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基于可用性評(píng)估的數(shù)控車(chē)床維修方案決策

2019-04-22 07:29:30周成東
裝備制造技術(shù) 2019年1期
關(guān)鍵詞:權(quán)函數(shù)白化車(chē)床

周成東

(鹽城機(jī)電高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校,江蘇 鹽城224000)

0 引言

數(shù)控車(chē)床是現(xiàn)代加工制造業(yè)中不可或缺的重要設(shè)備,其精密程度隨著科技的發(fā)展越來(lái)越高,故數(shù)控車(chē)床的維修也變得愈發(fā)復(fù)雜。數(shù)控車(chē)床一旦發(fā)生故障往往導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)效率降低,直接影響了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因此,對(duì)數(shù)控車(chē)床進(jìn)行維修方案理論研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義,可以有針對(duì)性地預(yù)防車(chē)床故障的發(fā)生,從而大大提高了企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)效率,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)又好又快發(fā)展。

維修方案決策方法有多種,主要有模糊層次分析法、熵權(quán)法等[1-3]。模糊層次分析法實(shí)用性較強(qiáng),在評(píng)估指標(biāo)權(quán)重賦值方面,可根據(jù)變化進(jìn)行人為調(diào)整,但專(zhuān)家評(píng)估賦值是根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)而定,在客觀權(quán)重賦值方面會(huì)受專(zhuān)家知識(shí)結(jié)構(gòu)與專(zhuān)家數(shù)不同而受影響[4,5]。熵權(quán)法在進(jìn)行決策分析中對(duì)客觀權(quán)重值的賦值十分準(zhǔn)確,但該方法的主觀因素權(quán)重賦值方面,由于主觀因素自身原因,其賦值不能完全用定量數(shù)值衡量,導(dǎo)致決策結(jié)果有時(shí)出現(xiàn)與實(shí)際不符的情況[6,7]。本文決策法在進(jìn)行權(quán)重賦值方面吸取了上述兩類(lèi)方法的優(yōu)勢(shì),采用組合賦權(quán)法將主觀權(quán)重與客觀權(quán)重組合起來(lái),在主觀因素權(quán)重賦值方面應(yīng)用模糊層次法中專(zhuān)家評(píng)估賦值,在客觀因素權(quán)重賦值方面應(yīng)用熵權(quán)法,這樣使得兩種方法優(yōu)勢(shì)可以互補(bǔ),求得的權(quán)重值更加科學(xué)、合理。

1 基于可用性評(píng)估的維修方案決策

1.1 可用性評(píng)估與維修方案

基于可用性評(píng)估的數(shù)控車(chē)床維修方案決策思路是:結(jié)合企業(yè)實(shí)際情況,搜集車(chē)床工況信息,通過(guò)選取其可用性評(píng)價(jià)指標(biāo)及維修方案決策方法,分析車(chē)床狀態(tài),針對(duì)不同狀態(tài)下車(chē)床的維修策略對(duì)其進(jìn)行維修。

人們?cè)诔跗谘芯侩A段將數(shù)控車(chē)床狀態(tài)簡(jiǎn)單地劃分為正常和故障兩種,隨著相關(guān)技術(shù)的持續(xù)改進(jìn)和發(fā)展,人們開(kāi)始嘗試通過(guò)評(píng)估設(shè)備可用性方法對(duì)設(shè)備故障發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行持續(xù)、客觀表述。具體來(lái)講,檢修人員在結(jié)合設(shè)備故障情況與個(gè)人檢修經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,將設(shè)備可用性細(xì)分為五個(gè)等級(jí):優(yōu)秀、良好、警示、及格、不及格,詳情可參考表1。不同等級(jí)對(duì)應(yīng)了車(chē)床的不同狀態(tài)和維修方式,檢修人員可根據(jù)評(píng)估等級(jí)選取合理有效的維修方案。

表1 數(shù)控車(chē)床可用性等級(jí)及維修決策

1.2 數(shù)控車(chē)床維修方案決策

基于上文分析,建立如圖1所示的數(shù)控車(chē)床維修方案決策理論框架。首先,利用ABC分類(lèi)法(帕累托分析法)確定設(shè)備關(guān)鍵零部件;其次,對(duì)其運(yùn)行及故障數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,分析故障相關(guān)性;再次,制定維修決策方案,建立設(shè)備可用性評(píng)價(jià)指標(biāo),依據(jù)之前收集的信息對(duì)其進(jìn)行合理賦值,根據(jù)可用性評(píng)價(jià)結(jié)果,進(jìn)行維修方案決策。最后,根據(jù)企業(yè)自身維修資源對(duì)設(shè)備進(jìn)行維修。

(1)數(shù)控車(chē)床維修方案決策指標(biāo)的確定

在進(jìn)行數(shù)控車(chē)床維修決策前,需對(duì)車(chē)床實(shí)際運(yùn)行狀況科學(xué)分析,以確定主要影響因素。本文通過(guò)前期研究數(shù)控車(chē)床可用性需求,且結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)資料,應(yīng)從可靠性、維修性及安全性三方面出發(fā)考慮數(shù)控車(chē)床的可用性評(píng)價(jià)指標(biāo),見(jiàn)表2。在進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),為了便于比較,還需利用式(1)、式(2)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,得出規(guī)范化的數(shù)控車(chē)床可用性評(píng)價(jià)指標(biāo)。

對(duì)越大越優(yōu)型數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)范化:

對(duì)越小越優(yōu)型數(shù)據(jù)指標(biāo)規(guī)范化:

表2 數(shù)控車(chē)床可用性評(píng)價(jià)指標(biāo)

(2)指標(biāo)權(quán)重值的確定

表2中定性指標(biāo)邀請(qǐng)行內(nèi)3名以上資深專(zhuān)家進(jìn)行評(píng)分;

首先,通過(guò)專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)因素評(píng)分,確定定性指標(biāo)因素值;再進(jìn)行兩兩比較建立矩陣Aij=(aij)mn;最后根據(jù)式(3),求得定性指標(biāo)權(quán)重 Vi=(0.1663,0.0958,0.1092)

其中α =(n-1)/2。

表2定量指標(biāo)客觀權(quán)重運(yùn)用熵權(quán)法確定,需根據(jù)采集的數(shù)據(jù)并結(jié)合指標(biāo)無(wú)序度,應(yīng)用熵權(quán)法計(jì)算熵權(quán),從而得出客觀權(quán)重。

對(duì)采集數(shù)據(jù)首先需進(jìn)行規(guī)范化處理,得到規(guī)范化評(píng)價(jià)矩陣公式(5)。

運(yùn)用(式7)求得第i個(gè)方案的熵

利用公式(8)計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重:

現(xiàn)隨機(jī)抽取某企業(yè)7臺(tái)數(shù)控車(chē)床進(jìn)行可用性評(píng)指標(biāo)數(shù)據(jù)賦值,如表3所示。利用式1、式2對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,得可用性指標(biāo)規(guī)范化評(píng)價(jià)矩陣(9)。

表3 數(shù)控車(chē)床實(shí)際數(shù)據(jù)指標(biāo)值

由(式8)求得各客觀權(quán)重值。因此,綜上可得其可用性評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重為:U=(0.1748,0.2018,0.0834,0.1663,0.0965,0.0722,0.0958,0.1092)

(3)數(shù)控車(chē)床可用性評(píng)估及維修方案制定

這里本文通過(guò)指標(biāo)值與權(quán)重值,再結(jié)合灰色聚類(lèi)的方法對(duì)數(shù)控車(chē)床可用性等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。使用灰色聚類(lèi)法評(píng)價(jià)需計(jì)算綜合聚類(lèi)系數(shù),而該系數(shù)的計(jì)算需結(jié)合指標(biāo)權(quán)重和白化權(quán)函數(shù)才能求得。

白化權(quán)函數(shù)常用形式有中心點(diǎn)型與端點(diǎn)型兩種,由于中心點(diǎn)型在實(shí)際應(yīng)用中普遍優(yōu)于端點(diǎn)型,故本文采用中心點(diǎn)型白化權(quán)函數(shù)。

中心點(diǎn)型白化權(quán)函數(shù)按照評(píng)價(jià)需求可劃分為灰類(lèi)數(shù)量為S個(gè),令第k個(gè)灰類(lèi)的中心點(diǎn)為λk,則灰類(lèi)k 的取值范圍是:[λk-1,λk+1],k=1,2,…s,連接點(diǎn)(λk,1),(λk-1,0),(λk+1,0)

將指標(biāo)權(quán)重ωj和白化權(quán)函數(shù)(x)代入(式11),求得各等級(jí)的綜合聚類(lèi)系數(shù),數(shù)值最大的綜合聚類(lèi)系數(shù)對(duì)應(yīng)的等級(jí)為評(píng)估等級(jí)。

數(shù)控車(chē)床狀態(tài)可分為五個(gè)等級(jí):優(yōu)秀、良好、警示、及格和不及格。因此,這里灰類(lèi)數(shù)可定義為5,取該五個(gè)灰類(lèi)的所屬中心值 λ1=85,λ2=70,λ3=55,λ4=40,λ5=25,得出該五類(lèi)的白化權(quán)函數(shù)(見(jiàn)表 4)。

表4 白化權(quán)函數(shù)表

對(duì)矩陣公式(9)數(shù)據(jù)進(jìn)行百分制處理,見(jiàn)表5所示。

表57 臺(tái)車(chē)床對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值

這里以1號(hào)數(shù)控車(chē)床為例進(jìn)行分析,表6為其白化權(quán)函數(shù)值C3。

表61 號(hào)車(chē)床的白化權(quán)函數(shù)值

根據(jù)(式11)計(jì)算1號(hào)車(chē)床的綜合聚類(lèi)系數(shù),觀察各灰類(lèi)的綜合聚類(lèi)系數(shù)值,選取最大值,說(shuō)明評(píng)價(jià)對(duì)象屬于該灰類(lèi)。

1號(hào)數(shù)控車(chē)床的綜合聚類(lèi)系數(shù)值見(jiàn)表7所示,通過(guò)觀察得出1號(hào)車(chē)床該系數(shù)最大值為0.4668,該值對(duì)應(yīng)的灰類(lèi)等級(jí)為優(yōu)秀,因此該車(chē)床的可用性等級(jí)為優(yōu)秀。

表7 1號(hào)數(shù)控車(chē)床的綜合聚類(lèi)系數(shù)值

同理可得出其余6臺(tái)車(chē)床的可用性等級(jí),分別是2號(hào)、4號(hào)、5號(hào)車(chē)床為警示,3號(hào)車(chē)床為優(yōu)秀,6號(hào)、7號(hào)車(chē)床為良好。

針對(duì)可用性等級(jí)為優(yōu)秀狀態(tài)的車(chē)床說(shuō)明運(yùn)行時(shí)故障率極低,只需注重日常保養(yǎng),可進(jìn)行事后維修;針對(duì)可用性等級(jí)為良好狀態(tài)的車(chē)床說(shuō)明運(yùn)行時(shí)很少會(huì)發(fā)生故障,對(duì)生產(chǎn)的影響較小,應(yīng)加強(qiáng)車(chē)床的日常檢查工作,可進(jìn)行事后維修,以小修為主中修為輔;針對(duì)可用性等級(jí)為警示狀態(tài)的車(chē)床說(shuō)明車(chē)床已經(jīng)出現(xiàn)異常情況,隨時(shí)都有可能發(fā)生故障,對(duì)實(shí)際生產(chǎn)有一定影響,除了對(duì)該類(lèi)車(chē)床進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)之外,還需制定預(yù)防維修計(jì)劃,必要時(shí)應(yīng)優(yōu)先進(jìn)行維修。

2 結(jié)束語(yǔ)

在數(shù)控車(chē)床維修策略分析中,制定一套嚴(yán)謹(jǐn)合理的預(yù)防維修方案至關(guān)重要。當(dāng)前,各企業(yè)高度重視設(shè)備管理,強(qiáng)調(diào)對(duì)設(shè)備可用性的定期評(píng)估,以其評(píng)估結(jié)果為依據(jù)選取經(jīng)濟(jì)合理的維修方案,保證數(shù)據(jù)車(chē)床穩(wěn)態(tài)運(yùn)行,為企業(yè)創(chuàng)造更可觀的經(jīng)濟(jì)效益。

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