通过对数控机床可靠性增长技术的研究，利用MTBF值（平均故障间隔时间：Mean Time Between Failures）对国产数控机床进行故障诊断。根据采集的数控车床故障数据，对其进行了可靠性分析，计算出了可靠性评定指标，建立了故障间隔时间分布模型。对数控车床进行了故障模式、影响及危害度（FMECA）分析，剖析了数控车床的故障发生机理，找出了产品的薄弱环节，提出了部件或子系统的可靠性改进建议。 1 引言 数控机床是现代制造技术的基础装备，其质量好坏和可靠性水平的高低直接影响一个国家先进制造技术的发展水平。随着先进制造技术的发展，不仅要求机床具有优越的性能和高度的自动化功能，更要求具有性能与功能的维持性、可靠性、维修性和维修保障性，即要求机床具有可信性。 机械制造工业正朝着精密化、柔性化、集成化、自动化、智能化方面迅速发展，国内数控机床需求强劲，数控机床产业适逢极好的发展机遇。我国机床行业面临极为严峻的挑战和竞争，迫切要求缩短同日本、美国、瑞士等国的差距。主要表现为:高速度、高精度方面; 机床的可靠性方面；外观及制造精度方面；自我开发能力、产品开发周期方面;整个社会的配套化、专业化方面。其中可靠性不过硬是缺乏竞争力的主要因素，因此提高国产数控机床的可靠性已成为当务之急。 可靠性工程理论及技术的研究以大量的可靠性信息为基础。只有在拥有真实可靠信息数据的基础上，才能对现有产品进行可靠性评估和故障分析，才能进行可靠性预计、分配和设计。只有通过信息分析和处理，才能对产品的开发、设计、制造、装配、使用和维修等提出可靠性改进措施，实现可靠性增长。因此，可靠性信息是进行可靠性工程理论和技术研究的前提。 2 数控机床数据统计分析 可靠性分析是建立在大量的可靠性数据基础上的，在产品可靠性试验、故障分析、可靠性设计及使用、维修中都离不开可靠性信息。为了对以往试验数据进行妥善处理与保存，防止数据丢失或分散；按要求对数据进行分析和处理，更方便、更精确地计算出实用的可靠性指标，迫切需要建立一套适应数控机床发展要求的统计分析系统。鉴于上述原因，借鉴当前数控机床可靠性理论的研究成果和相关的数理统计知识，编制了数控机床数据统计分析系统。 数控机床数据统计分析系统结构如图1所示。 3 数控车床可靠性基础状况的考核与故障分析 在产品的整个寿命期内，无论是产品的开发、设计、制造阶段，还是使用、维护阶段，都会涉及到可靠性数据分析问题。因此，可靠性试验技术和数据收集分析是非常重要的，是故障报告、分析与纠正系统的重要组成部分。数据分析部分包括可靠性试验分析、故障的统计分析、FME（C）A等。 3.1 故障模式、影响及致命度分析 应用故障模式、影响及致命度分析（FMECA）法对S3-242/244数控车床进行故障分析，查清整机各故障部位、故障模式及故障原因的比率，从整体上掌握S3-242/244数控车床的故障发生情况；找出对整机可靠性影响较大的故障模式；对发生故障频繁的部件或子系统深入进行故障模式及原因分析；通过致命性分析，摸清S3-242/244数控车床的薄弱环节，为排除S3-242/244数控车床故障提供依据，把故障分析的结果反映给设计、制造及使用单位，从设计、制造、使用和维护等各方面采取对策和措施提高数控车床的可靠性。
可靠性和可靠度区别
大系统故障树分析技术（FTA）
1 概述
2 符号
3 布尔代数基础
4 概率论基础
4.3 建树方法
定义和了解系统；
正确定义故障事件；
选择好顶事件；
合理确定系统的边界和建立逻辑关系，为简化故障树提供依据；
自上而下逐级建树，在同一逻辑门的全部必要又充分的直接输入未列出前，不得进一步发展其中任一个输入事件；
不允许门—门直接连接，不允许不经过结果事件将门—门相连，每一个输出事件都应清楚定义；
用直接事件逐步取代间接事件，用比较具体的直接事件取代比较抽象的间接事件；
正确处理共因事件（共同原因的故障事件），一个故障原因会引起不同的部件甚至不同的系统发生故障，必须使用同一事件符号和转移符号表示共因事件；
逻辑要清楚，不能出现混乱或条件矛盾。
4.4 故障树的数学描述
5 FTA应用举例
有一输供电系统，A、B、C为3个变电站，B、C均由A供电。A向B由1、2号线路输电，A向C由3号线输电，B、C之间有4、5号线路相连（右图）。B、C站故障断电的判据为：
B或C无输入电源；当B和C仅由1根输电线供电随将发生过载断电，造成B和C故障停电。这当然是我们不希望的事件。
5.1 分析：
建树，其边界条件为：变电站本身的故障在故障树分析中可不予考虑，可相应简化故障树。分析输电线路故障的完整故障树如下图。
5.2 定性分析
将上图进行简化、合并和去掉表决门后，变成定性分析图（下图）：
5.3 用下行法找出所有最小割集，其步骤为
1）顶事件E1，其下面是或门，将其输入事件E2、E3、E4各自排成一行。
2）事件E2下面是与门，将其输入X1、X2、E5排成一行；事件E3下面是与门，将其输入X3、E6排成另一行；事件E4下面是或门，将其输入E7、E8、E9各自排成另一行。
3）事件E5下面是或门，将其输入X3、E10各自排成同一行并分别与X1、X2组合成为X1、X2、X3；X1、X2、E10；
事件E6下面是或门，将其输入E10、E9各自排成同一行并分别与X3组合成为X3、E10；X3、E9；
事件E7下面是与门，将其输入X2、X3排成同一行；
事件E8下面是与门，将其输入X1、X3排成同一行；
事件E9下面是与门，将其输入X1、X2排成同一行。
4）事件E10下面是与门，将其输入X4、X5排成同一行，并与X1、X2组合成X1、X2、X4、X5；
将事件E10下面与门输入X4、X5和X3组合成X3、X4、X5；
将事件E9下面与门输入X1、X2和X3组合成X1、X2、X3；
至此，故障树所有逻辑门的输出事件都已处理，步骤4）所得到的每行都是一个割集，共得7个割集。
5）进行两两比较
因为{ X1、X2}是割集，所以{X1、X2、X3}，{ X1、X2、X4、X5}和{X3、X1、X2}都不是最小割集，应当删去，最后得到全部最小割集是4个：
{ X3、X4、X5}、{ X2、X3}、{ X1、X3}、{ X1、X2}。
把步骤用表解释如下：
步骤1） 2） 3） 4） 5）
E1?E2? X1、X2、E5? X1、X2、X3? X1、X2、X3? X3、X4、X5
E3 X3、E6 X1、X2、E10 X1、X2、X4、X5 X2、X3
E4 E7 X3、E10 X3、X4、X5 X1、X3
E8 X3、E9 X3、X1、X2 X1、X2
E9 X2、X3 X2、X3
X1、X3 X1、X3
X1、X3 X1、X2
故障树顶事件可表示为：E1=X3X4X5+X2X3+X1X3+X1X2
5.4 用上行法求所有最小割集
E10= X4X5
E9= X1X2
E8= X1X3
E7= X2X3
E6=E9+E10= X1X2+ X4X5
E5=X3+E10=X3+ X4X5
E4=E7+E8+E9= X2X3+ X1X3+ X1X2
E3=X3E6=X3 X1X2+X3 X4X5
E2= X1X2E6= X1X2 X3+X1 X2 X4X5
E1=E2+E3+E4= X1X2 X3+X1 X2X4X5+ X3 X1X2+X3 X4X5+ X2X3+ X1X3+ X1X2
= X3 X4X5+ X2X3+ X1X3+ X1X2
结果与下行法相同。
5.5 定性比较
从分析得到的4个最小割集分别代表了系统的故障模式（薄弱环节），其中有3个最小割集的阶数为2，一个为3。3个2阶最小割集的重要性比一个3阶的大；从单元重要性来看，3号线路最重要，因为X3 在3个最小割集中出现；1、2号线路次之，X1、X2 各在两个最小割集中出现；而4、5号线路的重要性最小，因为X4、X5仅在一个3阶最小割集中出现。根据定性分析的结果我们有：
1）如果仅知道输变电网络出了故障，原因待查，那么首先应该检查的是3号线路，其次查1、2号线路，最后查4、5号线路。
2）如果已知网络状态是B站不能向负荷供电，而C站正常，那么根据故障树结构，不经过检查就可以判定1、2、4、5号线路都出了故障；修理次序则应该是先1或2号，后其它。
3）如果C站不能向负荷供电，而B站正常，根据故障树结构，可以判定3、4、5号线路出了故障；修理次序则应该是先3号，后4、5号线路。
这是利用故障树定性分析结果应用于故障诊断和制定维修方案和修理次序的方法。
4）从可靠性的角度出发，故障树分析结果应该用于改进系统的设计，那就是提高3个2阶最小割集的阶数和加强3号线路的备份。其方法是在A、C站之间增设6号线路，见下图。
此后系统故障树最小割集为：{ X1、X2、X3}、{ X1、X2、 X6}、{ X1、X3、X6}、{X2、 X3、X6}、{ X3、X6、X4、X5 }、{ X1、X2、X4、X5}，系统可靠性得到显著提高。
5）如果系统可靠性受到投资的制约，不能采用A、B、C三个站之间都用备份线路连接，根据定型分析结果，4）中有2个4阶的最小割集，其重要性较低，因此可以取消4号或5号线路，结构如下图。
此系统有6个3阶最小割集：{X1、X2、X3}、{X1、X2、X5}、{X1、X3、X5}、{X2、X3、X5}、{X3、X5、X4}、{X1、X2、X4}。与未改进前的系统3个2阶1个3阶最小割集相比，失效概率大为降低，可靠性大为提高。
5.6 定量分析
原系统有4个最小割集{ X3、X4、X5}、{ X2、X3}、{ X1、X3}、{ X1、X2}，令
K1= X1X2
K2= X1X3
K3= X2X3
K4= X3 X4X5
设底事件X1、X2、X3、X4、X5的发生概率为q1=q2=q3=q4=q5=0.01
采用以下近似计算，有结果：
1）容斥定理首项近似计算结果
=P（X1X2）+P（X1X3）+P（X2X3）+P（X3 X4X5）
= q1 q2+q1 q3+ q2 q3+ q3 q4q5=0.000301
2）容斥定理上下限平均近似计算结果
S1=0.000301
=P（K1K2）+P（K1K3）+P（K1K4）+P（K2K3）+P（K2K4）+P（K3K4）
= q1 q2 q3+ q1 q2 q3+ q1 q2 q3 q4q5+ q1 q2 q3+ q1 q3 q4q5+ q2 q3 q4q5
=0.0000030201
Q=S1—1/2S2=0.00029949
3）精确计算结果
采用不交化算法可精确计算顶事件发生概率：
C1UK2UK3UK4=K1+K?1K2+K?1K?2K3+K?1K?2K?3K4=
= X1X2+(X1X2)? X2X3+(X1X2)? (X1X3)? X2X3+(X1X2)?(X1X3)?(X2X3)? X3 X4X5
= X1X2+( X?1+ X1 X?2) X1X3+( X?1+ X1 X?2) ?( X?1+ X1 X?3) X2X3+( X?1+ X1 X?2) ( X?1+ X1 X?3) ( X?2+ X2 X?3) X3 X4X5
= X1X2+ X1 X?2 X3+ X?1 X2X3(X?1+ X1 X?3)+( X?1+ X1 X?2X?3) X?2 X3 X4X5
= X1X2+ X1 X?2 X3+ X?1 X2X3+ X?1 X?2 X3 X4X5
顶事件发生概率为Q
Q=P(X1X2+ X1 X?2 X3+ X?1 X2X3+ X?1 X?2 X3 X4X5)
= q1 q2+ q1(1- q2) q3+(1- q1) q2 q3+(1- q1)( 1- q2) q3 q4q5
=10-2?10-2+10-2?0.99?10-2+0.99?10-1?10-2+0.99?0.99?10-2?10-2?10-2
=0.00029898
比较上下限平均值近似解可获得其误差为
(0.00029949-0.00029898)/0.00029898=0.17%
而首项近似解的误差为
(0.000301-0.00029898)/0.00029898=0.68%
可见，就本例而言，顶事件发生概率为1?10-2，最小割集的发生概率小于等于10-4，因此上述两种近似解的误差都不大，均可接受。
4）重要度计算例
如前，故障树的精确故障函数为
Q= q1 q2+ q1(1- q2) q3+(1- q1) q2 q3+(1- q1)( 1- q2) q3 q4q5
试计算底事件3的各种重要度值
底事件3的概率重要度
Ip(3)=aQ/aq3（q1 ,q2,q3 ,q4,q5）=
= q1(1- q2)+ (1- q1) q2+(1- q1)( 1- q2) q4q5
=0.01?0.99+0.99?0.01+0.99?0.99?0.01?0.01
=0.019898
底事件3的相对概率重要度
IF(3)= Ip(3) q3/[ q1 q2+ q1(1- q2) q3+(1- q1) q2 q3+(1- q1)( 1- q2) q3 q4q5]
=0.019898?0.01/0.0029898
=0.6656
底事件3的相关割集重要度
Q3（q1 ,q2,q3 ,q4,q5）=
= q1(1- q2) q3+(1- q1) q2 q3+(1- q1)( 1- q2) q3 q4q5
=0.00019898
IRC(3)=0.00019898/0.00029898=0.6655
可靠性和可靠度区别
可靠性和可靠度区别，我们的生活中有好多的系统都是有可靠性的，对于可靠性和可靠度是非常重要的。一个系统可靠性和可靠度是我们需要知道的，下面就来了解一下可靠性和可靠度区别。
可靠性和可靠度区别1一、本质的不同
可用性是在某个考察时间，系统能够正常运行的概率或时间占有率期望值。考察时间为指定瞬间，则称瞬时可用性；考察时间为指定时段，则称时段可用性；考察时间为连续使用期间的任一时刻，则称固有可用性。而可靠性通常是指元件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。
二、含义的不同
可用性不仅是涉及到界面的设计，也涉及到整个系统的技术水平。可用性是通过人因素反映的，通过用户操作各种任务去评价的。环境期间因素必须被考虑在内，在各个不同领域，评价的参数和指标是不同的，不存在一个普遍适用的评价标准。另外，有关可靠性高可靠性产品才能满足现代技术和生产的需要、高可靠性产品可获得高的经济效益、高可靠性产品，才有高的竞争能力。
三、英文不同
可用性的英文为：Availability
可靠性的.英文为：product reliability
四、评价指标不同
可靠性的评价指标是：可靠度、平均无故障间隔、失效率。
可用性的评价指标为某一时间节点可维护性和维护支持性的综合特性。
扩展资料：
产品可靠性又分为固有可靠性和使用可靠性。
其中，固有可靠性通过设计、制造的过程来保证，很大程度上受设计者和制造者的影响。而使用可靠性依赖于产品的使用环境，操作的正确性，保养与维修的合理性，所以它很大程度上受使用者的影响。
可靠性的评价可以使用概率指标或时间指标，这些指标有：可靠度、失效率、平均无故障工作时间、平均失效前时间、有效度等。典型的失效率曲线是浴盆曲线，其分为三个阶段：早期失效期、偶然失效期、耗损失效期。
可靠性和可靠度区别2电子产品可靠性试验的方法及分类
一、如以环境条件来划分，可分为包括各种应力条件下的模拟试验和现场试验；
二、以试验项目划分，可分为环境试验、寿命试验、加速试验和各种特殊试验；
三、若按试验目的来划分，则可分为筛选试验、鉴定试验和验收试验；
四、若按试验性质来划分，也可分为破坏性试验和非破坏性试验两大类。
通常惯用的分类法，是把可靠性试验归纳为五大类:
A.环境试验B.寿命试验C.筛选试验D.现场使用试验E.鉴定试验
环境试验
部分可靠性专著把样品置于自然或人工模拟的储存、运输和工作环境中的试验统称为环境试验，是考核产品在各种环境（振动、冲击、离心、温度、热冲击、潮热、盐雾、低气压等）条件下的适应能力，是评价产品可靠性的重要试验方法之一。一般主要有以下几种：
1、稳定性烘培，即高温存储试验
试验目的：考核在不施加电应力的情况下，高温存储对产品的影响。有严重缺陷的产品处于非平衡态，是一种不稳定态，由非平衡态向平衡态的过渡过程既是诱发有严重缺陷产品失效的过程，也是促使产品从非稳定态向稳定态的过渡过程。
这种过渡一般情况下是物理化学变化，其速率遵循阿伦尼乌斯公式，随温度成指数增加．高温应力的目的是为了缩短这种变化的时间．所以该实验又可以视为一项稳定产品性能的工艺。
试验条件：一般选定一恒定的温度应力和保持时间。微电路温度应力范围为75℃至400℃，试验时间为24h以上。试验前后被试样品要在标准试验环境中，既温度为25土10℃、气压为86kPa~100kPa的环境中放置一定时间。多数的情况下，要求试验后在规定的时间内完成终点测试。
2、温度循环试验
试验目的：考核产品承受一定温度变化速率的能力及对极端高温和极端低温环境的承受能力．是针对产品热机械性能设置的。当构成产品各部件的材料热匹配较差，或部件内应力较大时，温度循环试验可引发产品由机械结构缺陷劣化产生的失效。如漏气、内引线断裂、芯片裂纹等。
可靠性和可靠度区别3可靠性试验包括：
环境应力筛选试验
环境应力筛选试验是指在施加应力的条件下（振动、冲击、加速度、温度等），使元器件、模块、整机暴露出设计、工艺上的缺陷，从而对其进行挑选。由于原材料和工艺的不一致性，操作技术和质量控制上的差异，元器件在大批生产过程中存在一些“隐患”。在装入整机后的实际使用过程中，往往导致早期故障，使整机的可靠性降低，因此，在元器件装机前，必须将所含的早期故障产品剔除出去。
可靠性增长试验
可靠性增长试验是为暴露产品薄弱环节，有计划、有目标地对产品施加模拟实际环境的综合环境应力及工作应力，以激发故障，分析故障和改进设计与工艺，并验证改进措施的有效性而进行的试验。其目的是暴露产品中的潜在缺陷并采取纠正措施，使产品的可靠性得到稳步增长。
可靠性研制试验
可靠性研制试验是通过向受试产品施加应力，将产品中存在的材料、元器件、设计和工艺缺陷激发成为故障，进行故障分析定位后，采取纠正措施加以排除，是一个试验、分析、改进的过程，主要适用于新研制的产品。
可靠性验证试验
可靠性验证试验包括可靠性鉴定试验和可靠性验收试验，两种试验都是应用数理统计的方法验证产品可靠性是否符合规定要求，为产品定型提供依据，属于统计试验。其中，可靠性鉴定试验是用来验证产品在批准投产之前已经符合规定的可靠性指标要求，并向订购方提供合格证明；可靠性验收试验的目的是验证批生产产品的可靠性是否保持在规定的水平。
寿命试验
寿命试验是为了测定产品在规定条件下的寿命所进行的试验，其目的是验证产品在规定条件下的使用寿命、储存寿命。
可靠性强化试验
可靠性强化试验包括高加速应力筛选和高加速寿命试验，是一种通过系统地施加逐步增大的环境应力和工作应力，激发和暴露产品设计中的薄弱环节，以便改进设计和工艺，提高产品可靠性的试验。采用比技术规范极限更加严酷的试验应力加速激发产品的潜在缺陷，解决了传统可靠性模拟试验时间长、效率低及费用大等问题。
加速寿命试验
加速寿命试验是在失效机理不变的基础上，通过寻找产品寿命与应力之间的物理化学关系——加速模型，利用高应力水平下的寿命特征去外推或者评估正常应力水平下的寿命特征的试验技术和方法，属于统计试验。
