數(shù)控機(jī)床可靠性加速試驗(yàn)與評(píng)估研究*

肖澤坤,夏仰球,滕 強(qiáng),許耀宇,米 良

(1.中國(guó)工程物理研究院機(jī)械制造工藝研究所,綿陽(yáng) 621900;2.國(guó)家機(jī)床產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)檢測(cè)中心(四川),成都 610000)

0 引言

數(shù)控機(jī)床作為支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)的戰(zhàn)略裝備,是國(guó)家發(fā)展汽車、鋼鐵、軍工和航空航天等行業(yè)的工業(yè)利器。目前國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床在機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和數(shù)控系統(tǒng)優(yōu)化等方面的研究已經(jīng)取得了一定的成果,但運(yùn)行過程中設(shè)備故障率偏高、先進(jìn)功能保持性差等可靠性問題卻一直存在[1]。

可靠性測(cè)評(píng)方法是制約機(jī)床可靠性水平提升的重要因素,高效準(zhǔn)確的測(cè)評(píng)方法始終是業(yè)內(nèi)學(xué)者聚焦的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)可靠性評(píng)估多是基于現(xiàn)場(chǎng)跟蹤統(tǒng)計(jì)收集到的機(jī)床的故障信息,統(tǒng)計(jì)過程往往時(shí)間較長(zhǎng)。KELLER等[2]跟蹤統(tǒng)計(jì)了35臺(tái)CNC設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù),分別用對(duì)數(shù)正態(tài)分布和威布爾分布對(duì)機(jī)床可靠性進(jìn)行建模,評(píng)估得到了機(jī)床的平均故障間隔時(shí)間(MTBF)。賈亞洲、張英芝等[3-5]分別對(duì)多臺(tái)數(shù)控機(jī)床的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行一年以上的跟蹤統(tǒng)計(jì),提出了整機(jī)故障分布的數(shù)學(xué)模型,揭示了故障分布規(guī)律,為當(dāng)下可靠性特征量的評(píng)估奠定了基礎(chǔ)。

如今機(jī)床產(chǎn)品的設(shè)計(jì)也趨于成熟,各零部件的MTBF往往在幾千甚至上萬(wàn)小時(shí),這就使得許多故障無法在短時(shí)間暴露,長(zhǎng)時(shí)間跟蹤統(tǒng)計(jì)又無法適應(yīng)新產(chǎn)品的迭代周期,近年來加速試驗(yàn)與快速評(píng)價(jià)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。屠國(guó)俊、李雋等[6-8]分別對(duì)滾珠絲杠、導(dǎo)軌、刀庫(kù)等關(guān)鍵功能部件開展了相應(yīng)研究,為功能部件的加速試驗(yàn)評(píng)估提供了一系列新的方法。在對(duì)數(shù)控機(jī)床相關(guān)的加速試驗(yàn)與快速評(píng)價(jià)技術(shù)研究中,多是圍繞功能部件開展的,對(duì)整機(jī)的研究相對(duì)較少。國(guó)家機(jī)床質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心建立了加工中心快速可靠性模型,并起草了相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)。陳衡等[9]基于加工中心故障失效機(jī)理設(shè)計(jì)了可靠性加載試驗(yàn)裝置,并依據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定在樣機(jī)進(jìn)行了加載試驗(yàn),通過對(duì)比早年的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,驗(yàn)證了可靠性快速評(píng)價(jià)技術(shù)的科學(xué)性。趙欽志等[10]提出了基于失效征兆映射的數(shù)控機(jī)床可靠性快速試驗(yàn)原理與評(píng)估模型,為機(jī)床產(chǎn)品可靠性快速評(píng)估技術(shù)的研究開辟了新的方向。

由于數(shù)控機(jī)床種類眾多、形式各異,目前行業(yè)內(nèi)缺乏一種能夠普遍適用各類數(shù)控機(jī)床的整機(jī)快速測(cè)評(píng)方法。針對(duì)以上問題,本文將提供一種基于逆冪律模型的數(shù)控機(jī)床可靠性快速試驗(yàn)與評(píng)估方法,使用電應(yīng)力作為加速應(yīng)力來表征機(jī)床所受的載荷水平,為數(shù)控機(jī)床可靠性快速評(píng)估提供一種新的解決途徑。

1 數(shù)控機(jī)床可靠性快速評(píng)估方法

由累積損傷理論可知,在許用應(yīng)力范圍內(nèi),產(chǎn)品的工作時(shí)間長(zhǎng)短與所受應(yīng)力的高低直接相關(guān)。數(shù)控機(jī)床在渡過早期故障階段之后,故障主要是由服役性能退化引起,也就是說機(jī)床產(chǎn)品的失效機(jī)理為累積損傷時(shí),其可靠性指標(biāo)直接取決于應(yīng)力水平。根據(jù)這一原理,數(shù)控機(jī)床快速可靠性試驗(yàn)常采用試驗(yàn)載荷譜代替常規(guī)載荷譜,實(shí)現(xiàn)加速失效、縮短試驗(yàn)時(shí)間的目的,其次,再通過可靠性加速模型將試驗(yàn)條件下應(yīng)力水平獲得的可靠性指標(biāo)等效為正常應(yīng)力水平下的可靠性指標(biāo)[11]。

1.1 加速模型

逆冪律模型是最常用的加速壽命模型之一,常被用于以疲勞、磨損為失效機(jī)理的機(jī)電一體化產(chǎn)品加速壽命試驗(yàn)。該模型使用電應(yīng)力,如電壓、電流或功率作為加速應(yīng)力,通過提高加速應(yīng)力來加速產(chǎn)品失效時(shí)間,其特征壽命與加速應(yīng)力間的關(guān)系為:

ζ=AV-C

(1)

式中:ζ為特征壽命,A為常數(shù),V為電應(yīng)力,C為與激活能相關(guān)的常數(shù)。

1.2 修正應(yīng)力計(jì)算

數(shù)控機(jī)床作為典型的機(jī)電液一體化產(chǎn)品,其失效模式眾多,歸結(jié)起來均是由外部載荷引起,本文擬用電應(yīng)力來對(duì)機(jī)床載荷水平進(jìn)行表征,如果單獨(dú)將整機(jī)的電應(yīng)力作為加速應(yīng)力,通過逆冪律模型求解機(jī)床的可靠性指標(biāo)往往會(huì)出現(xiàn)較大的偏差。對(duì)此,筆者基于層次分析法(AHP)以電功率為加速應(yīng)力提供一種整機(jī)修正應(yīng)力計(jì)算方法,步驟如下[12]:

步驟1:選定功率為加速應(yīng)力確定目標(biāo),將數(shù)控機(jī)床按運(yùn)動(dòng)軸劃分為多級(jí)子系統(tǒng)構(gòu)建準(zhǔn)則層,以受試數(shù)控機(jī)床作為方案層建立圖1所示加速應(yīng)力層次修正結(jié)構(gòu);

圖1 數(shù)控機(jī)床加速應(yīng)力層次修正結(jié)構(gòu)

步驟2:利用薩德標(biāo)度對(duì)準(zhǔn)則層各運(yùn)動(dòng)軸功率的重要度進(jìn)行比較,建立量化后的判斷矩陣A;

步驟3:計(jì)算判斷矩陣A最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量W=(W1,W2,…,Wn)T為運(yùn)動(dòng)軸功率的權(quán)重向量,并完成一致性檢驗(yàn);

步驟4:根據(jù)得到的權(quán)重向量結(jié)合單軸功率進(jìn)行加權(quán)得到修正后的整機(jī)功率:

(2)

式中:VP為修正后的整機(jī)功率,Wi為第i個(gè)運(yùn)動(dòng)軸功率對(duì)整機(jī)功率的影響權(quán)重,VPi為第i個(gè)運(yùn)動(dòng)軸的功率。

1.3 可靠性評(píng)估

逆冪律模型參數(shù)需要至少在兩種加速工況S1和S2下進(jìn)行求解,即依靠不同工況的應(yīng)力水平及相應(yīng)的特征壽命求解逆冪律模型參數(shù),對(duì)于特征壽命的計(jì)算應(yīng)遵循以下基本假設(shè):

假設(shè)Ⅰ:受試機(jī)床產(chǎn)品在上述各應(yīng)力水平下失效時(shí)間均服從威布爾分布;

假設(shè)Ⅱ:在正常應(yīng)力水平下與上述各加速應(yīng)力水平下受試機(jī)床產(chǎn)品失效機(jī)理相同,對(duì)應(yīng)威布爾分布的形狀參數(shù)m相等;

假設(shè)Ⅲ:受試機(jī)床產(chǎn)品的剩余壽命僅與已累積失效部分及當(dāng)前應(yīng)力水平有關(guān),而與累積失效方式無關(guān)。

1.3.1 逆冪律模型參數(shù)

式(1)兩邊取對(duì)數(shù),得:

lnζ=a+blnV

(3)

式中:a=lnA,b=-C。

(4)

(5)

式中:V1、V2為加速工況S1和S2對(duì)應(yīng)的加速應(yīng)力水平,ζ1、ζ2為加速工況S1和S2對(duì)應(yīng)的特征壽命。

1.3.2 加速系數(shù)

(6)

式中:Ki～0為應(yīng)力水平Vi較常規(guī)應(yīng)力水平V0的加速系數(shù)。

1.3.3 威布爾分布參數(shù)

常規(guī)工況S0下的威布爾尺寸參數(shù)θ、形狀參數(shù)m按式(6)和式(7)進(jìn)行計(jì)算:

(7)

(8)

式中:V0為常規(guī)工況S0對(duì)應(yīng)的應(yīng)力水平,m1、m2為加速工況S1和S2對(duì)應(yīng)威布爾形狀參數(shù)。

1.3.4 平均故障間隔時(shí)間

(9)

2 數(shù)控機(jī)床可靠性加速試驗(yàn)

2.1 試驗(yàn)方案

可靠性加速試驗(yàn)采用負(fù)載試驗(yàn)加空運(yùn)行強(qiáng)化的方式,最大程度還原機(jī)床在工作時(shí)各部分所承受的載荷,以激發(fā)設(shè)備的潛在故障。應(yīng)力水平由低到高依次進(jìn)行負(fù)載試驗(yàn),試驗(yàn)過程中對(duì)各運(yùn)動(dòng)軸電機(jī)的功率進(jìn)行采集。采用定時(shí)截尾,對(duì)受試對(duì)象的運(yùn)維情況進(jìn)行跟蹤統(tǒng)計(jì)。

2.2 試驗(yàn)流程

參照GB/T 23567.1-2009《數(shù)控機(jī)床可靠性評(píng)定第1部分:總則》有關(guān)規(guī)定,結(jié)合逆冪律模型求解試驗(yàn)要求,整體試驗(yàn)流程設(shè)計(jì)如圖2所示。

2.3 試驗(yàn)剖面

試驗(yàn)剖面指可靠性試驗(yàn)中規(guī)定的條件?？煽啃约铀僭囼?yàn)除鑒定試驗(yàn)剖面外還應(yīng)有兩個(gè)加速試驗(yàn)剖面。加速試驗(yàn)剖面的設(shè)計(jì)至關(guān)重要,試驗(yàn)應(yīng)力取值過高,則可能對(duì)機(jī)床造成損壞;取值過低,則性能退化不明顯,難以獲取有效數(shù)據(jù)[13]。

結(jié)合逆冪律模型特點(diǎn),以加速系數(shù)作為試驗(yàn)剖面設(shè)計(jì)的依據(jù),各剖面下的加速系數(shù)推薦值如表1所示。

表1 加速系數(shù)推薦值

2.4 數(shù)據(jù)采集

試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集主要分為設(shè)備故障統(tǒng)計(jì)和運(yùn)動(dòng)軸電機(jī)功率測(cè)量。設(shè)備故障統(tǒng)計(jì)主要記錄在加速試驗(yàn)期間設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)和工作情況,如果發(fā)生故障,應(yīng)該對(duì)故障時(shí)間、故障部位和故障模式等進(jìn)行記錄。運(yùn)動(dòng)軸電機(jī)功率測(cè)量用于定量衡量設(shè)備應(yīng)力水平。功率測(cè)量的儀器是Fluke NORMA 5000高精度功率分析儀,如圖3所示,通過連接驅(qū)動(dòng)器動(dòng)力線端子與儀器功率采集通道進(jìn)行采集。

圖3 運(yùn)動(dòng)軸電機(jī)功率采集

3 應(yīng)用案例

根據(jù)上述可靠性評(píng)估方法與試驗(yàn)要求開展可靠性快速測(cè)評(píng)試驗(yàn),受試對(duì)象為某型號(hào)國(guó)產(chǎn)數(shù)控彎管機(jī),該型號(hào)設(shè)備共5臺(tái),其基本參數(shù)如表2所示。

表2 數(shù)控彎管機(jī)主要技術(shù)參數(shù)

采用試驗(yàn)場(chǎng)試驗(yàn)的方式,設(shè)備負(fù)載運(yùn)行方式如圖4所示。

圖4 彎管機(jī)負(fù)載運(yùn)行試驗(yàn)

數(shù)控彎管機(jī)分為7個(gè)運(yùn)動(dòng)軸子系統(tǒng),分別為:送料軸Y、轉(zhuǎn)料軸B、彎曲軸C、夾模夾緊軸V1、壓模夾緊軸V2、輔推軸U和抽芯軸M,采用專家打分的方式對(duì)各運(yùn)動(dòng)軸重要度基于電功率進(jìn)行排序,建立判斷矩陣:

根據(jù)判斷矩陣A,各運(yùn)動(dòng)軸電機(jī)功率對(duì)數(shù)控機(jī)床整機(jī)功率的影響權(quán)重向量W=(0.529,0.156,3.194,1.573,0.985,0.343,0.22)。

將試驗(yàn)采集到的3種應(yīng)力水平下各運(yùn)動(dòng)軸功率以均方根值代替,如表3所示。

表3 運(yùn)動(dòng)軸功率均方根值 (kW)

根據(jù)式(2)分別計(jì)算各應(yīng)力水平下修正后的機(jī)床功率如表4所示。

表4 機(jī)床修正應(yīng)力結(jié)果 (kW)

試驗(yàn)共進(jìn)行了700 h,其中設(shè)備在負(fù)載水平S1下運(yùn)行400 h,負(fù)載水平S2下運(yùn)行300 h,期間5臺(tái)設(shè)備共發(fā)生15次故障,其故障分布統(tǒng)計(jì)如表5所示,其中負(fù)載水平S1下7次,負(fù)載水平S2下8次,故障時(shí)間分別如圖5和圖6所示。

表5 故障分布統(tǒng)計(jì)表

圖5 負(fù)載水平S1故障發(fā)生時(shí)間 圖6 負(fù)載水平S2故障發(fā)生時(shí)間

對(duì)兩種負(fù)載水平下的故障數(shù)據(jù)分別進(jìn)行最小二乘擬合,對(duì)擬合結(jié)果采用K-S檢驗(yàn)后得到威布爾模型參數(shù)θ1=364.6,m1=1.22;θ2=242.47,m2=1.48。

將原始應(yīng)力和修正應(yīng)力值分別結(jié)合以上威布爾模型參數(shù)擬合值,代入式(4)～式(8)計(jì)算正常負(fù)載水平S0下的分布模型,并與項(xiàng)目組內(nèi)同型號(hào)設(shè)備基于負(fù)載水平S0開展的現(xiàn)場(chǎng)跟蹤統(tǒng)計(jì)1500 h結(jié)果進(jìn)行比對(duì),威布爾模型參數(shù)值如表6所示。

表6 不同方法的威布爾分布參數(shù)

利用表6中3種測(cè)評(píng)方法的威布爾參數(shù)分別繪制得到概率分布函數(shù)結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同測(cè)評(píng)方法威布爾分布模型對(duì)比

從圖7中可以得出:

(1)采用修正應(yīng)力的加速試驗(yàn)?zāi)Ｐ洼^未進(jìn)行應(yīng)力修正的模型與跟蹤統(tǒng)計(jì)常規(guī)試驗(yàn)?zāi)Ｐ拖啾认嗖钶^小,威布爾參數(shù)的相對(duì)誤差分別為4.7%和4.65%,說明本文提出的修正應(yīng)力具有有效性。

(2)基于逆冪律模型的兩種評(píng)估方法計(jì)算得到平均無故障時(shí)間MTBF值分別為791.6 h、698.95 h,與傳統(tǒng)測(cè)評(píng)方法841.07 h相比,相對(duì)誤差為5.9%和16.9%,可以看出修正應(yīng)力的測(cè)評(píng)結(jié)果更接近實(shí)際。

4 結(jié)論

(1)結(jié)合疲勞累積損傷理論,總結(jié)了可靠性快速測(cè)評(píng)試驗(yàn)原理,基于數(shù)控機(jī)床在不同的運(yùn)行工況下,各運(yùn)動(dòng)軸載荷對(duì)整機(jī)貢獻(xiàn)不同,并提出了應(yīng)用層次分析法對(duì)各運(yùn)動(dòng)軸重要度進(jìn)行賦權(quán),以此進(jìn)行應(yīng)力修正。

(2)提出了基于逆冪律模型的數(shù)控機(jī)床可靠性快速測(cè)評(píng)方法,以此設(shè)計(jì)了試驗(yàn)流程、剖面以及數(shù)據(jù)采集方式,壽命模型中加速應(yīng)力采用修正應(yīng)力結(jié)果進(jìn)一步提高了評(píng)估精度。

(3)在某國(guó)產(chǎn)數(shù)控彎管機(jī)上進(jìn)行了加速試驗(yàn)與可靠性評(píng)估,通過應(yīng)用AHP方法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的加速應(yīng)力進(jìn)行修正,得到的威布爾形狀參數(shù)誤差為4.7%,可靠性指標(biāo)MTBF的相對(duì)誤差為5.9%,驗(yàn)證了本方法的準(zhǔn)確性。