摘（zhāi）要: 以故障（zhàng）總時間法對國外高檔加工中心的故障（zhàng）數據進行了（le）數據處理（lǐ），並應用 Matlab 軟件對故障數據進行了包括（kuò）模型（xíng）選擇、參數估計和校驗等可靠性統計分析（xī），得（dé）到了加（jiā）工（gōng）中（zhōng）心的（de）故障數據服從二（èr）參數威布爾（ěr）分布。並基於所得到的各種可靠性指標對此加（jiā）工中心進行了可靠性評價。
 
      關鍵詞: 加工中心; 故障總時間法; 可靠性
 
      0 前言
 
      加工中心（xīn）是一種加工複雜零（líng）部件的高效率自動化機床，在數控加工中具有重要的地位。但（dàn）是，伴隨著數控機（jī）床的發展，包括故障時間、維修時間等可靠性問題已嚴重製約了其發（fā）展，直（zhí）接影響了數控機床的質量。在可（kě）靠性方麵，國內外不同品牌的數控機床，其可靠性指標分散（sàn）性很大，而且並不是國外所有（yǒu）的數控機床可靠性都很高。但是，同一級別的數控機床，尤其是中高檔（dàng）加工中心，國外的數控機床的各種可靠性指標明顯（xiǎn）高於國產數控（kòng）機床（chuáng）。作（zuò）者針對韓國 H 公司生產的型號為（wéi） SIRIS-UL 加工中心，對（duì）其進行了可靠性分析與評價。該機床為典型的立式加工中（zhōng）心，其配置的數（shù）控係統是 FANUC-18iMB 係統，主軸（zhóu）最高轉速為 20 000 r /min，自帶 36 把刀具的自動刀庫和機械（xiè）手換刀機構，如圖 1 所示。
  
     
  
                             圖 1 SIRIS-UL 機床的外觀（guān）和結（jié）構
 
      1 、故障數據（jù）的統計分析
 
      1. 1 數據采集和處理
 
      ( 1) 以韓國 H 公司生產的型（xíng）號（hào）為 SIRIS-UL 立式加工中心為研究對（duì）象，采用（yòng）定時截尾試（shì）驗方法，由專業人員（yuán）對 37 台同型號加工中（zhōng）心的故障間隔時（shí）間，按照故（gù）障（zhàng）發生時刻順序進行（háng）了故障信息的采集，累計共出現各類故障（zhàng） 195 次，有效故障數據（jù）為 177 次，如表1 所示。
 
                          表 1 數控加工（gōng）中心的故障數據
  
      

        
   
      ( 2) 在定時截尾試驗過程中，截尾時（shí）間占的比（bǐ）重很（hěn）高，影響了可靠性水平的實際值。因此，采用了故障總時間法對故障數據進行（háng）了處理，如表 2 所示（shì）。
 
                                     表 2 按故障總時間法計算得到的數據
     
  
      1. 2 確定分布類型（xíng）
   
      一般數控機床可靠性分布類型主（zhǔ）要有威布爾分布、瑞利分布、正（zhèng）態分布、極（jí）值分布等。基（jī）於 Matlab軟件中的 probplot 命令，將表 2 中的故障（zhàng）間隔時間分別擬合（hé）成如圖 2 所示（shì）的 4 種（zhǒng）分布頻率圖。通過比較（jiào）分析，圖 2 ( c) 的故障點大 多分布（bù）在虛線的附近，而其他三幅圖中，故障點中有多個點偏離虛線很大。所以，可以認為加工中心的（de）故障間隔時間（jiān）分布類型接近於威布爾分布。
    
     
  
                                             圖 2 分布頻率圖
   
      1. 3 參（cān）數估計與擬合校驗
 
      威布爾分布中（zhōng）常用的兩個分布模型為三參數和二參數威布爾分布模型。盡管在威布爾分布中，采用（yòng）三參數要比采用二參數進行參數估計精度更高（gāo），更能體現產品（pǐn）可靠性的真實情況。但是由於表 1 所示的原始數據的最（zuì）小值為（wéi） 24 h，最大值為 6 000 h，兩者相比，最小值數據可以看作（zuò）接近於（yú）零（líng），此時，采用三參（cān）數威布爾（ěr）模型的效果（guǒ）不明顯。所以，可以采用二參數威布爾模型（xíng）。由於故障數據的（de）個（gè）數大於 20，采（cǎi）用的經驗分布（bù）函數為：

      1. 4 可靠性函數 
   
      可靠性函數是可靠性分析中的重（chóng）要組成部分，為深入研究數控機床的可靠性提供了理論（lùn）基礎。根據第1. 3 節估計的參數（shù）值可得該加工中心的可靠性函數（shù）。威布（bù）爾分布函數:
  
     
  
      2 、可靠性評價
   
      2. 1 平均故障間隔時間 MTBF 的點估計MTBF 是當前各行業產品的重要可靠（kào）性指標（biāo）。它反映了產品的（de）時間質量，是（shì）體現產品在規定時間內保持功能的一種能力。根據第 1. 1—第 1. 4 節的數據處理、模型選擇、參數估計與校（xiào）驗（yàn），已確定出該故障間隔時間服（fú）從二（èr）參數威布爾分布。則通過（guò）點估 計 法，求得：

     
  
      2. 2 平均（jun1）首次故障時間 MTTFF 的點估計平（píng）均（jun1）首次故障時間是給消費者留下的第一印象，直接影響產品的信譽和企（qǐ）業的經濟效（xiào）益。同時，它在可（kě）靠性評價體係中占（zhàn）有重要的地位。
 
      ( 1) 該加工中心的首次故障間隔時間如表 3 所示。參考第 1. 2 節的內容，通過可靠（kào）性統計分析（xī），對表 3 的故障數據進行了模（mó）型選擇、參數估計與（yǔ）校（xiào）驗（yàn）。最終得出首次故障時間服從二參數威布爾分布。其形狀參數 m 和尺寸參數分別為 0. 767 1 和（hé） 627. 07。
 

                                         表3 加工中心的首次故障時間統計表

      2. 3 可靠性評價
 
      應用國內通（tōng）用的靠性評判等級對國外加工中心進行評價。
 
      ( 1) 根據國家科技重大專項和專家經驗確定各項指標的閾值，將可（kě）靠性評價指（zhǐ）標分為 5 個等級（jí），如（rú）表 4 所示。

                    表4 可靠性評價指標閾（yù）值
      

      ( 2) 此加工（gōng）中心的 MTBF 為 8 621. 0 h，已經遠遠超出了（le）國（guó）產數控機床的最高級別，MTTFF 為 733. 2h。兩項指標均屬於 ‘高’等級。這說明該加工（gōng）中心（xīn）的可靠性水平很高（gāo）。
 
      3 、結束語
   
      應用故障總時間法對通過現場定時截尾試驗方法采集到的加工中心的故障數據進行了預處理，從而使得（dé）到的概率模型更符合實際。在此基礎上進行了參（cān）數（shù）估計和擬合校（xiào）驗，確認該加工中心的故障數據符合二參數威布爾分布，進而得到了可靠性分布函數，為深入分析（xī）加工中心的可靠性奠定了理論基礎。用國產數控機（jī）床（chuáng）可（kě）靠性評判標準評價了（le）國外高檔加工中心可（kě）靠性。分析結果表明（míng）: 在國外加工中（zhōng）心（xīn）的各項可靠性指標（biāo）中，平均故障間隔時間遠遠超出了國產數控機（jī）床可靠性評判標準的最高級別; 平均首次故障時間也（yě）處於比（bǐ）較高的水平（píng）。因此，可以（yǐ）認為國產加工中心的可靠（kào）性（xìng）水平具有很（hěn）大的（de）提（tí）升空間，需要國家投入更大的精力放在提高（gāo）國產加工中心的可靠性水平上。