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      DK77系列電火花線切割機床可靠性評價模型*

      2010-08-07 02:29:36張宏斌賈志新郗安民
      制造技術(shù)與機床 2010年4期
      關(guān)鍵詞:電火花機床可靠性

      張宏斌 賈志新 郗安民 姜 坤

      對數(shù)控機床可靠性進(jìn)行評價的目的是掌握其可靠性狀況,提出可靠性設(shè)計工作的目標(biāo)和任務(wù),為下一步可靠性研究工作指明方向。加權(quán)綜合評價法是目前普遍使用的可靠性綜合評價方法,其優(yōu)點是簡單,缺點是反映信息不全面[1]。模糊綜合評價法是模糊技術(shù)同經(jīng)典的綜合評判理論相結(jié)合的產(chǎn)物。它運用模糊統(tǒng)計方法,綜合考慮各種因素后對產(chǎn)品的優(yōu)劣做出科學(xué)的評價[2]。模糊綜合評價法被廣泛地應(yīng)用于產(chǎn)品可靠性預(yù)計[3]、分配[4]等方面。但是,該方法存在著計算復(fù)雜,且人為因素影響較大的缺點。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)訓(xùn)練,對模糊推理系統(tǒng)中的隸屬函數(shù)等進(jìn)行自動修正,從而最大程度上避免人為因素的影響。

      本文以模糊綜合評價法為基礎(chǔ),選取DK77系列電火花線切割機床可靠性指標(biāo) MTBF、MTTR、使用有效度A和故障頻度γ作為可靠性評價參量,應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立DK77系列電火花線切割機床可靠性評價模型。

      1 可靠性評價模型的建立

      DK77系列電火花線切割機床可靠性評價模型采用 ANFIS推理系統(tǒng)[5,6]。以 MTBF、MTTR、使用有效度A和故障頻度γ作為模型的輸入,以對應(yīng)的單臺DK77系列電火花線切割機床可靠性綜合評估值作為模型的輸出,構(gòu)造了一個DK77系列電火花線切割機床可靠性綜合評價模型,如圖1所示。

      2 可靠性評價參量的計算

      平均無故障工作時間(Mean Time Between Failures,MTBF)是指整機在無故障的情況下工作時間。

      DK77系列電火花線切割機床的MTBF由觀測值按下述公式進(jìn)行計算出點估計值

      式中N0——在評定周期內(nèi)線切割機床累計故障頻數(shù)

      n——線切割機床抽樣臺數(shù)

      ti——在評定周期內(nèi)第i臺機床的實際工作時間(h)

      ri——在評定周期內(nèi)第i臺機床出現(xiàn)的故障頻數(shù)

      平均維修時間(Mean Time To Repair,MTTR)是指系統(tǒng)出現(xiàn)故障到故障消除所需的時間。計算公式如下

      式中tmi——第i次維修時間

      n——維修(故障)總次數(shù)

      使用有效度A是指產(chǎn)品無故障工作時間占整個工作時間的比值,反映的是產(chǎn)品的工作效率。使用有效度的公式如下式所示

      故障頻度的計算公式為

      根據(jù)上述各計算公式,將收集的20臺DK77系列電火花線切割機床可靠性數(shù)據(jù)代入其中進(jìn)行計算后,其各個可靠性指標(biāo)如表1所示。

      各臺機床可靠性綜合評價值通過模糊綜合評價法進(jìn)行計算。

      取DK77系列電火花線切割機床可靠性指標(biāo)MTBF(h)、MTTR(h)、使用有效度 A 和故障頻度γ構(gòu)成評價指標(biāo)集 U={u1,u2,u3,u4},即:

      由于這4個評價指標(biāo)對電火花線切割機床使用可靠性的影響程度不同,因此在評價電火花線切割機床的可靠性時應(yīng)該有不同的權(quán)值。本文參考有關(guān)數(shù)控機床可靠性評定標(biāo)準(zhǔn),并根據(jù)專家建議,給出如下權(quán)重分配關(guān)系:

      表1 DK77系列電火花線切割機床可靠性數(shù)據(jù)表

      評價標(biāo)準(zhǔn)是評價電火花線切割機床使用可靠性高低的標(biāo)尺,它和評價指標(biāo)相對應(yīng),共同反映電火花線切割機床的使用可靠性水平。評價標(biāo)準(zhǔn)包括評價等級和評價界限兩部分,根據(jù)電火花線切割機床 MTBF,MTTR,A及γ的分析,參考有關(guān)數(shù)控機床及電火花線切割機床可靠性評價標(biāo)準(zhǔn),對于電火花線切割機床使用可靠性取4個等級,即:“優(yōu)、良、一般、差”。構(gòu)成評價等級集 V={v1,v2,v3,v4}。這樣分級方法既有利于發(fā)現(xiàn)問題的差距,又可拉開檔次,便于具體進(jìn)行可靠性綜合評估[7]。評價界限是評價等級中等級分界點的具體數(shù)值,它是定性與定量的結(jié)合。主要參照國家或者行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),并根據(jù)具體的電火花線切割機床使用條件來確定各個指標(biāo)的評價標(biāo)準(zhǔn),具體數(shù)值見表2。

      表2 各項指標(biāo)評價標(biāo)準(zhǔn)界限值

      根據(jù)各項指標(biāo)的評價界限建立評價指標(biāo)的隸屬度函數(shù)。

      根據(jù)給出的評價指標(biāo)的隸屬度函數(shù)及評價指標(biāo)權(quán)重分配系數(shù),應(yīng)用模糊綜合評價法對20臺DK77系列電火花線切割機床可靠性綜合評價值進(jìn)行計算,具體結(jié)果如表3所示。

      3 建立可靠性評價模型實例

      選取17臺DK77系列電火花線切割機床可靠性數(shù)據(jù)作為可靠性評價模型的訓(xùn)練樣本,其余3個作為測試樣本。將各樣本進(jìn)行歸一化處理后輸入可靠性評價模型。

      表3 DK77系列電火花線切割機床可靠性評估值

      可靠性評價模型的具體參數(shù)及訓(xùn)練結(jié)果如下:選擇兩邊型高斯隸屬函數(shù)(Gauss2mf函數(shù))作為輸入數(shù)據(jù)的隸屬函數(shù),每一個輸入變量的隸屬函數(shù)個數(shù)為3個。選擇線形函數(shù)作為輸出的隸屬函數(shù)。選擇反向傳播算法與最小二乘法相結(jié)合的混合算法作為ANFIS網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,令誤差容忍限為0,訓(xùn)練步數(shù)為30,對ANFIS網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過13步訓(xùn)練后,訓(xùn)練誤差達(dá)到了1.9533×10—6。由此可見,ANFIS完成了對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的高度擬合。仿真結(jié)果如圖2所示。

      將檢測樣本輸入訓(xùn)練完成的可靠性評價模型,其平均誤差為0.035978。其擬合結(jié)果如圖3所示。

      基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性評價模型輸出結(jié)果反歸一化處理后與應(yīng)用模糊綜合評價法計算所得結(jié)果比較如表4所示。

      表4 可靠性評價模型結(jié)果比較

      由表4可見,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性評價模型實現(xiàn)了對DK77系列電火花線切割機床可靠性的準(zhǔn)確評價,其最大相對誤差僅為0.026,具有很好的實用價值。

      4 結(jié)語

      基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DK77系列電火花線切割機床可靠性評價模型實現(xiàn)了對DK77系列電火花線切割機床可靠性快速、準(zhǔn)確的評價。需要輸入具體某一臺機床的相應(yīng)可靠性數(shù)據(jù)即可得到其對應(yīng)的可靠性綜合評價值,避免了應(yīng)用模糊綜合評價法進(jìn)行的復(fù)雜計算。同時由于ANFIS的自適應(yīng)性避免了可靠性評價過程中人為因素的影響。該模型對輸入和輸出要求并不嚴(yán)格,具有很好的泛化能力。

      [1]李海泉,李剛.系統(tǒng)可靠性分析與設(shè)計[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

      [2]汪培莊.模糊集合理論及其應(yīng)用[M].上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1983.

      [3]程世輝,戚君宜,高鈺榕.基于模糊二次評判的導(dǎo)航裝備可靠性預(yù)計[J].質(zhì)量與可靠性,2008(3):28—30.

      [4]徐達(dá),林海,王東軍,等.火炮自動裝彈機可靠性指標(biāo)模糊決策與分配[J].火炮發(fā)射與控制學(xué)報,2006,增刊(100~103).

      [5]Jyh Shing Roger Jang.ANFIS adaptive—network—based fuzzy inference system [J].IEEE Trans on Systems Man and Cybernetics,1993,23(3).

      [6]Sugeno M,Kang GT.Structure identification of fuzzy mode[J].Fuzzy Sets and Systems,1998(28):15—33.

      [7]Ross,Timothy J.Fuzzy Logic with Engineering Applications[M].McGraw—Hill Companies,Inc.1995.

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