王義強,胡斌峰,楊林霖
(1.浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院,浙江寧波 315100;2.浙江大學(xué)機械與能源工程學(xué)院,浙江杭州 315000)
隨著現(xiàn)代制造技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)控機床作為最普遍、最重要的現(xiàn)代工作母機[1],自20世紀50年代誕生以來[2],以其強大的柔性制造能力得到了飛速發(fā)展與廣泛應(yīng)用。然而,國產(chǎn)數(shù)控機床在精度保持性上一直落后于國外高端產(chǎn)品[3-4],這也導(dǎo)致了國產(chǎn)數(shù)控機床國內(nèi)市場占有率普遍偏低。精度保持性不僅體現(xiàn)在機床進給系統(tǒng)的定位精度,更重要的是機床在長時間工作中,持續(xù)保持原有定位精度和重復(fù)定位精度的能力。目前國家標準一直沒有對機床的精度保持性進行嚴格的定量規(guī)定,而實際操作中的各種原因也導(dǎo)致了對機床的精度保持性的評估一直是業(yè)內(nèi)的一項難題。缺乏良好的精度保持性,數(shù)控機床的質(zhì)量就沒有保證,其理論研究和生產(chǎn)實踐均受到制約[5]。因此,對國產(chǎn)數(shù)控機床進給系統(tǒng)的精度保持性進行試驗研究,分析其衰減變化模型,可以有效增強數(shù)控機床的可靠性。
1.1.1 精度失效事件
精度失效事件通常是指進給系統(tǒng)實際工作精度超出規(guī)定的工作精度范圍,這里的工作精度主要指系統(tǒng)的單向定位精度、雙向定位精度和重復(fù)定位精度。對于文中而言主要研究機械部件的磨損、疲勞等有害過程對機械傳動系統(tǒng)定位精度產(chǎn)生的影響,因此為了排除伺服系統(tǒng)、部件間隙對測量結(jié)果的影響,只對其單向定位精度進行可靠性分析及建模。因此文中精度失效事件指的是進給系統(tǒng)前后兩次測量得到的單向定位精度的變化量,超過了預(yù)先規(guī)定的最大變化值。
1.1.2 精度保持時間(距離)
精度保持時間(距離),指的是相鄰兩次精度失效事件的間隔時間(距離)。這里的時間是廣義的,可以是系統(tǒng)連續(xù)工作的時間或累計移動的距離。
1.1.3 精度可靠度和精度失效概率
精度可靠度R(x),指的是進給系統(tǒng)在考察行程x內(nèi)不發(fā)生精度失效故障的概率。精度失效概率F(x),指的是在考察行程x內(nèi)產(chǎn)品發(fā)生精度故障的概率。產(chǎn)品在行程x的單位距離內(nèi)發(fā)生失效的概率稱作失效概率密度函數(shù)f(x)。
在規(guī)定的條件與時間內(nèi),產(chǎn)品完成規(guī)定功能的能力稱為可靠性[6]。進給系統(tǒng)精度失效是在多種過程共同作用之下產(chǎn)生的結(jié)果[7],例如導(dǎo)軌的振動、絲杠的磨損等,且這些過程通常都是隨機的。所以,精度失效事件的發(fā)生具有隨機性,并且服從一定的概率分布,因而可以參照可靠性統(tǒng)計模型進行數(shù)據(jù)分析。
文中的可靠性預(yù)測模型主要是考察隨著行程累積產(chǎn)品故障次數(shù)的變化規(guī)律。記N(x)(x>0)為產(chǎn)品在(0,x]內(nèi)的累積故障次數(shù),非齊次泊松過程是指同時滿足以下3個條件的計數(shù)過程[8]:
(1)N(0)=0,且N(x)是累積行程x的非減函數(shù);
(2){N(x),x>0}具有獨立增量,即在行程區(qū)間(0,s]與(s,x]內(nèi)發(fā)生的故障次數(shù)N(s)與N(x)-N(s)是相對獨立的;
(3)在短時間段(x,x+h]內(nèi),發(fā)生一次故障的概率為:產(chǎn)品在行程區(qū)間(x,x+s]內(nèi)累計故障次數(shù)為k的概率為:
其中:λ(x)為失效率函數(shù),是指單位行程內(nèi)產(chǎn)品失效的次數(shù);均值函數(shù)為,表示(0,x]內(nèi)產(chǎn)品平均失效次數(shù)。
AMSAA理論描述的冪律過程是非齊次泊松過程(NHPP)的一種[9-10],其失效率函數(shù)和均值函數(shù)分別如下:
其中:λ>0,β>0。
設(shè)數(shù)組(x1,x2,…,xn)是計數(shù)過程N(x)觀測到的n次精度故障對應(yīng)的累積行程Xi(i=1,2,…,n)的樣本值,且x1≤x2≤…≤xn。為了得到(X1,X2,…,Xn)的聯(lián)合密度函數(shù),需對精度故障發(fā)生區(qū)間的概率進行分類。若(X1,X2,…,Xn)的聯(lián)合密度函數(shù)為f(x1,x2,…,xn),則在n個小區(qū)間(x1,x1+d x1],(x2,x2+d x2],…,(xn,xn+d xn]上各發(fā)生一次精度故障的概率為:
令A(yù)i(i=1,2,…,n)表示在區(qū)間(xi,xi+d xi]上發(fā)生1次精度故障的事件,Bi(i=1,2,…,n)表示在區(qū)間(xi,xi+1]上沒有發(fā)生精度故障的事件。則觀測到樣本所代表的事件可以表示為Bi,因此根據(jù)NHPP過程理論:
對應(yīng)的對數(shù)似然函數(shù):
則可以得到似然函數(shù)偏微分方程組:
根據(jù)上述方程組,可以得到λ,β最大似然估計值分別是:
則式(14)化簡為:
該式是一個典型的非線性方程,運用MATLAB軟件可以進行求解。
為了在實驗室條件下模擬其精度隨工作時間的衰減變化過程,進行加速壽命試驗可以在較短時間內(nèi)使進給系統(tǒng)精度故障暴露出來。本試驗方案基于恒定應(yīng)力加速壽命試驗理論,設(shè)計了滾動直線導(dǎo)軌副試驗系統(tǒng),通過氣缸對進給試驗臺施加軸向負載。最終搭建的試驗臺實物圖如圖1所示。
圖1 試驗臺實物圖
伺服電機按照編程指令位置,驅(qū)動工作臺沿著軸線運動到一系列的目標位置Pi,并在各目標位置停留足夠的時間以便測量和記錄實際位置。參照標準規(guī)定,本方案在420 mm的進給軸線上選取5個點作為測量點,在每個點重復(fù)測量5次偏差,測量間距分別是:9,98,102,97,103,11。測量方案如圖2所示。
圖2 精度測量方案
試驗過程中,進給系統(tǒng)以往復(fù)加載跑合1 000次為一個測量周期,進行一次定位精度的測量,實驗總共跑合1 200個測量周期,累積跑合距離504 km。以遠離電機的方向為正方向,布置的測量點按照正方向依次為(P1,P2,P3,P4,P5)。試驗暫不分析由反向間隙產(chǎn)生的誤差,主要研究單向定位精度。
本次計算取前1 000次精度測量結(jié)果,此時進給系統(tǒng)累計跑合420 km,相對于設(shè)計壽命470 km而言,此次的試驗周期較長,可以反映出進給系統(tǒng)定位精度隨行程的變化規(guī)律。根據(jù)試驗數(shù)據(jù)的測量結(jié)果,以定位精度單向增大5μm為一個精度故障事件,共統(tǒng)計得到47次精度故障事件。分別記錄每次精度故障時的累積跑合次數(shù)ki(i=1,2,3,…,47)如表1所示。
表1 故障累積跑合次數(shù)ki記錄表
累積行程增量xi(i=1,2,3,…,47)與累積跑合次數(shù)ki(i=1,2,3,…,47)關(guān)系式:
根據(jù)公式(12)及(15),以累積跑合次數(shù)ki(i=1,2,3,…,47)作為樣本值,計算得到:
β=0.655,λ=0.537
則失效率函數(shù):
均值函數(shù):
計算的失效率函數(shù)與測量結(jié)果擬合情況如圖3所示。
圖3 失效率擬合曲線
根據(jù)分析結(jié)果,可以做出以下推斷:
(1)在跑合初期,進給系統(tǒng)處于磨合期,隨著跑合次數(shù)的增加失效率逐漸降低;當跑合次數(shù)超過300次后,失效率趨于穩(wěn)定,進給系統(tǒng)進入穩(wěn)定期。
(2)進給系統(tǒng)在跑合k次后的定位精度預(yù)測公式為:
其中:A0為進給系統(tǒng)初始精度,μm。
運用基于AMSAA模型的非齊次泊松過程對定位精度隨累積跑合行程的變化規(guī)律及其分布函數(shù)進行了擬合,根據(jù)實驗數(shù)據(jù)對精度保持性模型進行了參數(shù)估計,得到失效率函數(shù)與均值函數(shù),推導(dǎo)出精度預(yù)測公式,并進行了驗證。
[1]楊兆軍,陳傳海,陳菲,等.數(shù)控機床可靠性技術(shù)的研究進展[J].機械工程學(xué)報,2013,49(6):89-98.
[2]ALTINTAS Y.Manufacturing Automation:Metal Cutting Mechanics,Machine Tool Vibrations,and CNC Design[M].Cambridge:Cambridge University Press,2012.
[3]仇健,張凱,李鑫,等.國內(nèi)外數(shù)控機床定位精度對比分析研究[J].組合機床與自動化加工技術(shù),2013(8):1-3.
[4]屠國俊,陶衛(wèi)軍,馮虎田,等.滾動功能部件可靠性研究及其關(guān)鍵技術(shù)[J].制造技術(shù)與機床,2011(4):17-19.
[5]韋富基,譚順學(xué).高精度數(shù)控機床伺服進給系統(tǒng)精度研究[J].制造業(yè)自動化,2012,34(9):69-71.
[6]黃祥瑞.可靠性工程[M].北京:清華大學(xué)出版社,1990.
[7]A C普羅尼科夫.數(shù)控機床的精度與可靠性[M].李昌琪,遇立基,譯.北京機械工業(yè)出版社,1987.
[8]王智明,楊建國,王國強,等.多臺數(shù)控機床最小維修的可靠性評估[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,43(7):127-130.
[9]杜振華,趙宇,黃敏.基于AMSAA模型的研制試驗數(shù)據(jù)可靠性綜合評估[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2003,29(8):745-748.
[10]VAN Dyck J,VERDONCK T.Precision of Power-law NHPPEstimates for Multiple Systems with Known Failure Rate Scaling[J].Reliability Engineering&System Safety,2014,126:143-152.