[发明专利]基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价方法

说明书

技术领域

本发明属于数控机床可靠性评价技术领域，涉及一种基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价方法。

背景技术

数控机床是集机、电、液、气、光于一体的复杂系统，“相关”是其故障普遍特征，且各零件及子系统之间的故障存在传递性，属于级联故障。可靠性建模与评价是可靠性设计、分配与预计等研究的基础。传统的数控机床系统组件可靠性建模多基于机床运行中组件故障信息，基于故障独立假设展开。据此评价组件可靠性水平存在偏差，给组件重要度分析、系统可靠性分配、工艺设计和维修策略制定带来较大影响。因此，考虑故障传递性，进行基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价研究具有重要意义。

级联故障是指由一系列互为因果、在时间尺度上可区分的序列停运引起的故障事件，这些故障事件往往就是从系统中某一元件的故障开始，继而引发系列元件故障，这种连锁性故障的迅速传播最终导致了系统的崩溃。级联故障机理的研究引起了国内外学者的广泛关注。

国内外主要应用复杂系统相关理论对级联关联故障进行研究。研究内容主要包含两个方面：一是基于复杂网络理论的“小世界网络”模型、Watts构造模型、Holme和Kim的相隔中心性模型、Motter与Lai模型等进行连锁关联故障机理分析；二是利用MonteCarlo模拟法、递归算法、基于AHP和灰色关联度选择故障序列等进行连锁关联故障路径搜索。

Pickles借助Domino骨牌来描述故障相关性，将独立的可靠性评价扩展成连续失效过程，借助指定的系数来刻画某一子系统故障对其相邻子系统的影响，但由于它假定的失效序列比较单一，无法适用于故障的多路径传递方式；SunYong构建了定量化分析关联故障的可靠性函数模型，并结合故障数据计算子系统的相关系数，但是该相关系数是一个综合指标，子系统的影响度和被影响度对整个系统的影响并不相同。此外很多学者借助Copula函数来研究故障相关性问题，张英芝初次将Copula函数引入到数控机床相关故障的计算分析中，精准的计算出了相关子系统之间的相关系数值，为明确子系统之间的相关作用程度开辟了新的途径，该方法的不足之处是运动相关关系的作用方向和作用形式不能通过计算值体现出来，这种弊端在研究多系统之间错综复杂的相关关系时表现的尤为明显。王晓燕根据生产跟踪数据，对故障链种类进行归类，建立了系列相关系数求解模型。

数控机床系统复杂，其系统组件间关联关系不明确，不能直接套用其他产品关联故障研究方法。

发明内容

针对现有技术因忽略故障传播影响和故障相关性分析而导致用组件综合可靠性代替固有可靠性，使得评价结果存在偏差的缺陷。本发明提供一种基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价方法，利用该方法对数控机床系统组件进行可靠性分析更准确，更符合实际。

为了解决上述技术问题，本发明的基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价方法包括下述步骤：

一、将整个数控机床系统部件划分为n个子系统；根据采集的数控机床现场故障数据进行统计分析并借助于故障分析数据和系统结构功能方面的相关经验寻求到子系统之间的故障传递关系，然后以各个子系统为节点集合V＝{v₁,v₂,...v_n}，节点之间的故障传递关系为有向边集合E＝{e_ij},i≠j，构成故障传递有向图模型，其中n为子系统数量；

二、用n×n的邻接矩阵C对故障传递有向图模型进行描述；

当i≠j时，

当i＝j时，C_ij＝0；

将邻接矩阵C的每行元素除以此行元素的总和，得到转移概率矩阵C′，然后对转移概率矩阵C′进行转置变换得到其转置矩阵(C′)^T：

三、利用式(1)进行迭代运算，得到各子系统的基于故障相关的被影响度CK值，某一子系统的CK值代表该子系统被其它子系统影响的概率；