数控加工中心的可靠性分析与增长研究*

吴　星

(柳州职业技术学院 机电工程系，广西 柳州　545006)



数控加工中心的可靠性分析与增长研究*

吴星

(柳州职业技术学院 机电工程系，广西 柳州545006)

摘要：数控加工中心是现代机床制造业中进行复杂型面等快速高质加工的关键装备，可靠性存在于数控加工中心的全寿命周期的各个阶段，提高其可靠性显得尤为重要.针对国产数控装备可靠性不足的问题，以某系列立式数控加工中心为研究对象，对其长期所记录整理的故障数据进行了可靠性建模分析，通过故障模式、影响及危害度分析(FMECA)方法对其可靠性薄弱环节进行了研究，针对其中影响整个数控加工中心可靠性的关键部位，提出了可实现其增长的改进措施.

关键词：数控加工中心；可靠性分析；FMECA;可靠性增长

0引言

数控加工中心是一种体现先进制造技术的高度机电一体化制造装备，快速自动换刀与高效高质复杂型面加工等特点使其成为国民经济和国防建设中的关键装备.国家通过引进先进技术及自主研发等方式，攻克了数控加工的大批关键难题，掌握了许多先进的设计、制造和装配方法，国产数控机床的整体性能得到不断提高[1-2].但是与哈挺数控等国外先进机床相比，我国数控机床在可靠性水平和高精度等方面还存在一些不足，急需开展能够切实有效地提高数控加工中心等国产数控机床可靠性水平的研究.

以国内某系列立式数控加工中心长时间所记录整理的故障数据为基础，通过可靠性理论对其进行了可靠性建模和分析，然后对该系列数控加工中心进行故障模式、影响及危害度分析(FMECA)，找出了对系统整体可靠性具有较大危害的部件，最后对影响整个数控加工中心可靠性的关键部位，提出相应的改进措施以有效提高其可靠性.

1可靠性建模

可靠性模型是进行可靠性设计、试验、运行及维修等可靠性工作的基础，需要通过可靠性分析建立研究对象的可靠性模型[3].对数控加工中心而言，首先要对其故障数据进行处理，然后通过一定的参数估计及假设检验等方法确定其故障数据的概率分布模型.然后根据建立的概率分布模型，对数控加工中心的可靠性高低进行评定.

可靠性分析数据来源于国内某公司所生产使用FANUC 0I 数控系统的VMC 立式加工中心，对40 台该系列VMC立式加工中心进行跟踪记录，共收集到87 条故障数据.所记录的故障数据主要包括故障停机起始时间及故障排除开机时间、故障部位、故障原因及故障处理等相关信息，其中观测到的最短故障间隔时间是6.86小时，而最长故障间隔时间是2023.78小时，可见该系列VMC立式加工中心的性能波动很大.

将前述87个故障间隔时间数据按从短到长重新排列，按t∈[0，2025]分为13组，统计落入各时间区间的频率，然后以区间中位数为横坐标，以累积频率为纵坐标，即可得到故障间隔时间的经验分布.计算得到的经验分布函数外凸且无拐点，说明文中所研究加工中心的时间寿命数据不可能是带拐点的正态分布或其对数分布类型.进一步计算可知其概率密度曲线呈下降趋势，而且下降到一定时间后趋于平稳，而正态分布和对数正态分布的概率密度函数曲线呈单峰形，再次验证了前述结果.

统计表明，机电产品的寿命分布大多可以拟合成正态分布、对数正态分布、指数分布及威布尔分布等几种形式，其中当威布尔分布的形状参数β=1时，即为指数分布.可见该加工中心故障间隔时间可以通过威布尔分布来进行建模分析.实际应用中，往往假设产品投入使用之后便有可能发生故障，从而选用如下的双参数威布尔分布函数进行建模：

(1)

其中α>0为与工作负载有关的尺度参数，负载大则相应的α值越小；β>0为与故障机理相关的形状参数，β<1对应磨合期的寿命分布，β=1对应随机失效期的寿命分布，β>1对应功能耗损期的寿命分布.

确定该加工中心故障间隔时间的分布类型后，利用最小二乘法对分布的未知参数α和β进行估计.通过SPSS软件进行参数估计，可得α=685.164h和β=1.019，且数据的拟合结果通过线性相关性检验和d检验.这样可得可靠度函数为：

(2)

R(t) 变化曲线如图1所示，可见所研究加工中心的可靠度表现为耗损故障期形式.

图1　数控加工中心的可靠度曲线

根据VMC立式加工中心的可靠度函数，可估计得到平均故障间隔时间为667.96 h，而平均故障间隔时间的观察值为644.94 h，两者相差不超过4%.还可以计算得到其可用度为0.984，可见该系列立式加工中心的整体平均性能很好.

2FMECA 分析

FMECA包括故障模式及影响分析(FMEA)和危害性分析(CA)两步，而FMEA又可再细分为故障部位、故障模式、故障原因及故障责任归属分析.FMECA通过详细地分析系统组成部分的不同故障对系统功能的影响，可全面识别设计中的薄弱环节和关键部位.

基于所研究VMC 系列立式数控加工中心的功能结构，将其划分为主轴系统、刀库和电气系统等14个子系统(具体见表1)，然后基于所收集的87条故障数据进行FEMA.其中加工中心的故障部位频率图如图2所示，可见其故障最频发的部位是主轴系统，在所发生的故障中其占比超过了1/5(22%)；刀库(17%)、电气系统(13%)和冷却系统(11%)为该立式加工中心超过1/10的频发故障部分；而故障发生最少的部位是其伺服系统，仅占比1%.

所研究VMC 系列立式加工中心的主轴系统故障频率远远高于其他部位或子系统，其是影响加工中心可靠性的主要因素.进一步对主轴系统进行FEMA，可以看出主轴系统最频繁的故障模式是占比31.58%的发出异响，次级频发的是线路或电缆断路(15.79%)，然后是零部件损坏或主轴失调和几何精度超标；而从故障原因来看，零部件损坏(31.58%)是主轴系统最主要的故障原因，其次是松动(21.05%)和调整不当(15.79%)，究其原因则主要是由于主轴系统的外购件质量差和装配过程中的调整等问题所造成的.

图2　数控加工中心的故障部位频率柱形图

通过开展数控加工中心整机的CA 分析，可以找出其中的可靠性薄弱环节，确定产品可靠性增长的关键部件，以便提出强针对性的可靠性增长措施.进行CA 分析时，首先定义子系统j的故障对数控加工中心的危害度CRj为：

(3)

其中γjk为子系统j以故障模式k而引发其自身出现故障的概率；εjk为子系统j以故障模式k发生故障时导致其故障的概率；λj为子系统的基础故障率；m则为子系统j所有可能的故障模式集合.

结合前述FMEA故障模式分析结果对VMC 系列立式数控加工中心的可靠性数据进行统计分析，通过(3)式得到所研究数控加工中心的各子系统危害度结果如表1.可以看出危害度最高的是主轴系统，其次是刀库、电气系统和冷却系统，可见主轴系统、刀库、电气系统和冷却系统是该系列数控加工中心的关键薄弱环节，应重点考虑其可靠性增长.

表1　数控加工中心子系统的危害度

3可靠性增长

通过前述对VMC 系列数控加工中心的CA分析结果可知，主轴系统、刀库、电气系统和冷却系统是其可靠性关键环节，而整个系统和子系统或部件的FEMA表明，引起该系列加工中心故障的主要原因为装配造成的零部件损坏、调整不当、松动、元器件损坏和设计不当等，从而建议采取以下改进方法来增长整个系统的可靠性：

1)及时改进设计.主轴系统是数控加工中心故障发生最频繁的部件，应该优先考虑改进其设计，即增加主轴两个支撑之间的跨距，减小其悬伸长度，同时对主轴冷却系统设计进行改进，均衡两端支撑轴承的冷却效果.所研究数控加工中心系统中，电气部分故障远远多于机械部分故障，究其原因则大多是电气元器件烧坏，可见数控加工中心电气部分在电路设计、参数选择及元器件定型等方面还有很大的可靠性增长空间.

2)加强协购件的管控和监督.该数控加工中心发生故障的原因中，元器件损坏占2/3.电气系统的故障主要是购买外协件的质量不过关及用户操作不当所致，所以应大力加强对购买外协件的质量管理.机床装备制造商应根据数控加工中心整机所规定的可靠性要求，建立完善严格的元器件选型管控机制，加强元器件质量的把关监督，选用高可靠性的标准件，以确保从元器件一级提高整个数控加工的可靠性.

3)改进润滑和冷却系统.数控加工中心零部件损坏主要表现为主轴高转速所产生的摩擦热使轴承等支撑零部件烧坏，可见其主轴润滑或冷却装置还有待改进.以系统中的冷却系统为例，零部件损坏是其主要故障，液油部件损坏、冷却液变质及堵塞电磁阀，应该采用具有良好的柔软性、耐蚀性、抗疲劳性、耐高低温、耐高压及寿命长等特性的不锈钢软管作为冷却管，保证冷却液清洁，减少冷却液对冷却管内衬材料的腐蚀，同时将冷却装置检查常态化.

此外，由于现场用户使用和维护不当导致数控加工中心发生故障的情况也时有发生，还应该强化用户专业培训.通过制造商、用户和专业人员等的共同协作下，使数控加工中心在设计、生产、使用及维护等各个环节都具有高可靠性，全面实现其全寿命周期的可靠性增长.

4结语

通过对某系列国产数控加工中心现场故障数据进行跟踪采集整理，对其可靠性增长进行了研究.通过可靠性建模分析得到其故障间隔时间的分布服从威布尔分布，计算了其主要的可靠性特征量，进而基于FMECA方法对该系列数控加工中心的可靠性薄弱环节进行了分析研究，发现主轴系统是其最薄弱环节，最后提出了改进设计与加强外购监督等可靠性增长方法.数控类机床作为复杂精密的机械装备，其可靠性增长是一个系统工程，还需要在全周期可靠性管理等方面开展进一步的研究.

[参考文献]

[1]苟卫东. 高速加工中心可靠性统计技术应用[J].制造技术与机床, 2012(11): 56-61.

[2]谢黎明, 杜义康, 靳岚, 等. 运用MATLAB对高速卧式加工中心进行可靠性建模[J].机械设计与制造, 2012(6): 66-67.

[3]黄永玉, 苟卫东, 段广云, 等. 加工中心故障分析及其可靠性增长的措施[J].机床与液压, 2014, 42(7): 167-170.

[责任编辑苏琴]

[责任校对黄祖宾]

Research on the Reliability Analysis and Growth of the CNC Machining Center

WU Xing

(DepartmentofMechanicalandElectricalEngineering,LiuzhouVocational&TechnicalCollege,Liuzhou545006,China)

Abstract:CNC machining centers is the most important equipment to modern machine manufacturing for fast processing of complex surfaces. The reliability present in all stages of the life-cycle of CNC machining centers, so how to improve their reliability is very important. For the lack of the reliability on domestic CNC equipment problems, taking a series of CNC vertical machining center for the study, and made the reliability modeling and analyzed for the recorded fault data. Anslyzed the weaknesses of its reliability through Failure Mode, Effects And Criticality Analysis(FMECA) method. For the key parts which affect the reliability, proposed the effectively achieve for improvement of reliability growth.

Key Words:CNC machining centers; Reliability Analysis and Growth;FMECA;Reliability growth

中图分类号：TG659

文献标识码：A

文章编号：1673-8462(2016)01-0083-03

作者简介：吴星(1980-)，女，广西柳州人，工学硕士，柳州职业技术学院讲师，研究方向：机电一体化研究.

基金项目：广西教育厅课题 (KY2015LX642);广西高等教育教学改革工程项目(2013JGA397); 广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019006).

收稿日期：2015-10-20.