数控机床是机床制造业的基础装备,体现出一个国家的综合实力。国内数控机床与国外同类型机床相比,其主要指标——平均故障间隔时间(MTBF)有一段差距。国内大部分机床厂家缺乏可靠性数据的积累,且没有掌握可靠性分析与评价方法,无法确定影响机床故障的关键因素,成为制约我国数控机床可靠性的发展的主要问题。本课题来源于工业和信息化部的“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项项目:面向航空发动机典型零部件制造的国产数控系统换脑工程(2017ZX04011013)。主要分析数控机床的故障数据,确定影响机床故障的关键零部件,研究基于故障数据与性能检测数据的可靠性评估方法。论文主要研究内容包括如下:(1)介绍了数控机床可靠性数据特点,建立了可靠数据的收集流程,并利用四分位距(IQR)法对收集的数据进行异常值剔除,筛选得到后文可靠性评估所需的有效数据;利用故障模式及影响分析方法,得到数控机床频发故障模式、故障原因以及故障部位;通过对机床整机进行危害性定量分析,排序得到机床危害度较大的故障因素并制定相应的改善措施,为设计人员在机床可靠性改善方面提供参考依据。(2)研究基于故障时间间隔的可靠性评估方法。利用故障总时间法原则处理失效数据,采用图示法和赤池信息准则对分布模型进行初步筛选,运用相关性检验和KS检验确定机床分布模型,运用相关性检验和K-S检验确定机床分布模型,完成数控机床基于故障时间间隔的可靠性评价。(3)在小样本数据情况下,数控机床的故障数据较少,研究基于贝叶斯理论的可靠性评估方法。将相似机床的故障数据作为数控机床的验前分布,然后根据贝叶斯理论,对后验分布作出推断,利用得到其函数表达式,并运用OpenBUGS软件对后验分布进行迭代计算,得到后验分布函数,对数控机床可靠性作出评价。(4)研究数控机床基于性能退化数据的可靠性评估。利用数控机床定位精度的实测数据,首先建立线性回归模型,通过相关性检验模型的合理性,研究基于伪寿命数据的可靠性评估方法。建立数控机床的一元线性Wiener退化模型,进行模型参数的估计,绘制可靠性函数图像,进行可靠性评价。