劉亮輝,汪永超,白飛先,王東升
(四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院,成都 610065)
數(shù)控機(jī)床是制造業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵裝備,也是未來智能制造業(yè)興盛必不可少的基礎(chǔ)裝備,對工業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)起著不可替代的作用,廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,尤其是在批量化生產(chǎn)、結(jié)構(gòu)較復(fù)雜的機(jī)械產(chǎn)品的生產(chǎn)制造中。伴隨工業(yè)革命與信息技術(shù)的快速發(fā)展和深度結(jié)合,市場上現(xiàn)有數(shù)控機(jī)床種類繁瑣、構(gòu)造復(fù)雜、性能評價(jià)指標(biāo)多樣,如何正確評價(jià)數(shù)控機(jī)床性能指標(biāo)是企業(yè)在選擇數(shù)控機(jī)床時(shí)所面臨的關(guān)鍵問題。數(shù)控機(jī)床用于加工結(jié)構(gòu)復(fù)雜、批量生產(chǎn)且重要的機(jī)械零件,因此,對于數(shù)控機(jī)床的綜合性能要求比較高。目前,對于數(shù)控機(jī)床的性能評價(jià)有一定的研究,如王微等基于信息熵的數(shù)控機(jī)床貝葉斯可靠性評估研究[1],林海峰等五軸數(shù)控機(jī)床精度測評方法研究[2],邊志遠(yuǎn)等基于“S”件的五軸數(shù)控機(jī)床加工性能綜合評價(jià)方法研究[3],這些性能評價(jià)僅限于單一方面,在具體的實(shí)際操作應(yīng)用中,僅僅考慮單方面的性能指標(biāo)是不全面且無法滿足具體的使用要求。所以,企業(yè)在選擇數(shù)控機(jī)床時(shí)必須對數(shù)控機(jī)床的性能進(jìn)行全面思考,以保證所選機(jī)床可以滿足機(jī)械零件的生產(chǎn)加工。
數(shù)控機(jī)床性能指標(biāo)評價(jià)是數(shù)控機(jī)床設(shè)計(jì)、改進(jìn)的重要依據(jù),由于數(shù)控機(jī)床的綜合性能評價(jià)是一個(gè)多目標(biāo)、多層次的模糊評判問題,所涉及的性能評價(jià)指標(biāo)很多,而且無法利用定量的方法對定性的問題直接進(jìn)行分析,有一定的模糊性。自1965年美國學(xué)者Zadeh教授提出模糊集合的概念以來,國內(nèi)外學(xué)者對于模糊數(shù)學(xué)理論的研究進(jìn)展迅速,基于模糊數(shù)學(xué)的模糊綜合評判法也取得了很大的進(jìn)展,并且在工程領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[4]。近年來,對于數(shù)控機(jī)床綜合性能評價(jià)的研究取得了不錯(cuò)的成就。針對于現(xiàn)有數(shù)控機(jī)床性能研究存在的不足之處,本文提出基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的數(shù)控機(jī)床的性能評價(jià),從數(shù)控機(jī)床的精度指標(biāo)、加工性能指標(biāo)、可控軸數(shù)與聯(lián)動(dòng)軸數(shù)、可靠性指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)性能指標(biāo)等5個(gè)性能指標(biāo)構(gòu)建性能指標(biāo)評價(jià)體系,應(yīng)用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法來確定各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重[5],采用模糊綜合評判法選出最適合企業(yè)或工廠的數(shù)控機(jī)床并得出性能指標(biāo)評價(jià)結(jié)果,從而驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
層次分析法(Analytic Hierarchy Process,簡稱AHP)是在20世紀(jì)70年代中期由美國運(yùn)籌學(xué)家托馬斯·塞蒂(T.L.Saaty)正式提出的一種層次權(quán)重決策分析方法。它可以將一些定性或半定量問題轉(zhuǎn)化為定量問題的非常有效的一種方法,給人們一種層次化的思維過程。所以,它是一種定性和定量結(jié)合的、系統(tǒng)的層次化分析方法。影響數(shù)控機(jī)床綜合性能的因素包括精度、加工性能、坐標(biāo)軸數(shù)、可靠性、運(yùn)動(dòng)性能等,由于數(shù)控機(jī)床性能的模糊評判過程存在一些定性的性能,因此采用層次分析法建立數(shù)控機(jī)床的性能指標(biāo)評價(jià)體系[6-7]來全面評價(jià)數(shù)控機(jī)床的綜合性能。評價(jià)體系如表1所示。
表1數(shù)控機(jī)床的性能指標(biāo)評價(jià)體系
數(shù)控機(jī)床的綜合性能評價(jià)指標(biāo)體系總共分為兩層,第一層為總目標(biāo)層,即一級評價(jià)指標(biāo)U={U1,U2,U3,U4,U5},U1表示精度指標(biāo),U2表示加工性能指標(biāo),U3表示坐標(biāo)軸數(shù),U4表示可靠性指標(biāo),U5表示運(yùn)動(dòng)性能指標(biāo)。由于第一層因素集又能分解為因子層,所以第二層為影響因子層,即表1中所示的二級評價(jià)指標(biāo)。
灰色關(guān)聯(lián)分析法是灰色系統(tǒng)理論的重要方法之一,基本思想是根據(jù)系統(tǒng)中子系統(tǒng)或因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度[8],即灰色關(guān)聯(lián)度,對系統(tǒng)進(jìn)行排序,本文采用灰色改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法確定數(shù)控機(jī)床性能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重。
(1)改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法及計(jì)算步驟。假設(shè)原始數(shù)據(jù)列為X0={x0(t),t=1,2,…,n},比較數(shù)據(jù)列為Xi={xi(t),t=1,2,…,m}。
Step1:如式(1)、式(2)所示,對X0和Xi做一次累減計(jì)算。
yi(t+1)=xi(t+1)-xi(t),t=1,2,…,n-1
(1)
y0(t+1)=x0(t+1)-x0(t),t=1,2,…,n-1
(2)
Step2:如式(3)、式(4)所示,計(jì)算其相對變化的值k。
(3)
(4)
Step3:如式(5)、(6)所示,計(jì)算Xi和X0之間的關(guān)聯(lián)度r0i和關(guān)聯(lián)系數(shù)r0i(k)。
(5)
當(dāng)yi(t)與y0(t)為相同符號時(shí)都取正號,符號不同時(shí)取負(fù)號;當(dāng)yi(t)與y0(t)同時(shí)為零時(shí),將yi(t)和y0(t)的負(fù)號都取為正號。
(6)
r0i的正負(fù)反映了Xi和X0兩個(gè)變量之間的增減關(guān)系,即相關(guān)性。若r0i>0,則表示它們是正相關(guān)性,即Xi隨著X0的增大(減小)而增大(減小);若r0i<0,則表示它們之間是負(fù)相關(guān)性,即Xi隨著X0的增大(減小)而減小(增大),由此計(jì)算出來的r0i是一個(gè)絕對值并非相對值。
(2)性能指標(biāo)權(quán)重的確定。對于一級評價(jià)指標(biāo)和二級評價(jià)指標(biāo)都已量化的情況下,采用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法,首先需要計(jì)算出每個(gè)子因素與評價(jià)目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度,再對其進(jìn)行歸一化處理,得到的就是所求的權(quán)重值,具體計(jì)算步驟如下:
Step1:建立目標(biāo)數(shù)據(jù)列X0={x0(t),t=1,2,…,n};子目標(biāo)數(shù)據(jù)列Xi={xi(t),t=1,2,…,n,i=1,2,…,m}。
Step2:對r0i進(jìn)行歸一化處理后得到指標(biāo)權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wm)。其中,
(7)
W表示權(quán)重向量,負(fù)號表示評價(jià)指標(biāo)對目標(biāo)帶來的負(fù)面影響。
模糊綜合評判是模糊決策中最常用的一種有效方法,是在模糊環(huán)境下,考慮多個(gè)因素或多個(gè)指標(biāo),對某一事物做出全面的評價(jià)并做出決策評判[9-10]。設(shè)V={v1,v2,…,vm}為諸因素的m種評判所構(gòu)成的評判集,根據(jù)數(shù)控機(jī)床的性能指標(biāo)的特點(diǎn),將性能指標(biāo)體系表中的所有二級指標(biāo)作為評判集V={v1,v2,v3,v4,v5},其中v1表示很好,v2表示較好,v3表示一般,v4表示較差,v5表示很差,即數(shù)控機(jī)床的評判集V={很好,較好,一般,較差,很差},利用所有二級指標(biāo)建立模糊綜合評判矩陣,根據(jù)改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)分析法來確立各指標(biāo)權(quán)重向量[11-13]。
以某數(shù)控機(jī)床生產(chǎn)廠提供的MCH63型精密臥式加工中心為例,對其進(jìn)行綜合性能評判,依據(jù)評價(jià)結(jié)果,對該廠所生產(chǎn)的精密臥式加工中心的各性能方面提出合理的改進(jìn)的建議,以便生產(chǎn)出更好的數(shù)控機(jī)床。
統(tǒng)計(jì)該廠近幾年生產(chǎn)的MCH63精密臥式加工中心的各性能指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,表2為近4年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和近8年的平均值,由此可建立目標(biāo)數(shù)據(jù)列X0={x0(t),t=1,2,…,n},該數(shù)據(jù)列表MCH63精密臥式加工中心的綜合性能評價(jià)子目標(biāo)數(shù)據(jù)Xi={xi(t),t=1,2,…,n,i=1,2,…,m},表示各二級性能指標(biāo)評價(jià)。
表2數(shù)控機(jī)床的綜合性能相關(guān)數(shù)據(jù)
對x0和xi進(jìn)行一次累減,得到y(tǒng)0和yi,再計(jì)算相對變化率k,得到x0和xi之間的關(guān)聯(lián)度r0i和關(guān)聯(lián)系數(shù)r0i(k),整理計(jì)算結(jié)果,如表3所示(僅近4年的數(shù)據(jù)和8年的平均值)。
表3關(guān)聯(lián)系數(shù)r0i(k)和關(guān)聯(lián)度r0i
當(dāng)yi(t)和y0(t)有相同的符號時(shí),取正號,否則,取異號,為零時(shí),做正號處理。r0i的正負(fù)反應(yīng)了x0和xi兩個(gè)變量之間的相關(guān)性,表示正相關(guān),即x0的增大(減小)導(dǎo)致的xi增大(減小);r0i<0表示負(fù)相關(guān),即即x0的增大(減小)導(dǎo)致的xi減小(增大)。
再對r0i做歸一化處理得到權(quán)重向量W=(w1,w2,…,wm),見表4所示,其中負(fù)號表示性能評價(jià)指標(biāo)對目標(biāo)造成的一些不利影響。一級性能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量W0=(0.340 0.320 0.080 0.140 0.120),二級性能評價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量Wi=(0.030 0.030 0.020 0.200 0.030 0.020 0.120 0.130 0.030
0.020 0.030 0.030 0.030 0.020 0.030 0.030
0.040 0.040 0.030 0.030 0.020 0.030 0.030)。
表4權(quán)重向量統(tǒng)計(jì)表
根據(jù)該廠所提供的近幾年的數(shù)據(jù)信息,通過問卷調(diào)查和實(shí)地調(diào)研的方式,并做分析整理獲得了性能評價(jià)的所有相關(guān)數(shù)據(jù),采用專家打分制,在結(jié)合模糊統(tǒng)計(jì)法對所有信息進(jìn)行歸納總結(jié),得到了模糊綜合評價(jià)矩陣R,如下所示。
如式(8)為數(shù)控機(jī)床的綜合性能評價(jià):
B=WiR=(0.364 0.382 0.112 0.100 0.042)
(8)
數(shù)據(jù)結(jié)果表明該數(shù)控機(jī)床綜合性能很好地概率為0.364,較好的概率為0.382,一般的概率為0.112,較差的概率為0.100,很差的概率為0.042。根據(jù)模糊綜合評判理論最大隸屬度原則確定出評價(jià)結(jié)果為該數(shù)控機(jī)床的綜合性能“較好”,并未達(dá)到“很好”的標(biāo)準(zhǔn),說明其綜合性能還有待改進(jìn),應(yīng)該著手從重復(fù)定位精度,脈沖當(dāng)量等方面加以提高,確保在以后可以生產(chǎn)出綜合性能更佳的產(chǎn)品。
本文在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)控機(jī)床的技術(shù)參數(shù),針對于單方面性能評價(jià),建立了基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的數(shù)控機(jī)床綜合性能評價(jià)指標(biāo)體系,并且將該法應(yīng)用于MCH63精密數(shù)控加工中心,研究結(jié)果表明該數(shù)控機(jī)床有較好的綜合性能,并證實(shí)了該方法的可行性。利用模糊綜合評判法可以有效快捷地對數(shù)控機(jī)床的綜合性能進(jìn)行評價(jià),可以為企業(yè)或者工廠選擇數(shù)控機(jī)床提供參考。并且可以借鑒此法,對其它機(jī)電產(chǎn)品的綜合性能做出科學(xué)評價(jià)。
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