加工中心主軸系統的可靠性分析
2020-1-21 來源： 延邊大學工學院 作者：王德超，崔峰 樸成道
摘要: 對國外高檔加工中心進行現場跟蹤，采集并記錄使用過程中的故障數據。為了科學、全面的考慮加工中心發生故障的不確定性，采用模糊綜合評判法進行了分析，求得主軸系統的危害度。并應用 Matlab 軟件對主軸系統的故障數據進行了分析，得到故障首次間隔時間服從二參數威布爾分布，根據得到的可靠性指標對主軸系統進行可靠性評價。
關鍵詞: 加工中心; 主軸系統; 模糊綜合評判; 可靠性
0 前言
加工中心是一種自動化程度較高、加工復雜零部件的先進生產設備，在現代加工制造業中處于領先地位。隨著加工制造業對加工設備自動化程度要求的提高，機床發生故障的概率也隨之變動，而可靠性問題是機床發展需首要解決的問題，因此，對于提升或改善機床可靠性的研究是有必要的。
故障模式、影響及危害性分析 ( FMECA) 是傳統的機床故障分析法，然而根據故障模式的影響數值，描述故障模式對零部件造成的損傷概率具有片面性的現象。為了科學、全面的考慮加工中心發生故障的隨機性與模糊性，采用模糊綜合評判法進行了分析，并應用 Matlab 軟件對主軸系統的故障數據進行了分析，根據得到的可靠性指標對該加工中心主軸系統進行了可靠性評價。以國外生產的 SIＲIUS-850 型加工中心為研究對象，圖 1 為 SIＲIUS-850 型加工中心的外觀，其特點是配有 FANUC-18i MB 數控系統，高速、超精密整體式主軸 (電機內裝式) 結構，主軸最高轉速可達 12 000 r/min。
圖 1 SIＲIUS-850 型加工中心外觀
1 、主軸系統的故障模式及危害度分析
1. 1 主軸系統的故障數據
采用現場定時截尾實驗法采集故障數據，記錄161 臺同型號加工中心歷時 7 年實際生產過程中發生的故障，剔除無效數據。并對其整理分析，制成子系統故障頻率排序表，如表 1 所示。由表 1 可知: 主軸系統故障頻率 (24. 0%) 在所有子系統中居于首位，其次為進給系統 (21. 0%) 和防護系統 (12. 6%)。
表 1 子系統故障頻率表
1. 2 主軸系統的故障分析
對記錄的故障數據整理分析，得出關于主軸系統的故障信息，如表 2 所示。
表 2 主軸系統故障模式
由表 2可知:主軸冷卻循環系統異常是發生最頻繁的故障模式，故障頻率占主軸系統故障頻率 的62. 1%，明顯高于其他幾部分。
1. 3 主軸系統的 FMECA
加工中心主軸系統的危害度分析是建立在故障模式影響分析 ( FMEA) 的基礎上，參照每個故障模式的類 別、嚴 重 程 度 等，全 面 的 評 價 故 障 模 式影響。子系統 i
以故障模式 j 致使該子系統發生故障的危害度 CＲij，公式如下所示：
綜上所述，主軸系統的危害度計算如表 3 所示。采用如上計算方法，得出各子系統的危害度排序，如表 4 所示。
表 3 主軸系統的危害度
表 4子系統的危害度
由表 4知: 自動換刀系統危害度 (6. 336 4×10－3)最大，其次為進給系統危害度 (6. 311×10－3) 和主軸系統危害度 (6. 113 1×10－3)，以上 3 種子系統是影響該型號加工中心的關鍵部位，應重點關注并進行必要的設計與改進。
2 、主軸系統的模糊綜合評判分析
2. 1 模糊綜合評判法
為了彌補常規危害度分析中的不足，運用模糊綜合評判法對其進行改進。模糊綜合評判是應用模糊數學中定量的方法處理定性問題，使定性評價更加合理、科。基于 FMECA 的評價特性和評價指標特點，參照該法在其他領域的應用實例［7］，將評語集定為 5 個等級，如表 5 所示。
表 5 評語集
對數控機床的模糊計算方法上，圓形隸屬函數優于三角形、梯形隸屬函數［8］。圓形隸屬函數模型如圖2 所示。
圖 2 圓形隸屬函數模型
2. 2 β 參數模糊變換
以主軸系統的故障模式和故障影響為例，將 βij由以上 5 個公式進行區間變換后得到如表 6 所示變換后的參數及隸屬度值。
表 6 主軸系統故障影響參數的變換及隸屬度
2. 3 主軸系統危害度模糊綜合評判
模糊后的危害度值 Hi公式為：
表 7 子系統模糊后危害度
由于各子系統模糊后的危害度值不分布在評估指標內，在對不影響度排序的基礎上將其各子系統模糊后危害度值放大 104倍得出影響度值。通過 表 7 可 知，主 軸 系 統 模 糊 后 的 危 害 度(2. 727× 10－4) 排在第一位，評判等級為 “一般”，其故障危害處于臨界邊緣，因此主軸系統需要重視和改進。排在第二位的為自動換刀系統，模糊后危害度(2. 418×10－4) 評判等級為 “一般”，其故障危害處于臨界邊緣，同時也需要重視。
對比表 4可知，危害度排在第一位的自動換刀系統、第二位的進給系統和第三位的主軸系統經過模糊綜合評判后，主軸系統排到了第一位，這也說明若是單純考慮故障頻率、喪失功能的條件概率和危害度，對機床的可靠性評價具有片面性，因此，基于模糊綜合評價法分析是有必要的。
3、 可靠性指標的計算
針對采集的故障數據進一步處理，剔除無關數據，整理出關于主軸系統的首次故障時間數據，如表8 所示。
表 8 主軸系統首次故障時間
3. 1 確定分布類型
將表 8 中 的 首 次 故 障 時 間 導 入 Matlab 軟 件 的probplot 命令中，得到如圖 3 所示的 4 種常見分布頻率圖［10］。通過對比分析，圖 3 中 (d) 的故障點大部分落在虛線的附近。所以可認為該型號加工中心的主軸系統首次故障時間分布類型接近威布爾分布。
圖 3分布頻率圖
3. 2 參數估計與檢驗
對數控機床的威布爾分布模型選取時，常采用的分布模型為二參數和三參數威布爾分布模型。雖然三參數比二參數的估計值精度高，更能準確地反映機床可靠性的真實情況，但由于原始數據的梯度相差甚遠，所以選用二參數威布爾模型。應用最小二乘法對形狀參數 m 和尺寸參數 n 進行參數估計，得到 n =2 837. 7，m = 0. 908 8。應用 D 檢 驗 法對參數 m、n 進行校 驗臨界值為:
3. 3 主軸系統的
MTTFF平均首次故障時間是呈現給使用企業對于機床質量好壞的第一印象，直接影響機床在市場中的份額，同時也是數控機床時間質量的衡量標準，所以對該型號加工中心主軸系統的平均首次故障時間進行分析是必要的環節。由于該型號的加工中心主軸系統服從威布爾分布規律，通過點估計法得MTTFF = nΓ( 1 + 1 / m) = 3 143. 88 h依據國內科技重大專項和專家經驗確定各項指標的閾值，將可靠性評價指標分為 5 個評判等級［11］，如表 9 所示。
該可靠性評價指標的閾值是對整機的，但由于主軸系統在整個數控機床系統內承擔著重要角色的地位，故可以認為該加工中心主軸系統可靠性評價指標近似于整機的可靠性評價指標。
表 9 可靠性評價指標的閾值
由上可知，該加工中心主軸系統的 MTTFF 為3 143. 88 h，指標等級屬于 “很高 ”，已經遠遠的超過國產數控機床的最高級別，則該型號加工中心主軸系統的可靠性水平較高。
4 、結束語
首先，通過對主軸系統故障的頻次分析，得出主軸系統的首要故障模式是主軸冷卻循環系統異常，達到了 0. 73 次 /10 000 h，說明了該主軸系統質量較好。然后，對各子系統進行了危害度分析，得出主軸系統排在了第三位。為了充分考慮加工中心主軸系統發生故障的隨機性與模糊性，采用模糊綜合評判法進行了危害度分析，結果顯示主軸系統排到了第一位。最后，通過對主軸系統首次故障時間進行了參數估計與檢驗，得到主軸系統首次故障時間服從二參數威布爾分布模型，求得可靠性指標 MTTFF 值為 3 143. 88 h，其指標值表明: 該加工心主軸系統的平均首次故障時間遠遠的超過國產數控機床可靠性指標的最高值。因此，可以認為國內加工中心主軸系統的可靠性水平具有很大的提升空間，應當在一定的時間內對國內加工中心主軸系統的可靠性進行科學的、全面的研究。
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如果您有機床行業、企業相關新聞稿件發表，或進行資訊合作，歡迎聯系本網編輯部， 郵箱：skjcsc@vip.sina.com
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