基于FMECA与FTA的数控磨床数控系统可靠性分析

2022-09-20范晋伟张理想刘会普潘日

机床与液压 2022年10期

范晋伟，张理想，刘会普，潘日

(北京工业大学机械工程与应用电子技术学院，北京 100124)

0 前言

数控磨床广泛应用在航空、航天、汽车等高精密设备零件的加工，数控磨床的质量直接影响被加工工件的品质。目前，我国已经连续十一年成为世界上最大的生产制造国，同时也是世界上最大的机床制造国和消费国。但是，国内中高档数控磨床市场占有率极低，原因是故障率高、维修时间长、可靠性低。数控系统的可靠性直接影响数控机床的可靠性水平，所以提高数控系统的可靠性对于提高数控磨床的质量至关重要。因此，为有助于我国制造业更好的发展，提高中高档磨床在市场上的竞争力，必须提高数控磨床的可靠性。在提高数控磨床可靠性方面，国内外学者和专家进行了很多研究。KIM等用故障模式和影响性分析(Failure Model and Effects Analysis，FMEA)进行机床的可靠性研究。GONZALEZ-GONZALEZ等分析可靠性数据，并利用极大似然法对分布模型进行参数估计。YANG等根据现场数据对加工中心进行了可靠性分析。申桂香等用故障树法对加工中心刀库的可靠性进行了定性分析，并提出合理的改进方法。章浩然等提出一种基于模糊评判的故障模式危害度评估方法。

为改善我国中高档数控磨床在国际市场中的占有率，促进数控磨床行业的发展，对北京第二机床厂生产的某系列数控磨床进行跟踪，收集并记录一系列故障数据，分析故障数据发现数控系统的故障频率较高。因此，对数控系统进行可靠性分析以有效提高整机的可靠性。对数控系统进行FMECA(Failure Modes,Effects,and Criticality Analysis)和FTA(Fault Tree Analysis)分析，确定引起故障的原因，针对故障原因提出改善措施，从而提高数控磨床的可靠性。

1 数控系统FMECA分析

根据故障数据可知，数控系统为数控磨床的薄弱环节，对此系统进行故障模式影响及危害性分析(FMECA)，通过统计存在的故障模式和故障产生原因并计算危害度，提出针对性的改进措施。

1.1 故障模式分析

根据收集的故障数据，进行故障模式分类。数控系统的故障模式如表1所示。

表1 数控系统故障模式

由表1可知，电器元件损坏是数控系统故障的最主要模式，占比达到了19.48%，其次分别是CNC、伺服、变频等参数不符，电子元件损坏和CNC不能输入、显示和保存数据，它们的故障频率分别为11.69%、10.39%和9.09%，这些故障模式累计占比超过了50%。

1.2 故障原因分析

只有详细地分析故障产生的原因，才能针对性地提出改进措施。本文作者根据数控磨床生产过程的宏观步骤，将故障原因分为设计、制造、外购外协、装配、调试、储运、使用和老化等。统计得数控系统的故障频数及频率如表2所示

表2 数控系统故障统计结果

由表2可知：设计是造成数控系统故障的最主要原因，包括结构设计、零部件选型等，故障率为40.26%；其次分别是使用、外购外协和调试，占比分别为23.38%、15.58%、14.29%。这些故障占总故障的93.51%。针对不同故障采取针对性的措施，主要是优化结构设计和零部件选型，其次是改进设计时选择更优的外购外协产品减少故障发生，对操作人员和设备管理人员进行培训，避免因使用不当而造成的故障，对数控系统进行定期检测，预防潜在的故障发生。

1.3 危害性分析

危害性分析是在故障模式影响分析的基础上，对故障影响后果进行量化处理，通过故障模式频数比、故障影响概率和基本故障概率确定故障模式的危害度。危害度的分析对于数控系统的改进具有重要意义。

假设，以故障模式发生故障导致数控系统发生故障的危害度为，可由式(1)表示：

(1)

式中：为故障模式频数比，由式(2)表示；为故障影响概率，指的是数控系统以故障模式发生故障时，发生损伤的概率，取值范围如表3所示；为数控系统的基本故障概率，文中用平均故障率代替基本故障率，由式(3)表示。

表3 故障影响概率β1取值

(2)

式中:为数控系统以第种故障模式发生的故障次数；为数控系统发生故障的总次数。

(3)

式中:∑为数控系统累计工作的时间，文中为30 960 h。

数控系统对整机的危害度如式(4)所示：

(4)

式中:为数控系统故障模式的数量。

由表4可知数控系统的危害度为0.001 889 932。

表4 数控系统危害度分析结果

2 数控系统的FTA分析

故障树分析法(FTA)由美国贝尔电话研究所(BTL)提出，直到1974年发表了关于核反应堆安全性研究的拉斯姆报告，FTA才得到了广泛的推广和应用，它是一种直观的、富于逻辑的图形演绎方法。利用FTA能直观地判断造成系统故障的最直接原因，为提高数控系统可靠性提供依据。

在故障树的可靠性分析中，将最不愿发生的故障作为故障树的顶事件，事件符号为A；再根据采集到的数据确定各层事件，并对数控系统建立故障树。第2、3、4层事件及符号如表5—表7所示。

表5 第2层事件及符号

表6 第3层事件及符号

表7 第4层事件及符号

图1所示为建立的故障树，可知最小割集为{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}，可以得出造成数控系统故障的直接原因，任意底事件的发生都会造成数控系统故障。针对故障原因提出可靠的改善措施，提高数控系统的可靠性。