CN104933258A - 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法 - Google Patents

一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104933258A
CN104933258A CN201510359903.3A CN201510359903A CN104933258A CN 104933258 A CN104933258 A CN 104933258A CN 201510359903 A CN201510359903 A CN 201510359903A CN 104933258 A CN104933258 A CN 104933258A
Authority
CN
China
Prior art keywords
subsystem
horizontal machining
matrix
machining centers
reliability
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510359903.3A
Other languages
English (en)
Inventor
丛明
郝思文
韩玉婷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
DALIAN XINYU POLYTECHNIC TECHNOLOGY DEVELOPMENT CENTER CO LTD
Dalian University of Technology
Original Assignee
Dalian University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dalian University of Technology filed Critical Dalian University of Technology
Priority to CN201510359903.3A priority Critical patent/CN104933258A/zh
Publication of CN104933258A publication Critical patent/CN104933258A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法，旨在使用旧批次的数据来改进设计新批次加工中心的可靠性。首先将加工中心分成十个子系统，确定分配的指标为平均无故障时间MTBF，在收集加工中心的旧批次和新批次的可靠性相关数据后，分别计算新旧批次加工中心的各个子系统的危害影响度、平均维修时间、故障频数、费用比的矩阵R1，R2，再计算影响因素比重矩阵W，最后计算出各个子系统应该分配的MTBF，得出可靠性设计结果。本发明为加工中心的可靠性设计提供一种改进的方法，利于了旧批次的数据，增大样本量，是更加贴合实际的可靠性设计方法。

Description

一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法
技术领域
本发明涉及一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法，该方法利用旧批次卧式加工中心使用阶段的故障数据来改进新批次卧式加工中心的可靠性设计，提高了新批次卧式加工中心整机可靠性水平。
背景技术
卧式加工中心是柔性加工生产线上最重要的设备。目前很多生产线上都会用到大量的卧式加工中心，比如汽车发动机缸体缸盖生产线。但是目前很多卧式加工中心的可靠性水平仍然相对较低。卧式加工中心可靠性水平低会直接影响到卧式加工中心使用用户的生产效率。
卧式加工中心从设计到报废会经过三个阶段：设计、制造和装配、使用。大部分改进卧式加工中心可靠性水平的措施都主要集中在制造和装配阶段。但是如果在设计阶段就注意提高卧式加工中心的可靠性水平，就可以最有效地整合资源，减少人力物力成本，并提高卧式加工中心的可靠性水平。
卧式加工中心的构成非常复杂，需要很多设计人员共同协调设计才能完成。而且如果卧式加工中心仅一个系统发生故障就会造成卧式加工中心整机停机。因此卧式加工中心的整机可靠性水平与各个子系统的可靠性水平息息相关。如果卧式加工中心某些部件可靠性水平非常高，而其他部件可靠性水平很低，那么整机的可靠性水平就主要取决于这些可靠性水平低的部件，那些可靠性水平高的部件就体现不出其价值，而造成经济上的浪费。
综上所述，提高卧式加工中心的整机可靠性水平十分重要，而其解决方法之一就是在设计时就协调规划卧式加工中心的各个子系统的可靠性水平，使每个子系统的可靠性水平都能达到最合理的设计值。
发明内容
为了协调卧式加工中心整机可靠性水平与各个子系统可靠性水平之间的关系，本发明提供了一种有效利用旧批次卧式加工中心的故障数据来改进新批次卧式加工中心可靠性设计的方法。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
(一)划分卧式加工中心的结构模型
根据卧式加工中心的复杂性特点，将卧式加工中心分为不同功能的子系统，包括：工件传输系统、控制电气系统、夹具系统、刀库系统、进给系统、机床防护及基础件、液压气动系统、主轴系统和冷却排屑除尘除雾系统，各系统之间顺序串联；整机的故障率λs与各个子系统的故障率λi之间的关系：
λ s = Σ i = 1 n λ i - - - ( 1 )
其中n代表子系统数。
(二)确定卧式加工中心可靠性指标(MTBF)
用平均故障间隔时间(MTBF)来衡量卧式加工中心整机和每个子系统的可靠性水平，其单位为小时。
(三)确定子系统的四个影响因素及其计算方法
(1)危害度：危害度表示的是每个功能子系统发生故障时对整机的危害影响的相对大小，采用FMECA方法计算子系统的危害度。将子系统i的危害度用Ci表示，其计算公式如下：
C i = Σ j = 1 n C i j - - - ( 2 )
其中n是影响子系统i的故障模式的个数；Cij是每个故障模式的危害度；j是每个子系统中的故障模式数。
Cij的计算公式如下：
Cij＝a×βij          (3)
其中a为某一故障模式发生的频率；βij表示故障对机床造成损伤的可能性(损失概率)，βij的具体取值情况如下，βij＝0，表示该故障对卧式加工中心没有损伤；βij＝0.1-0.9，表示该故障会对卧式加工中心造成损伤，具体大小视具体情况而定；βij＝1，表示该故障对卧式加工中心肯定造成损伤。
(2)平均维修时间：
第i个子系统的平均维修时间Ti的计算公式如下：
T i = t i + t 2 + ...... + t n N i - - - ( 4 )
t表示子系统i每次发生故障时的维修时间，单位为min。
(3)故障频数；同样时间里，第i个子系统的故障次数记为Ni。
(4)费用比；即子系统的维修费用。
(四)利用旧批次的故障数据来计算R1矩阵
首先利用下面的公式得到4个矩阵A1k。
A 1 k = a 11 1 k a 12 1 k ... a l n 1 k a 21 1 k a 22 1 k ... a 2 n 1 k ... ... a n 1 1 k a n 2 1 k ... a n n 1 k n × n - - - ( 5 )
矩阵A1k中，各个元素的求解公式如下：
(1)矩阵A11中，
a i j 11 = Ce j Ce i + Ce j - - - ( 6 )
Cei表示旧批次卧式加工中心子系统i的危害度值。
(2)矩阵A12中，
a i j 12 = Te j Te i + Te j - - - ( 7 )
Tei表示旧批次子系统i的维修时间平均值。
(3)矩阵A13中，
a i j 13 = Ne i Ne i + Ne j - - - ( 8 )
Nei表示旧批次卧式加工中心子系统i的故障频数。
(4)矩阵A14中，
a i j 14 = M i M i + M j - - - ( 9 )
Mi表示旧批次子系统i的费用比。
之后利用公式(10)，可得矩阵R1。
r k i 1 = 1 n Σ j = 1 n a i j 1 k - - - ( 10 )
(五)利用新批次的故障数据来计算矩阵R2
R2矩阵首先需要新批次卧式加工中心的故障数据，仍然要先求出4个矩阵A2k：
A 2 k = a 11 2 k a 12 2 k ... a l n 2 k a 21 2 k a 22 2 k ... a 2 n 2 k ... ... a n 1 2 k a n 2 2 k ... a n n 2 k n × n - - - ( 11 )
矩阵A2k中，各个元素的求解公式如下：
(1)矩阵A21中，
a i j 21 = Cd j Cd i + Cd j - - - ( 12 )
Cdi表示新批次卧式加工中心子系统i的危害度。
(2)矩阵A22中，
a i j 22 = T j T i + T j - - - ( 13 )
Ti表示新批次卧式加工中心子系统i的平均维修时间。
(3)矩阵A23中，
a i j 23 = N i N i + N j - - - ( 14 )
Ni表示新批次卧式加工中心子系统i的故障频数。
(4)矩阵A24中，
a i j 24 = M i M i + M j - - - ( 15 )
Mi表示新批次卧式加工中心系统i费用比。
之后利用公式(16)，可得矩阵R2。
r k i 2 = 1 n Σ j = 1 n a i j 2 k - - - ( 16 )
(六)利用R1和R2组合而成矩阵R
矩阵R公式如下：
R＝αR1+βR2  (17)
其中α、β两者取值是与卧式加工中心运行时间有关的。当卧式加工中心刚刚投入运行时，卧式加工中心的可靠性不高，可靠性设计只能依靠旧批次卧式加工中心的故障数据R1来计算。随着运行时间的增加，维修工作的不断进行，新批次卧式加工中心可靠性的数据R2不断增多。
当机床运行的时间为T个月的时候(不到一个月按一个月算)：
&alpha; = T 20 , &beta; = 1 - &alpha; . ( T < 20 ) - - - ( 18 )
(七)求四个影响因素(危害度、平均维修时间、故障频数、费用比)的权重向量W；
这里是单独考虑四个影响因素在分配过程中的权重，需要请专家进行打分。打的分数求平均值并进行归一化处理，可得向量W中各个元素的值，公式如下：
W j m = 1 n &Sigma; i = 1 n W j i - - - ( 19 )
W j = W j m &Sigma; j = 1 4 W j m &times; 1 - - - ( 20 )
Wji表示第i个专家对第j个因素的权重打分，其值为0至1之间任意小数，权重越大打的分数越大。为了防止打分时出现某个专家对所有因素打的分都很高或很低而体现不出各因素之间的区别，在打分时，要求每个专家对所有因素打出的分数和要为1。
(八)求得设计结果
利用层次分析法建立规划设计模型，公式如下：
D = W &CenterDot; R = d 1 d 2 ... d n = w 1 w 2 ... w k r 11 r 12 ... r l n r 21 r 22 ... r 2 n ... ... ... ... r k 1 r k 2 ... r k n - - - ( 21 )
向量D是可靠性设计的层次模型中的目标层，也就是整机的可靠性设计指标(MTBF)，D中各个值的比就是各子系统故障率的比，也是平均故障间隔时间的反比，求出向量D就可以得到各个子系统应该规划到的平均故障间隔时间；向量W是层次模型中的准则层，也就是可靠性设计中影响可靠性设计的因素，其数值表示各个因素的权重，矩阵R是层次模型中的方案层，是指最后设计出的各个子系统的可靠性，其数值是各个子系统在各考虑因素影响下的故障率所占比重。向量W和R两者相乘可得向量D。
向量D还需进一步的变形才可以得出每个子系统的平均故障间隔时间。
如果要求新设计出的卧式加工中心整机平均故障间隔时间要求达到x小时，则每个子系统应得到的最合理的平均故障间隔时间MTBFi可由如下公式计算出。
1 MTBF i = d i &Sigma; i = 1 9 d i &times; 1 x - - - ( 22 )
本发明为加工中心的可靠性设计提供一种改进的方法，利于了旧批次的数据，增大样本量，是更加贴合实际的可靠性设计方法。在现有故障数据不足的情况下，应用旧批次同型号的卧式加工中心的故障数据，扩大故障数据群，该方法可以帮助设计人员协调规划各个子系统的可靠性水平，以设计出可靠性水平更高的新批次卧式加工中心。
附图说明
图1是本发明的结构流程图。
图2是卧式加工中心的结构模型图，表示卧式加工中心由九个子系统组成。
图3是卧式加工中心可靠性设计的层次模型，第一层是目标层(MTBF)，第二层是准则层(设计影响因素)，第三层是方案层(各个子系统的设计方案)。
具体实施方式
本发明利用新、旧批次卧式加工中心生产运行时产生的故障数据。在计算前，已将某型号16台卧式加工中心6个多月的实际运行故障数据进行了收集和整理，并同时收集了同型号的旧批次卧式加工中心的故障数据。
(一)求矩阵R1
旧批次卧式加工中心的各个子系统的危害影响度大小、平均维修时间长短和故障频繁性、费效比打分的值列在表1中。
表1旧批次卧式加工中心故障数据表
子系统 故障危害度 平均维修时间 故障频率 费效比
工件传输系统 60 62 6.167％ 5.83
控制电气系统 61.67 58 8.5％ 7.17
夹具系统 51.67 45 6.67％ 5.67
刀库系统 61.67 56.7 6.83％ 5.5
进给系统 58.3 60 6.5％ 7.17
机床防护及基础件 70 30 5.167％ 4.67
液压气动系统 30 48.3 7.167％ 5.33
主轴系统 51.67 81.67 3.167％ 8.17
冷却及排屑、除尘除雾 23.3 25 3.5％ 4.33
根据公式(6)、公式(7)、公式(8)、公式(9)得出4个矩阵A11、A12、A13、A14。
A 11 = 0.5 0.507 0.463 0.507 0.493 0.538 0.333 0.463 0.280 0.493 0.5 0.456 0.5 0.486 0.532 0.327 0.456 0.274 0.537 0.544 0.5 0.544 0.530 0.575 0.367 0.5 0.311 0.493 0.5 0.456 0.5 0.486 0.532 0.327 0.456 0.274 0.507 0.514 0.470 0.514 0.5 0.546 0.340 0.470 0.286 0.462 0.468 0.425 0.468 0.454 0.5 0.300 0.425 0.250 0.667 0.673 0.633 0.672 0.660 0.700 0.5 0.633 0.437 0.537 0.544 0.5 0.544 0.530 0.575 0.367 0.5 0.311 0.720 0.726 0.689 0.725 0.715 0.750 0.563 0.690 0.5
A 12 = 0.5 0.486 0.422 0.480 0.493 0.327 0.439 0.570 0.288 0.514 0.5 0.436 0.493 0.507 0.340 0.453 0.583 0.300 0.578 0.564 0.5 0.558 0.571 0.400 0.518 0.645 0.357 0.521 0.507 0.443 0.5 0.514 0.346 0.460 0.590 0.306 0.507 0.493 0.429 0.486 0.5 0.333 0.446 0.576 0.294 0.673 0.660 0.600 0.654 0.667 0.5 0.617 0.731 0.454 0.561 0.547 0.482 0.540 0.554 0.383 0.5 0.628 0.341 0.430 0.417 0.355 0.410 0.424 0.269 0.372 0.5 0.234 0.712 0.700 0.643 0.694 0.706 0.545 0.659 0.766 0.5
A 13 = 0.5 0.420 0.480 0.474 0.487 0.544 0.463 0.661 0.638 0.579 0.5 0.560 0.555 0.567 0.622 0.543 0.729 0.708 0.520 0.440 0.5 0.494 0.506 0.563 0.482 0.678 0.656 0.525 0.445 0.506 0.5 0.512 0.569 0.488 0.683 0.661 0.513 0.433 0.493 0.488 0.5 0.557 0.476 0.672 0.650 0.456 0.378 0.436 0.431 0.443 0.5 0.419 0.620 0.596 0.537 0.457 0.518 0.512 0.524 0.581 0.5 0.693 0.672 0.339 0.271 0.322 0.317 0.328 0.380 0.306 0.5 0.475 0.362 0.292 0.344 0.339 0.350 0.404 0.328 0.525 0.5
利用公式(13)，将上述4个矩阵A1k转换为矩阵R1
R 1 = 0.454 0.447 0.490 0.447 0.461 0.417 0.619 0.490 0.675 0.445 0.458 0.521 0.465 0.452 0.617 0.504 0.379 0.658 0.519 0.596 0.538 0.543 0.531 0.475 0.555 0.360 0.383 0.498 0.549 0.492 0.484 0.550 0.444 0.476 0.581 0.425
(二)求矩阵R2
收集到的新批次卧式加工中心的故障数据如表2所示。
表2新批次卧式加工中心故障数据表
故障危害度 平均维修时间 故障频率 费效比
工件传输系统 85.393 102 21.35％ 5.83
控制电气系统 65.17 62 19.1％ 7.17
夹具系统 59.561 74 14.61％ 5.67
刀库系统 55.054 67 10.11％ 5.5
进给系统 46.074 99 7.87％ 7.17
机床防护及基础件 44.955 55 7.87％ 4.67
液压气动系统 25.844 56 7.87％ 5.33
主轴系统 41.578 210 4.49％ 8.17
冷却及排屑、除尘除雾 16.86 47 4.49％ 4.33
利用根据公式(12)、公式(13)、公式(14)、公式(15)得出4个矩阵A21、A22、A23、A24。
A 21 = 0.5 0.433 0.411 0.589 0.350 0.345 0.232 0.327 0.165 0.567 0.5 0.477 0.458 0.414 0.408 0.284 0.390 0.206 0.608 0.522 0.5 0.480 0.436 0.430 0.303 0.411 0.211 0.392 0.542 0.520 0.5 0.456 0.450 0.319 0.430 0.234 0.650 0.586 0.564 0.544 0.5 0.494 0.359 0.474 0.268 0.655 0.592 0.570 0.551 0.506 0.5 0.365 0.480 0.273 0.768 0.716 0.697 0.681 0.641 0.635 0.5 0.617 0.395 0.673 0.610 0.589 0.570 0.526 0.520 0.383 0.5 0.289 0.835 0.794 0.779 0.766 0.732 0.727 0.605 0.711 0.5
A 22 = 0.5 0.38 0.42 0.4 0.49 0.35 0.35 0.67 0.32 0.62 0.5 0.54 0.52 0.61 0.47 0.47 0.77 0.43 0.58 0.46 0.5 0.48 0.57 0.43 0.43 0.74 0.39 0.6 0.48 0.52 0.5 0.6 0.45 0.46 0.76 0.41 0.51 0.39 0.43 0.4 0.5 0.36 0.36 0.68 0.32 0.65 0.53 0.57 0.55 0.64 0.5 0.5 0.79 0.46 0.65 0.53 0.57 0.54 0.64 0.5 0.5 0.79 0.46 0.33 0.23 0.26 0.24 0.32 0.21 0.21 0.5 0.18 0.68 0.57 0.61 0.59 0.68 0.54 0.54 0.82 0.5
A 23 = 0.5 0.53 0.59 0.68 0.73 0.73 0.73 0.83 0.83 0.47 0.5 0.57 0.65 0.71 0.71 0.71 0.81 0.81 0.41 0.43 0.5 0.59 0.65 0.65 0.65 0.76 0.76 0.32 0.35 0.41 0.5 0.56 0.56 0.56 0.69 0.69 0.27 0.29 0.35 0.44 0.5 0.5 0.5 0.64 0.64 0.27 0.29 0.35 0.44 0.5 0.5 0.5 0.64 0.64 0.27 0.29 0.35 0.44 0.5 0.5 0.5 0.64 0.64 0.17 0.19 0.24 0.31 0.36 0.36 0.36 0.5 0.5 0.17 0.19 0.24 0.31 0.36 0.36 0.36 0.5 0.5
A24＝A14
之后利用公式(19)，可得矩阵R2。
R 2 = 0.35 0.41 0.43 0.45 0.49 0.5 0.63 0.52 0.72 0.43 0.55 0.51 0.53 0.44 0.58 0.57 0.28 0.61 0.68 0.66 0.6 0.52 0.46 0.46 0.46 0.33 0.33 0.5 0.55 0.49 0.48 0.55 0.44 0.48 0.58 0.43
(三)求矩阵R
因为卧式加工中心实际运行时间为6个月，因此α＝0.7，β＝0.3。根据公式(17)、公式(18)，最后可求得矩阵R。
R = 0.42 0.44 0.47 0.45 0.47 0.44 0.62 0.50 0.69 0.44 0.49 0.52 0.48 0.45 0.61 0.52 0.35 0.64 0.57 0.61 0.56 0.54 0.51 0.47 0.53 0.35 0.37 0.50 0.55 0.49 0.48 0.55 0.44 0.48 0.58 0.43
(四)求矩阵W
专家对影响因素的权重打出的分数平均值如表2。
表2.专家对考虑因素权重打分表
危害影响度 平均维修时间 故障频繁性 费用比
专家1 0.35 0.25 0.3 0.1
专家2 0.28 0.35 0.23 0.14
专家3 0.37 0.25 0.22 0.16
专家4 0.36 0.19 0.31 0.14
专家5 0.24 0.24 0.22 0.3
专家6 0.36 0.17 0.29 0.18
专家7 0.33 0.24 0.27 0.17
根据公式(19)和公式(20)，可得向量W。
W＝[0.327 0.238 0.267 0.168]
(五)计算各子系统平均故障间隔时间
根据公式(21)将求得的R和W相乘，得出向量D。假设新设计出的卧式加工中心平均故障间隔时间要求达到600小时，那么根据公式(22)，可得各个子系统应该设计规划达到的最合理的平均故障间隔时间。
D＝W*R＝[0.4783 0.5149 0.5089 0.4863 0.4890 0.4887 0.5488 0.43730.5478]。
以MTBF作为最终分配指标，根据式(22)计算所得结果如表3所示。
表3各个子系统应该达到的平均故障间隔时间

Claims (1)

1.一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法，其特征在于以下步骤，
(一)划分卧式加工中心的结构模型
将卧式加工中心分为不同功能的子系统，包括：工件传输系统、控制电气系统、夹具系统、刀库系统、进给系统、机床防护及基础件、液压气动系统、主轴系统和冷却排屑除尘除雾系统，各系统之间顺序串联；
整机的故障率λs与各个子系统的故障率λi之间的关系：
&lambda; s = &Sigma; i = 1 n &lambda; i - - - ( 1 )
其中n代表子系统数；
(二)确定卧式加工中心可靠性指标MTBF
用平均故障间隔时间来衡量卧式加工中心整机和每个子系统的可靠性水平，其单位为分钟；
(三)确定子系统的四个影响因素及其计算方法
(1)危害度：危害度表示的是每个功能子系统发生故障时对整机的危害影响的相对大小，采用FMECA方法计算子系统的危害度；将子系统i的危害度用Ci表示，其计算公式如下：
C i = &Sigma; j = 1 n C i j - - - ( 2 )
其中n是影响子系统i的故障模式的个数；Cij是每个故障模式的危害度；j是每个子系统中的故障模式数；
Cij的计算公式如下：
Cij＝a×βij      (3)
其中a为某一故障模式发生的频率；βij表示故障对机床造成损伤的可能性(损失概率)，βij的具体取值情况如下，βij＝0，表示该故障对卧式加工中心没有损伤；βij＝0.1-0.9，表示该故障会对卧式加工中心造成损伤；βij＝1，表示该故障对卧式加工中心肯定造成损伤；
(2)平均维修时间：
第i个子系统的平均维修时间Ti的计算公式如下：
T i = t 1 + t 2 + ... ... + t n N i - - - ( 4 )
t表示子系统i每次发生故障时的维修时间，单位为min；
(3)故障频数；同样时间里，第i个子系统的故障次数记为Ni；
(4)费用比；即子系统的维修费用；
(四)利用旧批次的故障数据来计算R1矩阵
首先利用下面的公式得到4个矩阵A1k；
A 1 k = a 11 1 k a 12 1 k ... a 1 n 1 k a 21 1 k a 22 1 k ... a 2 n 1 k ... ... a n 1 1 k a n 2 1 k ... a n n 1 k n &times; n - - - ( 5 )
矩阵A1k中，各个元素的求解公式如下：
(1)矩阵A11中，
a i j 11 = Ce j Ce i + Ce j - - - ( 6 )
Cei表示旧批次卧式加工中心子系统i的危害度值；
(2)矩阵A12中，
a i j 12 = Te j Te i + Te j - - - ( 7 )
Tei表示旧批次子系统i的维修时间平均值；
(3)矩阵A13中，
a i j 13 = Ne i Ne i + Ne j - - - ( 8 )
Nei表示旧批次卧式加工中心子系统i的故障频数；
(4)矩阵A14中，
a i j 14 = M i M i + M j - - - ( 9 )
Mi表示旧批次子系统i的费用比；
之后利用公式(10)，可得矩阵R1；
r k i 1 = 1 n &Sigma; j = 1 n a i j 1 k - - - ( 10 )
(五)利用新批次的故障数据来计算矩阵R2
R2矩阵首先需要新批次卧式加工中心的故障数据，先求出4个矩阵A2k：
A 2 k = a 11 2 k a 12 2 k ... a 1 n 2 k a 21 2 k a 22 2 k ... a 2 n 2 k ... ... a n 1 2 k a n 2 2 k ... a n n 2 k n &times; n - - - ( 11 )
矩阵A2k中，各个元素的求解公式如下：
(1)矩阵A21中，
a i j 21 = Cd j Cd i + Cd j - - - ( 12 )
Cdi表示新批次卧式加工中心子系统i的危害度；
(2)矩阵A22中，
a i j 22 = T j T i + T j - - - ( 13 )
Ti表示新批次卧式加工中心子系统i的平均维修时间；
(3)矩阵A23中，
a i j 23 = N i N i + N j - - - ( 14 )
Ni表示新批次卧式加工中心子系统i的故障频数；
(4)矩阵A24中，
a i j 24 = M i M i + M j - - - ( 15 )
Mi表示新批次卧式加工中心系统i费用比；
之后利用公式(16)，可得矩阵R2；
r k i 2 = 1 n &Sigma; j = 1 n a i j 2 k - - - ( 16 )
(六)利用R1和R2组合而成矩阵R
矩阵R公式如下：
R＝αR1+βR2      (17)
其中α、β两者取值是与卧式加工中心运行时间有关的；当卧式加工中心刚刚投入运行时，卧式加工中心的可靠性不高，可靠性设计只能依靠旧批次卧式加工中心的故障数据R1来计算；随着运行时间的增加，维修工作的不断进行，新批次卧式加工中心可靠性的数据R2不断增多；
当机床运行的时间为T个月的时候(不到一个月按一个月算)：
&alpha; = T 20 , &beta; = 1 - &alpha; ; ( T < 20 ) - - - ( 18 )
(七)求四个影响因素的权重向量W
单独考虑四个影响因素在分配过程中的权重，需要请专家进行打分；打的分数求平均值并进行归一化处理，可得向量W中各个元素的值，公式如下：
W j m = 1 n &Sigma; i = 1 n W j i - - - ( 19 )
W j = W j m &Sigma; j = 1 4 W j m &times; 1 - - - ( 20 )
Wji表示第i个专家对第j个因素的权重打分，其值为0至1之间任意小数，权重越大打的分数越大；为了防止打分时出现某个专家对所有因素打的分都很高或很低而体现不出各因素之间的区别，在打分时，要求每个专家对所有因素打出的分数和要为1；
(八)求得设计结果
利用矩阵法和层次分析法建立规划模型，公式如下：
D＝W·R＝      (21)
d 1 d 2 ... d n = w 1 w 2 ... w k r 11 r 12 ... r 1 n r 21 r 22 ... r 2 n ... ... ... ... r k 1 r k 2 ... r k n
向量D是可靠性设计的层次模型中的目标层，也就是整机的可靠性设计指标，D中各个值得比就是各子系统故障率的比，也是平均故障间隔时间的反比，求出向量D就得到各个子系统应该规划到的平均故障间隔时间；向量W是层次模型中的准则层，其数值表示各个因素的权重，矩阵R是层次模型中的方案层，是指最后设计出的各个子系统的可靠性，其数值是各个子系统在各考虑因素影响下的故障率所占比重；向量W和R两者相乘可得向量D；
向量D还需进一步的变形得出每个子系统的平均故障间隔时间；
如果要求新设计出的卧式加工中心整机平均故障间隔时间要求达到x小时，那么每个子系统应该设计得到的最合理的平均故障间隔时间MTBFi可由如下公式计算出；
1 MTBF i = d i &Sigma; i = 1 9 d i &times; 1 x - - - ( 22 ) .
CN201510359903.3A 2015-06-25 2015-06-25 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法 Pending CN104933258A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510359903.3A CN104933258A (zh) 2015-06-25 2015-06-25 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510359903.3A CN104933258A (zh) 2015-06-25 2015-06-25 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104933258A true CN104933258A (zh) 2015-09-23

Family

ID=54120424

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510359903.3A Pending CN104933258A (zh) 2015-06-25 2015-06-25 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104933258A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106873528A (zh) * 2017-04-13 2017-06-20 重庆大学 一种数控机床维修可靠性数据采集系统及方法
CN108021739A (zh) * 2017-11-22 2018-05-11 中国北方发动机研究所(天津) 一种大功率军用柴油机实时仿真模型参数影响度分析方法
CN109901515A (zh) * 2019-03-28 2019-06-18 北京工业大学 一种基于owa算子的重型机床可靠性分配方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6684349B2 (en) * 2000-01-18 2004-01-27 Honeywell International Inc. Reliability assessment and prediction system and method for implementing the same
CN101950319A (zh) * 2010-10-09 2011-01-19 大连理工大学 一种高速立式加工中心大跨度横梁拓扑优化设计方法
CN101968824A (zh) * 2010-10-15 2011-02-09 大连理工大学 一种高速卧式加工中心主轴箱的有限元分析方法
CN103631201A (zh) * 2013-12-17 2014-03-12 吉林大学 一种数控机床子系统可靠性影响度分析方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6684349B2 (en) * 2000-01-18 2004-01-27 Honeywell International Inc. Reliability assessment and prediction system and method for implementing the same
CN101950319A (zh) * 2010-10-09 2011-01-19 大连理工大学 一种高速立式加工中心大跨度横梁拓扑优化设计方法
CN101968824A (zh) * 2010-10-15 2011-02-09 大连理工大学 一种高速卧式加工中心主轴箱的有限元分析方法
CN103631201A (zh) * 2013-12-17 2014-03-12 吉林大学 一种数控机床子系统可靠性影响度分析方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郝思文: "MDH80加工中心可靠性分析", 《万方数据》 *
黄智刚等: "贝叶斯估值理论在小子样批次设备检测中的应用", 《电子学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106873528A (zh) * 2017-04-13 2017-06-20 重庆大学 一种数控机床维修可靠性数据采集系统及方法
CN106873528B (zh) * 2017-04-13 2019-01-01 重庆大学 一种数控机床维修可靠性数据采集系统及方法
CN108021739A (zh) * 2017-11-22 2018-05-11 中国北方发动机研究所(天津) 一种大功率军用柴油机实时仿真模型参数影响度分析方法
CN109901515A (zh) * 2019-03-28 2019-06-18 北京工业大学 一种基于owa算子的重型机床可靠性分配方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100438251C (zh) 一种大型电力系统脆弱线路辨识的方法
DE102012102770B9 (de) System und Verfahren zur Fehlereingrenzung und Fehlerabschwächung basierend auf einer Netzwerkmodellierung
CN104298843B (zh) 一种基于着色随机Petri网的复杂机构动态级联可靠性建模方法
CN102848266B (zh) 一种机床主轴精度预测方法
CN102981452A (zh) 数控机床三类功能部件的可靠性建模与可靠性评估方法
CN104992011A (zh) 一种基于fmea分析的数控机床可靠性综合分配方法
CN103996147A (zh) 配电网综合评估方法
CN104933258A (zh) 一种提高卧式加工中心可靠性的设计方法
Garg et al. Availability analysis of crank-case manufacturing in a two-wheeler automobile industry
Yuan et al. Graph computing-based wls fast decoupled state estimation
CN103149840B (zh) 一种基于动态规划的语义服务组合方法
CN107622360A (zh) 一种综合考虑主客观因素的关键线路识别方法
CN105893716A (zh) 一种基于分形理论的结构断裂非概率可靠性分析方法
CN109544006A (zh) 一种评价电动汽车充电站经济效益的方法
CN111339167A (zh) 基于K-means和主成分线性回归的台区线损率影响因素分析方法
CN109523160A (zh) 大型货轮长期保障任务多正态单元部件备件需求量确定方法
CN106342313B (zh) 一种基于层次分析法的测试性指标分配方法
CN106202812A (zh) 一种基于子系统相关性模型的数控车床可靠性分配方法
CN103353895A (zh) 一种配电网线损数据的预处理方法
CN108616145B (zh) 一种计及事故后电压影响效果的新能源切机优化方法
CN107918358A (zh) 数控装备故障分析方法和装置
CN103500997A (zh) 基于混合多目标λ迭代法和牛顿法的电力系统调度方法
CN111585277B (zh) 一种基于混合集成模型的电力系统动态安全评估方法
CN106026118A (zh) 基于节点电压回复指标的电网动态无功补偿节点选择方法
CN101271546A (zh) 多装配线车间人力资源优化配置方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C41 Transfer of patent application or patent right or utility model
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Cong Ming

Inventor after: Li Hongkun

Inventor after: Hao Siwen

Inventor after: Cong Ming, Li Hongkun, Hao Siwen, Han Yuting

Inventor before: Cong Ming

Inventor before: Hao Siwen

Inventor before: Cong Ming, Hao Siwen, Han Yuting

COR Change of bibliographic data
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20150923

Address after: B, Science Park, Dalian University of Technology, 80 software Road, 205, Dalian, China

Applicant after: Dalian Xinyu Polytechnic Technology Development Center Co.,Ltd.

Applicant after: Dalian University of Technology

Address before: 116024 Liaoning, Dalian, Ganjingzi Ling Road, No. 2

Applicant before: Dalian University of Technology

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150923

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20150923