范晉偉，梁曉霞，鄭德榮，劉勇軍

(北京工業(yè)大學(xué) 機(jī)電學(xué)院，北京 100124)

0 引言

科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，使可靠性變成了產(chǎn)品的重要指標(biāo)之一，并貫穿于產(chǎn)品的整個(gè)研制過(guò)程。數(shù)控磨床作為現(xiàn)代制造業(yè)的工作母機(jī)，其對(duì)可靠性研究的需求也顯得越來(lái)越迫切［1］。平均無(wú)故障間隔時(shí)間(即MTBF)作為衡量數(shù)控磨床可靠性的一個(gè)重要指標(biāo)，其計(jì)算的精確性也日漸重要。

可靠性評(píng)價(jià)過(guò)程中，首先要收集整理數(shù)控磨床無(wú)故障間隔時(shí)間，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后，給出該系列數(shù)控磨床的故障間隔時(shí)間的分布模型。通常采用的模型有威布爾分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布和指數(shù)正態(tài)分布，但具體符合哪種分布大部分情況仍然由人為因素決定，故本文引入了灰色關(guān)聯(lián)度分析法。

灰色關(guān)聯(lián)度分析法是灰色系統(tǒng)分析方法的一種，灰色系統(tǒng)理論提出了對(duì)各曲線形狀進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析的概念?；疑P(guān)聯(lián)度分析的意義是指在曲線擬合過(guò)程中，如果兩條曲線的變化態(tài)勢(shì)是一致的，即擬合程度較高，則可以認(rèn)為兩者關(guān)聯(lián)度較大;反之，則兩者關(guān)聯(lián)度較?。?］。因此，通過(guò)計(jì)算比較擬合曲線關(guān)聯(lián)度的大小，便可更準(zhǔn)確的決策故障間隔時(shí)間的分布類型，從而可精確計(jì)算數(shù)控磨床無(wú)故障間隔時(shí)間。

1 灰色關(guān)聯(lián)度分析法簡(jiǎn)介

灰色關(guān)聯(lián)度分析［3-4］來(lái)自灰色系統(tǒng)理論，最早由鄧聚龍教授于1982 年創(chuàng)始?；谊P(guān)聯(lián)分析法的基本思想是根據(jù)統(tǒng)計(jì)序列曲線與擬合分布幾何形狀的相似程度來(lái)確定相關(guān)聯(lián)度。兩曲線的幾何形狀越接近，它們的關(guān)聯(lián)程度越大。對(duì)于時(shí)間離散序列，所謂兩條曲線的接近程度是指兩時(shí)間序列在對(duì)應(yīng)各時(shí)段上的曲線斜率的接近程度，若兩曲線在各時(shí)段上的曲線斜率相等或相差較小，則兩曲線的關(guān)聯(lián)度就大，反之就小。通過(guò)二十多年大批學(xué)者的發(fā)展，相繼發(fā)展了相對(duì)關(guān)聯(lián)度、絕對(duì)關(guān)聯(lián)度、斜率關(guān)聯(lián)度、T 型關(guān)聯(lián)度、B 型關(guān)聯(lián)度、C 型關(guān)聯(lián)度以及若干種改進(jìn)的關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法，吉林大學(xué)張英芝等人參考王堅(jiān)強(qiáng)教授提出的新的灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算模型［5］，將灰色關(guān)聯(lián)分析引入機(jī)床故障分布擬合的擇優(yōu)中。具體方法如下:

(1)生成增量序列:

(2)標(biāo)準(zhǔn)化:

(3)計(jì)算各時(shí)間點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù):

ξ(tk)=

(4)計(jì)算兩序列的關(guān)聯(lián)度r(x1，x2):

r(X1，X2)越大，則擬合的分布與樣本圖在相鄰兩時(shí)間點(diǎn)的曲線斜率越相近，則擬合分布曲線就越能描述故障間隔時(shí)間的分布規(guī)律。因而r(X1，X2)最大的分布模型為描述產(chǎn)品故障分布規(guī)律的最佳函數(shù)。

2 灰關(guān)聯(lián)度分析在數(shù)控磨床中的應(yīng)用

本文以MSK 系列數(shù)控磨床為例，運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)分析法對(duì)其故障間隔時(shí)間分布模型進(jìn)行決策。

2.1 可靠性數(shù)據(jù)采集

可靠性采集數(shù)據(jù)的方式有定數(shù)截尾、定時(shí)截尾、隨機(jī)截尾三種方式［6］。

鑒于分析對(duì)象為數(shù)控磨床，成批量生產(chǎn)，且使用廠家分散，不可能進(jìn)行全數(shù)試驗(yàn)。而且基于產(chǎn)品故障間隔時(shí)間從幾小時(shí)到上千小時(shí)不等，范圍較廣，不方便使用定數(shù)截尾試驗(yàn)，因論文對(duì)包裝機(jī)械采用定時(shí)截尾試驗(yàn)。

2.2 繪制散點(diǎn)圖

將統(tǒng)計(jì)的樣本點(diǎn)按從小到大的順序排列，以樣本值為橫坐標(biāo)，對(duì)應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值為縱坐標(biāo)，得到故障間隔時(shí)間累積分布函數(shù)F(t)的散點(diǎn)圖。

設(shè)壽命樣本值由小到大的觀測(cè)值為:t1≤t2≤tn，則其經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)［7］為:

根據(jù)上式計(jì)算各故障對(duì)于的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值結(jié)果如表1 所示。

表1 圖形擬合檢驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算表

以ti作為橫坐標(biāo)，F(xiàn)(ti)作為縱坐標(biāo)，即可獲得故障間隔時(shí)間樣本分布的散點(diǎn)圖，如圖1 所示。

圖1 分布函數(shù)散點(diǎn)圖

2.3 故障間隔時(shí)間分布函數(shù)的擬合與檢驗(yàn)

由圖1 的曲線走勢(shì)可知，該數(shù)控磨床故障間隔工作時(shí)間所服從的分布不會(huì)是正態(tài)分布或?qū)?shù)正態(tài)分布，而可能是指數(shù)分布或威布爾分布。

2.3.1 威布爾分布

(1)分布擬合

威布爾分布密度函數(shù)為［8］

威布爾分布函數(shù)為

式中，m為形狀參數(shù)，m ＞0 ;η 為尺度參數(shù)，η＞0 ;γ為位置參數(shù)，γ＞0 。在實(shí)際應(yīng)用中，往往假設(shè)在t =0時(shí)產(chǎn)品便發(fā)生故障。這樣，簡(jiǎn)化為兩參數(shù)威布爾分布，相應(yīng)地，上式分別簡(jiǎn)化為:

對(duì)于兩參數(shù)威布爾分布［9］，其累積分布函數(shù)為

對(duì)上式兩端進(jìn)行變換，并取自然對(duì)數(shù)得

設(shè)樣本的線性回歸函數(shù)為:

則，B = m，A = - mlnη

根據(jù)最小二乘法的原理，假設(shè)y與x有如下關(guān)系:

其中εi～N(0，σ2)，

解矩陣方程得:

圖2 為威布爾分布擬合出來(lái)的概率分布函數(shù):

圖2 威布爾分布擬合概率分布函數(shù)

(2)線性相關(guān)性檢驗(yàn)

由于威布爾分布可以變成線性關(guān)系來(lái)處理，故在顯著水平α=0.05 下采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行檢驗(yàn)。

若采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行檢驗(yàn)，其相關(guān)系數(shù)為［10］:

由于有105 個(gè)故障間隔時(shí)間，顯著水平位0.05，則查表可以得到ρ(103，0.05)=0.19179 。

經(jīng)計(jì)算得威布爾擬合函數(shù)的線性相關(guān)系數(shù)為:

2.3.2 指數(shù)分布

(1)分布擬合

指數(shù)分布概率密度函數(shù)為［8］:

指數(shù)分布函數(shù)為:

根據(jù)最小二乘法的原理擬合得:

則指數(shù)分布函數(shù)為:F(t)=1- e-0.001388723t

圖3 為指數(shù)分布擬合出來(lái)的概率分布函數(shù):

圖3 指數(shù)分布擬合概率分布函數(shù)

(2)線性相關(guān)性檢驗(yàn)

同樣在顯著水平α=0.05 下采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行檢驗(yàn)［10］:

2.4 灰關(guān)聯(lián)度分析法決策分布模型

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析方法的具體計(jì)算過(guò)程，下面分別計(jì)算兩種分布的關(guān)聯(lián)度值。

首先計(jì)算增量序列，其中Δy1表示威布爾分布擬合的數(shù)據(jù)列的增量，Δy2表示指數(shù)分布擬合的數(shù)據(jù)列的增量，Δy0表示原始整理的數(shù)據(jù)列的增量。然后分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、計(jì)算各時(shí)間點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)。最后分別求得威布爾分布和指數(shù)分布擬合數(shù)據(jù)列與采集故障數(shù)據(jù)列的關(guān)聯(lián)度r(X1，X0)和r(X2，X0)為:

從幾何上，灰關(guān)聯(lián)度分析法實(shí)際上是一種曲線間幾何形狀的分析比較，即幾何形狀越接近，則關(guān)聯(lián)度越大，反之則小。所以根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，指數(shù)分布的灰色關(guān)聯(lián)度更大，所以確定MSK 系列數(shù)控磨床的故障間隔時(shí)間的分布符合指數(shù)分布。

3 結(jié)論

灰色關(guān)聯(lián)度分析法已成功應(yīng)用于很多領(lǐng)域，并取得很好的效果。但在數(shù)控磨床可靠性領(lǐng)域的應(yīng)用卻幾乎沒(méi)有。本文將灰色關(guān)聯(lián)度分析法引入數(shù)控磨床故障間隔時(shí)間分布模型的決策中，能夠定量的擇優(yōu)選擇分布模型，避免了很多認(rèn)為因素，使可靠性評(píng)價(jià)的結(jié)果更準(zhǔn)確、更具說(shuō)服力。同時(shí)，將MKS 系列數(shù)控磨床作為實(shí)例，運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)度分析法進(jìn)行故障間隔時(shí)間分布模型的決策，詳細(xì)說(shuō)明了灰關(guān)聯(lián)分析的具體方法和步驟。最后，灰關(guān)聯(lián)度分析簡(jiǎn)單、實(shí)用，在數(shù)控磨床可靠性研究過(guò)程中發(fā)揮了很大作用。

［1］邱邵虎，吳必才，蘇春.國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床可靠性現(xiàn)狀及其改善對(duì)策研究［J］.中國(guó)制造業(yè)信息化(學(xué)術(shù)版)，2009，38(7):1-4.

［2］肖新平，毛樹(shù)華.灰預(yù)測(cè)與決策方法［M］.北京:科學(xué)出版社，2013.

［3］呂峰，劉翔，劉泉.七種灰色系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度的比較研究［J］.武漢工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2000，22(2):41 -43.

［4］周媛，張穎超，張大慶.基于灰關(guān)聯(lián)度分析的綜合評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用研究［J］.科技管理研究，2006(1):230 -232.

［5］王堅(jiān)強(qiáng).關(guān)于灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)計(jì)算模型的探討［J］.數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用，2000(3):103 -108.

［6］金偉婭，張康達(dá). 可靠性工程［M］. 北京:化學(xué)工業(yè)出版社，2005.

［7］周廣文，賈亞洲. 專用計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床故障率實(shí)驗(yàn)研究［J］.組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)，2005(1):45 -48.

［8］Nelson W. Analysis of accelerated life test data-part I:The Arrhenius model and graphical mothods［J］.Electrical Insulation ，IEEE Transactions on.2007(4):165 -181.

［9］Zhang L F，etal.A study of two estimation approaches for parameters of weibull distribution based on WPP［J］.Reliability Engineering and System Safety，2007(92):360 -368.

［10］茍衛(wèi)東.高速加工中心可靠性統(tǒng)計(jì)技術(shù)應(yīng)用［J］.制造技術(shù)與機(jī)床，2012(11):56 -61.