加工中心故障相關(guān)性分析
2.5.1加工中心子系統(tǒng)劃分 加工中心是一種具有加工復(fù)雜工藝、高精度要求的精工機(jī)床，能以最快的 效率完成多個加工任務(wù)。作為典型的現(xiàn)代制造系統(tǒng)設(shè)備，加工中心的故障種類 繁多、模式各異。根據(jù)加工中心的基本結(jié)構(gòu)以及工作原理，參照加工中心的模 塊化方法可將加工中心分為主軸系統(tǒng)S，刀庫M，進(jìn)給系統(tǒng)J，精工系統(tǒng)NC， 液壓系統(tǒng)D，電氣系統(tǒng)V，氣動系統(tǒng)G，潤滑系統(tǒng)L，冷卻系統(tǒng)W，排肩系統(tǒng) K，工作臺T，防護(hù)裝置Q。加工中心部位代碼及其組成結(jié)構(gòu)如表2.2所示。當(dāng) 加工中心的某一子系統(tǒng)發(fā)生故障時，加工中心將產(chǎn)生相應(yīng)的故障模式，影響其 正常工作。所以要想保證加工中心的可用性，必須保證加工中心所有子系統(tǒng)都 處于正常的工作狀態(tài)。加工中心的總體構(gòu)造圖、系統(tǒng)功能關(guān)系圖及故障模式劃 分分別如圖2.14、2.15和表2.2所示：2.5.2加工中心故障分析根據(jù)采集的109個VDL-1000型號CNC加工中心現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì) 算求得加工中心各故障部位（子系統(tǒng)）發(fā)生故障次數(shù)的頻率分布如表2.3所示。表2.3故障部位因素頻率表 部位 代碼 機(jī)床 部位 故障 頻次 故障 頻率 部位 代碼 機(jī)床 部位 故障 頻次 故障 頻率 J 進(jìn)給系統(tǒng) 31 0.2844 G 氣動系統(tǒng) 4 0.0367 M 刀庫 27 0.2477 Q 防護(hù)系統(tǒng) 3 0.0275 S 主軸系統(tǒng) 14 0.1284 W 冷卻系統(tǒng) 3 0.0275 K 排屑系統(tǒng) 12 0.1101 L 潤滑系統(tǒng) 3 0.0275 V 電氣系統(tǒng) 6 0.0550 D 液壓系統(tǒng) 0 0 CNC 精工系統(tǒng) 6 0.0550 T 工作臺 0 0 對每個故障的故障原因進(jìn)行分析獲得加工中心部分故障模式的前因故障。2.5.3加工中心子系統(tǒng)故障相關(guān)性建模根據(jù)加工中心關(guān)聯(lián)故障分析、子系統(tǒng)序號及有向圖理論構(gòu)建故障傳遞關(guān)系模 型和故障傳遞有向圖分別如圖2.16、2.17所示：2.5.4子系統(tǒng)相關(guān)性影響度與被影響度計(jì)算根據(jù)之前對加工中心子系統(tǒng)的劃分，可以分為主軸系統(tǒng)S，刀庫M，進(jìn)給 系統(tǒng)J，精工系統(tǒng)NC，液壓系統(tǒng)D，電氣系統(tǒng)V，氣動系統(tǒng)G，潤滑系統(tǒng)L， 冷卻系統(tǒng)W，排肩系統(tǒng)K，工作臺T，防護(hù)裝置Q共12個子系統(tǒng)，對其進(jìn)行 編號進(jìn)行故障傳播分析，子系統(tǒng)及其可能的故障傳播方向如表2.4所示：由于PR值與故障相關(guān)影響度CI值的傳遞機(jī)理是相反的，那么需要對鄰接 矩陣C進(jìn)行一次轉(zhuǎn)置得到轉(zhuǎn)置鄰接矩陣CT，進(jìn)而得到概率轉(zhuǎn)移矩陣的轉(zhuǎn)置矩結(jié)果表明進(jìn)給系統(tǒng)、刀庫系統(tǒng)和主軸系統(tǒng)的被影響度比較高，這些子系統(tǒng) 屬于執(zhí)行機(jī)構(gòu)，最容易受到其他子系統(tǒng)故障的影響；電氣系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、液 壓系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)等子系統(tǒng)的影響度比較高，它們屬于動力或控制系統(tǒng)，當(dāng)這 些子系統(tǒng)出現(xiàn)故障時容易影響其他子系統(tǒng)出現(xiàn)故障征兆，對整個加工中心具有 較強(qiáng)的危害性。2.6本章小結(jié)本章首先介紹了有向圖的相關(guān)概念，用圖來表征子系統(tǒng)的相關(guān)關(guān)系，在此 基礎(chǔ)上引申出鄰接矩陣的概念，通過對精工加工中心進(jìn)行子系統(tǒng)劃分和故障分析， 查閱相關(guān)故障診斷手冊構(gòu)建故障傳遞有向圖，從客觀上反映了子系統(tǒng)之間的故 障相關(guān)性。基于加工中心故障相關(guān)有向圖模型，借助Pagerank算法來求解基于 相關(guān)故障的子系統(tǒng)影響度、被影響度指標(biāo)，雖然基于Pagemnk算法的子系統(tǒng)相 關(guān)度計(jì)算也存在局限性，是一種比較理想的計(jì)算方式，但是這種算法為基于故 障相關(guān)的加工中心可靠性研究指明了 一個新的方向。篩選出故障影響度比較高 的子系統(tǒng)能夠?qū)Χ喙收蠒r的故障源定位起到指導(dǎo)作用，篩選出故障被影響度比 較高的子系統(tǒng)能夠?qū)鹘y(tǒng)的子系統(tǒng)可靠性建模進(jìn)行改進(jìn)，有利于更準(zhǔn)確地進(jìn)行 子系統(tǒng)的可靠性評價。本文采摘自“基于故障率相關(guān)的加工中心的可靠性及風(fēng)險評估”，因?yàn)榫庉嬂щy導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示，有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章！本文由海天精工整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考，轉(zhuǎn)載請注明！