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“工业母机—可靠性”专题 | 吉林大学刘志峰教授团队:基于权衡改进费效的数控机床可靠性分配方法

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专题文章(一)


作者简介

刘志峰

吉林大学

教授、博导

  • 国家级领军人才、机械工业科技创新领军人才、山东省泰山创新创业领军人才等

  • 获中国机械工业科学技术奖一等奖、北京市科技进步奖一等奖等10项奖励

  • 长期从事高端数控机床、可靠性、精度保持性、数字孪生等方面的研究工作


作者简介

陈传海

吉林大学

教授、博导

  • 国家级领军人才、国家级青年人才、“唐敖庆学者”卓越教授

  • 获中国机械工业科学技术进步奖一等奖、吉林省科技科技进步奖一等奖等6项

  • 长期从事数控机床可靠性设计试验技术、数字孪生及智能诊断等方面的研究工作

刘志峰, 吴一鸣, 黎志杰, 陈传海, 杨岳川, 杨聪彬. 基于权衡改进费效的数控机床可靠性分配方法[J]. 制造技术与机床, 2026(7): 11-23. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2026.07.001

刘志峰①② 吴一鸣② 黎志杰①

陈传海① 杨岳川② 杨聪彬②

(①吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室

②北京工业大学高精密机床正向设计与智能加工技术北京市重点实验室)

研究背景

近年来,中国数控机床行业取得了长足进步,已逐步由规模经济型向质量效益型转变。但新研发的中高端数控机床可靠性水平与国际顶尖厂商相比仍有较大差距。其原因可能在于现行的可靠性设计方法仍存在局限性,多数方法未能真正落实于企业设计过程,与机床的性能设计工作难以进行协同应用。

文章针对现行方法不足,提出了一种基于权衡改进费效比的数控机床可靠性分配优化方法,可综合考虑数控机床各子系统的可靠性初始水平、改进成本及提升效益,并以某型号五轴加工中心为例进行实例分析,为促进可靠性分配设计在数控机床研发工作中进行工程应用提供了新思路。

关键技术与解决方案

文章围绕数控机床可靠性分配设计过程中的子系统可靠性水平初值预计、改进方案成本与提升效益量化两个关键问题展开讨论并提出解决方案,形成以下方法:

(1)基于多源信息融合的可靠性预计方法

基于对可靠性特征时变曲线、故障间隔时间数据集、平均无故障工作时间(MTBF)、故障率等可靠性数据结构的转化关联及互求解方法的分析,文章提出了一种面向多源异构数据的贝叶斯融合方法,以融合来自于运行数据、历史数据、技术资料及专家知识等多样潜在的可靠性数据,解决对贫数据下的子系统可靠性水平预估难题,其方法如图所示。


(2)子系统改进方案的费用及效益量化方法

为了在满足总体可靠性设计目标的情况下,综合考虑设计改进的成本及产出效益,文章提出了一种基于分层测评的部件方案改进费效量化模型,该模型通过多层次对比,引导分析人员建立具体改进措施、改进可靠度预计,以及各部件改进成本及提升效益之间的映射关系,并利用有序加权平均(OWA)算子实现群体决策修正,从而协调设计、售后、采购等多部门间的合作设计。



(3)整机可靠性分配优化模型及其启发式求解方法

统合各子系统的可靠性初值,并采用相对值量化各个子系统的单位可靠性提升值对应的改进成本和提升效益函数,形成费效函数。以费效函数最高为优化目标,并考虑整机可靠性设计的最低要求、各子系统设计条件,建立可靠性分配优化模型,结合采用非支配排序遗传算法,形成了一套完整的可靠性优化分配方法。

典型应用案例

以某型号立式五轴数控加工中心为例进行分配设计,该型机床的整体结构如图4所示。根据其结构特点、使用功能等可划分为12个子系统,并基于实验室对同为五轴加工中心的前代机床、相近机床的可靠性现场试验所积累的相关型号298条故障数据对该型机床各子系统可靠性水平进行初值预计及取整,并邀请6位企业设计部门和质量部门员工针对积累的故障数据及其改进方案,开展相对改进成本和可靠性提升值进行测评和预计,优化分配后,各个子系统的可靠性水平设计要求如下表所示,该结果可给具体改进设计提供可行参考。



结语

针对传统可靠性分配方法未考虑可靠性初始水平、评分概念不清晰等问题,本文提出了一种考虑权衡改进费效的可靠性分配优化设计方法,为关键子系统的具体改进设计提供量化参考。所提出的优化方法在满足整机系统可靠性要求的同时,可兼顾考虑改进费用与预期收益,可更好地保障其可靠性指导方案具备较好的合理性,为机床企业的具体改进措施提供确切指导。

近年团队发表文章

[1] Wang Y Q, Yang C B, Liu Z F, et al. State assessment and fault evolution method based on field information fusion: an application in computer numerical control machine tools[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2027, 277: 113243.
[2] Chen J Z, Liu Z F, Chen C H, et al. Performance degradation model and prediction for industrial robot based on FMECA and JSLSTM method[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2026: 09544054261422312.
[3] Li Z J, Yang Z J, Liu Z F, et al. Review on reliability technology for high-end CNC machine tools: Overview and prospect[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2026, 39: 100177.
[4] 左伟亮, 陈传海, 刘志峰, 等. 龙门机床使役工况下双滚珠丝杠驱动系统接触载荷与疲劳寿命分析[J]. 机械工程学报, 2026, 62(9): 215-227.
[5] Wang Z Y, Sun Y Z, Liu Z F, et al. Failure analysis of dynamic failure risk in machine tool systems: an incentive-efficiency integrated FMECA approach[J]. Engineering Failure Analysis, 2026, 189: 110688.
[6] Liu Z F, Wang L J, Yan J, et al. Research on multi-resource flexible job shop scheduling considering flexible matching of pallets and workbenches[J]. Computers & Operations Research, 2026, 195: 107628.
[7] Liu Z F, Wu Y M, Zhang T, et al. Analysis of dynamic characteristics of heavy-duty gantry machine tool in bolt loosening[J]. Precision Engineering, 2025, 94: 486-504.
[8] Lin Z W, Zhang Y Z, Chen C H, et al. Multi-process digital twin closed-loop machining through shape-feature state update and error propagation knowledge graph[J]. Advanced Engineering Informatics, 2025, 65: 103403.
[9] 刘志峰, 陈传海, 郭劲言, 等. 数控机床可靠制造新范式: 由“功能上的可能”升级为“性能上的可靠”[J]. 机械工程学报, 2025, 61(12): 293-304.
[10] 刘志峰, 滕学政, 刘炳业, 等. 高端数控机床的现状和发展[J]. 机床与液压, 2024, 52(22): 1-7.
[11] 陈传海, 宋晋奇, 刘志峰, 等. 工业母机正向设计技术研究进展[J]. 机床与液压, 2025, 53(13): 1-10.

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