本發(fā)明屬于數(shù)控機床
技術領域：
，涉及一種數(shù)控機床故障診斷方法，具體涉及故障致因分析、故障傳遞有向圖建立、故障影響度計算、有權故障傳播結構模型構建及基于時間相關的系統(tǒng)組件故障率建模，在此基礎上進行關鍵故障源與傳播路徑分析，定位故障主因。
背景技術：
：數(shù)控機床是集機、電、液等多技術于一身的復雜系統(tǒng)，系統(tǒng)結構的復雜性，造成其故障連鎖性，即便一個部件極為微小的故障率，也會因為復雜系統(tǒng)的規(guī)模效應，使系統(tǒng)的整體故障率成幾何級數(shù)增長，因此，如何診斷出系統(tǒng)中故障，提升系統(tǒng)可靠性，成為了保障機床系統(tǒng)安全運行的重要課題?，F(xiàn)有的故障診斷方法基本上可分為圖論法、專家系統(tǒng)、基于解析模型方法與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法等。圖論法以其建模簡單、結果易于理解等特點被廣泛應用，但因多基于發(fā)生率進行故障定位，或即使考慮故障的輕重等級和檢測難易程度，也依靠專家主觀經(jīng)驗，從而導致定位的故障不符合實際；基于經(jīng)驗的專家系統(tǒng)，因故障數(shù)量和組合不可預計，故工作量龐大；基于解析模型的診斷需要清晰理解系統(tǒng)的運行機理，在具備合適數(shù)學模型的前提下，才能實現(xiàn)良好的診斷效果，因條件苛刻，故純粹基于解析模型的診斷案例不多見；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法是當前的研究熱點，因其不需要了解系統(tǒng)的解析模型，僅利用可測得信號分析或是根據(jù)大量的采樣數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)直接推理，就能實現(xiàn)故障診斷；但因忽略故障機理，也會影響診斷的可信性。數(shù)控機床屬于復雜系統(tǒng)，因因素眾多，運行機理復雜，傳統(tǒng)圖論法或單一數(shù)據(jù)驅(qū)動診斷存在偏差，基于經(jīng)驗的專家系統(tǒng)與基于解析模型的診斷不適用。技術實現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術因忽略系統(tǒng)組件故障時間相關影響建立故障率模型而導致組件故障診斷存在偏差及單一診斷方法存在的缺陷，本發(fā)明提供一種集圖論與數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)數(shù)控機床故障診斷方法，利用該方法對數(shù)控機床系統(tǒng)故障進行診斷，更實時、更符合實際。為解決上述技術問題，本發(fā)明是采用如下技術方案實現(xiàn)的，結合附圖說明如下：一種數(shù)控機床故障診斷方法，包括下述步驟：步驟一、將整個數(shù)控機床系統(tǒng)部件劃分為n個組件；根據(jù)采集的數(shù)控機床現(xiàn)場故障信息，借助于數(shù)據(jù)計算、故障致因分析和系統(tǒng)結構功能方面的相關經(jīng)驗確定故障時間，建立各個組件與故障時間間對應關系及組件間故障傳播關系；步驟二、根據(jù)故障致因分析建立組件故障傳播有向圖，并用矩陣對數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障傳播有向圖進行描述；步驟三、引入基于鏈接分析的網(wǎng)頁排序算法(PageRank算法)計算數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障影響；步驟四、應用解釋結構模型(InterpretiveStructuralModeling，ISM)法經(jīng)矩陣轉換將故障傳播有向圖轉化為故障傳播層次化模型；步驟五、基于時間相關的數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障率建模；步驟六、基于故障傳播層次化模型、故障影響及組件故障率模型定位故障主因，進行數(shù)控機床故障診斷。步驟二中所述的建立數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障傳播有向圖及描述矩陣是指：以系統(tǒng)組件為節(jié)點集合V＝{v1,v2,...,vn}，組件節(jié)點之間的故障傳播關系為有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤n)，構建故障傳播有向圖G＝(V,E)；用鄰接矩陣A＝[aij]n×n對故障傳播有向圖模型進行描述；當i≠j時，當i＝j時，aij＝0。數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障影響評估是假設故障傳播服從馬爾科夫過程，根據(jù)鄰接矩陣變換獲得狀態(tài)轉移概率矩陣，引入PageRank算法計算數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障影響；步驟三中所述計算數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障影響，是指按照以下步驟計算數(shù)控機床系統(tǒng)組件間故障被影響度ρck和影響度ρCI：(1)將鄰接矩陣A的每行元素除以此行元素的總和，得到轉移概率矩陣A′，然后對轉移概率矩陣A′進行轉置變換得到其轉置矩陣(A′)T；(2)利用式(1)進行迭代運算，得到系統(tǒng)組件的故障被影響度ρCK值；設系統(tǒng)由n個組件組成，定義一個n維向量ρCK，它的分量分別是各個系統(tǒng)組件要素的ρck值，(ρCK)x、(ρCK)x+1分別表示第x次、第(x+1)次迭代所得的各系統(tǒng)組件的故障被影響度值組成的(n×1)階矩陣；其中，d——阻尼因子，取試驗中關聯(lián)故障數(shù)與總故障數(shù)的比值；E——(n×1)階矩陣，并且元素全為1；迭代初始條件為：(ρCK)0＝[11…1]T；設ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計算當滿足|(ρCK)x+1-(ρCK)x|＜ε時，迭代結束；(3)將鄰接矩陣A轉置得到矩陣AT后，將AT的每行元素除以此行元素的總和，得到矩陣(AT)′；(4)利用式(2)進行迭代運算，得到n個組件組成系統(tǒng)的故障影響度ρCI值，(ρCI)x、(ρCI)x+1分別表示第x次、第(x+1)次迭代所得的各系統(tǒng)組件的影響度值組成的(n×1)階矩陣；迭代初始條件為：(ρCI)0＝[11…1]T；設ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計算當滿足|(ρCI)x+1-(ρCI)x|＜ε時，迭代結束。故障傳播有向圖層次化處理是指應用ISM法，將鄰接矩陣轉換為可達矩陣，可達矩陣分解，將故障傳播有向圖轉化為故障傳播層次化模型；步驟四中所述將故障傳播有向圖轉化為故障傳播層次化模型步驟如下：(1)可達矩陣求解；將鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過r步布爾自乘運算，當有(I+A)r-2≠(I+A)r-1＝(I+A)r,r≤n-1成立時，令M＝(I+A)r，M即為可達矩陣；(2)系統(tǒng)組件故障傳播層次化模型構建；M中行值為1的要素對應的列要素組成可達集R(S)，可達矩陣中列值為1的要素對應的行要素組成前因集A(S)，滿足R(Si)∩A(Si)＝R(Si)成立的要素Si就是系統(tǒng)的最高級別L1中組件要素；可達矩陣M中去掉最高級組件要素，重復步驟1，可分出系統(tǒng)的第2級、第3級…直至最低級組件要素；按照組件要素的等級順序?qū)⑵浞謱?，然后將組件要素間連接關系用有向線相連；對于強連接關系，即可達矩陣M中若mij＝mji＝1，則組件要素Si與組件要素Sj是強連接關系，繪制雙向線，據(jù)此建立系統(tǒng)組件故障傳播層次化模型；基于時間相關的數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障率建模是指采用Johnson法對系統(tǒng)某組件故障時間的故障順序號進行修正，采用最小二乘法進行參數(shù)估計，用線性相關系數(shù)法進行假設檢驗，以求得模型參數(shù)，并獲得組件故障率模型；步驟五中所述基于時間相關的數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障率建模步驟如下：(1)針對定時截尾試驗帶來的右截尾數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)控機床系統(tǒng)n個組件故障時間，采用Johnson法對故障時間的故障順序號計算；將數(shù)控機床故障數(shù)據(jù)與右截尾等所有k個數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號為j(1≤j≤k)；對數(shù)控機床該組件m個故障數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號為i(1≤i≤m)，則該組件第i個故障數(shù)據(jù)的順序號ri用公式(3)計算：ri＝ri-1+(k+1-ri-1)/(k+2-j)……………………(3)式中：r0＝0；(2)數(shù)控機床組件故障率模型參數(shù)估計；設數(shù)控機床組件故障數(shù)據(jù)服從分布函數(shù)為t≥0，故障率為λ＝βθβ(t)β-1的兩參數(shù)威布爾模型，對1-F(t)兩邊取兩次自然對數(shù)得將該式左側與右側lnt做線性回歸模型的擬合，可以得到威布爾模型參數(shù)；(3)數(shù)控機床組件故障率模型假設檢驗；采用線性相關系數(shù)檢驗法計算模型檢驗值ρ，根據(jù)故障時間數(shù)據(jù)量n及顯著性水平α,計算相關系數(shù)起碼值ρα，當ρ＞ρα時，則認為lnt與是線性相關的，故障數(shù)據(jù)服從假設分布，否則拒絕假設；數(shù)控機床故障診斷方法是指基于故障傳播層次化模型、故障影響及組件故障率模型進行關鍵故障源、關鍵故障節(jié)點及關鍵故障傳播路徑識別，定位故障主因，進行數(shù)控機床故障診斷。步驟六中所述定位故障主因步驟如下：(1)識別關鍵故障源；在故障傳播層次化模型中，最低級層次系統(tǒng)組件要素即為故障源，若最低級層組件要素多于兩個，則比較該層組件要素影響度ρci與故障率乘積值，值大者是關鍵故障源；(2)識別關鍵路徑；①識別關鍵故障節(jié)點；比較各組件節(jié)點要素故障率值，數(shù)值越大，與其相連的上一層故障傳播路徑越關鍵；若出現(xiàn)L1層組件節(jié)點要素故障率相等，則要結合被影響度ρck值，故障率與被影響度ρck之積值越大節(jié)點組件節(jié)點要素Si越關鍵，即為最高層L1關鍵故障節(jié)點L1(Si)；根據(jù)故障傳播層次化模型，比較與L1(Si)相關聯(lián)的L2層中各節(jié)點組件節(jié)點要素影響度ρci與故障率之積值，數(shù)值越大，與L1(Si)相連L2組件節(jié)點要素越關鍵，可確定關鍵故障節(jié)點L2(Sj)；同理按照L2層關鍵故障節(jié)點確定方法，可以確定中間層各關鍵故障節(jié)點；②依據(jù)故障傳播層次化模型，將(1)、①步確定的關鍵故障源組件節(jié)點、關鍵故障組件節(jié)點連接的各有向邊即為關鍵故障傳播路徑；至此定位故障主因，實現(xiàn)數(shù)控機床故障診斷。與現(xiàn)有技術相比本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明故障診斷方法不僅考慮系統(tǒng)組件故障傳播層次關系、故障傳播影響，還在組件故障率確定中考慮系統(tǒng)組件的故障時間相關影響，提高組件故障建模準確性，與傳統(tǒng)的基于圖論或單一數(shù)據(jù)驅(qū)動、以系統(tǒng)組件故障發(fā)生率診斷相比更實時、更符合實際。附圖說明下面結合附圖對本發(fā)明作進一步的說明：圖1是本發(fā)明所述的數(shù)控機床故障診斷方法流程圖；圖2是由六個子系統(tǒng)節(jié)點集合V＝{a,b,c,d,e,f}構成的故障傳播有向圖模型；圖3是某機床系統(tǒng)10個組件的故障有向圖；圖4是某機床系統(tǒng)10個組件的故障傳播層次化模型；圖5是某機床系統(tǒng)10個組件的故障傳播層次化模型與故障影響度。具體實施方式下面結合附圖對本發(fā)明作詳細的描述：參閱圖1所示，本發(fā)明的數(shù)控機床故障診斷方法包括下述步驟：將系統(tǒng)劃分為n個組件；系統(tǒng)組件故障數(shù)據(jù)劃分及故障關聯(lián)分析；故障傳播有向圖建立及矩陣描述；組件故障影響計算；基于時間相關的組件故障率建模；故障主因定位等。一、系統(tǒng)組件故障數(shù)據(jù)劃分與故障關聯(lián)分析為進行組件故障傳播過程建模及故障率建模，實現(xiàn)系統(tǒng)組件故障診斷，本發(fā)明采用故障致因分析對故障數(shù)據(jù)進行劃分及故障關聯(lián)分析。1、系統(tǒng)組件故障數(shù)據(jù)劃分系統(tǒng)組件劃分：根據(jù)數(shù)控機床結構與工作原理將整個數(shù)控機床系統(tǒng)部件劃分為n個組件；組件故障數(shù)據(jù)：針對采集的數(shù)控機床現(xiàn)場故障信息，借助于數(shù)據(jù)計算、結合故障致因分析確定故障時間，建立各個組件與故障時間間對應關系；2、系統(tǒng)組件故障關聯(lián)分析根據(jù)采集的數(shù)控機床現(xiàn)場故障信息，依據(jù)系統(tǒng)結構功能方面的相關經(jīng)驗，采用故障致因分析確定組件故障關聯(lián)關系。二、系統(tǒng)組件故障傳播有向圖建立及矩陣描述為進行組件故障傳播建模，實現(xiàn)系統(tǒng)組件故障診斷，本發(fā)明采用故障有向圖描述組件故障傳播關系，并引入鄰接矩陣對組件故障直接傳播關系進行描述。1、系統(tǒng)組件故障傳播有向圖建立依據(jù)系統(tǒng)組件間的故障傳播關系，以系統(tǒng)組件為節(jié)點集合V＝{v1,v2,...,vn}，組件節(jié)點之間的故障傳播關系為有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤n)，構建故障傳播有向圖G＝(V,E)。如果系統(tǒng)組件i出現(xiàn)故障會引發(fā)系統(tǒng)組件j出現(xiàn)故障，那么則存在從節(jié)點i到節(jié)點j的一條有向邊，其中n為系統(tǒng)組件數(shù)量。故障傳播關系主要是依據(jù)采集的現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)和故障關聯(lián)分析，結合故障診斷手冊進行確定。參閱圖2是由六個子系統(tǒng)節(jié)點集合V＝{a,b,c,d,e,f}構成的故障傳播有向圖模型。2、系統(tǒng)組件故障直接傳播關系矩陣描述用n×n階鄰接矩陣A對故障傳播有向圖模型進行描述；當i≠j時，當i＝j時，aij＝0。可以用對應的鄰接矩陣對圖2所示的故障傳播有向圖模型進行描述：鄰接矩陣能夠?qū)⒂邢驁D中的節(jié)點直接影響關系以矩陣的形式表達出來，但對于節(jié)點的間接影響關系無法刻畫。系統(tǒng)中有些元件的故障是通過某些中間部件傳遞到其他部件，在進行故障源分析定位時也必須考慮進去。三、數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障影響計算在故障傳播過程中，故障影響既包括指系統(tǒng)組件自身被其他系統(tǒng)組件影響的能力也包括影響其他系統(tǒng)組件的能力，是與系統(tǒng)組件節(jié)點的入度、出度正相關的量，記為ρCK與ρCI。ρCK值代表了系統(tǒng)組件被其它系統(tǒng)組件影響的概率，其值是“基于入度”計算的。所以通過對鄰接矩陣A按“行歸一”得到轉移概率矩陣A'，借助(1)式可以求得系統(tǒng)組件的故障被影響度。同理，ρCI值代表了某系統(tǒng)組件故障對系統(tǒng)其余組件產(chǎn)生故障影響的概率，ρCI值是“基于出度”計算的。通過對鄰接矩陣A進行轉置構造新的鄰接矩陣AT，對新的鄰接矩陣AT按“行歸一”得到轉移概率矩陣(AT)'，借助公式(2)可以求得系統(tǒng)組件的故障影響度。其中，d——阻尼因子，取試驗中關聯(lián)故障數(shù)與總故障數(shù)的比值；E——(n×1)階矩陣，并且元素全為1；迭代初始條件為：(ρCK)0＝[11…1]T；(ρCI)0＝[11…1]T。設ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計算當滿足|(ρCK)x+1-(ρCK)x|＜ε、|(ρCI)x+1-(ρCI)x|＜ε時，迭代結束。迭代結束后得到ρCK、ρCI，則ρCK＝[ρck(1)ρck(2)…ρck(n)]T、ρCI＝[ρci(1)ρci(2)…ρci(n)]T即為各系統(tǒng)組件基于故障相關的被影響度與影響度值。上述計算系統(tǒng)組件的故障影響基于以下假設：假設1：數(shù)控機床系統(tǒng)故障以概率d出現(xiàn)故障傳遞現(xiàn)象,即沿著故障傳遞模型進行傳遞，其中；假設2：當系統(tǒng)以概率(1-d)不沿著故障連接進行傳遞，那么下一個故障將以等可能的概率發(fā)生于任何一個系統(tǒng)組件，系統(tǒng)組件的ρCK值將會平均傳遞到各個系統(tǒng)組件；假設3：當系統(tǒng)組件i能夠?qū)⒐收蟼鬟f到部件j，部件j會獲得故障相關被影響度值ρck(ij)，傳遞值的大小依賴于組件i的故障率、影響度ρci(i)和其本身的ρck(i)值；假設4：如果組件容易受到越多其他ρCK值較高的系統(tǒng)組件的故障影響，那么此系統(tǒng)組件的ρCK值也會越高。四、故障傳播層次化模型建立因鄰接矩陣A只能描述組件故障直接傳播關系，對于間接傳播關系的描述需要引入可達矩陣；可達矩陣分解可實現(xiàn)系統(tǒng)組件故障傳播有向圖的層次化。1.可達矩陣求解；將鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過r步布爾自乘運算，當有(I+A)r-2≠(I+A)r-1＝(I+A)r,r≤n-1成立時，令M＝(I+A)r，(I+A)r即為可達矩陣。2.故障傳播有向圖的層次化；可達矩陣M中行值為1的要素對應的列要素組成可達集R(S)，可達矩陣M中列值為1的要素對應的行要素組成前因集A(S)，滿足R(Si)∩A(Si)＝R(Si)成立的要素Si就是系統(tǒng)的最高級別L1中組件要素；去掉最高級組件要素，重復上述步驟，可分出系統(tǒng)的第2級、第3級…直至最低級組件要素；可達矩陣M中若mij＝mji＝1，則組件要素Si與組件要素Sj是強連接關系；按照組件要素的等級順序?qū)⑵浞謱?，然后將組件要素間連接關系用有向線相連，對于強連接關系，繪制雙向線，據(jù)此建立出系統(tǒng)組件故障傳播層次化模型。五、基于時間相關的系統(tǒng)組件故障建模為考慮系統(tǒng)組件故障時間相關進行組件故障建模，實現(xiàn)系統(tǒng)故障診斷，本發(fā)明引入Johnson法對系統(tǒng)組件故障時間次序修正。1.系統(tǒng)組件故障時間次序修正；對數(shù)控機床故障數(shù)據(jù)與右截尾等所有數(shù)據(jù)k從小到大按整數(shù)排列，記這列編號為j(1≤j≤k)；然后，只對數(shù)控機床該組件m個故障數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號為i(1≤i≤m)，則第i個故障數(shù)據(jù)的順序號ri＝ri-1+(n+1-ri-1)/(n+2-j)，令r0＝0。2、數(shù)控機床組件故障率建模；假設數(shù)控機床組件故障數(shù)據(jù)服從分布函數(shù)為t≥0，故障率為λ＝βθβ(t)β-1的兩參數(shù)威布爾模型，對1-F(t)兩邊取兩次自然對數(shù)得將該式左側與右側lnt做線性回歸模型的擬合，可以得到威布爾模型參數(shù)；采用線性相關系數(shù)檢驗法計算模型檢驗值ρ，根據(jù)故障數(shù)據(jù)n及顯著性水平,計算相關系數(shù)起碼值ρα，當ρ＞ρα時，則認為lnt與是線性相關的，故障數(shù)據(jù)服從假設分布，否則拒絕假設。六、數(shù)控機床故障診斷基于數(shù)控機床系統(tǒng)組件故障率、組件間故障影響度和被影響度，結合組件故障傳播層次化模型，進行故障源及關鍵故障傳播路徑分析，定位故障主因。1.關鍵故障源識別；在組件故障傳播層次化模型中最低級層次系統(tǒng)組件要素即為故障源，若最低級層組件要素多于兩個，則比較該層組件要素故障率與影響度乘積值，值大者是關鍵故障源。2.關鍵故障路徑識別①關鍵故障組件識別；比較最高層L1各組件節(jié)點要素故障率與被影響度之積，值越大這組件節(jié)點Si越關鍵，定位關鍵組件節(jié)點L1(Si)；根據(jù)組件故障傳播層次化模型，比較與L1(Si)相關聯(lián)的L2層中各節(jié)點組件節(jié)點要素故障率與影響度之積值，數(shù)值越大，與L1(Si)相連L2組件節(jié)點要素越關鍵，可確定關鍵組件節(jié)點L2(Sj)，同理，按照L2層關鍵組件節(jié)點確定方法，可以確定中間層各關鍵組件節(jié)點。②依據(jù)故障傳播層次模型，將確定的關鍵故障源要素節(jié)點與確定的關鍵組件要素節(jié)點連接的各有向邊即為關鍵故障傳播路徑。實施例數(shù)控機床故障診斷對采集的某臺數(shù)控機床現(xiàn)場106個故障數(shù)據(jù)進行故障分析，發(fā)現(xiàn)共有9個組件發(fā)生故障，數(shù)控機床9個組件故障信息如表1所示。表1系統(tǒng)組件代碼及故障間隔時間表該系統(tǒng)由10個節(jié)點組成節(jié)點集合V，節(jié)點之間表示故障傳遞關系的有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤10)，借助對該系統(tǒng)結構功能方面的相關經(jīng)驗，結合故障診斷手冊，得出故障有向圖G(V,E)，參閱圖3所示。根據(jù)表1及圖3，確定系統(tǒng)組件故障直接關系鄰接矩陣A，根據(jù)鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過布爾自乘運算，得到該系統(tǒng)10個組件的間接故障關系可達矩陣M。按照故障傳播有向圖的層次化原理，將可達矩陣M輸入Matlab，經(jīng)矩陣分解計算得到系統(tǒng)10個組件間的故障傳播層次模型，參閱圖4所示。由鄰接矩陣A得到概率轉移矩陣(A′)T與[(AT)′]T分別為已知106個現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)中，關聯(lián)故障數(shù)為33，因此阻尼因子d＝33/106≈0.3。設迭代收斂平穩(wěn)閥值ε＝(0,0,…,0)T，經(jīng)Matlab迭代計算，得到各系統(tǒng)要素的影響度和被影響度值，結果如表2所示。表2系統(tǒng)組件故障影響值系統(tǒng)組件代碼被影響度影響度J0.12860.0583M0.09600.0583S0.09540.0656NC0.06270.0652W0.06270.0613D0.05830.0666V0.05830.1031G0.05830.0666L0.05830.0696K0.05830.0613根據(jù)表2和圖4，建立系統(tǒng)組件有權故障傳播結構模型，參閱圖5所示。以S組件為例介紹系統(tǒng)組件故障率建模過程?？紤]定時截尾試驗及整機其他組件故障引起的被研究組件S故障時間截尾等多重截尾數(shù)據(jù)的影響，對組件S故障數(shù)據(jù)的次序進行修正，修正后故障秩次見表3。表3組件S故障秩次單位:h故障時間秩次故障時間秩次76.981.000446.6211.83188.202.165775.6915.003122.653.428821.6118.289147.124.791939.0722.724210.286.294974.2527.160296.757.9721260.1136.031382.909.8061960.03053.773經(jīng)最小二乘法參數(shù)估計及線性相關性檢驗查表得檢驗臨界值故組件S故障率模型服從假設的兩參數(shù)威布爾分布，模型參數(shù)如表4所示。同理，可以得到其他系統(tǒng)組件故障率模型參數(shù)如表4所示。表4系統(tǒng)組件威布爾分布故障率模型參數(shù)(1)由圖5可知，最高層L1中的系統(tǒng)要素為J、M，最低層L4中只有一個系統(tǒng)要素V，中間層L2、L3中包含K、S、W、D、L、G、NC七個要素。即該數(shù)控機床系統(tǒng)故障源為V，最易發(fā)生故障的是J、M。(2)在t∈(0,972h]內(nèi)，L1層中要素J、M，因故M是關鍵節(jié)點；L2層中，因與M相連要素只有S，說明L2層中，關鍵節(jié)點要素是S；L3層中，因故關鍵節(jié)點要素是G；故各層關鍵節(jié)點要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(G)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關鍵路徑為V→G→S→M。(3)在t∈(972h,1439h]內(nèi)，L1層要素J、M，因故M是關鍵節(jié)點；L2層中，因與M相連要素只有S，說明L2層中，關鍵節(jié)點要素是S；L3層中，因故關鍵節(jié)點要素是G；故各層關鍵節(jié)點要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(G)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關鍵路徑為V→G→S→M。(4)在t＞1439h內(nèi)，L1層中要素J、M，因故M是關鍵節(jié)點；L2層中，因與M相連要素只有S，說明L2層中，關鍵節(jié)點要素是S；L3層中，因故關鍵節(jié)點要素是L；故各層關鍵節(jié)點要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(L)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關鍵路徑為V→L→S→M。(5)根據(jù)故障診斷過程可知，故障主因是組件故障率的函數(shù)，因故障率是時間的函數(shù)，故故障主因伴隨各組件故障率的變化而動態(tài)變化，不是一成不變的。(6)本發(fā)明考慮了系統(tǒng)組件故障對被研究組件故障秩次的影響，通過秩次修正獲得了系統(tǒng)組件的故障率模型，并結合故障傳播層次模型及故障影響，提出數(shù)控機床故障診斷策略以定位關鍵故障源與關鍵故障傳播路徑，克服了現(xiàn)有因忽略系統(tǒng)組件故障時間相關而導致用組件故障累積數(shù)作為故障秩次，使得故障率模型存在偏差，以及單一采用圖論或數(shù)據(jù)驅(qū)動法進行診斷并致使診斷出現(xiàn)較大失誤的缺陷。最后，以某國產(chǎn)數(shù)控機床系統(tǒng)十類組件為例，驗證了所提方法的有效性。這對于減少維修時間、提高系統(tǒng)使用可靠性、保障機床系統(tǒng)安全運行具有一定的指導意義。當前第1頁1 2 3