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基于蒙特卡洛方法的數控磨床重要度分析*

2015-11-02 06:34范晉偉王澤立劉勇軍周中源唐宇航
組合機床與自動化加工技術 2015年2期
關鍵詞:磨床蒙特卡洛關聯度

范晉偉,王澤立,劉勇軍,周中源,唐宇航,宋 毅

(北京工業大學機電學院,北京 100124)

基于蒙特卡洛方法的數控磨床重要度分析*

范晉偉,王澤立,劉勇軍,周中源,唐宇航,宋 毅

(北京工業大學機電學院,北京 100124)

數控磨床系統復雜性高,各子系統之間關聯性強。使用傳統的重要度分析方法難以進行分析。在對數控磨床進行可靠性建模的基礎上,獲得整機及子系統的可靠度函數。通過評分方式獲得各個子系統的關聯度,并使用蒙特卡洛仿真方法對數控磨床各子系統進行重要度綜合評價。此方法不僅考慮因素全面,而且在一定程度上減少了主觀性的影響。使用此方法對某批數控磨床進行重要度綜合評價結果表明該方法簡便,有效,實用性強。

數控磨床;重要度;蒙特卡洛;子系統;可靠性建模

0 引言

數控磨床是一種精密加工設備,其可靠性好壞是評價數控磨床好壞的一項重要評價指標。為了提升整機的可靠性水平,需要有針對性的對各個子系統進行可靠性提升。子系統重要度是評判子系統重要程度的一個指標。子系統越重要,越應該優先提升該子系統的可靠性。因此,必須找到一種方法對系統進行更準確、更全面的重要度評價。

系統的重要度評定方法有很多。曾亮等[1]在1998年考慮了系統的多態性,提出了多狀態單調關聯系統元件重要度分析方法。孫紅梅等[2]在2007年總結了基于故障樹進行重要度分析的方法。2009年,李常有等[3]提出了基于改進的TOPSIS設備重要度分析法,此方法采用信息熵法求權重并應用TOPSIS方法得到重要度決策矩陣。姚成玉等[4]在2010年提出了基于模糊理論的T-S模糊故障樹重要度分析方法。

以上文獻中所述的方法雖然能夠實現重要度評價,但都存在一定的缺陷。文獻[2]沒有考慮各個子系統的關聯性。文獻[3]對于重要度的評價主觀性過強。文獻[4]是基于故障樹的重要度分析方法,沒有建立完善的可靠性模型。

針對上述缺陷,本文提出一種利用歷史故障數據對系統與子系統進行可靠性建模,并考慮子系統之間的關聯性,同時運用蒙特卡洛仿真方法降低主觀性的重要度評價方法。應用此方法對數控磨床進行重要度分析,來驗證該方法的實用性。

1 子系統劃分及可靠性建模

1.1子系統劃分

一個復雜系統由于功能多,結構復雜。在進行分析時,需要將其劃分為若干個子系統來降低復雜性。假設系統Ω,對其進行子系統劃分,其子系統集為Ri,Ri=(子系統1,子系統2,…,子系統n)。

1.2可靠性建模

對系統進行可靠性建模,要找到可能符合的分布模型,再利用適當的擬合方法對其進行參數估計。最后驗證可靠性模型的有效性。

由文獻[5]知,數控磨床可靠性模型符合指數分布或威布爾分布。

1.2.1指數分布可靠性建模

指數分布的分布函數為:

整理為:

對式兩邊取對數:

可化為一元線性關系式:

由文獻[5]知:F(t)可由中位秩估計F(ti)代替,中位秩估計表達式為:

使用最小二乘法進行參數估計,求得最小二乘參數為:

其中

求得指數分布參數

得到可靠度函數:

1.2.2威布爾分布可靠性建模

兩參數威布爾分布的分布函數為:

整理為:

對式取兩次對數:

可化為一元線性關系式:

F(t)也由中位秩估計F(ti)代替。使用最小二乘法進行參數估計,求得最小二乘參數為:

其中

求得威布爾參數:

得到可靠度函數:

1.2.3可靠性分布擬合優度檢驗及模型優選

K-S檢驗法是對計算樣本數據的觀察值與擬合模型計算值求差。如果差小于允許值時,接受擬合模型;反之,不接受。

Di——觀察值與擬合模型計算值的差

Dn,α——觀察值與擬合模型計算值的差臨界值,可通過查表獲得。

采用相關指數法[7]來進行模型優選。

如果指數分布的相關指數R指數大于威布爾分布的相關指數R威布爾,則選取指數分布為可靠性模型的優選分布模型;反之,則選取威布爾分布為可靠性模型的優選分布模型。

2 臨界重要度指標

根據文獻[2],將臨界重要度重新定義為以下形式:

Rsys(t)——整機可靠度函數;

Ri(t)——子系統可靠度函數。

臨界重要度既考慮了整機系統可靠度隨子系統可靠度變化的變化率,又考慮了子系統本身可靠度大小的程度。如果整機系統可靠度因某一子系統可靠度變化而變化的變化率比較大,說明提高這一子系統的可靠度會使整機可靠度得到更大的提升。如果子系統的可靠度越低,說明能夠提升的潛力就越大。從這兩方面綜合考慮,能夠更全面的評價子系統的重要度。

將各子系統的臨界重要度寫成向量形式:

3 子系統關聯度

各個子系統相互聯系,相互作用,共同影響整個系統的狀態。采用專家評價的方式來得到子系統的關聯度。子系統評分取值區間在0~1之間,越靠近0表示影響越微小,越靠近1表示影響越嚴重。

得到評分值后,建立與之對應的子系統關聯度矩陣。

子系統關聯度矩陣:

式中:μjk表示子系統j出故障后對子系統k的影響評分值??芍?,μii=0。子系統的關聯度定義如下:

得到子系統關聯度向量:

式中ej表示子系統j的關聯度。ej越大,說明子系統j對其它子系統的影響越大。

4 基于蒙特卡洛方法的重要度評價

定義新的重要度評價指標為:

寫成向量形式為:

ICr(t)是時間t的函數,每個時間t都對應一組子系統重要度,以一個時間點所對應的重要度來評價子系統的重要度是不全面的;同時,為了減少子系統關聯度評分的主觀性。采用蒙特卡洛模擬方法,使用Matlab軟件進行數值計算,獲得T=[0,t]區間上的綜合重要度。具體方法是設定步長Δt,每隔步長取一組數據,并且按關聯度評分排序隨機分配關聯度評分值,由式(27)計算出一個時間點所對應的重要度。對T=[0,t]區間上所有的重要度求和,得到累積重要度。最后對累積重要度進行歸一化,最終得到T=[0,t]區間上各個子系統的重要度。

5 應用實例

以北京第二機床廠某批9臺數控磨床為例進行綜合重要度評價。對數控磨床進行子系統劃分,并按照上述方法進行可靠性建模,結果見表1。

表1 子系統代號和可靠度函數表

整機的擬合可靠度為:

數控磨床的任何一個子系統出現故障都會導致整機故障。因此,數控磨床系統是典型的串聯系統??芍?/p>

臨界重要度表達式為:

將式(31)帶入式(32)中可得:

由式(33)計算出各個子系統的臨界重要度表達式。子系統的臨界重要度表達式為:

對子系統進行關聯度打分,結果見表2。

表2 子系統關聯度打分表

通過表2數據,獲得子系統關聯度矩陣:

由式(25)計算得到子系統關聯度向量:

從結果可以得到子系統關聯度大小的排序:電控系統>數控系統>液壓系統>主軸系統>基礎部件>頭(尾)架系統>量儀系統>冷卻系統>潤滑系統。

基于蒙特卡洛方法,使用Matlab軟件進行蒙特卡洛仿真模擬,仿真的循環次數N=150。

程序流程圖如圖1所示。

圖1 蒙特卡洛程序流程圖

每次循環產生一組隨機數,將隨機數按大小順序賦給對應的子系統作為關聯度,進而按照式(28)計算出綜合重要度,對其進行累加,得到累積重要度。對累積重要度進行數據擬合,擬合曲線如圖2所示。

圖2 子系統累積重要度擬合曲線

累積重要度的三次多項式擬合表達式及其導數列于表3中。

表3 累積重要度擬合多項式及其導數

當t=10,根據表3,計算出累積重要度的導數,即增長率G:GL=0.06,GI=0.11,GG=0.14,GH= 0.26,GB=0.28,GS=0.281,GD=0.56,GF=0.75,GE=0.45??梢钥闯?,數控系統的累積重要度增長率最大為0.75;潤滑系統累積重要度增長率最小為0.06,兩個系統累積重要度增長率相差12.5倍。從圖2中可以看出,頭(尾)架系統、基礎部件和主軸系統這三個子系統的累積重要度很接近。在第50次累加之前,三者累積重要度的排序為:主軸系統>基礎部件>頭(尾)架系統。在循環結束時,三者累積重要度的排序為:頭(尾)架系統>基礎部件>主軸系統。

累積重要度進行歸一化后的結果為:

將歸一化后的累積重要度作為評價數控磨床各個子系統重要度的指標。

最后,得到的子系統重要度的先后排序為:數控系統>液壓系統>電控系統>頭(尾)架系統>基礎部件>主軸系統>量儀系統>冷卻系統>潤滑系統。

數控系統、液壓系統和電控系統重要度排在前三位。其中電控系統的電子元器件較多,故障頻發,關聯度排在第一;數控系統時常出現數控指令不能正常運行的情況,關聯度排在第二;液壓系統出現堵塞和泄漏的情況比較多,關聯度較高??梢?,關聯度較高是導致這三個子系統重要度較高的原因。在對數控磨床進行可靠性提升時,考慮到這三個子系統的重要度較高,應視為重點子系統優先進行可靠性優化。

頭(尾)架系統、基礎部件和主軸系統重要度排在4到6位,但差距不大。在對數控磨床進行可靠性提升時,應綜合考慮其他因素來確定需要優先提升的子系統。量儀系統、冷卻系統和潤滑系統重要度較低,不作為優先提升可靠性的子系統。

6 總結

本方法考慮了各個子系統之間的關聯度,并弱化了評價的主觀影響,簡單易行,易于通過編程實現計算。通過實例證明該方法可以有效的對數控磨床系統進行了子系統的重要度評價,為制定數控磨床可靠性提升的決策路線提供了依據,能夠更加有針對性的對各個子系統進行可靠性改進,進而更有效的提升整機可靠性。事實證明,該方法對數控磨床可靠性提升有著十分重要的指導意義。

[1]曾亮,郭欣.多狀態單調關聯系統元件重要度分析[J].系統工程與電子技術,1998(2):72-74.

[2]孫紅梅,高齊圣,樸營國.關于故障樹分析中幾種典型重要度的研究[J].電子產品可靠性與環境試驗,2007,25(2):39-42.

[3]李常有,徐敏強.基于改進的TOPSIS的設備重要度分析[J].振動與沖擊,2009,28(6):164-167.[4]姚成玉,張熒驛,王旭峰,等.T-S模糊故障樹重要度分析方法[J].中國機械工程,2011,22(11):1261-1268.

[5]賈敬陽.數控砂帶磨床可靠性評估與故障分析[D].吉林:吉林大學,2013.

[6]盧世榮,方逵,周經綸.BDD表示下的部件重要度的計算[J].系統工程與電子技術,1999,21(3):69-72.

[7]高雪莉,催利榮.單元重要度在可靠性工程中的應用[J].技術基礎研究與應用,2005(12):1-4.

[8]Beeson S,D Andrews J.Importance Measures for Non-Coherent-System Analysis[J].IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY,2003,52(3):301-310.

[9]Shu-bin SI,Li-li ZHANG,Zhi-qiang CAI,et al.Integrated Importance Measure of Binary Coherent Systems[C].Xiamen:IEEE 17Th International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management(IE&EM),2010:932-936.

[10]Xi-Zhao WANG,Jun-Hai ZHAI,Su-Fang ZHANG.Fuzzy Decision Tree Based On The Important Degree Of Fuzzy Attribute[C].Kunming:Machine Learning and Cybernetics,2008 International Conference on,2008:511-516.

[11]Chen J,BiW.Joint Failure-Importance of Components in Fault Tree[C].Changsha:International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation,2010:537-540.

[12]Lu L,Jiang J.Joint Failure Importance for Noncoherent Fault Trees[J].IEEE TRANSACTIONS ON RELIABILITY,2007,56(3):435-443.

(編輯 趙蓉)

The Importance Analysis of CNC Grinding Machine Based on Monte Carlo Method

FAN Jin-wei,WANG Ze-li,LIU Yong-jun,ZHOU Zhong-yuan,TANG Yu-hang,SONG Yi
(Mechanical and Electrical Engineering College,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)

CNC grinding system complexity is high,with the strong correlation between the subsystems.U-sing the traditional importance analysis method is difficult to analyze.With CNC grinding machine reliability modeling,get the subsystem reliability function.By grading correlation of each subsystem,and using Monte Carlo simulation method to evaluate the important degree of each subsystem of CNC grinding machine comprehensively.This method not only considered factors comprehensively,but reduce the influence of subjectivity in a certain extent.Using this method to evaluate the important degree of a batch of CNC grinding machine,the evaluation results show that the method is simple,effective and practical.

CNC grinding machine;important degree;Monte Carlo;subsystem;reliability modeling

TH165;TG65

A

1001-2265(2015)02-0074-04 DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.02.021

2014-04-14

國家科技重大專項:中高檔國產數控磨床可靠性規?;嵘こ蹋?013ZX04013047);國家自然科學基金資助項目(51275014)

范晉偉(1965—),男,河南西平人,北京工業大學教授,博士生導師,主要從事數控技術、精密加工、伺服控制方面研究,(E-mail)wangzeli512@163.com。

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