电主轴的可靠性评估PPT课件

电主轴的可靠性评估 姓名 王明磊导师 原大宁2014 10 7 一 绪论 1 1 1可靠性工程的研究背景与意义对于产品来说 可靠性问题和人身安全经济效益密切相关 因此研究产品的可靠性问题显得十分重要 人类对可靠性的认识 神话经历了较长的岁月 付出了巨大的代价 例如 1912年 泰坦尼克号 在与冰山相撞后仅仅3小时就完全沉入大海 和设计其的工程师们所预计的至少也得三天才会沉没相差太远 导致无数的乘客葬身大海 1986年美国航天飞机 挑战者 号因为火箭发射前一天 寒冷的天气冻坏了火箭的一个密封部件 一 绪论 火箭燃料泄漏 最后上天73s就发生了爆炸 机组人员全部殉难 2003年美国 哥伦比亚 号航天飞机再次发生机毁人亡的重大事故 前苏联 联盟 11 飞船因返回舱中一个与外界连通的活门提前打开 造成三名宇航员死亡 2000年俄罗斯 库尔斯克 号核潜艇由于鱼雷爆炸导致沉没事故 舰上118人全部遇难 所有事故 都给人类社会带来了巨大的经济损失 通过这些经验教训的总结 人们逐渐意识到对产品进行可靠性分析的重要性 因此 无论产品的设计制造水平多高 材料 一 绪论 强度多好 在产品的设计制造过程中以及投入使用之前都必须对其进行可靠性分析 传统的可靠性分析方法是建立在大量的失效时间数据的基础上进行的 因此在分析产品的可靠性时需要花费很长的时间以及大量的人力 物力 在评估可靠性较高 寿命较长且试验费用昂贵的产品的可靠性时如果运用传统的方法 不仅会浪费大量的时间 财力和物力 还会是评估结果误差较大甚至出现错误 因此 人们提出了一种用于评估无故障产品可靠性的方法 基于退化数据的可靠性分析方法 一 绪论 1 1 2电主轴可靠性研究的背景与意义继数控技术后 高速加工技术称为了制造技术产业的第二次飞跃 不但使生产率极度提高 还有效的提升零件加工的精度与表面质量 这都以高速数控机床作为加工的物质基础 而高速数控机床的核心部件是高速电主轴 其性能直接影响到高速机床的性能 金属切削的精度和效率 对电主轴进行可靠性试验和评估 能够使使用者对其在实际使用中的剩余寿命有一个提前的预判 对其维修方案的制定有一个参考数据 同时可以掌握电主在实际使用过程中实现预定功能的能力 以及指导设 一 绪论 计人员对其的结构和相关参数进行改进 本课题涉及到的电主轴实验样本只有4根 属于极小子样实验 并且电主轴是高精度 长寿命 高可靠性产品 在短时间内对其进行可靠性试验难以获得失效寿命数据 因此 传统的有故障情形下的可靠性数据处理方法不能满足本课题的研究 针对本课题设计的这一类无故障情形下的可靠性评估问题 现在普遍采用的研究方法有Bayes方法和基于性能退化数据的可靠性分析方法 Bayes可靠性评估方法是一种综合经验新信息进行可靠性评估的方法 该方法是根据历史资料 经验信息和专家信息 一 绪论 等假设可靠性指标有一个 先验分布 然后根据先验分布和实验数据导出可靠性指标的的 后验分布 根据这个后验分布得出可靠性指标的Bayes推断 这种方法的特点在于先验分布 由于先验分布 因此不需要很大的样本就可以得到较好的估计 但其难点也在于先验分布 由于可以考虑的先验分布很多 但是如何评价其与实际的符合程度却没有较好和统一的方法 基于退化数据的可靠性分析方法则是应用产品在使用过程中某些物理特性量随时间变化的数据来评估产品的可靠性的 目前 基于退化数据可靠性评估的方法主要有基于退化轨迹 一 绪论 基于退化量以及基于随机系数等形式 该方法由于在实验过程中记录了未失效产品在不同时刻的性能特征 因此获得的可靠性评估精度更为精确 1 2国内外研究现状 属于高可靠 长寿命价格昂贵的产品 电主轴可靠性分析 由于电主轴是高可靠性长寿命产品 使用退化数据可靠性分析 选择基于退化量的可靠性分析 退化数据可靠性分析有多种 此分析方法的计算 Bayes方法评估模型参数 报告框图 一 绪论 随着科学技术的不断发展 整个社会对于机械产品的可靠性要求越来越高 电主轴最为当今世界高速加工技术领域较为典型的装备之一 对其可靠性进行研究必不可少 由于电主轴属于高精度 长寿命 高可靠性产品 在短时间内对其进行可靠性实验难以获得失效寿命数据 虽然传统的有故障情形下的可靠性数据处理已有一套比较成熟的方法 打这些方法只适合于样本较多 且 一 绪论 有部分失的有故障情形下的可靠性数据处理已有一套比较成熟的方法 打这些方法只适合于样本较多 且有部分失效寿命数据的场合 因此针对电主轴的可靠性评估问题 可采用基于性能退化数据的可靠性分析 电主轴工作原理 高速电主轴的工作原理是 高速电主轴的电动机部分由产生旋转磁场的定子绕组和电能转换为机械能的转子组成 高速电主轴的定子和转子之间间隙是把形成功率输出有效部分的主要部位 电主轴持续工作功率主要取决于电动机的机械效率和冷却效果 机械效率的高低则主要取决于轴承高速化参数值 为轴承中径 为主轴转速 电主轴的主要失效机理 电主轴是一种智能型功能部件 主要由电机 定子和转子 轴壳 主轴 轴承 润滑系统和冷却系统组成 电主轴的性能退化失效机理是错综复杂的 其可靠性与主轴材料 轴承类型 安装方式 润滑方式以及外部环境等因素相关 但是 对于实际工况下电主轴的性能失效 可具体针对其主要的失效机理 来合理的施加适当的力 本课题研究的对象时磨削电主轴 其在实际工况下承受的作用力主要包括轴端径向力 扭矩和轴向力 其中最主要的是研究磨削电主轴在轴端径向力作用下的可靠性问题 该载荷引起 电主轴的主要失效机理 电主轴的主要性能退化机理为 在轴端径向力的持续作用下 电主轴连续长期的高速运转一方面会导致前后支撑轴承组的磨损 疲劳破坏等一系列缺陷 另一方面回导致转轴疲劳 断裂以及其与转子之间过盈配合的松动等不良状况 这些缺陷将引起电主轴的轴端径向跳动加大 振动加剧以及噪音的增大等现象 随着电主轴运转时间的不断延长 这些因素最终将导致其轴端径向跳动量 回转误差 和振动量等物理量超出各自允许值 即超出所谓的退化失效阀值 此时则认为电主轴发生性能退化失效 此外 润滑系统的失效将引起轴承温升急剧上升 电主轴的主要失效机理 加速轴承的磨损 冷却系统的失效将引起系统温升急剧上升 使得电主轴系统工作异常 甚至导致电机烧坏等 利用退化数据评估产品可靠性的优点 1 对很多产品而言 退化是其一种自然的属性 无论是否出现失效 多可以对其性能数据进行监测得到退化数据 2 退化数据可以应用在只有少数或零失效的情况下 能够提供比失效时间数据更多视为信息 减少了失效时间数据丢失的信息 3 退化数据可以比极少失效或零失效的加速寿命实验得到更加精确的寿命估计 利用退化数据评估产品可靠性的优点 4 由于退化数据的建模更接近失效物理学的结果 因此退化数据可以为退化过程提供更多的信息 而且退化数据可以帮助我们发现产品性能退化和加速应力之间的物理模型 bootsrap法 理论分布 经验分布 样本 bootstrap样本 bootstrap参数估计 F 抽样误差 再抽样误差 基于伪寿命的的可靠性分析 开始 收集性能退化数据 性能退化数据模型拟合 并选用最优模型 最优模型参数估计 根据退化模型 结合失效阀值 确定各样品伪失效寿命 确定产品平均寿命 绘制产品可靠度曲线 确定伪失效寿命时间分布 及其模型参数 结束 主成分分析法 多元数据拟合 多个变量间存在较强