方法[J]. 喻勇,司小胜,胡昌华,崔忠马,李洪鹏. 自动化学报. 2018(02)
[3]元动作装配单元误差传递模型及有效路径求解方法[J]. 刘英,孙云艳,张根保,冉琰. 重庆大学学报. 2017(03)
[4]基于支持向量机回归算法的钢铁企业备件预测研究[J]. 韦林. 广西民族大学学报(自然科学版). 2017(01)
[5]数控机床马尔可夫过程下的超单元可靠性建模技术[J]. 刘英,康丽娜,王扬,余武. 机械科学与技术. 2016(02)
[6]数控机床主轴系统FMECA分析及改进措施[J]. 王广勇,郭正才,朱艳飞. 组合机床与自动化加工技术. 2015(11)
[7]成败型系统可靠性增长的Bayes评估[J]. 袁昆,李晓钢. 北京航空航天大学学报. 2014(09)
[8]基于竞争失效模式的数控机床可靠性建模[J]. 张英芝,牛序磊,申桂香,郑珊,宋琪. 系统工程理论与实践. 2014(08)
[9]面向不完全维修的数控机床可靠性评估[J]. 张根保,李冬英,刘杰,柳剑. 机械工程学报. 2013(23)
[10]数控机床可靠性技术的研究进展[J]. 杨兆军,陈传海,陈菲,李国发. 机械工程学报. 2013(20)
博士论文
[1]基于故障相关性分析的主轴系统关键备件需求预测研究[D]. 王晓燕.吉林大学 2015
硕士论文
[1]数控机床元动作单元的装配质量评价与控制技术研究[D]. 徐人月.重庆大学 2016
[2]平朔集团不常用备件需求预测和库存模式研究[D]. 刘莉.北京交通大学 2014
[3]基于元动作的数控机床可靠性分析与控制技术研究[D]. 张恒.重庆大学 2012
本文编号：2941595
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