吉林大学学报(工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (6): 1281-1291.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210008

• 车辆工程·机械工程 • 上一篇    

基于Copula量化解析结构模型的复杂系统模块分类

郑玉彬1,2(),宋杰1,2,刘津彤1,2(),牟黎明1,2,陈哲辉1,2,郑君1,2   

  1. 1.吉林大学 数控装备可靠性教育部重点实验室,长春 130022
    2.吉林大学 机械与航空航天工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2021-01-06 出版日期:2022-06-01 发布日期:2022-06-02
  • 通讯作者: 刘津彤 E-mail:zhengyb@jlu.edu.cn;jintongliu1324@jlu.edu.cn
  • 作者简介:郑玉彬(1970-),男,副教授,博士. 研究方向:数控装备可靠性工程. E-mail:zhengyb@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    吉林省科技发展计划项目(20190302104GX);吉林大学博士研究生交叉学科科研计划项目(101832020DJX037)

Complex system module classification based on Copula numerical interpretative structural modeling

Yu-bin ZHENG1,2(),Jie SONG1,2,Jin-tong LIU1,2(),Li-ming MU1,2,Zhe-hui CHEN1,2,Jun ZHENG1,2   

  1. 1.Key Laboratory of CNC Equipment Reliability,Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130022,China
    2.School of Mechanical and Aerospace Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2021-01-06 Online:2022-06-01 Published:2022-06-02
  • Contact: Jin-tong LIU E-mail:zhengyb@jlu.edu.cn;jintongliu1324@jlu.edu.cn

摘要:

考虑了复杂系统各单元间的故障影响,分析了各单元间故障的关联关系,通过Copula量化解析结构模型(CNISM)得到关联单元之间的相关参数,建立了单元间故障关联矩阵,确定了初始聚类模块。用模块聚合度、耦合度作为数值量化指标,构造了复杂系统单元故障聚类数学模型的目标函数。使用分组遗传算法(GGA)对目标函数进行优化,确定了最佳聚类模块。最后,对某加工中心系统按以上逻辑进行了子系统故障模块分类。

关键词: 加工中心, Copula量化解析结构模型, 模块分类, 复杂系统, 聚合度, 耦合度

Abstract:

Considering the influence of faults between units of complex system, the relationship between the faults among the units is analyzed. Relevant parameters of associated units are obtained through Copula Numerical Interpretative Structural Modeling (CNISM), and the fault association matrix among units is established to determine the initial clustering module. Using the degree of aggregation and coupling of modules as numerical quantization indexes, the objective function of the complex system unit fault clustering mathematical model is constructed. The Grouping Genetic Algorithm (GGA) is used to optimize the target function and determine the optimal clustering module. Finally, a certain machining center system is classified according to the above logic.

Key words: machining center, Copula numerical interpretative structural modeling, module classification, complex system, degree of aggregation, coupling

中图分类号: 

  • TG659

图1

基于CNISM的复杂系统单元模块分类流程"

表1

故障关联等级表示"

关系类型关系描述等级
无关联0
较弱基本独立0.2
一般关联微弱0.4
适中存在一定的关联0.6
较强关联较强0.8
极强不可分1

表2

子系统故障分布函数及其线性相关系数"

子系统故障分布函数相关系数
数控系统(S1F1(t)=1-exp[-(t?/1147.6518)0.972]0.9021
进给系统(S2F2(t)=1-exp[-(t?/762.5621)0.7949]0.9647
液压系统(S3F3(t)=1-exp[-(t?/357.2172)0.7365]0.9495
气压系统(S4F4(t)=1-exp[-(t?/1075.4109)0.8648]0.9817
排屑系统(S5F5(t)=1-exp[-(t?/991.4704)1.7389]0.9696
润滑系统(S6F6(t)=1-exp[-(t?/1014.4202)0.8739]0.9664
刀库系统(S7F7(t)=1-exp[-(t?/1017.7001)1.0054]0.9621
防护系统(S8F8(t)=1-exp[-(t?/1745.0702)0.4951]0.9989
主轴系统(S9F9(t)=1-exp[-(t?/1377.2212)0.9244]0.9673
电气系统(S10F10(t)=1-exp[-(t?/878.1532)2.0632]0.9208
冷却系统(S11F11(t)=1-exp[-(t?/1314.6229)0.7198]0.9005

表3

机床故障关联因素及其权重"

关联交互主要结构功能部件辅助部件
子系统S2S7S9S1S10S3S4S5S6S8S11
关联因素机械电子辅助
故障次数541735
故障频率0.50940.16040.3302
权重值0.50940.16040.3302

表4

部分加工中心故障关联统计表[9]"

序号初始故障后序故障故障原因
1电气系统进给系统参考点开关问题,无法返回参考点
2气动系统刀库系统气压过低导致,机械手换不到位
3排屑系统防护装置铝屑进入卡住,致使Y轴防护损坏
4润滑系统排屑系统润滑油不足导致机床排屑机不工作
5液压系统进给系统Z轴平衡油缸压力不足Z轴单元报警
6数控系统刀库系统机床参数设置问题导致无法正常换刀
7润滑系统主轴系统润滑油杂质导致镗孔时主轴发出噪音
8电气系统排屑系统空气开关跳闸,导致排屑机失灵
9润滑系统进给系统润滑不良导致X轴传动有噪音
10电气系统主轴系统限位开关故障导致换刀时主轴不定向
11数控系统主轴系统机床参数设置问题导致主轴定位不准
12数控系统刀库系统OI控制失灵导致刀库数据混乱
13电气系统冷却系统跳闸致使水泵不运转
14电气系统主轴系统开关损坏导致主轴旋转不停
15排屑系统气动系统缸体混入异物拉出伤痕导致气缸损坏
16气动系统刀库系统气动电磁阀故障导致手动拿刀故障
17电气系统刀库系统接触器失灵导致机械手不能换刀
18数控系统进给系统参数设置错误导致X轴跟踪误差过大

表5

初始聚类模块量化指标以及目标函数结果"

εKJEφ
040.12010.01320.5534
0.230.07090.01310.5289
0.4(0.6)20.04130.02270.5093

表6

Matlab优化10次的结果"

优化次数JEφ
10.35890.01320.6729
20.31030.01490.6477
30.31360.01430.6497
40.31620.01670.6498
50.30740.01760.6449
60.35890.01320.6729
70.34840.01450.6669
80.31460.01590.6494
90.33060.01390.6584
100.33390.01570.6591

图2

J、E、φ(函数值)迭代图"

图3

可靠度函数对比曲线"

表7

不同情况下的可靠度"

可靠度时间/h
1050100200300400500
Rsyste0.9430.8230.7220.5790.4770.3990.338
Ropt_group0.9150.7820.6640.4820.3420.2340.155
Rindep0.7580.4020.2100.0650.0220.0070.002
Rord_group10.9050.7400.5970.3960.2620.1710.109
Rord_group20.9510.7900.6320.4060.2590.1630.101
Rord_group30.9560.8050.6510.4270.2780.1780.113

图4

误差对比曲线"

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