通過對數(shù)控機床可靠性增長技術的研究，利用MTBF值（平均故障間隔時間：Mean Time Between Failures）對國產數(shù)控機床進行故障診斷。根據(jù)采集的數(shù)控車床故障數(shù)據(jù)，對其進行了可靠性分析，計算出了可靠性評定指標，建立了故障間隔時間分布模型。對數(shù)控車床進行了故障模式、影響及危害度（FMECA）分析，剖析了數(shù)控車床的故障發(fā)生機理，找出了產品的薄弱環(huán)節(jié)，提出了部件或子系統(tǒng)的可靠性改進建議。 1 引言 數(shù)控機床是現(xiàn)代制造技術的基礎裝備，其質量好壞和可靠性水平的高低直接影響一個國家先進制造技術的發(fā)展水平。隨著先進制造技術的發(fā)展，不僅要求機床具有優(yōu)越的性能和高度的自動化功能，更要求具有性能與功能的維持性、可靠性、維修性和維修保障性，即要求機床具有可信性。 機械制造工業(yè)正朝著精密化、柔性化、集成化、自動化、智能化方面迅速發(fā)展，國內數(shù)控機床需求強勁，數(shù)控機床產業(yè)適逢極好的發(fā)展機遇。我國機床行業(yè)面臨極為嚴峻的挑戰(zhàn)和競爭，迫切要求縮短同日本、美國、瑞士等國的差距。主要表現(xiàn)為:高速度、高精度方面; 機床的可靠性方面；外觀及制造精度方面；自我開發(fā)能力、產品開發(fā)周期方面;整個社會的配套化、專業(yè)化方面。其中可靠性不過硬是缺乏競爭力的主要因素，因此提高國產數(shù)控機床的可靠性已成為當務之急。 可靠性工程理論及技術的研究以大量的可靠性信息為基礎。只有在擁有真實可靠信息數(shù)據(jù)的基礎上，才能對現(xiàn)有產品進行可靠性評估和故障分析，才能進行可靠性預計、分配和設計。只有通過信息分析和處理，才能對產品的開發(fā)、設計、制造、裝配、使用和維修等提出可靠性改進措施，實現(xiàn)可靠性增長。因此，可靠性信息是進行可靠性工程理論和技術研究的前提。 2 數(shù)控機床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析 可靠性分析是建立在大量的可靠性數(shù)據(jù)基礎上的，在產品可靠性試驗、故障分析、可靠性設計及使用、維修中都離不開可靠性信息。為了對以往試驗數(shù)據(jù)進行妥善處理與保存，防止數(shù)據(jù)丟失或分散；按要求對數(shù)據(jù)進行分析和處理，更方便、更精確地計算出實用的可靠性指標，迫切需要建立一套適應數(shù)控機床發(fā)展要求的統(tǒng)計分析系統(tǒng)。鑒于上述原因，借鑒當前數(shù)控機床可靠性理論的研究成果和相關的數(shù)理統(tǒng)計知識，編制了數(shù)控機床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)。 數(shù)控機床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)結構如圖1所示。 3 數(shù)控車床可靠性基礎狀況的考核與故障分析 在產品的整個壽命期內，無論是產品的開發(fā)、設計、制造階段，還是使用、維護階段，都會涉及到可靠性數(shù)據(jù)分析問題。因此，可靠性試驗技術和數(shù)據(jù)收集分析是非常重要的，是故障報告、分析與糾正系統(tǒng)的重要組成部分。數(shù)據(jù)分析部分包括可靠性試驗分析、故障的統(tǒng)計分析、FME（C）A等。 3.1 故障模式、影響及致命度分析 應用故障模式、影響及致命度分析（FMECA）法對S3-242/244數(shù)控車床進行故障分析，查清整機各故障部位、故障模式及故障原因的比率，從整體上掌握S3-242/244數(shù)控車床的故障發(fā)生情況；找出對整機可靠性影響較大的故障模式；對發(fā)生故障頻繁的部件或子系統(tǒng)深入進行故障模式及原因分析；通過致命性分析，摸清S3-242/244數(shù)控車床的薄弱環(huán)節(jié)，為排除S3-242/244數(shù)控車床故障提供依據(jù)，把故障分析的結果反映給設計、制造及使用單位，從設計、制造、使用和維護等各方面采取對策和措施提高數(shù)控車床的可靠性。 S3-242/244型數(shù)控機床致命性分析是在故障模式及影響分析（FMEA）的基礎上，對故障影響后果定量化的關鍵一步，其目的是按照每一故障模式的嚴重性級別及嚴重度數(shù)字或發(fā)生概率的綜合影響來研究故障模式，以便全面地評價故障模式的影響。部件的致命度是對部件故障后果的危害程度的綜合評定，反應子系統(tǒng)或部件發(fā)生故障時，對整機的性能、功用、周圍環(huán)境及人員安全的影響程度。通過整機致命性分析可以獲得影響S3-242/244型數(shù)控車床可靠性的關鍵部件，摸清攻關產品的薄弱環(huán)節(jié)，以便有針對性地進行可靠性改進設計。 3.2 可靠性指標評價 3.2.1 MTBF的點估計 經(jīng)過各種分布類型的假設、參數(shù)估計、假設檢驗，已經(jīng)確定了故障間隔時間的分布類型為指數(shù)分布，在此基礎上確定MTBF的點估計。 MTBF的點估計按下式編程計算： 式中：f（t）為故障間隔時間的概率密度函數(shù) 將式（2）代人式（1），得估計值 MTBF=227.27h 3.2.2 MTBF的區(qū)間估計 MTBF的區(qū)間估計是根據(jù)故障數(shù)據(jù)求得可靠性特征量MTBF的一個置信區(qū)間，這個區(qū)間以一定的概率（即置信水平）包括未知參數(shù)MTBF的真值，常取90％為置信水平。 3.2.3 平均維修時間MTTR和固有可用度A[sub]i[/sub] 對于可修復產品，除了考慮可靠性，同時還必須考慮維修性。有的產品雖然不易出故障，但一旦發(fā)生故障要很長時間才能修復，有可能經(jīng)常處于修理狀態(tài)，利用率顯然不高。所以，不僅要注意產品是否易壞，還應注意產品是否易修。相應的維修性指標有平均維修時間，即維修時間的數(shù)學期望。 4 數(shù)控車床可靠性增長技術的實施 產品的可靠性是由設計確定并通過制造過程實現(xiàn)的。由于產品復雜性的不斷增加和新技術的不斷采用，產品設計也需要有一個不斷深化認識、逐步改進完善的過程。產品早期的樣機在試驗或運行中因存在較多的設計和工藝方面的缺陷和問題，需要有計劃地改進設計和工藝消除故障模式，從而提高產品固有可靠性水平，以滿足使用要求。 目前，可靠性增長已成為可靠性工程中極重要的組成部分之一。在產品的研制、生產等決定性的壽命階段中，只有用可靠性增長技術進行分析管理和實現(xiàn)工程修正，才能將各種可靠性活動連成一個整體，貫穿于產品的整個壽命過程之中。實踐證明，利用可靠性增長技術進行試驗、分析與管理來提高產品的可靠性，是節(jié)約研制經(jīng)費，縮短研制周期的有效方法。另外，對于需要進行可靠性鑒定或評定的產品，如果在研制或生產中成功地應用了可靠性增長技術，由此得到完整的失效數(shù)據(jù)，即可用于評定或驗證產品的可靠性。 產品的結構千差萬別，發(fā)生的故障模式也多種多樣，必須根據(jù)產品的早期故障模式，研究其早期故障機理和提出改進措施。通過對所研究的數(shù)控車床可靠性基礎狀況的考核與故障分布規(guī)律的研究表明，數(shù)控車床的早期故障多數(shù)帶到用戶中，在現(xiàn)場運行的初期，故障頻繁、故障率高，是當前影響國產數(shù)控機床聲譽的重要因素之一。為了使數(shù)控車床在出廠前充分暴露并排除潛在早期故障，使產品的故障率趨于穩(wěn)定，在機床用戶使用時直接進入到比較穩(wěn)定的偶然故障期，對數(shù)控車床進行早期故障試驗、分析與研究具有重要的現(xiàn)實意義。 5 可靠性評價與對比分析 本文對實施可靠性增長技術后的某型數(shù)控車床進行了可靠性評價。從分析出的故障部位可以看出，原來的故障多發(fā)部位主軸組件、裝卡附件轉移成Z軸、X軸進給系統(tǒng)；故障原因由磨損、斷裂轉變成松動、卡住;主要故障模式由轉位、移位無動作轉變成幾何精度超標。新一輪數(shù)控車床的可靠性指標MTBF值從原來的227h提高到384h，可靠性水平提高了69.2％。 5.1 考核的某型數(shù)控車床 5.1.1 產品描述 該型數(shù)控車床采用45°傾斜高剛性床身，適合高速強力切削。主軸精度高、剛性強，可實現(xiàn)無級調速及恒速切削，啟動及停止迅速，各潤滑點均有獨立循環(huán)裝置進行定量潤滑，溫升及熱變形小，尾臺套筒伸縮可由程序控制。 該型數(shù)控車床可以加工直線、圓弧、公英制螺紋、多頭螺紋，特別適于車削形狀復雜、精度要求高的軸類和盤類零件。 5.1.2 主要技術參數(shù)（表1） 5.2 某型數(shù)控車床故障間隔時間分布模型 5.2.1 故障間隔時間模型的描述 大量統(tǒng)計資料表明，復雜產品一般都具有圖2所示的“浴盆”曲線所描述的壽命特性。T[sub]B[/sub]以前稱為早期故障期，故障率曲線為遞減型，而當早期故障被有效地排除后，產品運轉便逐漸正常，故障率趨于穩(wěn)定，到T[sub]B[/sub]時故障率曲線已開始變平。T[sub]B[/sub]到T[sub]W[/sub]間稱為偶然故障期，故障率近似為一常數(shù)。T[sub]W[/sub]以后稱為耗損故障期，故障率曲線為遞增型，產品在T[sub]W[/sub]以后，故障率迅速上升。 在分布類型的判斷原則上有理論法和統(tǒng)計法，對分布不明的情況，則應做大樣本的試驗以判斷分布類型，對已有經(jīng)驗參考的，則可做較小樣本試驗，假設其分布類型，再進行相應的擬合性檢驗。在處理數(shù)控車床的故障數(shù)據(jù)時，數(shù)控車床的故障數(shù)據(jù)多數(shù)服從威布爾分布、指數(shù)分布、對數(shù)正態(tài)分布，由于采集的這批數(shù)據(jù)在機床廠經(jīng)過了早期故障試驗后，機床用戶已經(jīng)使用了一年半時間，已基本渡過了早期故障期，故障趨于平穩(wěn)，很可能已經(jīng)進入了偶然故障期，并且由概率論可知，對數(shù)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)曲線呈單峰形，威布爾分布的概率密度函數(shù)曲線根據(jù)其形狀參數(shù)的不同呈單峰形或單調下降形。而指數(shù)分布的概率密度函數(shù)曲線呈單調下降形，并且單參數(shù)指數(shù)分布是可靠性工程中應用最廣、計算最簡單的一種分布，且失效率為常數(shù)，基于以上原因，先用指數(shù)分布來描述故障間隔時間的分布模型。 5.2.2 故障間隔時間分布模型的參數(shù)估計和假設檢驗 采用定時截尾的試驗方法，收集了7臺數(shù)控車床32條故障數(shù)據(jù)，當故障間隔時間服從指數(shù)分布時，記采用矩法估計進行參數(shù)估計，采用d法檢驗進行假設檢驗。 由計算可知，參數(shù)θ的估計值： 將檢驗統(tǒng)計量D[sub]n[/sub]的觀察值與臨界值D[sub]n ,α[/sub]進行比較，對給定的顯著性水平α，由軟件計算得：D[sub]n[/sub]=0.142＜D[sub]32，0.1[/sub]=0.216，因此故障間隔時間的分布符合上述所假設的指數(shù)分布。 5.2.3 故障間隔時間分布模型的確定 將計算得到的參數(shù)代人指數(shù)分布的特征量函數(shù)，得到該型數(shù)控車床故障間隔時間的分布模型： 故障間隔時間的分布函數(shù)F（t）為： 概率密度函數(shù)f（t）為： 失效率函數(shù)λ（t）為： 5.3 某型數(shù)控車床的故障模式、影響和致命度分析 5.3.1 數(shù)據(jù)的采集與整理 表2是采樣得到的故障信息表，是經(jīng)過一年多的數(shù)據(jù)收集得到的，已經(jīng)剔除了不能真實反映數(shù)控車床故障的數(shù)據(jù)，遵照了故障數(shù)據(jù)的判定依據(jù)和故障的計數(shù)原則，保證了數(shù)據(jù)與信息的有效性。 5.3.2 數(shù)車床整機故障分析 （1）故障部位分析 通過對故障現(xiàn)象和故障原因的分析，得到如圖3所示的故障部位頻率圖。結合原始故障表知：Z軸進給系統(tǒng)是發(fā)生故障最頻繁的部位，主要表現(xiàn)為Z軸過載報警、Z軸電機皮帶松、Z軸點動時哆嗦，414[sup]#[/sup]報警。X軸進給系統(tǒng)的故障也較多，主要表現(xiàn)為電機聯(lián)軸節(jié)松動、絲杠有間隙、托板有間隙等?？己藱C床的其它部件及子系統(tǒng)中，電氣系統(tǒng)、轉塔刀庫、主傳動系統(tǒng)、主軸組件、冷卻系統(tǒng)故障也很多，因此不能忽視這些系統(tǒng)潛在的故障。 （2）故障模式分析 從表3故障模式頻率表中看出，幾何精度超標占很大比例，達21.88％。除了由X軸絲杠有間隙引起的，X軸拖板有間隙也會引起零件加工時的精度偏低。零部件損壞也占15.63％，大部分原因是由絲杠掩死造成的。 5.3.3子系統(tǒng)故障模式及原因分析 下面子系統(tǒng)的FMEA分析中，給出各子系統(tǒng)或部件的故障模式和原因的次數(shù)及頻率，由此繪制出各子系統(tǒng)或部件的故障模式頻率直方圖、故障原因頻率直方圖。分別對表4中故障最頻繁的4個子系統(tǒng)進行故障模式、故障原因分析和原因分類分析，以探詢可靠性改進設計的措施。 （1） Z軸進給系統(tǒng) 從表4的Z軸進給系統(tǒng)故障模式頻率表中可以看出： 某型數(shù)控車床z軸進給系統(tǒng)的故障模式主要是零部件的損壞和預緊機構松動、基礎件振動，其中零部件的損壞是最頻繁的故障模式。z軸進給系統(tǒng)故障原因主要有卡住，其次是松動。 （2）X軸進給系統(tǒng) x軸進給系統(tǒng)故障模式只有一種:工藝型中的幾何精度超標，共發(fā)生5次。對于此類故障，機械方面的因素較多，加工精度不穩(wěn)是車床的傳動誤差和刀架的重復定位精度造成的，主要是滾珠絲杠軸承螺母松動和裝配不良引起的。 （3）電氣系統(tǒng) 由電氣系統(tǒng)故障模式頻率表（表5）可以得出：其故障模式主要是線路、電纜短路占75％，其次是鎖緊部件松動25％。故障的主要原因是過載和元器件損壞。 （4）轉塔刀庫 從表6我們可以看出：轉塔刀庫故障模式中幾何精度超標占67％，元器件損壞占33％。轉塔刀庫發(fā)生的故障主要是由調整不良和元器件損壞引起的。 5.4 數(shù)控車床致命性分析 致命性分析是對FMECA而言，對失效影響后果定量化的關鍵一步。即分析各種失效模式對系統(tǒng)功能影響的嚴重程度，進而確定每一個零件、部件或系統(tǒng)的致命度。FMECA的定量化體現(xiàn)系統(tǒng)各關鍵部件潛在的弱點，以便能對數(shù)控車床進行更好的改進設計。 零部件的致命度計算公式為： 式中：k為零部件出現(xiàn)的故障模式種類數(shù)；n為零部件發(fā)生全部故障模式的總次數(shù)；n[sub]i[/sub]為零部件第i種故障模式出現(xiàn)的次數(shù)；β[sub]i[/sub]為零部件以故障模式i發(fā)生故障造成該零部件損傷的概率，國際草案將此稱為喪失功能的條件概率。其值如下：β[sub]i[/sub]=1表示該件肯定發(fā)生損傷；β[sub]i[/sub]=0.5表示該件可能發(fā)生損傷；β[sub]i[/sub]=0.1表示該件很少可能發(fā)生損傷；β[sub]i[/sub]=0表示該件無影響。 為零部件的基本故障率，用平均故障率 = N／∑[sub]t[/sub]計算。其中，N為零部件在規(guī)定時間內的故障總次數(shù)；∑[sub]t[/sub]為零部件在規(guī)定時間內累積工作時間，7臺該型數(shù)控車床的累積工作時間為15955.159h，經(jīng)計算與分析建立了如表7的該型數(shù)控車床FMECA表。 將β、λ代人式（6），得到如表8的故障部位致命度表。 通過表8的故障致命度表可以看出：Z軸進給系統(tǒng)和X軸進給系統(tǒng)的可靠性最為薄弱，是最應首要進行可靠性改進設計的部位。 通過對該型數(shù)控車床故障部位、故障模式以及致命度表的統(tǒng)計分析，從中可以定量地看出各故障部位對這批數(shù)控車床的影響程度，并以此作為新一輪產品考核與對比分析的依據(jù)，來提高該批車床的可靠性。 5.5 可靠性指標評價 （1）MTBF的點估計 將式（7）的故障間隔時間概率密度函數(shù)代人下得到該型數(shù)控車床MTBF的點估計： （2）MTBF的區(qū)間估計 MTBF的區(qū)間估計是根據(jù)故障數(shù)據(jù)求得可靠性特征量MTBF的一個置信區(qū)間，這個區(qū)間以一定的概率（即置信水平）包括未知參數(shù)MTBF的真值，常取90％為置信水平。 由計算知：MTBF的雙側置信區(qū)間為（284.79，525.91） MTBF的單側置信下限為301.13。 （3）平均維修時間MTTR和固有可用度A[sub]i[/sub] 平均維修時間的觀測值是維修時間的總和與修復的產品數(shù)之比。該型數(shù)控車床平均維修時間觀測值按下式求得： 式中:t[sub]Mi[/sub]朋為在評定周期內第i臺數(shù)控車床的實際修復時間（h）。 固有可用度，又稱穩(wěn)態(tài)有效度，它綜合了可靠度和維修度的廣義可靠性特征量，其表達式為 可見A[sub]i[/sub]越大，表示整機有效工作程度越高。增大固有可用度的途徑是增大MTBF并減小MTTR。 6 結論 以數(shù)控機床可信性工程基礎理論及應用技術的研究為背景，主要完成了以下幾個方面的任務： （1）對考核的數(shù)控車床進行現(xiàn)場試驗研究，采集故障數(shù)據(jù)，確定數(shù)控車床可靠性故障的種類和故障判據(jù)，并建立數(shù)控車床的可靠性數(shù)據(jù)庫。 （2）編制了《數(shù)控機床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)》軟件，并把該軟件應用到數(shù)控車床可靠性信息處理上，通過調研得到的故障信息，驗證了該軟件的適用性和實用性。 （3）對數(shù)控車床的可靠性進行了深入研究。利用編制的軟件，模型初選后，通過參數(shù)估計、假設檢驗確定了故障間隔時間的分布模型，最終確定了某型數(shù)控車床的可靠性數(shù)學模型；給出了數(shù)控車床可靠性評價體系的可靠性特征量，平均無故障工作時間（MTBF）的進行點估計；維修性參數(shù)平均修復時間（MTTR）和可用性特征量中的固有可用度（A[sub]i[/sub]）。 （4）對考核的數(shù)控車床進行了故障模式、影響及致命度（FMECA）分析，查清了該型數(shù)控車床各故障部位、故障模式及故障原因的比率，深入了解了數(shù)控車床的故障發(fā)生機理，找出產品的薄弱環(huán)節(jié)，從整體上掌握該型數(shù)控車床的發(fā)生情況，并對故障多發(fā)部位提出了可靠性改進建議。 編制的數(shù)控機床數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)可完成數(shù)控機床可靠性試驗的數(shù)據(jù)處理和管理操作，為機床可靠性的分析工作提供了很大的方便，處理迅速，實用性強，經(jīng)調試已基本達到了為可靠性工作服務的目的。 使數(shù)控車床的可靠性水平明顯增長，通過對新一輪數(shù)控車床的考核，可靠性水平提高了67.1%，這說明針對該型數(shù)控車床提出的可靠性措施是切實有效的；同時減少了用于維修機床的大量時間，提高了工作效率，降低了生產成本，為進行有序的工作進度提供了有利的保證。 第二屆伺服與運動控制論壇論文集 第三屆伺服與運動控制論壇論文集