多台数控机床不完全维修的可靠性评估

为了解决数控机床不完全维修的可靠性评估问题,提出了基于广义比例强度模型(generalized proportional intensity model,GPIM)的多台数控机床的可靠性评估方法,建立了故障时间的广义比例强度函数式。用极大似然估计法和Fisher信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计,并求出了机床可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计。同时,利用似然比检验方法对故障趋势和修复功效的显著性进行了验证。实例分析表明：在考虑维修活动的影响时,广义比例强度模型优于完全维修和最小维修分析     

面向不完全维修数控机床的可靠性建模与评估

数控机床是典型的机电液可修系统,维修活动既不会使机床“修复如新”,亦不会“修复如旧”,而是处于一种不完全维修状态。该文提出双重对数线性比例强度模型(S-LPIM)对不完全维修状态机床的可靠性进行建模,并采用最小二乘法给出该模型的参数估计。基于故障强度模型,求解数控机床可靠性评价指标,采用似然比检验方法对数控机床可靠性的故障趋势及修复功效进行检验。通过对3台数控加工中心可靠性建模,验证了S-LPIM模型可以拟合机床故障率浴盆曲线特性,定量描述维修活动对机床可靠性的影响。     

数控机床故障维修实例浅析

国内一些厂家对数控机床的维护能力和维修水平比较低，直接影响到数控机床的正常开动率。为了加深数控机床使用者对数控维修技术的了解，本文通过对一台FAGOR数控系统立式铣削加工中心故障排除实例的分析，引入一些数控机床故障的排除方法，和大家共享。     

数控机床的电气维修

各种类别的数控机床在工业制造、加工、生产等领域的应用也更加广泛,同时,由于工业生产对数控机床的依赖日益增多,数控机床产生的故障数量也相对增加,因此在对进行维修的要求也变得更加快速准确。数控机床的电气故障相对机械故障更缺少实物性质的直观,本文即对各类电气故障进行概述以便及时判断问题点,从而更快捷的修复设备。     

数控机床最小维修的全寿命周期可靠性评估

摘要： 基于叠加的对数线性过程(S LLP),提出了多台数控机床在最小维修条件下的全寿命周期可靠性评估方法,建立了包含早期故障期和耗损故障期的浴盆曲线模型,定量分析了早期故障期的持续时间,给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计和区间估计;同时,以多台数控机床现场故障截尾数据为例对模型进行验证.AIC值和拟合优度计算结果表明,S LLP模型优于叠加幂律过程模型,适用于数控机床的全寿命周期可靠性评估.     

数控机床故障维修五例

本文以5个来自生产一线的实际案例,讲述了数控机床常见故障的诊断方法和维修过程,为读者提供了数控机床参故障维修的思路和方法。     

数控机床伺服系统故障的维修

列举了数据机床故障实例,介绍了数控机床伺服系统故障的维修。     

数控机床的维护与维修

数控机床可以实现高精度和高效率,已成为各机械加工企业保证产品质量与提高生产效益的关键设备。为了培养适应社会的人才,各个职业学校也相应开发了数控技术专业和建设了数控实训车间,因此,数控设备的维护与维修成了职业学校比较棘手的问题。     

基于回复因子的不完全维修模型分析

针对实际工作中无法通过维修手段使装备恢复如新的情况，假设装备经预防维修后年龄或者失效率回复到某一特定值，引入回复因子，建立应用回复因子的不完全预防维修策略模型。以寿命周期内维修总费用为优化目标，确定不完全维修条件下基于回复因子的最佳维修时间间隔和最佳维修次数。最后，通过具体算例验证模型的可行性。     

维修数控机床的体会

在应用实例基础上介绍了五种维修数控机床常用的方法。     

影响经济型数控机床加工精度的因素分析

如何提高经济型数控机床加工精度是机床数控改造的关键问题之一．本文分析了步进电机驱动的经济型数控机床加工精度影响因素，提出了提高加工精度的途径及补偿方法．     

基于数控机床故障信息的可靠性模糊分配

提出一种基于用户反馈的数控机床故障信息的可靠性模糊分配方法.通过对某机床厂的某系列数控机床故障记录数据进行统计整理,分类得到10个子系统,对故障信息进行分布模型优选、参数估计和皮尔逊χ2法假设检验,建立整机和各子系统的故障间隔时间的可靠度函数.在分析影响机床故障间隔时间的4种因素基础上,用熵权法求解权重进行加权,引入模糊数学理论,建立机床整机故障率的分配模型,指导机床可靠性指标的再分配过程.基于故障信息的这个方法更具实际应用性,能较好地解决机床可靠性的再分配问题,提高整机系统的可靠性水平.     

数控机床可靠性评估中的边界强度过程

基于Akaike 信息准则(AIC)、Bayesian 信息准则(BIC)及故障数据拟合的均方根误差(RMSE),提出了可修系统可靠性分析的非齐次泊松过程模型的选择方法,利用最大似然估计的渐近对数正态分布特性,用Fisher信息矩阵法给出了边界强度过程模型参数及系统可靠性指标的点估计及区间估计,分析了多台数控机床时间截尾的故障过程.结果表明,对于维修频繁的性能恶化数控机床,边界强度故障模型适合于其可靠性评估.     

数控机床小样本类型子系统的可靠性建模

数控机床中很多子系统故障数很少,属于小样本的类型,使用传统经典可靠性建模方法进行建模往往会有较大的误差。对于小样本类型的故障数据,首先使用极大似然估计方法估计出各子系统故障间隔时间威布尔分布模型的参数,再采用参数偏差修正方法对各威布尔分布的模型进行修正。最后使用D检验法和误差面积比检验法检验参数偏差修正的效果,检验结果证明了修正后的模型更优。     

Wiener过程性能退化产品可靠性评估新Bayes方法

针对Wiener过程性能退化产品的可靠性评估问题,通过分析先验分布和损失函数两个因素,提出一种新的Bayes方法.假定Wiener过程参数服从共轭先验分布,对求解参数的后验分布进行理论分析;基于平方损失、绝对损失、0-1损失3种损失函数,分别求得Bayes估计结果;对航空发动机可靠性评估进行了实例分析.相对于已有方法,该方法在求解参数的后验分布时具有更广泛的适用性,并且运算过程更简单.对于民航发动机可靠性评估这一特定应用,3种损失函数中选取绝对损失函数时参数估计的拟合程度最优.     

基于Bayes理论的五轴加工中心MTBF指标预测方法

根据量产的相似机床产品的历史失效数据确定某五轴加工中心MTBF的先验分布,应用Wilcoxon-Mann-Whitney秩和检验法对先验信息与现场数据进行相容性检验,利用Bayes方法融合先验信息和该加工中心小子样现场失效数据对其进行实时可靠寿命预测.研究表明:该加工中心的故障时间满足β=1.909 3,α=919.495 1的两参数Weibull分布;加工中心MTBF的点估计值为815.80(h),区间估计结果为[576.70(h),1 232.42(h)].所述方法适用于小子样情况,对特种机械产品的可靠寿命预测与评估具有普遍意义.