摘要: 数控机床作为装备制造业的“工业母机”，其可靠性水平已成为影响行业发展的重要技术指标之一，而保障关键功能部件的可靠性是保障数控机床可靠性水平的重要途径。数控机床关键功能部件的可靠性评估方法不仅用于可靠性水平的考核，还能为可靠性设计、可... 展开 数控机床作为装备制造业的“工业母机”，其可靠性水平已成为影响行业发展的重要技术指标之一，而保障关键功能部件的可靠性是保障数控机床可靠性水平的重要途径。数控机床关键功能部件的可靠性评估方法不仅用于可靠性水平的考核，还能为可靠性设计、可靠性增长及预防性维修提供重要依据。因此，研究数控机床关键功能部件可靠性评估方法以获取准确的评估结果具有重要的研究意义和工程价值。 故障数据是可靠性评估的重要依据，然而随着数控机床关键功能部件可靠性水平的不断提升，可靠性试验周期不断延长，致使有限时间内获取的故障数据严重不足，而仅凭有限的故障数据所得出评估结果的精度较低。在数控机床关键功能部件的全寿命周期中，蕴藏着多源的可靠性信息，但其中存在着部分缺失、获取困难等弊病，若能充分利用这些不完善的信息可弥补故障数据的不足，并提升可靠性评估精度是亟待解决的难题。目前基于多源信息融合的可靠性评估研究通常是将相同维度的信息进行融合，信息源相对单一，易导致评估结果偏差较大，故在保证融合误差最小的前提下，需完善不同来源的信息进行融合的方法。综上，在“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项的资助下，提出了基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估方法：针对其故障模式多样的特点，以混合威布尔分布为可靠性模型，对区间删失的前期产品可靠性信息、混合不确定的可靠性仿真信息、专家的模糊判断信息、非线性的性能退化信息和右删失的小样本故障等信息进行深入挖掘并融合以评估数控机床关键功能部件可靠性，并以伺服刀架和主轴为例，验证该方法能有效提高可靠性评估的精度。 论文主要研究内容如下： （1）针对数控机床关键功能部件前期故障数据存在记录不完整、无准确的故障时间等问题，提出一种考虑区间删失数据的可靠性评估方法。在建立含有区间删失数据的似然函数基础上，采用期望最大化（ExpectationMaximization,EM）算法和Delta方法分别进行点估计和区间估计，并通过蒙特卡洛仿真对所提出的方法进行了验证；且将该方法应用在伺服刀架和主轴的可靠性评估中，得到了前期产品的可靠性评估结果。 （2）为获得作为数控机床关键功能部件可靠性评估信息源的可靠性仿真信息，提出基于混合不确定性的可靠性仿真方法。从数控机床关键功能部件的功能原理入手，采用“功能-运动-动作”方法建立了故障树；通过扩展的概率盒理论和变异系数对认知不确定性进行量化，并将数控机床关键功能部件作为一种多状态的可维修系统，利用双层蒙特卡洛的方法实现混合不确定性的可靠性仿真；最后应用该方法获取了伺服刀架的可靠性仿真结果，并采用Birnbaum重要度对各子系统的重要度进行评价。 （3）为融合前期产品的可靠性信息、专家信息和可靠性仿真信息以得到产品可靠性评估的先验信息，搭建了基于串行结构的信息融合框架。采用“最优最劣”法和模糊理论建立专家系统，并以前期产品的可靠性评估结果作为基础，获取专家对现有产品的可靠性水平判断结果，进而通过贝叶斯融合方法与可靠性仿真信息融合，再利用改进的重要性重采样算法获取最终的多源信息融合结果。 （4）为弥补混合威布尔分布在小样本情况下可靠性评估精度低的不足，提出一种考虑右删失数据的小样本可靠性评估方法。由非线性的退化过程预测出故障前的时间，并与小样本的故障数据进行融合；将多源信息融合结果作为先验信息，通过条件概率密度函数进行数据分类，再依据基于马尔科夫链蒙特卡洛方法对各子分布的参数进行求解；最后采用仿真和实例分析评价所提方法的精度。 依据本文提出基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估的方法，获取伺服刀架和主轴可靠性评估结果，且验证了可有效提升评估结果的精度，从而为后续开展可靠性设计、可靠性增长及预防性维修等提供重要的技术手段。 收起