本發(fā)明屬于可靠性分析
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性分析技術(shù)。
背景技術(shù)：
：數(shù)控機(jī)床作為機(jī)電一體化的復(fù)雜設(shè)備，只有各個(gè)部分有條不紊的協(xié)調(diào)工作，才能保證數(shù)控機(jī)床高效可靠的運(yùn)行。電氣系統(tǒng)是國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床故障頻發(fā)的子系統(tǒng)之一，可以說(shuō)機(jī)床是一臺(tái)將電能轉(zhuǎn)化為加工所需機(jī)械能的設(shè)備，電氣系統(tǒng)是整個(gè)數(shù)控機(jī)床的核心，其可靠性直接影響整個(gè)數(shù)控機(jī)床可靠性。因此，十分有必要對(duì)重型數(shù)控機(jī)床電氣系統(tǒng)展開(kāi)可靠性研究。由于重型數(shù)控機(jī)床制造成本高、無(wú)法進(jìn)行大量的可靠性試驗(yàn)、可參考的歷史數(shù)據(jù)較少、認(rèn)知不足等原因?qū)е铝悴考墓收细怕薀o(wú)法精確獲得，從而存在不確定性；同時(shí)對(duì)故障狀態(tài)的區(qū)分和故障模式識(shí)別存在不確定性。此外由于重型數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和故障機(jī)理復(fù)雜，零部件之間邏輯關(guān)系也存在著不確定性。除此之外，重型數(shù)控機(jī)床電氣系統(tǒng)在工作過(guò)程零部件和系統(tǒng)往往表現(xiàn)出多個(gè)性能狀態(tài)，不只是正常工作和失效兩個(gè)狀態(tài)，還存在功能降級(jí)狀態(tài)。傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能夠較好的處理多態(tài)問(wèn)題，但是在處理不確定性問(wèn)題方面尚有不足。如何量化和處理系統(tǒng)中存在的不確定性，已成為可靠性分析中亟待解決的問(wèn)題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題，提出了一種重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可靠性分析方法，通過(guò)計(jì)算貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的三角模糊概率，以及中間節(jié)點(diǎn)與葉節(jié)點(diǎn)的條件概率表，得到葉節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的模糊概率，從而通過(guò)歸一化處理，得到整個(gè)進(jìn)給控制系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可靠性分析方法，包括：s1、對(duì)重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行子系統(tǒng)劃分。具體為：根據(jù)重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)原理圖和gjb431對(duì)重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行子系統(tǒng)劃分；s2、對(duì)步驟s1得到的子系統(tǒng)進(jìn)行故障部位分析，找到故障頻發(fā)的子系統(tǒng)為進(jìn)給控制系統(tǒng)；s3、對(duì)步驟s2得到的故障頻發(fā)的進(jìn)給控制系統(tǒng)進(jìn)行功能分析，并繪制該進(jìn)給控制系統(tǒng)可靠性框圖；s4、根據(jù)步驟s3的可靠性框圖建立進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)；所述進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)至少包括：頂事件、中間事件、輸入事件、輸出事件、底事件；s5、將步驟s4得到的進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；s6、計(jì)算步驟s3中所述的進(jìn)給控制子系統(tǒng)中葉節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的模糊概率；具體包括以下分步驟：s61、根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和相似產(chǎn)品失效率，得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的三角模糊概率；s62、根據(jù)專(zhuān)家信息和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系，得中間節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)的條件概率表；s63、根據(jù)步驟s61得到根節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)三角模糊概率和步驟s62得到中間節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)的條件概率表，計(jì)算得到葉節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的模糊概率；s7、對(duì)于步驟s6得到的模糊概率進(jìn)行歸一化處理，得到進(jìn)給控制系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率。進(jìn)一步地，所述步驟s5包括以下分步驟：s51、進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)中底事件轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中根節(jié)點(diǎn)，中間事件轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的中間節(jié)點(diǎn)，頂事件轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的葉節(jié)點(diǎn)。s52、根據(jù)進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)中事件之間的連接關(guān)系建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的連接，即貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的子節(jié)點(diǎn)是故障樹(shù)中輸出事件，父節(jié)點(diǎn)是輸入事件。s53、由進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)中底事件的三角模糊概率確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率。s54、根據(jù)進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)中事件之間的邏輯關(guān)系確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率表。進(jìn)一步地，所述步驟s7包括以下分步驟：s71、由步驟s8葉節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的模糊概率，得到各模糊概率對(duì)應(yīng)的一組三角模糊數(shù)其中，ai表示第i個(gè)模糊數(shù)的下界，bi表示第i個(gè)模糊數(shù)的上界，mi表示第i個(gè)模糊數(shù)的中值，n表示三角模糊數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。s72、根據(jù)下式求得步驟s71中得到的三角模糊數(shù)的歸一化因子。s73、根據(jù)步驟s72得到的歸一化因子對(duì)這組三角模糊數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。具體計(jì)算式如下：其中，表示歸一化后的該組三角模糊數(shù)據(jù)。更進(jìn)一步地，步驟s72中所述的計(jì)算式為：其中，sup表示上確界。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明提供的方法，通過(guò)將系統(tǒng)劃分為若干子系統(tǒng)，再對(duì)其中故障頻發(fā)的子系統(tǒng)進(jìn)行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化，并結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)模糊概率，從而得到該故障頻發(fā)子系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率；克服了現(xiàn)有技術(shù)存在的難題；本發(fā)明的方法通過(guò)將模糊理論引入傳統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，解決在信息不足情形下無(wú)法獲得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)故障概率精確值的問(wèn)題。采用三角模糊數(shù)描述根節(jié)點(diǎn)的故障概率，采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的條件概率表描述節(jié)點(diǎn)間邏輯關(guān)系的不確定性，使得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有處理模糊和不確定性信息的能力。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的方案流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的進(jìn)給控制系統(tǒng)可靠性框圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)故障樹(shù)模型圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的y軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖；圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的z軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖；圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的w軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖；圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的整個(gè)進(jìn)給控制系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型圖。具體實(shí)施方式為便于本領(lǐng)域技術(shù)人員理解本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，下面結(jié)合附圖對(duì)本
發(fā)明內(nèi)容進(jìn)一步闡釋。如圖1所示為本申請(qǐng)的技術(shù)方案示意圖，本申請(qǐng)的技術(shù)方案為：一種重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)可靠性分析方法，包括：s1、根據(jù)重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)原理圖和gjb431對(duì)其進(jìn)行子系統(tǒng)劃分，如表1所示。gjb431為一種國(guó)軍標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，本領(lǐng)域技術(shù)人員常用的，此處不做詳細(xì)說(shuō)明。表1重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)子系統(tǒng)子系統(tǒng)系統(tǒng)代碼電源控制系統(tǒng)p(powercontrolsystem)plc輸入系統(tǒng)i(input-plcsystem)plc輸出系統(tǒng)o(output-plcsystem)主軸驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)s(spindledrivecontrolsystem)x軸進(jìn)給控制系統(tǒng)x(x-feedingcontrolsystem)y軸進(jìn)給控制系統(tǒng)y(y-feedingcontrolsystem)z軸進(jìn)給控制系統(tǒng)z(z-feedingcontrolsystem)w軸進(jìn)給控制系統(tǒng)w(z-feedingcontrolsystem)輔助裝置控制系統(tǒng)a(auxiliarycontrolsystem)s2、針對(duì)步驟s1得到的重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)子系統(tǒng)進(jìn)行故障部位分析，找到故障頻發(fā)的子系統(tǒng)進(jìn)給控制系統(tǒng)。s3、對(duì)步驟s2得到的故障頻發(fā)子系統(tǒng)進(jìn)給控制系統(tǒng)進(jìn)行功能分析，并繪制其可靠性框圖，如圖2所示；經(jīng)功能分析可知進(jìn)給控制系統(tǒng)由：x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)、y軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)、z軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)以及w軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)組成。s4、在步驟s3得到進(jìn)給控制系統(tǒng)可靠性框圖的基礎(chǔ)上建立進(jìn)給控制系統(tǒng)故障樹(shù)。下面以x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)為例進(jìn)行說(shuō)明，選取“x進(jìn)給控制子系統(tǒng)故障”為頂事件建立x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)故障樹(shù)如圖3所示，為了表示方便對(duì)x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)中各事件進(jìn)行編碼如表2。至于，y軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)、z軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)以及w軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)中各事件的編碼表可以參考表2，并結(jié)合圖5、6、7得到。表2x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)編碼表事件編碼事件編碼x軸進(jìn)給系統(tǒng)失效xfx軸進(jìn)給系統(tǒng)失效xfx1軸進(jìn)給失效x1fx2軸進(jìn)給失效x2fx1驅(qū)動(dòng)模塊失效x11x2驅(qū)動(dòng)模塊失效x21x1伺服電纜失效x12x2伺服電纜失效x22x1光柵尺失效x13x2光柵尺失效x23x1電動(dòng)機(jī)失效x14x2電動(dòng)機(jī)失效x24s5、根據(jù)步驟s4所得的x進(jìn)給控制子系統(tǒng)故障樹(shù)，將x進(jìn)給控制子系統(tǒng)故障樹(shù)轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖4所示，采用同樣的方法得到y(tǒng)軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖5所示，z軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖6所示，w軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖7所示，進(jìn)而得到整個(gè)進(jìn)給控制系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)如圖8所示。s6、計(jì)算步驟s3中所述的進(jìn)給控制子系統(tǒng)中葉節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的模糊概率。具體包括以下分步驟：s61、根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和相似產(chǎn)品失效率，得貝葉斯網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)的三角模糊概率。以x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)為例來(lái)說(shuō)明，根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和相似元器件的失效率，得到根節(jié)點(diǎn)處于t＝600h的模糊概率如表3所示。表3根節(jié)點(diǎn)三角模糊概率s62、根據(jù)專(zhuān)家信息和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系，得中間節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)的條件概率表。這里所述的專(zhuān)家信息和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系，一般為邏輯或。以x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)為例來(lái)說(shuō)明，例如電機(jī)功能降級(jí)導(dǎo)致x1軸進(jìn)給失效的可能性是0.1，導(dǎo)致x1軸進(jìn)給功能降級(jí)的可能性是0.9。再者x1軸和x2軸進(jìn)給系統(tǒng)同時(shí)功能降級(jí)導(dǎo)致x軸進(jìn)給系統(tǒng)降級(jí)和失效的可能性也是不同的，其故障邏輯關(guān)系存在著不確定性。結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)信息，得到中間節(jié)點(diǎn)xif(i＝1,2)條件概率表4，葉節(jié)點(diǎn)xf的條件概率表5。表4節(jié)點(diǎn)x1f和x2f條件概率表表5節(jié)點(diǎn)xf條件概率表s63、根據(jù)步驟s61得到的根節(jié)點(diǎn)處于不同狀態(tài)三角模糊概率和步驟s62得到的中間節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)的條件概率表，利用式(1)可計(jì)算出x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)葉節(jié)點(diǎn)xf處于0狀態(tài)下的模糊概率，同理可以計(jì)算得到節(jié)點(diǎn)xf處于0.5狀態(tài)和1狀態(tài)的模糊概率。s7、對(duì)于步驟s6得到的模糊概率進(jìn)行歸一化處理，得到x軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率。采用同樣的方法可以得到y(tǒng)軸、z軸、w軸進(jìn)給控制子系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率，進(jìn)而得到整個(gè)進(jìn)給控制系統(tǒng)處于不同狀態(tài)下的模糊概率。歸一化的詳細(xì)步驟：s71、一組由n個(gè)三角模糊數(shù)組成的數(shù)據(jù)令：其中，sup表示上確界，ai表示第i個(gè)模糊數(shù)的下界，bi表示第i個(gè)模糊數(shù)的上界，mi表示第i個(gè)模糊數(shù)的中值，n表示三角模糊數(shù)的個(gè)數(shù)。s72、利用式(3)求得該組數(shù)據(jù)的歸一化因子。s73、利用式(4)對(duì)這組三角模糊數(shù)進(jìn)行歸一化處理。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將會(huì)意識(shí)到，這里所述的實(shí)施例是為了幫助讀者理解本發(fā)明的原理，應(yīng)被理解為本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于這樣的特別陳述和實(shí)施例。對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)12