摘要
数控机床作为工业发展的“压舱石”，其可靠性水平和精度保持性能是衡量一个国家制造业水平的重要参考。国产数控机床的制造技术同国际先进技术相比，可靠性水平存在较大差距，特别是在核心部件的制造上差距明显。其中，伺服动力刀架作为车削中心和车铣复合中心的核心部件之一，长期依赖进口解决问题。我国刀架生产厂商近年来在国家的政策支持下，取得了技术进步，具备了数控机床核心部件制造能力，但多数产品的先进功不能长久维持，可靠性水平较低。 故障预测与健康管理（PrognosticsandHealthManagement，PHM）是一种能够提升产品使用可靠性的重要技术手段，还可以帮助提前制定维修策略，降低维修成本，减少停机损失。剩余寿命（RemainingUsefulLife，RUL）预测一直以来都是PHM研究中的前沿热点，特别是在系统退化初期，已发生退化还未造成过大损失的时候，对系统进行剩余寿命（RUL）研究可以掌握系统的健康状态，为后续制定维护措施提供有效参考。本文对国产某型号伺服刀架动力头系统开展了剩余寿命研究，主要的工作内容如下： 1）对受试对象——伺服刀架动力头系统进行结构和故障分析，提供了传感器排布方案。首先，针对国产某型号伺服刀架动力头系统进行结构分析，明确了动力头系统的机械结构和传动原理。其次，进行伺服刀架故障树分析（FTA）和FMECA分析，分析了同顶事件相关的结构和故障机理，确定了动力头系统的三种典型故障模式以及主要故障部位。最后，根据以上的分析给试验监测过程中的传感器排布提供了参考。 2）设计搭建伺服刀架动力头系统状态监测装置，结合试验目的和条件制定试验方案。状态监测装置主要包括受试对象动力、切削载荷模拟加载和状态信号监测采集三大部分。动力部分主要包括选配的伺服动力电机、适配的驱动器和动力刀座等；切削载荷模拟加载部分主要包括电涡流测功机、驱动仪、测控仪等；状态信号监测采集部分主要包括传感器、数据采集卡和基于Labview软件开发的数据监测采集软件等。根据当前可靠性试验和加速寿命试验相关理论，制定了本次受试对象的寿命预测试验方案。 3）基于核主元素分析法建立动力头系统的综合健康指标。首先，为了选取所有通道中信息量更有效的通道，采用基于信息熵理论的传感器选择方法；其次，为了避免夹杂过多的冗余信息，计算互信息给予验证；最后，基于核主元素分析法建立了动力头系统的综合健康指标，获得了退化趋势表现良好的指标。 4）对比了两种特征选择方式对动力头剩余寿命（RUL）预测精度的影响，除了基于KPCA提取的健康指数外，还采用了PCA融合法获得了另一种健康指数。分别代入指数退化模型后，建立基于贝叶斯思想的参数更新模型作为先验分布，然后采用MCMC方法求解后验分布。最终结果表明，采用基于信息熵理论获取特征值后建立的健康指数（基于KPCA提取健康指数的方法），单调性更好，寿命预测精度更高，更适合于伺服刀架动力头系统的剩余寿命预测。
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