本發(fā)明屬于數(shù)控機(jī)床
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種數(shù)控機(jī)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(jì)算、有權(quán)故障傳播結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建及基于時(shí)間相關(guān)的系統(tǒng)組件故障率建模，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行關(guān)鍵故障源與傳播路徑分析，定位故障主因。
背景技術(shù)：
：數(shù)控機(jī)床是集機(jī)、電、液等多技術(shù)于一身的復(fù)雜系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，造成其故障連鎖性，即便一個(gè)部件極為微小的故障率，也會(huì)因?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)的規(guī)模效應(yīng)，使系統(tǒng)的整體故障率成幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，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(jī)床系統(tǒng)安全運(yùn)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(dòng)方法等。圖論法以其建模簡(jiǎn)單、結(jié)果易于理解等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用，但因多基于發(fā)生率進(jìn)行故障定位，或即使考慮故障的輕重等級(jí)和檢測(cè)難易程度，也依靠專家主觀經(jīng)驗(yàn)，從而導(dǎo)致定位的故障不符合實(shí)際；基于經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)，因故障數(shù)量和組合不可預(yù)計(jì)，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(yùn)行機(jī)理，在具備合適數(shù)學(xué)模型的前提下，才能實(shí)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(jiàn)；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)，因其不需要了解系統(tǒng)的解析模型，僅利用可測(cè)得信號(hào)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(shí)現(xiàn)故障診斷；但因忽略故障機(jī)理，也會(huì)影響診斷的可信性。數(shù)控機(jī)床屬于復(fù)雜系統(tǒng)，因因素眾多，運(yùn)行機(jī)理復(fù)雜，傳統(tǒng)圖論法或單一數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)診斷存在偏差，基于經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)與基于解析模型的診斷不適用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)因忽略系統(tǒng)組件故障時(shí)間相關(guān)影響建立故障率模型而導(dǎo)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(dòng)的動(dòng)態(tài)數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，利用該方法對(duì)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷，更實(shí)時(shí)、更符合實(shí)際。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明是采用如下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，結(jié)合附圖說(shuō)明如下：一種數(shù)控機(jī)床故障診斷方法，包括下述步驟：步驟一、將整個(gè)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)部件劃分為n個(gè)組件；根據(jù)采集的數(shù)控機(jī)床現(xiàn)場(chǎng)故障信息，借助于數(shù)據(jù)計(jì)算、故障致因分析和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)確定故障時(shí)間，建立各個(gè)組件與故障時(shí)間間對(duì)應(yīng)關(guān)系及組件間故障傳播關(guān)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(duì)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障傳播有向圖進(jìn)行描述；步驟三、引入基于鏈接分析的網(wǎng)頁(yè)排序算法(PageRank算法)計(jì)算數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障影響；步驟四、應(yīng)用解釋結(jié)構(gòu)模型(InterpretiveStructuralModeling，ISM)法經(jīng)矩陣轉(zhuǎn)換將故障傳播有向圖轉(zhuǎn)化為故障傳播層次化模型；步驟五、基于時(shí)間相關(guān)的數(shù)控機(jī)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(jìn)行數(shù)控機(jī)床故障診斷。步驟二中所述的建立數(shù)控機(jī)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(diǎn)集合V＝{v1,v2,...,vn}，組件節(jié)點(diǎn)之間的故障傳播關(guān)系為有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤n)，構(gòu)建故障傳播有向圖G＝(V,E)；用鄰接矩陣A＝[aij]n×n對(duì)故障傳播有向圖模型進(jìn)行描述；當(dāng)i≠j時(shí)，當(dāng)i＝j(luò)時(shí)，aij＝0。數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障影響評(píng)估是假設(shè)故障傳播服從馬爾科夫過(guò)程，根據(jù)鄰接矩陣變換獲得狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，引入PageRank算法計(jì)算數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障影響；步驟三中所述計(jì)算數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障影響，是指按照以下步驟計(jì)算數(shù)控機(jī)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(zhuǎn)移概率矩陣A′，然后對(duì)轉(zhuǎn)移概率矩陣A′進(jìn)行轉(zhuǎn)置變換得到其轉(zhuǎn)置矩陣(A′)T；(2)利用式(1)進(jìn)行迭代運(yùn)算，得到系統(tǒng)組件的故障被影響度ρCK值；設(shè)系統(tǒng)由n個(gè)組件組成，定義一個(gè)n維向量ρCK，它的分量分別是各個(gè)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(yàn)中關(guān)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(shè)ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計(jì)算當(dāng)滿足|(ρCK)x+1-(ρCK)x|＜ε時(shí)，迭代結(jié)束；(3)將鄰接矩陣A轉(zhuǎn)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(jìn)行迭代運(yùn)算，得到n個(gè)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(shè)ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計(jì)算當(dāng)滿足|(ρCI)x+1-(ρCI)x|＜ε時(shí)，迭代結(jié)束。故障傳播有向圖層次化處理是指應(yīng)用ISM法，將鄰接矩陣轉(zhuǎn)換為可達(dá)矩陣，可達(dá)矩陣分解，將故障傳播有向圖轉(zhuǎn)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(zhuǎn)化為故障傳播層次化模型步驟如下：(1)可達(dá)矩陣求解；將鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過(guò)r步布爾自乘運(yùn)算，當(dāng)有(I+A)r-2≠(I+A)r-1＝(I+A)r,r≤n-1成立時(shí)，令M＝(I+A)r，M即為可達(dá)矩陣；(2)系統(tǒng)組件故障傳播層次化模型構(gòu)建；M中行值為1的要素對(duì)應(yīng)的列要素組成可達(dá)集R(S)，可達(dá)矩陣中列值為1的要素對(duì)應(yīng)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(jí)別L1中組件要素；可達(dá)矩陣M中去掉最高級(jí)組件要素，重復(fù)步驟1，可分出系統(tǒng)的第2級(jí)、第3級(jí)…直至最低級(jí)組件要素；按照組件要素的等級(jí)順序?qū)⑵浞謱?，然后將組件要素間連接關(guān)系用有向線相連；對(duì)于強(qiáng)連接關(guān)系，即可達(dá)矩陣M中若mij＝mji＝1，則組件要素Si與組件要素Sj是強(qiáng)連接關(guān)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(shí)間相關(guān)的數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障率建模是指采用Johnson法對(duì)系統(tǒng)某組件故障時(shí)間的故障順序號(hào)進(jìn)行修正，采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，用線性相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，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(shí)間相關(guān)的數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障率建模步驟如下：(1)針對(duì)定時(shí)截尾試驗(yàn)帶來(lái)的右截尾數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)n個(gè)組件故障時(shí)間，采用Johnson法對(duì)故障時(shí)間的故障順序號(hào)計(jì)算；將數(shù)控機(jī)床故障數(shù)據(jù)與右截尾等所有k個(gè)數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號(hào)為j(1≤j≤k)；對(duì)數(shù)控機(jī)床該組件m個(gè)故障數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號(hào)為i(1≤i≤m)，則該組件第i個(gè)故障數(shù)據(jù)的順序號(hào)ri用公式(3)計(jì)算：ri＝ri-1+(k+1-ri-1)/(k+2-j)……………………(3)式中：r0＝0；(2)數(shù)控機(jī)床組件故障率模型參數(shù)估計(jì)；設(shè)數(shù)控機(jī)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(duì)1-F(t)兩邊取兩次自然對(duì)數(shù)得將該式左側(cè)與右側(cè)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(jī)床組件故障率模型假設(shè)檢驗(yàn)；采用線性相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法計(jì)算模型檢驗(yàn)值ρ，根據(jù)故障時(shí)間數(shù)據(jù)量n及顯著性水平α,計(jì)算相關(guān)系數(shù)起碼值ρα，當(dāng)ρ＞ρα?xí)r，則認(rèn)為lnt與是線性相關(guān)的，故障數(shù)據(jù)服從假設(shè)分布，否則拒絕假設(shè)；數(shù)控機(jī)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(jìn)行關(guān)鍵故障源、關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)及關(guān)鍵故障傳播路徑識(shí)別，定位故障主因，進(jìn)行數(shù)控機(jī)床故障診斷。步驟六中所述定位故障主因步驟如下：(1)識(shí)別關(guān)鍵故障源；在故障傳播層次化模型中，最低級(jí)層次系統(tǒng)組件要素即為故障源，若最低級(jí)層組件要素多于兩個(gè)，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(guān)鍵故障源；(2)識(shí)別關(guān)鍵路徑；①識(shí)別關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)；比較各組件節(jié)點(diǎn)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(guān)鍵；若出現(xiàn)L1層組件節(jié)點(diǎn)要素故障率相等，則要結(jié)合被影響度ρck值，故障率與被影響度ρck之積值越大節(jié)點(diǎn)組件節(jié)點(diǎn)要素Si越關(guān)鍵，即為最高層L1關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)L1(Si)；根據(jù)故障傳播層次化模型，比較與L1(Si)相關(guān)聯(lián)的L2層中各節(jié)點(diǎn)組件節(jié)點(diǎn)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(diǎn)要素越關(guān)鍵，可確定關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)L2(Sj)；同理按照L2層關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)確定方法，可以確定中間層各關(guān)鍵故障節(jié)點(diǎn)；②依據(jù)故障傳播層次化模型，將(1)、①步確定的關(guān)鍵故障源組件節(jié)點(diǎn)、關(guān)鍵故障組件節(jié)點(diǎn)連接的各有向邊即為關(guān)鍵故障傳播路徑；至此定位故障主因，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床故障診斷。與現(xiàn)有技術(shù)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(guān)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(shí)間相關(guān)影響，提高組件故障建模準(zhǔn)確性，與傳統(tǒng)的基于圖論或單一數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、以系統(tǒng)組件故障發(fā)生率診斷相比更實(shí)時(shí)、更符合實(shí)際。附圖說(shuō)明下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明：圖1是本發(fā)明所述的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法流程圖；圖2是由六個(gè)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)集合V＝{a,b,c,d,e,f}構(gòu)成的故障傳播有向圖模型；圖3是某機(jī)床系統(tǒng)10個(gè)組件的故障有向圖；圖4是某機(jī)床系統(tǒng)10個(gè)組件的故障傳播層次化模型；圖5是某機(jī)床系統(tǒng)10個(gè)組件的故障傳播層次化模型與故障影響度。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)的描述：參閱圖1所示，本發(fā)明的數(shù)控機(jī)床故障診斷方法包括下述步驟：將系統(tǒng)劃分為n個(gè)組件；系統(tǒng)組件故障數(shù)據(jù)劃分及故障關(guān)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(jì)算；基于時(shí)間相關(guān)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(guān)聯(lián)分析為進(jìn)行組件故障傳播過(guò)程建模及故障率建模，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)組件故障診斷，本發(fā)明采用故障致因分析對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分及故障關(guān)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(jī)床結(jié)構(gòu)與工作原理將整個(gè)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)部件劃分為n個(gè)組件；組件故障數(shù)據(jù)：針對(duì)采集的數(shù)控機(jī)床現(xiàn)場(chǎng)故障信息，借助于數(shù)據(jù)計(jì)算、結(jié)合故障致因分析確定故障時(shí)間，建立各個(gè)組件與故障時(shí)間間對(duì)應(yīng)關(guān)系；2、系統(tǒng)組件故障關(guān)聯(lián)分析根據(jù)采集的數(shù)控機(jī)床現(xiàn)場(chǎng)故障信息，依據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，采用故障致因分析確定組件故障關(guān)聯(lián)關(guān)系。二、系統(tǒng)組件故障傳播有向圖建立及矩陣描述為進(jìn)行組件故障傳播建模，實(shí)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(guān)系，并引入鄰接矩陣對(duì)組件故障直接傳播關(guān)系進(jìn)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(guān)系，以系統(tǒng)組件為節(jié)點(diǎn)集合V＝{v1,v2,...,vn}，組件節(jié)點(diǎn)之間的故障傳播關(guān)系為有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤n)，構(gòu)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(huì)引發(fā)系統(tǒng)組件j出現(xiàn)故障，那么則存在從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的一條有向邊，其中n為系統(tǒng)組件數(shù)量。故障傳播關(guān)系主要是依據(jù)采集的現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)和故障關(guān)聯(lián)分析，結(jié)合故障診斷手冊(cè)進(jìn)行確定。參閱圖2是由六個(gè)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)集合V＝{a,b,c,d,e,f}構(gòu)成的故障傳播有向圖模型。2、系統(tǒng)組件故障直接傳播關(guān)系矩陣描述用n×n階鄰接矩陣A對(duì)故障傳播有向圖模型進(jìn)行描述；當(dāng)i≠j時(shí)，當(dāng)i＝j(luò)時(shí)，aij＝0?？梢杂脤?duì)應(yīng)的鄰接矩陣對(duì)圖2所示的故障傳播有向圖模型進(jìn)行描述：鄰接矩陣能夠?qū)⒂邢驁D中的節(jié)點(diǎn)直接影響關(guān)系以矩陣的形式表達(dá)出來(lái)，但對(duì)于節(jié)點(diǎn)的間接影響關(guān)系無(wú)法刻畫(huà)。系統(tǒng)中有些元件的故障是通過(guò)某些中間部件傳遞到其他部件，在進(jìn)行故障源分析定位時(shí)也必須考慮進(jìn)去。三、數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障影響計(jì)算在故障傳播過(guò)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(diǎn)的入度、出度正相關(guān)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(jì)算的。所以通過(guò)對(duì)鄰接矩陣A按“行歸一”得到轉(zhuǎn)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(duì)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(jì)算的。通過(guò)對(duì)鄰接矩陣A進(jìn)行轉(zhuǎn)置構(gòu)造新的鄰接矩陣AT，對(duì)新的鄰接矩陣AT按“行歸一”得到轉(zhuǎn)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(yàn)中關(guān)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(shè)ε為指定的迭代收斂平穩(wěn)閥值，迭代計(jì)算當(dāng)滿足|(ρCK)x+1-(ρCK)x|＜ε、|(ρCI)x+1-(ρCI)x|＜ε時(shí)，迭代結(jié)束。迭代結(jié)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(guān)的被影響度與影響度值。上述計(jì)算系統(tǒng)組件的故障影響基于以下假設(shè)：假設(shè)1：數(shù)控機(jī)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(jìn)行傳遞，其中；假設(shè)2：當(dāng)系統(tǒng)以概率(1-d)不沿著故障連接進(jìn)行傳遞，那么下一個(gè)故障將以等可能的概率發(fā)生于任何一個(gè)系統(tǒng)組件，系統(tǒng)組件的ρCK值將會(huì)平均傳遞到各個(gè)系統(tǒng)組件；假設(shè)3：當(dāng)系統(tǒng)組件i能夠?qū)⒐收蟼鬟f到部件j，部件j會(huì)獲得故障相關(guān)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(shè)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(huì)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(guān)系，對(duì)于間接傳播關(guān)系的描述需要引入可達(dá)矩陣；可達(dá)矩陣分解可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)組件故障傳播有向圖的層次化。1.可達(dá)矩陣求解；將鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過(guò)r步布爾自乘運(yùn)算，當(dāng)有(I+A)r-2≠(I+A)r-1＝(I+A)r,r≤n-1成立時(shí)，令M＝(I+A)r，(I+A)r即為可達(dá)矩陣。2.故障傳播有向圖的層次化；可達(dá)矩陣M中行值為1的要素對(duì)應(yīng)的列要素組成可達(dá)集R(S)，可達(dá)矩陣M中列值為1的要素對(duì)應(yīng)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(jí)別L1中組件要素；去掉最高級(jí)組件要素，重復(fù)上述步驟，可分出系統(tǒng)的第2級(jí)、第3級(jí)…直至最低級(jí)組件要素；可達(dá)矩陣M中若mij＝mji＝1，則組件要素Si與組件要素Sj是強(qiáng)連接關(guān)系；按照組件要素的等級(jí)順序?qū)⑵浞謱?，然后將組件要素間連接關(guān)系用有向線相連，對(duì)于強(qiáng)連接關(guān)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(shí)間相關(guān)的系統(tǒng)組件故障建模為考慮系統(tǒng)組件故障時(shí)間相關(guān)進(jìn)行組件故障建模，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)故障診斷，本發(fā)明引入Johnson法對(duì)系統(tǒng)組件故障時(shí)間次序修正。1.系統(tǒng)組件故障時(shí)間次序修正；對(duì)數(shù)控機(jī)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(hào)為j(1≤j≤k)；然后，只對(duì)數(shù)控機(jī)床該組件m個(gè)故障數(shù)據(jù)從小到大按整數(shù)排列，記這列編號(hào)為i(1≤i≤m)，則第i個(gè)故障數(shù)據(jù)的順序號(hào)ri＝ri-1+(n+1-ri-1)/(n+2-j)，令r0＝0。2、數(shù)控機(jī)床組件故障率建模；假設(shè)數(shù)控機(jī)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(duì)1-F(t)兩邊取兩次自然對(duì)數(shù)得將該式左側(cè)與右側(cè)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(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法計(jì)算模型檢驗(yàn)值ρ，根據(jù)故障數(shù)據(jù)n及顯著性水平,計(jì)算相關(guān)系數(shù)起碼值ρα，當(dāng)ρ＞ρα?xí)r，則認(rèn)為lnt與是線性相關(guān)的，故障數(shù)據(jù)服從假設(shè)分布，否則拒絕假設(shè)。六、數(shù)控機(jī)床故障診斷基于數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)組件故障率、組件間故障影響度和被影響度，結(jié)合組件故障傳播層次化模型，進(jìn)行故障源及關(guān)鍵故障傳播路徑分析，定位故障主因。1.關(guān)鍵故障源識(shí)別；在組件故障傳播層次化模型中最低級(jí)層次系統(tǒng)組件要素即為故障源，若最低級(jí)層組件要素多于兩個(gè)，則比較該層組件要素故障率與影響度乘積值，值大者是關(guān)鍵故障源。2.關(guān)鍵故障路徑識(shí)別①關(guān)鍵故障組件識(shí)別；比較最高層L1各組件節(jié)點(diǎn)要素故障率與被影響度之積，值越大這組件節(jié)點(diǎn)Si越關(guān)鍵，定位關(guān)鍵組件節(jié)點(diǎn)L1(Si)；根據(jù)組件故障傳播層次化模型，比較與L1(Si)相關(guān)聯(lián)的L2層中各節(jié)點(diǎn)組件節(jié)點(diǎn)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(diǎn)要素越關(guān)鍵，可確定關(guān)鍵組件節(jié)點(diǎn)L2(Sj)，同理，按照L2層關(guān)鍵組件節(jié)點(diǎn)確定方法，可以確定中間層各關(guān)鍵組件節(jié)點(diǎn)。②依據(jù)故障傳播層次模型，將確定的關(guān)鍵故障源要素節(jié)點(diǎn)與確定的關(guān)鍵組件要素節(jié)點(diǎn)連接的各有向邊即為關(guān)鍵故障傳播路徑。實(shí)施例數(shù)控機(jī)床故障診斷對(duì)采集的某臺(tái)數(shù)控機(jī)床現(xiàn)場(chǎng)106個(gè)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分析，發(fā)現(xiàn)共有9個(gè)組件發(fā)生故障，數(shù)控機(jī)床9個(gè)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(shí)間表該系統(tǒng)由10個(gè)節(jié)點(diǎn)組成節(jié)點(diǎn)集合V，節(jié)點(diǎn)之間表示故障傳遞關(guān)系的有向邊集合E＝{eij}(1≤i,j≤10)，借助對(duì)該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合故障診斷手冊(cè)，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(guān)系鄰接矩陣A，根據(jù)鄰接矩陣A加上單位矩陣I經(jīng)過(guò)布爾自乘運(yùn)算，得到該系統(tǒng)10個(gè)組件的間接故障關(guān)系可達(dá)矩陣M。按照故障傳播有向圖的層次化原理，將可達(dá)矩陣M輸入Matlab，經(jīng)矩陣分解計(jì)算得到系統(tǒng)10個(gè)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(zhuǎn)移矩陣(A′)T與[(AT)′]T分別為已知106個(gè)現(xiàn)場(chǎng)故障數(shù)據(jù)中，關(guān)聯(lián)故障數(shù)為33，因此阻尼因子d＝33/106≈0.3。設(shè)迭代收斂平穩(wěn)閥值ε＝(0,0,…,0)T，經(jīng)Matlab迭代計(jì)算，得到各系統(tǒng)要素的影響度和被影響度值，結(jié)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(quán)故障傳播結(jié)構(gòu)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(guò)程?？紤]定時(shí)截尾試驗(yàn)及整機(jī)其他組件故障引起的被研究組件S故障時(shí)間截尾等多重截尾數(shù)據(jù)的影響，對(duì)組件S故障數(shù)據(jù)的次序進(jìn)行修正，修正后故障秩次見(jiàn)表3。表3組件S故障秩次單位:h故障時(shí)間秩次故障時(shí)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(jì)及線性相關(guān)性檢驗(yàn)查表得檢驗(yàn)臨界值故組件S故障率模型服從假設(shè)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(gè)系統(tǒng)要素V，中間層L2、L3中包含K、S、W、D、L、G、NC七個(gè)要素。即該數(shù)控機(jī)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(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；L2層中，因與M相連要素只有S，說(shuō)明L2層中，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是S；L3層中，因故關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是G；故各層關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(G)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關(guān)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(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；L2層中，因與M相連要素只有S，說(shuō)明L2層中，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是S；L3層中，因故關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是G；故各層關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(G)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關(guān)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(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；L2層中，因與M相連要素只有S，說(shuō)明L2層中，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是S；L3層中，因故關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素是L；故各層關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)要素依次為：L1(M)、L2(S)、L3(L)、L4(V)，故系統(tǒng)故障傳播關(guān)鍵路徑為V→L→S→M。(5)根據(jù)故障診斷過(guò)程可知，故障主因是組件故障率的函數(shù)，因故障率是時(shí)間的函數(shù)，故故障主因伴隨各組件故障率的變化而動(dòng)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(duì)被研究組件故障秩次的影響，通過(guò)秩次修正獲得了系統(tǒng)組件的故障率模型，并結(jié)合故障傳播層次模型及故障影響，提出數(shù)控機(jī)床故障診斷策略以定位關(guān)鍵故障源與關(guān)鍵故障傳播路徑，克服了現(xiàn)有因忽略系統(tǒng)組件故障時(shí)間相關(guān)而導(dǎo)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(dòng)法進(jìn)行診斷并致使診斷出現(xiàn)較大失誤的缺陷。最后，以某國(guó)產(chǎn)數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)十類組件為例，驗(yàn)證了所提方法的有效性。這對(duì)于減少維修時(shí)間、提高系統(tǒng)使用可靠性、保障機(jī)床系統(tǒng)安全運(yùn)行具有一定的指導(dǎo)意義。當(dāng)前第1頁(yè)1 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