数控车床关键子系统维修决策模型研究

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数控车床在机械生产中起着非常重要的作用。由于数控车床本身结构复杂且工作频繁,因此在其运行过程中会发生较多的故障。根据统计资料显示,近年来,因故障导致的数控车床的维修费用相对较高,占据数控车床全寿命周期费用的百分之三十左右。目前数控车床用户企业对于车床的维修保养意识比较薄弱,大多采用即坏即修的方式。为了减少数控车床的故障次数,降低其寿命周期内的维修费用,本文建立了数控车床关键子系统的维修决策模型。具体的研究内容如下:1.由于数控车床的各个子系统具有不同的功能,因此各个子系统对数控车床整机的重要性不同,需要根据各个子系统对数控车床整机的重要度水平确定数控车床的关键子系统。本文研究了改进的TOPSIS与灰色关联度结合的方法,建立了数控车床子系统重要度评定模型。根据数控车床的历史运行数据以及维修特点,选取了重要度评价的八项指标。使用专家打分的方法,对每个子系统的重要度评价指标进行打分并计算平均值形成决策矩阵,应用改进的TOPSIS与灰色关联度结合的方法计算了各个子系统的重要度水平,并得到了数控车床的关键子系统。2.考虑子系统经过预防性维修之后,子系统的恢复效果主要体现在失效率函数的改变上。本文分别以最低可靠度限制、可用度最大化以及单个周期成本率最小化为条件,建立了数控车床关键子系统的预防性维修模型。通过实例分析验证了在可靠度限制模型下数控车床子系统不完全预防性维修模型的有效性。本文采用可靠度限制的预防性维修模型对数控车床各个关键子系统的最佳预防性维修策略进行了计算。3.为了降低数控车床的停机次数并且减少停机损失,采用可靠度机会维修阈值(35)R对数控车床各关键子系统的预防性维修活动进行组合。假设提前对子系统进行预防性维修会导致其剩余寿命的浪费从而形成惩罚成本。综合考虑了数控车床整机的预防性维修成本、预防性维修停机损失成本、预防性大修成本、突发故障造成的维修成本以及惩罚成本,建立了数控车床整机运行时间内的总维修成本最小化模型以及可用度最大化模型求解最佳的可靠度机会维修阈值(35)R。通过实例分析得到了在机会维修模型下,数控车床整机的停机次数以及维修成本均大幅下降。本文考虑了经过预防性维修之后,役龄回退因子和故障率递增因子对数控车床各子系统失效率函数的影响。通过对比分析验证了可靠度限制模型对于数控车床子系统不完全维修模型建立的有效性。并对各个关键子系统的机会维修模型进行了分析,考虑了将子系统提前维修对其剩余寿命浪费而形成的惩罚成本,更加贴合实际生产情况。本文对于数控车床关键子系统维修策略的选取具有较大的参考价值。
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