[发明专利]一种设备健康状态及加工稳定性的评估方法

说明书

本申请公开了一种设备健康状态及加工稳定性的评估方法。以加工工件检验数据为依据，记录每日设备平均加工误差，判断设备健康状况；基于每日设备平均加工误差数据，利用最小二乘法以当日设备加工精度及设备运转天数拟合为状态函数，并以此评估设备的加工稳定性，预测设备预警时间。该方法利用加工工件检验数据，预测设备状态趋势，与实际工作联系紧密且计算简单，具有较好的实用性和可操作性。

技术领域

本发明涉及一种设备健康状态及加工稳定性的评估方法，主要适用于加工单一类型零件的老旧设备状态评估。

技术背景

对于制造型企业而言，设备的管理与维护是企业日常管理的重点，其管理水平的高低将直接影响企业的生产能力和生产效率，对降本增效起到关键作用。近年来，国内企业虽然大量引进了国外先进设备，但对设备管理仍然重视不足。尤其在传统大型制造企业中，仍然运行着大量老旧设备，一方面企业需要更多的增量设备扩大生产规模，另一方面存量老旧设备的耗损将进一步增大企业对设备的需求。仅靠一味地购买设备，必然将增加企业的资金压力，若要降低企业对设备的需求，就必须提高设备的利用率，尤其是保障老旧设备的稳定性，延缓其更新节点，以最大程度发挥其价值。

老旧设备其受到机床重力变形、机床热变形、不同位置的结构变形等影响，同时又受到机床精度、刀具精度、夹具精度等因素限制，造成误差往往是由多种因素相互影响而成。同时，其自身硬件水平的限制，不具有先进设备的各类传感器，无法实时采集设备运行过程中的数据。通过采集设备各个关键位置的实时状态数据，虽然能够做到对健康状态的精准预判，但该法所带来的改造成本过高，对于老旧设备而言显然不可取。若排除掉工艺参数的影响，其影响设备加工误差的变形或精度因素，均为设备自身的内部因素，而对于加工单一类型的生产线来说，其工艺参数等外部因素早已足够稳定，不会对误差造成过多影响，因此，可将设备作为一个整体，将其加工误差直接与健康状态相关联，通过可直接测量的工件加工误差，并通过数学优化技术来实现对老旧设备的健康状态及加工稳定性判断。

发明内容

为了实现这一目标，本申请的目的在于，提供一种基于加工工件检验数据，再利用最小二乘法(一种通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配的数学优化技术)得出最佳匹配函数，以此判断设备健康状况、评估设备的加工稳定性的方法，该方法直接利用已有的检验数据，计算简便，特别适合加工单一类型零件的老旧设备的健康状态和稳定性评估。

本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：

步骤一：计算设备每日平均加工误差

(1)从设备检修维护达到正常工作状态起，记录其每日所加工过所有工件的误差T_i(i＝1，2，3，4…n)；

(2)计算该设备当日平均加工误差T为：

步骤二：判断设备当前健康状态

(3)设备加工零件最大误差为：η，加工预警系数α，加工预警误差为ε＝α·η。每天判断设备健康情况，主要方法为：

当T时，提示设备报警，建议立即检修；当εT≤η时，提示设备超过预警值，请关注设备运行情况；当T≤ε时，提示设备状态健康，运行正常。以上情况，除T外，其余情况均需要按后续步骤对设备稳定性进行评估。

步骤三：生成设备误差函数

(4)每日将已有设备平均加工误差数据拟合为设备误差函数，具体为：

令当日设备加工精度y与设备运转天数x的关系函数为：

y＝δ(x)＝ax+b

拟合偏离值为：

分别对b、a求偏导数，令这两个偏导数等于0，