“工业母机—可靠性”专题 | 北京工业大学程强教授团队：基于梯形模糊数和BWM-VIKOR的机床FMECA分析方法

专题文章（五）

作者简介

刘志峰

北京工业大学

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

程 强

北京工业大学

教授、博导

• 国家级领军人才、北京市科技新星、北京市青年教学名师

• 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9项奖励

• 长期从事高档数控机床可靠性设计与精度保持性设计、高端制造装备状态监控与智能运维技术等方面的研究工作

程强, 康永博, 张涛, 初红艳, 刘志峰. 基于梯形模糊数和BWM-VIKOR的机床FMECA分析方法[J]. 制造技术与机床, 2026(7): 56-62. DOI: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2026.07.005

程强① 康永博① 张涛② 初红艳③ 刘志峰④

（①北京工业大学先进制造与智能技术研究所

②北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室

③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

④北京工业大学先进制造与智能技术研究所）

研究背景

数控机床是制造业中重要的基础装备，其运行可靠性直接影响生产效率、加工质量和企业经济效益。在实际服役过程中，机床通常受到复杂工况、长期运行以及多种内部因素的共同影响，可能出现不同类型的故障。一旦关键部件发生故障，不仅会导致设备停机、生产任务延误，还可能造成较大的维修成本和经济损失。因此，在机床设计、制造及服役维护过程中，有必要对潜在故障模式及其风险进行系统分析，识别影响设备可靠性的薄弱环节，为后续的维护和改进提供依据。

故障模式、影响及危害性分析（FMECA）是一种常用的可靠性分析方法，能够从故障模式、故障原因及故障影响等方面对设备风险进行评价。传统FMECA通常采用严重度（S）、发生度（O）和不可探测度（D）三个指标，并通过风险优先数（RPN）对故障模式进行排序。然而，对于数控机床这类结构复杂、故障类型多样的装备，仅采用S、O、D三个指标难以全面反映不同故障模式的实际风险，同时专家评价具有一定的主观性和模糊性，传统RPN计算也容易受到单一指标及指标权重的影响。因此，有必要引入更加合理的评价指标和多准则决策方法，提高机床FMECA风险评价的客观性和实用性。

关键技术与解决方案

针对传统FMECA评价指标较为单一、专家评价存在主观性以及风险排序方法较为简单等问题，文章在传统严重度（S）、发生度（O）和不可探测度（D）的基础上，引入维护成本（M）作为新的风险评价指标，从故障发生及其后续维护的角度进一步刻画故障模式的风险程度，使评价指标能够更加全面地反映机床故障的实际影响。
针对专家评价过程中存在的不确定性和模糊性，采用梯形模糊数对专家的语言评价进行量化，并通过多专家信息融合构建综合评价矩阵，从而降低单一专家评价对结果的影响。在指标权重确定方面，引入BWM（最优最劣法）确定各风险指标的权重，减少传统层次分析等方法中大量两两比较带来的复杂性。

在故障模式排序方面，采用VIKOR多准则决策方法，综合考虑不同评价指标之间的权衡，同时兼顾群体效用和个体遗憾，计算各故障模式的综合排序指标Q，最终获得故障风险优先级。由此形成“梯形模糊数-BWM-VIKOR”的FMECA分析流程，实现对机床故障模式更加综合的风险排序。

典型应用案例

文章以数控滚齿机主轴系统为研究对象开展实例分析。
首先结合机床实际故障及维修数据，对主轴系统进行故障模式识别，共得到包括弧齿同步带损坏、主轴发热、主轴螺母松动、轴承过热、轴承烧毁、主轴定位误差以及主轴编码器松动/损坏等在内的13种典型故障模式。针对各故障模式，利用实际故障数据获得发生度（O）和维护成本（M），同时组织3名专家对严重度（S）和不可探测度（D）进行模糊评价，并通过梯形模糊数进行信息融合。

在此基础上，采用BWM确定各评价指标权重，其中严重度、发生度、不可探测度和维护成本的权重分别为0.5696、0.2025、0.0759和0.1519，随后利用VIKOR方法对13种故障模式进行综合排序。结果表明，弧齿同步带损坏（F1）的风险优先级最高，而主轴编码器松动/损坏（F11）的排序最低。与传统RPN方法相比，两种方法总体排序趋势较为一致，但部分故障模式的具体排序存在明显差异，说明引入维护成本并采用BWM-VIKOR能够进一步反映不同故障模式的综合风险。

结语

文章针对传统FMECA在数控机床故障风险评价中存在的评价指标单一、专家评价主观性较强以及RPN排序方法简单等问题，引入维护成本指标，并利用梯形模糊数处理专家评价中的不确定性，在此基础上结合BWM确定指标权重、VIKOR进行故障模式综合排序。通过数控滚齿机主轴系统案例验证表明，该方法能够更加全面地反映不同故障模式的风险程度，并识别高风险故障及设备薄弱环节，为数控机床的故障预防、维护决策和可靠性改进提供了有效的分析依据。

近年团队发表文章

[1] Niu P, Cheng Q, Chen C H, et al. An approach for crucial geometric error analysis and accuracy enhancement of gantry milling machines based on generalized correlation sensitivity[J]. Journal of Manufacturing Processes, 2024, 119: 401-413.

[2] Zhang Z L, Cheng Q, Qi B B, et al. A general approach for the machining quality evaluation of S-shaped specimen based on POS-SQP algorithm and Monte Carlo method[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2021, 60: 553-568.

[3] Niu P, Cheng Q, Yang C B, et al. Reliability analysis and enhancement of machining accuracy for machine tools under dual geometric and thermally-induced error constraints[J]. Advanced Engineering Informatics, 2025, 68: 103583.

[4] Wang C, Yan J, Zhang T, et al. Multi-source thread deformation analysis in planetary roller screws[J]. International Journal of Mechanical Sciences, 2025, 305: 110770.

[5] Cheng Q, Zhang H Y, Zhang T, et al. Prediction method of precision deterioration of rolling guide under multi-random parameters based on frictional thermal expansion effect[J]. Tribology International, 2023, 189: 108883.

[6] Guo Z Z, Cheng Q, Zhang H Y, et al. Error analysis model and optimization method for guideway assembly based on elastic interaction effects[J]. Applied Mathematical Modelling, 2026, 156: 116774.

[7] Cheng Q, Qi B B, Liu Z F, et al. An accuracy degradation analysis of ball screw mechanism considering time-varying motion and loading working conditions[J]. Mechanism and Machine Theory, 2019, 134: 1-23.

[8] Cheng Q, Zhao H W, Zhao Y S, et al. Machining accuracy reliability analysis of multi-axis machine tool based on Monte Carlo simulation[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2018, 29(1): 191-209.

[9] Zhang Z L, Qi Y, Cheng Q, et al. Machining accuracy reliability during the peripheral milling process of thin-walled components[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2019, 59: 222-234.

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