范晉偉，張理想，劉會(huì)普，潘日

(北京工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程與應(yīng)用電子技術(shù)學(xué)院，北京 100124)

0 前言

數(shù)控磨床廣泛應(yīng)用在航空、航天、汽車(chē)等高精密設(shè)備零件的加工，數(shù)控磨床的質(zhì)量直接影響被加工工件的品質(zhì)。目前，我國(guó)已經(jīng)連續(xù)十一年成為世界上最大的生產(chǎn)制造國(guó)，同時(shí)也是世界上最大的機(jī)床制造國(guó)和消費(fèi)國(guó)。但是，國(guó)內(nèi)中高檔數(shù)控磨床市場(chǎng)占有率極低，原因是故障率高、維修時(shí)間長(zhǎng)、可靠性低。數(shù)控系統(tǒng)的可靠性直接影響數(shù)控機(jī)床的可靠性水平，所以提高數(shù)控系統(tǒng)的可靠性對(duì)于提高數(shù)控磨床的質(zhì)量至關(guān)重要。因此，為有助于我國(guó)制造業(yè)更好的發(fā)展，提高中高檔磨床在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)力，必須提高數(shù)控磨床的可靠性。在提高數(shù)控磨床可靠性方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和專(zhuān)家進(jìn)行了很多研究。KIM等用故障模式和影響性分析(Failure Model and Effects Analysis，F(xiàn)MEA)進(jìn)行機(jī)床的可靠性研究。GONZALEZ-GONZALEZ等分析可靠性數(shù)據(jù)，并利用極大似然法對(duì)分布模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。YANG等根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)加工中心進(jìn)行了可靠性分析。申桂香等用故障樹(shù)法對(duì)加工中心刀庫(kù)的可靠性進(jìn)行了定性分析，并提出合理的改進(jìn)方法。章浩然等提出一種基于模糊評(píng)判的故障模式危害度評(píng)估方法。

為改善我國(guó)中高檔數(shù)控磨床在國(guó)際市場(chǎng)中的占有率，促進(jìn)數(shù)控磨床行業(yè)的發(fā)展，對(duì)北京第二機(jī)床廠生產(chǎn)的某系列數(shù)控磨床進(jìn)行跟蹤，收集并記錄一系列故障數(shù)據(jù)，分析故障數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)控系統(tǒng)的故障頻率較高。因此，對(duì)數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行可靠性分析以有效提高整機(jī)的可靠性。對(duì)數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行FMECA(Failure Modes,Effects,and Criticality Analysis)和FTA(Fault Tree Analysis)分析，確定引起故障的原因，針對(duì)故障原因提出改善措施，從而提高數(shù)控磨床的可靠性。

1 數(shù)控系統(tǒng)FMECA分析

根據(jù)故障數(shù)據(jù)可知，數(shù)控系統(tǒng)為數(shù)控磨床的薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)此系統(tǒng)進(jìn)行故障模式影響及危害性分析(FMECA)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)存在的故障模式和故障產(chǎn)生原因并計(jì)算危害度，提出針對(duì)性的改進(jìn)措施。

1.1 故障模式分析

根據(jù)收集的故障數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障模式分類(lèi)。數(shù)控系統(tǒng)的故障模式如表1所示。

表1 數(shù)控系統(tǒng)故障模式

由表1可知，電器元件損壞是數(shù)控系統(tǒng)故障的最主要模式，占比達(dá)到了19.48%，其次分別是CNC、伺服、變頻等參數(shù)不符，電子元件損壞和CNC不能輸入、顯示和保存數(shù)據(jù)，它們的故障頻率分別為11.69%、10.39%和9.09%，這些故障模式累計(jì)占比超過(guò)了50%。

1.2 故障原因分析

只有詳細(xì)地分析故障產(chǎn)生的原因，才能針對(duì)性地提出改進(jìn)措施。本文作者根據(jù)數(shù)控磨床生產(chǎn)過(guò)程的宏觀步驟，將故障原因分為設(shè)計(jì)、制造、外購(gòu)?fù)鈪f(xié)、裝配、調(diào)試、儲(chǔ)運(yùn)、使用和老化等。統(tǒng)計(jì)得數(shù)控系統(tǒng)的故障頻數(shù)及頻率如表2所示

表2 數(shù)控系統(tǒng)故障統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由表2可知：設(shè)計(jì)是造成數(shù)控系統(tǒng)故障的最主要原因，包括結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、零部件選型等，故障率為40.26%；其次分別是使用、外購(gòu)?fù)鈪f(xié)和調(diào)試，占比分別為23.38%、15.58%、14.29%。這些故障占總故障的93.51%。針對(duì)不同故障采取針對(duì)性的措施，主要是優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和零部件選型，其次是改進(jìn)設(shè)計(jì)時(shí)選擇更優(yōu)的外購(gòu)?fù)鈪f(xié)產(chǎn)品減少故障發(fā)生，對(duì)操作人員和設(shè)備管理人員進(jìn)行培訓(xùn)，避免因使用不當(dāng)而造成的故障，對(duì)數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行定期檢測(cè)，預(yù)防潛在的故障發(fā)生。

1.3 危害性分析

危害性分析是在故障模式影響分析的基礎(chǔ)上，對(duì)故障影響后果進(jìn)行量化處理，通過(guò)故障模式頻數(shù)比、故障影響概率和基本故障概率確定故障模式的危害度。危害度的分析對(duì)于數(shù)控系統(tǒng)的改進(jìn)具有重要意義。

假設(shè)，以故障模式發(fā)生故障導(dǎo)致數(shù)控系統(tǒng)發(fā)生故障的危害度為，可由式(1)表示：

=

(1)

式中：為故障模式頻數(shù)比，由式(2)表示；為故障影響概率，指的是數(shù)控系統(tǒng)以故障模式發(fā)生故障時(shí)，發(fā)生損傷的概率，取值范圍如表3所示；為數(shù)控系統(tǒng)的基本故障概率，文中用平均故障率代替基本故障率，由式(3)表示。

表3 故障影響概率β1取值

(2)

式中:為數(shù)控系統(tǒng)以第種故障模式發(fā)生的故障次數(shù)；為數(shù)控系統(tǒng)發(fā)生故障的總次數(shù)。

(3)

式中:∑為數(shù)控系統(tǒng)累計(jì)工作的時(shí)間，文中為30 960 h。

數(shù)控系統(tǒng)對(duì)整機(jī)的危害度如式(4)所示：

(4)

式中:為數(shù)控系統(tǒng)故障模式的數(shù)量。

由表4可知數(shù)控系統(tǒng)的危害度為0.001 889 932。

表4 數(shù)控系統(tǒng)危害度分析結(jié)果

2 數(shù)控系統(tǒng)的FTA分析

故障樹(shù)分析法(FTA)由美國(guó)貝爾電話研究所(BTL)提出，直到1974年發(fā)表了關(guān)于核反應(yīng)堆安全性研究的拉斯姆報(bào)告，F(xiàn)TA才得到了廣泛的推廣和應(yīng)用，它是一種直觀的、富于邏輯的圖形演繹方法。利用FTA能直觀地判斷造成系統(tǒng)故障的最直接原因，為提高數(shù)控系統(tǒng)可靠性提供依據(jù)。

在故障樹(shù)的可靠性分析中，將最不愿發(fā)生的故障作為故障樹(shù)的頂事件，事件符號(hào)為A；再根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)確定各層事件，并對(duì)數(shù)控系統(tǒng)建立故障樹(shù)。第2、3、4層事件及符號(hào)如表5—表7所示。

表5 第2層事件及符號(hào)

表6 第3層事件及符號(hào)

表7 第4層事件及符號(hào)

圖1所示為建立的故障樹(shù)，可知最小割集為{D01}、{D02}、{D03}、{D04}、{D05}、{D06}、{D07}、{D08}、{D09}、{D10}、{D11}、{D12}、{D13}、{D14}、{D15}、{D16}、{D17}、{D18}、{D19}、{D20}、{D21}、{D22}、{D23}、{D24}、{D25}、{D26}、{D27}、{D28}、{D29}、{D30}、{D31}、{D32}，可以得出造成數(shù)控系統(tǒng)故障的直接原因，任意底事件的發(fā)生都會(huì)造成數(shù)控系統(tǒng)故障。針對(duì)故障原因提出可靠的改善措施，提高數(shù)控系統(tǒng)的可靠性。

圖1 數(shù)控系統(tǒng)故障樹(shù)

3 數(shù)控系統(tǒng)可靠性改善措施

根據(jù)上述分析知，造成數(shù)控系統(tǒng)故障的主要原因有開(kāi)關(guān)損壞、電機(jī)過(guò)載、數(shù)控按鍵失靈、零部件松動(dòng)、程序出錯(cuò)、面板硬件故障和零部件損耗等。針對(duì)這些故障原因，提出的改善措施如下所示：

(1)定期檢查容易松動(dòng)和耗損的零部件，及時(shí)更換維修，避免因此發(fā)生故障；

(2)對(duì)于外購(gòu)?fù)鈪f(xié)的零部件，加強(qiáng)與企業(yè)溝通，確保零部件質(zhì)量，提高數(shù)控系統(tǒng)的可靠性；

(3)對(duì)于數(shù)控系統(tǒng)而言，時(shí)常會(huì)因操作人員的失誤而造成故障，所以應(yīng)加強(qiáng)對(duì)操作人員的培訓(xùn)，確保數(shù)控系統(tǒng)的可靠性。

4 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)，本文作者分別對(duì)數(shù)控磨床的數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行了故障模式及危害性分析和故障樹(shù)分析，得出了數(shù)控系統(tǒng)對(duì)整機(jī)的危害度為0.001 889 932，以及造成數(shù)控系統(tǒng)故障的直接原因；通過(guò)對(duì)數(shù)控系統(tǒng)的可靠性分析，提出了具體的改善措施。研究結(jié)果為數(shù)控磨床的設(shè)計(jì)和制造提供參考。