發(fā)布時(shí)間：2021-07-30 06:33

　　數(shù)控系統(tǒng)是機(jī)床的大腦,其可靠性影響著整機(jī)的性能,乃至國家制造業(yè)水平,提升數(shù)控系統(tǒng)可靠性是機(jī)床快速發(fā)展的關(guān)鍵,也是提升綜合國力及國家地位的重要途徑。本文源于國家科技重大專項(xiàng)子課題“面向航空發(fā)動(dòng)機(jī)典型零部件制造的國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)換腦工程”。針對(duì)項(xiàng)目中的某型國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng),進(jìn)行了FMECA和早期故障FTA分析,根據(jù)分析結(jié)果制定了相應(yīng)的措施;研究了可靠性增長模型在數(shù)控系統(tǒng)可靠性增長上的應(yīng)用,對(duì)于企業(yè)提升數(shù)控系統(tǒng)可靠性與制定可靠性增長計(jì)劃,有一定的理論指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值。研究內(nèi)容包含以下幾個(gè)方面:（1）針對(duì)數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行功能結(jié)構(gòu)分析,根據(jù)所收集的故障數(shù)據(jù),采用FMECA方法,確定數(shù)控系統(tǒng)故障頻發(fā)部位、故障頻發(fā)模式、故障頻發(fā)原因及各子系統(tǒng)及其對(duì)應(yīng)故障模式的危害度。（2）根據(jù)浴盆曲線及故障數(shù)據(jù)的特征,對(duì)數(shù)控系統(tǒng)早期故障進(jìn)行分析。為確定數(shù)控系統(tǒng)早期故障期,分別建立了兩重威布爾模型、兩重冪律模型和兩重對(duì)數(shù)線性模型。利用Minitab概率圖,找出數(shù)控系統(tǒng)的最佳壽命分布,初步確定最優(yōu)模型。通過計(jì)算模型的相關(guān)系數(shù)并分析故障率曲線,最終確定兩重對(duì)數(shù)線性模型為最佳模型,得到數(shù)控系統(tǒng)早期故障期拐點(diǎn),從所收集的數(shù)據(jù)中篩選出早... 

【文章來源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

⑥④ ⑤ ⑦ 在運(yùn)行期間內(nèi)共發(fā)生 n 次故障，故障時(shí)間 、 、…為 ，將故障間隔時(shí) ，其經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為： 可表示為： 故障數(shù)據(jù)點(diǎn)繪制于定義的 平面內(nèi)，形成威布爾爾分布的參數(shù)求解，通常采用圖估計(jì)法，即將模型函威布爾分段模型的各函數(shù)分別對(duì)應(yīng)威布爾概率圖中的.4。

重慶理工大學(xué)碩士學(xué)位論文而得到數(shù)控系統(tǒng)的早期故障期拐點(diǎn)，根據(jù)模型相關(guān)系數(shù)及故障率曲線確定最及準(zhǔn)確的早期故障期持續(xù)時(shí)間�；� Minitab 概率圖的模型初選大量研究表明，數(shù)控系統(tǒng)壽命通常服從指數(shù)分布或威布爾分布，由于 NHPP 模需要單臺(tái)系統(tǒng)具有一定量的故障數(shù)據(jù)，且通過兩重威布爾模型數(shù)據(jù)處理發(fā)現(xiàn)，的 76 條數(shù)據(jù)并不適用于該模型，因此選用故障量較大的兩臺(tái)數(shù)控系統(tǒng)，對(duì)應(yīng)間隔時(shí)間 分別為（#1）144、432、672、744、3000、4824；（#2）960、4336、2544、2952、1216。為了快速確定壽命分布類型，選取恰當(dāng)?shù)哪Ｐ�，將兩臺(tái)故障間隔時(shí)間排序并導(dǎo)入 Minitab 軟件中，利用其概率圖進(jìn)行分布優(yōu)選，如圖 2。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于故障樹和層次分析法的地鐵施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)——以隧道豎井基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)失穩(wěn)為例[J]. 魏丹.  安全與環(huán)境工程. 2018(01)
[2]掘進(jìn)機(jī)截割系統(tǒng)的故障樹-層次分析法診斷分析[J]. 劉強(qiáng),尹同舟,唐秀山,唐至威,楊健健,吳淼.  煤炭科學(xué)技術(shù). 2017(03)
[3]基于FTA-AHP的鐵路安全風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估方法[J]. 劉敬輝.  中國鐵道科學(xué). 2017(02)
[4]多臺(tái)數(shù)控機(jī)床強(qiáng)度函數(shù)浴盆曲線建模技術(shù)研究[J]. 張根保,張坤能,王揚(yáng),康麗娜.  機(jī)械科學(xué)與技術(shù). 2016(01)
[5]“數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)”專題（十二） 使用可靠性保障技術(shù)[J]. 張根保,李磊.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2015(06)
[6]機(jī)械制造工藝可靠性研究[J]. 張紅銳,王瀧婧.  中國高新技術(shù)企業(yè). 2015(14)
[7]最小二乘法、矩法和最大似然法的應(yīng)用比較[J]. 胡德,郭剛正.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2015(09)
[8]改進(jìn)RPN方法在數(shù)控磨床可靠性分析上的應(yīng)用[J]. 范晉偉,王澤立,劉勇軍,周中原.  制造技術(shù)與機(jī)床. 2014(08)
[9]國產(chǎn)數(shù)控系統(tǒng)可靠性現(xiàn)狀及對(duì)策研究[J]. 周陽紅生,張錚,黃鐸佳.  電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn). 2013(S1)
[10]國產(chǎn)數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)綜述[J]. 張根保,王立平.  航空制造技術(shù). 2013(05)



本文編號(hào)：3310902