數(shù)控機(jī)床主軸是數(shù)控機(jī)床的關(guān)鍵功能部件,其可靠性水平的高低直接影響著數(shù)控機(jī)床的可靠性水平。近年來,國產(chǎn)數(shù)控機(jī)床主軸的發(fā)展已取得一定的成就,但由于數(shù)控機(jī)床主軸的科技創(chuàng)新性不足,基礎(chǔ)實驗條件欠佳,故在可靠性方面與世界先進(jìn)水平仍具有一定的差距,在使用過程中逐漸顯現(xiàn)出維護(hù)成本高、早期故障頻發(fā)、質(zhì)量穩(wěn)定性較差等問題。因此,亟需針對數(shù)控機(jī)床主軸進(jìn)行可靠性分析。本文利用獲取的主軸故障數(shù)據(jù)對數(shù)控機(jī)床主軸從可靠性建模、故障分析、可靠性分配及提高可靠性措施這四方面進(jìn)行分析,具體做了如下分析計算工作:（1）采用Bootstrap-Bayes法對小樣本數(shù)據(jù)下的數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)進(jìn)行可靠性建模,融合歷史故障數(shù)據(jù),先用自助法得到威布爾先驗分布,再利用Win BUGS軟件計算出主軸系統(tǒng)可靠性模型參數(shù)的后驗分布,從而建立主軸系統(tǒng)的可靠性模型,對可靠性指標(biāo)進(jìn)行評估,求出數(shù)控機(jī)床主軸系統(tǒng)的平均故障間隔時間（Mean Time Between Failures,MTBF）。（2）為證明改進(jìn)的自助法可靠性建模的合理性,收集相似機(jī)床的可靠性信息和故障數(shù)據(jù),將小樣本數(shù)據(jù)分別用于改進(jìn)的自助抽樣方法和直接應(yīng)用經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)法中,通過對比分析... 

【文章來源】：東北電力大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)控車床故障部位所占比率分布圖

{L[i]<-(beta/alpha)*pow(t[i]/alpha,beta-1)*exp(-pow(t[i]/alpha,beta))lambda[i]<--log(L[i])z[i]<-0z[i]~dpois(lambda[i])}Ⅲ. Win BUGS 語言描述數(shù)據(jù)Win BUGS 軟件編程描述數(shù)據(jù)的格式是以 list 開始，根據(jù)機(jī)床主軸系統(tǒng)的現(xiàn)場故障，編寫程序如下：list(n=8,t=c(1969.5，1176，444，2373，4664.5，3306，243，1095).4.2 軟件模擬計算過程2.3.2 小節(jié)計算出先驗分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)區(qū)間為： α ∈(2 173.6,2443.8 ∈(1 .0612,1.1693)，根據(jù) 2.4.1 的敘述，求解后驗分布的完整模型代碼如圖 2-2 所示。

圖 2-3 參數(shù)α 和β 的仿真后驗概率密度曲線圖 2-4 參數(shù)α 和β 的后驗統(tǒng)計量將圖 2-4 中參數(shù)α 和β 的后驗統(tǒng)計量作為參數(shù)的估計值，故α =2305.0；β =1.117。2.4.3 后驗參數(shù)估計和 MTBF 計算根據(jù)圖 2-4 中的均值作為尺度參數(shù)和形狀參數(shù)的估計值，來近似地反映隨機(jī)變量的期望，總體分布中參數(shù)的估計值可以表示為 α=2305，β=1.117，那么此次數(shù)控機(jī)床主軸總體分布的密度函數(shù)為：( )1.11723050.1171 .117 tt

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3313571