数控车床可靠性评定方法

通过对数控机床可靠性增长技术的研究，利用MTBF值（平均故障间隔时间：Mean Time Between Failures）对国产数控机床进行故障诊断。根据采集的数控车床故障数据，对其进行了可靠性分析，计算出了可靠性评定指标，建立了故障间隔时间分布模型。对数控车床进行了故障模式、影响及危害度（FMECA）分析，剖析了数控车床的故障发生机理，找出了产品的薄弱环节，提出了部件或子系统的可靠性改进建议。 1 引言 数控机床是现代制造技术的基础装备，其质量好坏和可靠性水平的高低直接影响一个国家先进制造技术的发展水平。随着先进制造技术的发展，不仅要求机床具有优越的性能和高度的自动化功能，更要求具有性能与功能的维持性、可靠性、维修性和维修保障性，即要求机床具有可信性。 机械制造工业正朝着精密化、柔性化、集成化、自动化、智能化方面迅速发展，国内数控机床需求强劲，数控机床产业适逢极好的发展机遇。我国机床行业面临极为严峻的挑战和竞争，迫切要求缩短同日本、美国、瑞士等国的差距。主要表现为:高速度、高精度方面; 机床的可靠性方面；外观及制造精度方面；自我开发能力、产品开发周期方面;整个社会的配套化、专业化方面。其中可靠性不过硬是缺乏竞争力的主要因素，因此提高国产数控机床的可靠性已成为当务之急。 可靠性工程理论及技术的研究以大量的可靠性信息为基础。只有在拥有真实可靠信息数据的基础上，才能对现有产品进行可靠性评估和故障分析，才能进行可靠性预计、分配和设计。只有通过信息分析和处理，才能对产品的开发、设计、制造、装配、使用和维修等提出可靠性改进措施，实现可靠性增长。因此，可靠性信息是进行可靠性工程理论和技术研究的前提。 2 数控机床数据统计分析 可靠性分析是建立在大量的可靠性数据基础上的，在产品可靠性试验、故障分析、可靠性设计及使用、维修中都离不开可靠性信息。为了对以往试验数据进行妥善处理与保存，防止数据丢失或分散；按要求对数据进行分析和处理，更方便、更精确地计算出实用的可靠性指标，迫切需要建立一套适应数控机床发展要求的统计分析系统。鉴于上述原因，借鉴当前数控机床可靠性理论的研究成果和相关的数理统计知识，编制了数控机床数据统计分析系统。 数控机床数据统计分析系统结构如图1所示。 3 数控车床可靠性基础状况的考核与故障分析 在产品的整个寿命期内，无论是产品的开发、设计、制造阶段，还是使用、维护阶段，都会涉及到可靠性数据分析问题。因此，可靠性试验技术和数据收集分析是非常重要的，是故障报告、分析与纠正系统的重要组成部分。数据分析部分包括可靠性试验分析、故障的统计分析、FME（C）A等。 3.1 故障模式、影响及致命度分析 应用故障模式、影响及致命度分析（FMECA）法对S3-242/244数控车床进行故障分析，查清整机各故障部位、故障模式及故障原因的比率，从整体上掌握S3-242/244数控车床的故障发生情况；找出对整机可靠性影响较大的故障模式；对发生故障频繁的部件或子系统深入进行故障模式及原因分析；通过致命性分析，摸清S3-242/244数控车床的薄弱环节，为排除S3-242/244数控车床故障提供依据，把故障分析的结果反映给设计、制造及使用单位，从设计、制造、使用和维护等各方面采取对策和措施提高数控车床的可靠性。

　　故障对加工中心运行的影响程度的严重性 ,这就很容易对技术决策产生误导 ,造成不必要的损失 。本文 提出采用传统频次主次图分析方法与故障比重比方法及危害度分析方法相结合的方法对加工中心故障 信息进行分析 ,解决上述问题 。
　　通过现场采集加工中心故障信息，采用科学的分析方法，找出加工中心运行中的各薄弱环节及其对整机的影响程度，进而确定其可靠性改进的主要方向，无疑为一种较为实用的研究方法。
　　加工中心是现代信息科学与传统机械技术相结合的典型产品。随着新技术的不断应用,加工中心的故障模式也发生了很多变化，因此根据具体结构、故障模式进行故障分析,找出其薄弱环节和潜在的弱点，并把故障分析的结果反映给设计、制造及使用部门,以便从设计、制造、使用和维护等各方面采取对策和措施,提高产品的可靠性已成为当务之急。故障频次主次图是行业制定可靠性改进工作的重要依据，但它的明显缺陷是没有考虑各系统可靠性要求的不同，只考虑了故障发生频次的高低，而不能直观反映故障对加工中心运行的影响程度的严重性。