陳　浩　孫　宇　丁武學(xué)

(南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 210094)

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基于故障信息與狀態(tài)信息的高速?zèng)_床可靠性建模*

陳浩孫宇丁武學(xué)

(南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 南京 210094)

傳統(tǒng)可靠性評(píng)估方法多基于故障信息，沒有充分考慮設(shè)備的狀態(tài)信息；因此提出了一種基于故障信息與狀態(tài)信息的可靠性綜合評(píng)估模型。首先，選用Weibull分布對(duì)故障信息進(jìn)行擬合，利用極大似然估計(jì)確定模型參數(shù)，并用皮爾遜χ2檢驗(yàn)法進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上建立了基于故障信息的可靠性評(píng)估模型；然后，選用模糊理論中的隸屬函數(shù)建立基于狀態(tài)參數(shù)的可靠性評(píng)估模型；最后，結(jié)合上述兩個(gè)可靠性評(píng)估模型建立了可靠性綜合評(píng)估模型。以某型高速?zèng)_床為研究對(duì)象進(jìn)行了可靠性評(píng)估，結(jié)果表明所提出的可靠性綜合評(píng)估模型既能在宏觀上反映高速?zèng)_床可靠性隨運(yùn)行時(shí)間的變化趨勢(shì)，又能根據(jù)狀態(tài)參數(shù)的變化實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可靠性評(píng)估。

可靠性評(píng)估模型；故障信息；狀態(tài)信息；高速?zèng)_床

高速?zèng)_床，具有公稱壓力大、往返工作頻率高、沖孔精度高等特點(diǎn)，在國內(nèi)外得到了廣泛的應(yīng)用。然而，機(jī)床的可靠性直接影響其生產(chǎn)效率，因此研究高速?zèng)_床的可靠性對(duì)提高生產(chǎn)效率具有重要意義[1]。

近一個(gè)多世紀(jì)以來，國內(nèi)外學(xué)者在可靠性研究領(lǐng)域取得了豐碩的成果，可靠性理論日臻完善、工程應(yīng)用效果不斷提升。然而，基于故障數(shù)據(jù)概率統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)可靠性分析方法，只能給出宏觀統(tǒng)計(jì)意義下的分析結(jié)果[2,3]，而忽略了狀態(tài)信息中蘊(yùn)含的可靠性信息。為克服傳統(tǒng)可靠性分析方法的這一弊端，學(xué)者們對(duì)基于狀態(tài)信息的設(shè)備可靠性評(píng)估方法進(jìn)行了深入的研究。文獻(xiàn)[4]將鉆削加工過程中的推力和扭矩信息作為退化信號(hào)，監(jiān)測(cè)鉆頭的磨損狀況并在線預(yù)測(cè)其可靠性。文獻(xiàn)[5]以性能參數(shù)的多元時(shí)間序列為基礎(chǔ)建立狀態(tài)空間模型，再利用卡爾曼濾波進(jìn)行了可靠性實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[6]提出一種擴(kuò)展的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于該模型利用齒輪箱試驗(yàn)系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)，開發(fā)了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱可靠性試驗(yàn)系統(tǒng)，并研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性預(yù)測(cè)方法。文獻(xiàn)[7]針對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)情況下設(shè)備的剩余壽命預(yù)測(cè)問題，研究了貝葉斯建模發(fā)展理論；在元件每個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，利用隨機(jī)濾波方法建立其后驗(yàn)概率模型來評(píng)估設(shè)備的剩余壽命。文獻(xiàn)[8]針對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)過程中的截尾數(shù)據(jù)和完全數(shù)據(jù)研究了機(jī)械設(shè)備退化評(píng)估系統(tǒng)；利用K-M估計(jì)器和概率密度函數(shù)估計(jì)設(shè)備的生存概率，以軸承失效數(shù)據(jù)為輸入，以生存概率為目標(biāo)函數(shù)，對(duì)相關(guān)向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練；并利用相關(guān)向量機(jī)最終實(shí)現(xiàn)了單個(gè)運(yùn)行設(shè)備生存概率的預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[9]利用Monte Carlo算法求解狀態(tài)空間模型參數(shù)，建立設(shè)備間接監(jiān)測(cè)特征與直接監(jiān)測(cè)特征間的映射關(guān)系，對(duì)設(shè)備安全性進(jìn)行了評(píng)估。文獻(xiàn)[10]基于滾動(dòng)軸承仿真和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用比例故障率、支持向量機(jī)、相關(guān)向量機(jī)和Logistic回歸模型相結(jié)合的方法，建立了智能評(píng)估和預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備失效概率的實(shí)時(shí)評(píng)估和預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[11]利用振動(dòng)信號(hào)調(diào)制頻率處與0 Hz處循環(huán)譜密度沿頻率軸幅值的比值來評(píng)估齒輪箱的健康狀況。文獻(xiàn)[12]在最優(yōu)小波基選擇的基礎(chǔ)上，提取機(jī)械設(shè)備退化特征指標(biāo)，之后利用學(xué)習(xí)式矢量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)(正常、異常和失效狀態(tài))。文獻(xiàn)[13-15]在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)特征提取、可靠性建模與評(píng)估、可靠性預(yù)測(cè)及維修決策等方面進(jìn)行探索，應(yīng)用Logistic回歸、比例故障率、比例協(xié)變量等模型對(duì)機(jī)床刀具、滾動(dòng)軸承等零部件進(jìn)行了可靠性評(píng)估。

上述研究建立了狀態(tài)信息與設(shè)備可靠性之間的映射關(guān)系，進(jìn)行了可靠性評(píng)估，在一定程度上克服了傳統(tǒng)可靠性評(píng)估方法的不足。然而，這些方法又不能從宏觀角度分析設(shè)備的可靠性。鑒于此，本文將傳統(tǒng)基于故障信息的可靠性評(píng)估方法與基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估方法相結(jié)合，提出了一種基于故障信息和狀態(tài)信息的可靠性綜合評(píng)估方法。該方法，首先針對(duì)故障信息選用Weibull分布進(jìn)行擬合，利用極大似然估計(jì)確定模型參數(shù)，并采用皮爾遜χ2檢驗(yàn)法進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，建立基于故障信息的可靠性評(píng)估模型；然后，選用模糊理論中的隸屬函數(shù)建立基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型；最后，將上述可靠性評(píng)估模型進(jìn)行整合，得到可靠性綜合評(píng)估模型。

1　基于故障信息和狀態(tài)信息的綜合可靠性評(píng)估方法

首先，將現(xiàn)場(chǎng)收集到的高速?zèng)_床故障信息中的故障間隔時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到高速?zèng)_床故障間隔時(shí)間的可靠度函數(shù)，再將故障時(shí)刻與運(yùn)行時(shí)間替換函數(shù)中的故障間隔時(shí)間，得到基于故障信息的可靠性評(píng)估模型；通過數(shù)據(jù)采集得到正常高速?zèng)_床的狀態(tài)信息，提取特征量，根據(jù)狀態(tài)信息的特點(diǎn)選取隸屬函數(shù)建立可靠性評(píng)估模型，根據(jù)高速?zèng)_床各系統(tǒng)串聯(lián)關(guān)系的特點(diǎn)，將各狀態(tài)參數(shù)的可靠性評(píng)估模型串聯(lián)得到高速?zèng)_床基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型；然后，整合上述兩個(gè)可靠性評(píng)估模型得到基于故障信息與狀態(tài)信息的可靠性綜合評(píng)估模型。最后，將被評(píng)估的高速?zèng)_床的故障信息與狀態(tài)信息輸入所建立的可靠性綜合評(píng)估模型中，便可得到該高速?zèng)_床的可靠性評(píng)估結(jié)果?？煽啃栽u(píng)估流程如圖1所示。

2　基于故障信息的可靠性評(píng)估模型

2.1模型的建立

通常數(shù)控機(jī)床的故障間隔時(shí)間tTBF服從兩參數(shù)的Weibull分布。因此，我們也選取兩參數(shù) Weibull分布對(duì)高速?zèng)_床的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。Weibull分布的概率密度函數(shù)為

(1)

分布函數(shù)為

(2)

式中：α為形狀參數(shù)，β為尺度參數(shù)。因此，故障間隔時(shí)間的可靠度模型的形式為

(3)

令最近一次故障時(shí)刻(維修時(shí)刻)為tg，若新機(jī)床無故障則tg=0。那么機(jī)床關(guān)于運(yùn)行時(shí)間t與tg的可靠度函數(shù)可表示為

(4)

2.2Weibull分布的參數(shù)估計(jì)

采用極大似然估計(jì)法進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)，設(shè)Weibull分布的概率密度函數(shù)為f(tTBFi;α,β)，對(duì)故障間隔時(shí)間tTBFi的似然函數(shù)L求對(duì)數(shù)后，得到函數(shù)lnL，再對(duì)α、β分別求偏導(dǎo)數(shù)后令其為零，可得

(5)

由于該方程組為超越方程組，因此采用二分法求解β，然后代入求解α，解得兩參數(shù)的估計(jì)值。

2.3皮爾遜χ2檢驗(yàn)

采用皮爾遜χ2檢驗(yàn)法進(jìn)行擬合檢驗(yàn)。首先，將故障數(shù)據(jù)分成m組，計(jì)算頻數(shù)vi、理論頻數(shù)npi(pi為理論頻率)等參數(shù)，得到

(6)

其中n為數(shù)據(jù)總量。然后，取顯著性水平為α’，假設(shè)檢驗(yàn)的拒絕域?yàn)?/p>

(7)

若χ2不在拒絕域內(nèi)，則接受原假設(shè)，即認(rèn)為故障間隔時(shí)間數(shù)據(jù)服從兩參數(shù)為α、β的Weibull分布。

3　基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估

3.1模型選取

狀態(tài)信息中存在反映機(jī)床可靠性的特征量，可以根據(jù)特征量的變化情況來對(duì)其進(jìn)行可靠性評(píng)估，如：氣動(dòng)系統(tǒng)壓力變化，潤(rùn)滑冷卻系統(tǒng)壓力變化等狀態(tài)信息。可以采用隸屬函數(shù)對(duì)其可靠度進(jìn)行描述。

3.2基于隸屬函數(shù)的可靠性評(píng)估模型

設(shè)t時(shí)刻某狀態(tài)信息的特征量為x(t)，依據(jù)故障診斷研究，當(dāng)x(t)超過(低于)閾值時(shí)則判斷該零部件出現(xiàn)故障；因此，x(t)值越大(小)故障發(fā)生的可能性越大，其可靠度R(t)越低。常見的隸屬函數(shù)有降(升)半正態(tài)分布、降(升)半矩形分布、降(升)半柯西分布、降(升)半T形分布等。半正態(tài)分布隸屬函數(shù)較為常用，因此本文使用半正態(tài)分布來描述x(t)與可靠度R(t)之間的映射函數(shù)關(guān)系。以降半正態(tài)分布隸屬函數(shù)為例，當(dāng)x(t)趨于無窮大時(shí)，R(t)趨于零，而在工程實(shí)際中當(dāng)狀態(tài)參數(shù)的特征量超出一定閾值即認(rèn)為出現(xiàn)故障。因此，對(duì)降半正態(tài)分布隸屬函數(shù)的尾部進(jìn)行修正：即當(dāng)x(t)大于失效閾值時(shí)可靠度R(t)等于零。建立的可靠性評(píng)估模型如圖2所示。

具體數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(8)

式中：S1表示設(shè)備正常運(yùn)行條件下狀態(tài)參數(shù)特征量的最大值；S2表示狀態(tài)參數(shù)特征量的失效閾值；運(yùn)行可靠度R(t)∈[0,1]；k為隸屬函數(shù)的形狀參數(shù)，并定義當(dāng)x(t)=(S1+S2)/2時(shí)R(t)=0.5，可求得k=4ln2/(S2-S1)2。

同理，根據(jù)升半正態(tài)分布建立的可靠性評(píng)估模型為

(9)

式中：S1表示狀態(tài)參數(shù)特征量的失效閾值；S2表示設(shè)備正常運(yùn)行條件下狀態(tài)參數(shù)特征量的最小值。

3.3基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型的建立

設(shè)系統(tǒng)包含m個(gè)狀態(tài)信息，基于各個(gè)狀態(tài)信息的可靠度分別為R2,1，R2,2，…，R2,m；因此，基于狀態(tài)信息的評(píng)估模型的系統(tǒng)可靠度R2可表示為

R2=g(R2,1,R2,2,…,R2,m)

(10)

而對(duì)于像高速?zèng)_床這樣串聯(lián)系統(tǒng)來說m，公式(10)可改寫為

R2=R2,1R2,2，…，R2,m

(11)

4　高速?zèng)_床可靠性綜合評(píng)估模型的建立

高速?zèng)_床可靠性綜合評(píng)估模型由兩個(gè)部分組成：基于故障信息的可靠性評(píng)估模型和基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型。前者是傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法，該方法建立了可靠度與故障間隔時(shí)間的關(guān)系，本文將其改進(jìn)為可靠度與運(yùn)行時(shí)間、維修時(shí)刻間的關(guān)系，即便如此也只能宏觀上評(píng)估該類機(jī)床的可靠性，不能實(shí)時(shí)地評(píng)估指定機(jī)床的可靠性。這就需要第二部分的基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型，該部分建立了狀態(tài)信息與可靠度之間的關(guān)系，該評(píng)估模型可以看作是高速?zèng)_床可靠性評(píng)估模型的實(shí)時(shí)評(píng)估部分。

圖3為兩種可靠性評(píng)估模型結(jié)果的對(duì)比示意圖。從圖3a可以看出在t1時(shí)刻，兩種可靠性評(píng)估結(jié)果R1(t)和R2(t) 都顯示機(jī)床具有較高的可靠度，因此可以認(rèn)為此時(shí)機(jī)床可靠度較高。在t2時(shí)刻，R1(t)較高R2(t)較低，從基于故障信息的可靠性評(píng)估結(jié)果來看機(jī)床出現(xiàn)故障的可能性較小，而從基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估結(jié)果來看機(jī)床出現(xiàn)故障的可能性較大，也就是說此時(shí)某些狀態(tài)參數(shù)即將超出失效閾值。綜合二者可以得出結(jié)論機(jī)床將要出現(xiàn)故障，可靠性較低。從圖3b可以看出在t3時(shí)刻，R1(t)較低R2(t)較高，從基于故障信息的可靠性評(píng)估結(jié)果來看機(jī)床出現(xiàn)故障的可能性較大，而從基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估結(jié)果來看機(jī)床出現(xiàn)故障的可能性較小，也就是說雖然機(jī)床的各項(xiàng)參數(shù)都在安全范圍，但是從故障數(shù)據(jù)分析的角度來說機(jī)床出現(xiàn)故障的概率較高，此時(shí)應(yīng)該進(jìn)行檢修排查故障。綜合二者可以得出結(jié)論：機(jī)床出現(xiàn)故障的概率較大，可靠性較低。另外，如果某個(gè)時(shí)刻二者的可靠性評(píng)估結(jié)果顯示兩種可靠度都較低，更說明機(jī)床的可靠度較低。

綜上所述，設(shè)備只有在上述兩個(gè)方面都有較高的可靠度才能較好的運(yùn)行。因此，高速?zèng)_床的綜合可靠度可以表示為

R(t) =R1(t)R2(t)

(12)

式中：R1(t)為基于故障信息的可靠性評(píng)估結(jié)果，R2(t)為基于狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估結(jié)果。

5　案例分析

以某型高速?zèng)_床為研究對(duì)象，進(jìn)行可靠性評(píng)估。通過數(shù)據(jù)篩選得到36臺(tái)受試高速?zèng)_床的故障數(shù)據(jù)，見表1。

R1(tTBF) =exp[-(tTBF/357.01)1.02]

(13)

表1高速?zèng)_床故障數(shù)據(jù)

序號(hào)故障間隔時(shí)間序號(hào)故障間隔時(shí)間184,936,12,360,6,2161918,858,90,162,36,78,1982300,780,858,6,426,132208,12,462,7263300,318,126,114,6,600,42,804,324,13821342,126,7744354,372,159622288,600,240,366,66,126554,588,60,97223372,54,2046444,61824390,618,516,210,354,1207378,48,600,1428,1825414,396,108,174,660,114,300,4448210,84,636,402,90,240,318,13826306,30,882,48,246,1209468,996,54,456,21027636,726,480,37210150,222,138,756,600281434,1044,108,204,234,156,5411342,264,60,84,318,82829390,294,492,1812492,84,48,114,324,96,12,48,738,18,240,726301872,90,6,35413600,1038,36,162,72,60031192,174,330,450,828,354,162,240,126,180,30,29414282,6,306,714,168,234,1563290,660,378,4861578,84,192,34233306,660,348,78,192,726,60,192,32416444,1146,36,324341452,720,1764,6421748,6,61235522,1134,12181182,552,210,27636402,150,36,78,120,66,192,354,582,462,96,24,186,138,180

那么，根據(jù)公式(4)得到機(jī)床運(yùn)行t時(shí)間后的可靠度可表示為

R1(t) =exp[-((t-tg)/ 357.01)1.02]

(14)

通過測(cè)試得到該型高速?zèng)_床正常運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)參數(shù)，根據(jù)公式(8)或(9)建立可靠度評(píng)估模型，關(guān)于各狀態(tài)參數(shù)的可靠度函數(shù)如表2所示。

表2各狀態(tài)參數(shù)的可靠度函數(shù)

可靠度性能參數(shù)可靠度函數(shù)形式參數(shù)S1參數(shù)S2形狀參數(shù)kR2,1(t)動(dòng)態(tài)平行度xp(t)公式(8)0.200.251109.03R2,2(t)x向動(dòng)態(tài)精度xx(t)公式(8)0.00710.01544089.90R2,3(t)y向動(dòng)態(tài)精度xy(t)公式(8)0.00740.01547376.46R2,4(t)z向動(dòng)態(tài)精度xz(t)公式(8)0.00950.036597.47R2,5(t)離合器氣壓xc(t)公式(9)0.520.65164.06R2,6(t)平行缸氣壓xz(t)公式(9)0.310.39433.22R2,7(t)曲軸潤(rùn)滑油壓xpr1(t)公式(9)0.801.0069.31R2,8(t)銷軸潤(rùn)滑油壓xpr2(t)公式(9)2.002.5011.09R2,9(t)液壓系統(tǒng)油壓xh(t)公式(9)10.0012.500.44R2,10(t)油箱溫度xt(t)公式(8)30.0035.000.11R2,11(t)軸瓦溫度xb(t)公式(8)0.0374ω+25.3220.0442ω+29.9264ln2/(0.0068ω-4.604)R2,12(t)電動(dòng)機(jī)扭矩xm(t)公式(8)2.3219ω+268.8952.74404ω+317.9154ln2/(0.4222ω-49.02)2

注：動(dòng)態(tài)平行度和x、y、z方向動(dòng)態(tài)精度的單位為mm；氣壓和油壓的單位為MPa；溫度單位為℃；ω為曲軸轉(zhuǎn)速，單位為r/min；電動(dòng)機(jī)扭矩單位為N·m；由于軸瓦溫度和電動(dòng)機(jī)扭矩隨工況的變化而變化，因此表中軸瓦溫度和電動(dòng)機(jī)扭矩的參數(shù)值是關(guān)于ω的函數(shù)。

根據(jù)公式(11)可知，基于狀態(tài)信息的可靠度可表示為

根據(jù)公式(12)得到高速?zèng)_床綜合可靠性評(píng)估模型R(t)=R1(t)R2(t)。

然后，對(duì)高速?zèng)_床進(jìn)行可靠性評(píng)估。首先，對(duì)被評(píng)估的高速?zèng)_床運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，關(guān)鍵零部件的載荷則是通過工況統(tǒng)計(jì)結(jié)合測(cè)試分析得到，然后進(jìn)行可靠性評(píng)估得到可靠度變化曲線如圖4所示。從圖4a中可以看出，基于故障信息的可靠性模型評(píng)估結(jié)果R1(t)隨著運(yùn)行時(shí)間的增大而減小，基于狀態(tài)信息的可靠性模型評(píng)估結(jié)果R2(t)只與t時(shí)刻的狀態(tài)參數(shù)有關(guān)，而與運(yùn)行時(shí)間t沒有直接關(guān)系?；诠收闲畔⑴c狀態(tài)信息的可靠性模型評(píng)估結(jié)果R(t)集合了R1(t)和R2(t)的特點(diǎn)，既能夠反映高速?zèng)_床的可靠度隨運(yùn)行時(shí)間的變化趨勢(shì)，又能夠根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息對(duì)高速?zèng)_床的可靠性進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估。圖4b為高速?zèng)_床曲軸潤(rùn)滑系統(tǒng)出現(xiàn)故障前與維修后評(píng)估的可靠度曲線，故障出現(xiàn)前R1(t)基本穩(wěn)定在0.5左右，R2(t)則出現(xiàn)大幅度下降，由于R(t)=R1(t)R2(t)，所以R(t)也有相同的變化趨勢(shì)。結(jié)合圖5可知，R2(t)出現(xiàn)大幅度下降的主要原因是曲軸潤(rùn)滑系統(tǒng)油壓xpr1(t)從230.03 h開始出現(xiàn)了下降，在230.55 h時(shí)突破了臨界值S2(1.0 MPa)，其后在232.80 h超出了失效閾值S1(0.8 MPa)，此時(shí)認(rèn)為故障出現(xiàn)。故障排除后，最近一次故障時(shí)刻(維修時(shí)刻)tg被重新賦值為232.80 h，曲軸潤(rùn)滑系統(tǒng)油壓xpr1(t)也恢復(fù)正常，所以機(jī)床可靠度較高。

6　結(jié)語

采用Weibull分布對(duì)故障信息進(jìn)行擬合，并通過極大似然估計(jì)結(jié)合二分法得到模型參數(shù)，利用皮爾遜χ2檢驗(yàn)法進(jìn)行擬合檢驗(yàn)，建立了基于故障信息的可靠性評(píng)估模型；采用模糊理論中的半正態(tài)隸屬函數(shù)建立了基于動(dòng)態(tài)精度、氣壓、油壓油溫、關(guān)鍵位置溫度、扭矩等狀態(tài)信息的可靠性評(píng)估模型。最后，綜合上述模型得到了高速?zèng)_床可靠性綜合評(píng)估模型。

以某型高速?zèng)_床為例，進(jìn)行了可靠性評(píng)估。結(jié)果表明，本文提出的綜合可靠性評(píng)估模型，集合了基于故障信息的可靠性評(píng)估模型與基于狀態(tài)信息的評(píng)估模型的優(yōu)點(diǎn)，既能在宏觀上反映高速?zèng)_床可靠性隨運(yùn)行時(shí)間的變化趨勢(shì)，又能根據(jù)狀態(tài)參數(shù)的變化實(shí)現(xiàn)高速?zèng)_床的實(shí)時(shí)可靠性評(píng)估。

此外，提出的可靠性評(píng)估模型可以作為預(yù)防性維修的基礎(chǔ)，能夠在故障出現(xiàn)前進(jìn)行預(yù)警，避免故障的發(fā)生或進(jìn)一步地惡化。因此，基于該可靠性評(píng)估模型的預(yù)防性維修策略可作為將來的研究方向。

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High-speed punch machine reliability modeling based on fault information and status information

CHEN Hao, SUN Yu, DING Wuxue

(School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, CHN)

Traditional reliability evaluation methods are almost based on fault information without considering status information. In order to overcome this, a reliability evaluation method, based on fault information and status information, is presented in this paper. Firstly, Weibull distribution is employed in fault data fitting, maximum likelihood method is used to estimate the model parameters and this distribution model was checked by Chi-square. According Weibull distribution, reliability assessment model based on fault information is established. Secondly, according to membership function, status information reliability assessment model is established. And then, combining the above two models, a comprehensive reliability evaluation model is obtained. In conclusion, a case study of high-speed punch machine is given to valid the method, the results show that the proposed model can reflect reliability changing trends from a macroscopic view and status information changes can be reflected in the reliability curve. Hence, this method is able to assess the reliability of high-speed punch machine in real-time.

reliability evaluation model; fault information; status information; high-speed punch machine

TH122

A

10.19287/j.cnki.1005-2402.2016.10.016

陳浩，男，1987年生，博士研究生，研究方向?yàn)楦咚贈(zèng)_壓機(jī)床可靠性試驗(yàn)與增長(zhǎng)技術(shù)，已發(fā)表論文2篇。

(編輯陳鋼)

2016-07-13)

161020

*國家科技重大專項(xiàng)(2013ZX04002-082)；江蘇省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(BE2015011-3)