本文關(guān)鍵詞：以可靠性為中心的數(shù)控機(jī)床維修策略研究

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【摘要】：數(shù)控機(jī)床作為機(jī)械裝備制造業(yè)的主流產(chǎn)品與支撐產(chǎn)品,已成為實(shí)現(xiàn)裝備制造業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵設(shè)備,是衡量一個(gè)國(guó)家綜合實(shí)力的重要標(biāo)志。目前,我國(guó)對(duì)中高端數(shù)控機(jī)床的市場(chǎng)需求量越來越大,但高端機(jī)床卻主要依賴進(jìn)口。造成國(guó)產(chǎn)中高檔數(shù)控機(jī)床市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力低下的主要原因是國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床可靠性水平低下,精度維持性差。因此,針對(duì)國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床可靠性難以維持的情況,有必要對(duì)國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床的維修策略進(jìn)行深入研究。本文以中高檔數(shù)控機(jī)床為研究對(duì)象,在以可靠性為中心的思想的指導(dǎo)下,探索數(shù)控機(jī)床使用與維修中的關(guān)鍵技術(shù),研究在維修策略中模型建立與量化的方法。本文的研究結(jié)果對(duì)于提高國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床的可靠性具有重大意義。取得的主要研究成果如下:1、為分析找出數(shù)控機(jī)床的薄弱環(huán)節(jié),針對(duì)經(jīng)典FMECA方法中主觀因素影響評(píng)價(jià)結(jié)果、沒有考慮到故障的模糊性、考慮影響因素不全面的缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于三角模糊數(shù)-優(yōu)劣解距離法(TOPSIS)的重要度分析方法。本文采用三角模糊數(shù)對(duì)模糊信息進(jìn)行量化,綜合考慮探測(cè)度、停機(jī)時(shí)間及維修的難易程度等7個(gè)影響因素,用TOPSIS法進(jìn)行計(jì)算,給出各子系統(tǒng)的重要程度的排序,確定了數(shù)控機(jī)床的薄弱環(huán)節(jié)。2、為解決工程實(shí)際中不同的修復(fù)程度與可靠性、維修費(fèi)用的矛盾,基于“修復(fù)如新”、“好于舊次于新”、“修復(fù)如舊”三種不同維修程度的假設(shè),建立數(shù)控機(jī)床的維修程度決策模型,并用改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法(MOPSO)對(duì)該模型求解,得到了既能保持高的可靠性、又能將維修費(fèi)用降到最低的維修程度決策。3、為確定子系統(tǒng)在早期失效期的最佳預(yù)防性維修周期,在以可用度最大和維修費(fèi)用最小兩種不同原則下的建立維修周期模型的基礎(chǔ)上,提出了用故障樹分析法來體現(xiàn)故障的不確定性與隨機(jī)性的維修周期預(yù)測(cè)方法,最后用模糊決策中的絕對(duì)比較法將這三種方法結(jié)合起來,得到在早期失效期的最佳預(yù)防性維修周期。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)控機(jī)床 維修策略 可靠性 重要度 維修程度 預(yù)防性維修
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG659
【目錄】：

• 摘要8-9
• Abstract9-13
• 第1章 緒論13-30
• 1.1 課題來源13
• 1.2 課題背景及研究意義13-15
• 1.3 維修的發(fā)展概述15-17
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-27
• 1.4.1 以可靠性為中心的維修策略的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-21
• 1.4.2 數(shù)控機(jī)床子系統(tǒng)的重要度分析的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-23
• 1.4.3 數(shù)控機(jī)床維修程度決策模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀23-25
• 1.4.4 數(shù)控機(jī)床維修周期模型的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀25-27
• 1.5 本文研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線27-29
• 1.5.1 研究目標(biāo)27
• 1.5.2 研究?jī)?nèi)容27-28
• 1.5.3 技術(shù)路線28-29
• 1.6 本章小結(jié)29-30
• 第2章 數(shù)控機(jī)床子系統(tǒng)的重要度分析30-47
• 2.1 數(shù)控機(jī)床的功能、故障與維修方式30-36
• 2.1.1 功能與故障30-32
• 2.1.2 維修方式的分類32-34
• 2.1.3 維修方式的選擇34-35
• 2.1.4 進(jìn)行RCM分析前所需收集的信息35
• 2.1.5 數(shù)控機(jī)床子系統(tǒng)的劃分35-36
• 2.1.6 數(shù)控機(jī)床的故障模式36
• 2.2 三角模糊數(shù)36-38
• 2.3 基于TOPSIS法的重要度分析38-41
• 2.3.1 建立決策矩陣38-39
• 2.3.2 決策矩陣的歸一化39
• 2.3.3 建立加權(quán)規(guī)范化決策矩陣39
• 2.3.4 求解正理想解和負(fù)理想解39-40
• 2.3.5 計(jì)算子系統(tǒng)nx的評(píng)價(jià)指標(biāo)到正理想解和負(fù)理想解的距離40
• 2.3.6 計(jì)算相對(duì)貼近度id40
• 2.3.7 按照相對(duì)貼近度id進(jìn)行排序40-41
• 2.4 實(shí)例分析41-46
• 2.5 本章小結(jié)46-47
• 第3章 數(shù)控機(jī)床維修程度決策模型47-55
• 3.1 維修程度決策模型的建立47-49
• 3.1.1 對(duì)于維修程度的假設(shè)47-48
• 3.1.2 維修程度決策模型48-49
• 3.2 改進(jìn)的MOPSO算法49-52
• 3.2.1 經(jīng)典MOPSO算法的缺陷與改進(jìn)49-50
• 3.2.2 種群大小的設(shè)置50
• 3.2.3 位置迭代公式50
• 3.2.4 速度迭代公式50-51
• 3.2.5 遍歷過的最好位置51
• 3.2.6 MOPSO算法流程51-52
• 3.3 實(shí)例分析52-54
• 3.4 本章小節(jié)54-55
• 第4章 預(yù)防性維修的最佳維修周期55-67
• 4.1 可靠性常用的壽命分布55-56
• 4.2 可用度最大原則的維修周期模型56-57
• 4.2.1 可用度最大原則的修理型維修周期模型56-57
• 4.2.2 可用度最大原則的更新型維修的周期模型57
• 4.3 維修費(fèi)用最小原則的維修周期模型57-58
• 4.3.1 維修費(fèi)用最小原則的修理型維修周期模型57-58
• 4.3.2 維修費(fèi)用最小原則的更新型維修周期模型58
• 4.4 基于故障樹的維修周期預(yù)測(cè)58-61
• 4.4.1 故障樹分析58-59
• 4.4.2 蒙特卡羅仿真59
• 4.4.3 基于故障樹的維修周期預(yù)測(cè)算法流程59-61
• 4.5 最佳預(yù)防性維修周期的模糊決策61-62
• 4.6 實(shí)例分析62-65
• 4.6.1 采用修理型維修時(shí)可用度最大原則的預(yù)防性維修周期62-63
• 4.6.2 采用修理型維修時(shí)維修費(fèi)用最小原則的預(yù)防性維修周期63
• 4.6.3 基于故障樹的維修周期預(yù)測(cè)63-65
• 4.6.4 最佳預(yù)防維修周期的模糊決策65
• 4.7 本章小結(jié)65-67
• 總結(jié)與展望67-69
• 總結(jié)67
• 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 致謝75-76
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表論文目錄76

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本文編號(hào)：724231