數(shù)控機床可靠性模型理論是可靠性分析的基礎(chǔ),現(xiàn)階段時間故障模型研究中,兩參數(shù)威布爾分布和三參數(shù)威布爾分布是最常用的兩種失效分布模型,但兩種分布模型對失效數(shù)據(jù)的收集區(qū)間描述不足,因此引入雙截尾威布爾分布模型。常規(guī)的可靠性分析流程為對機床失效數(shù)據(jù)做回歸分析或曲線擬合并進行假設(shè)檢驗,從而完成對機床的評估。然而模型參數(shù)區(qū)間估計方法的缺失影響了數(shù)控機床可靠性分析的完整性。為區(qū)分機床失效數(shù)據(jù)的分布模型,通常將數(shù)據(jù)分別利用不同模型進行回歸分析或曲線擬合,通過假設(shè)檢驗來判定失效數(shù)據(jù)服從何種分布模型。然而隨著可靠性工作的開展以及制造工藝水平的提高,失效數(shù)據(jù)的收集工作越來越困難,成本也逐漸提高。兩參數(shù)威布爾分布模型作為機床可靠性分析中最常用的故障模型,其專用檢驗方法可以在很大程度上提高分析效率�；贙均值聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可靠性擴充算法的出現(xiàn),在很大程度上解決了小樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)致的評估困難,然而該算法中存在K值難以確定的問題,目前沒有通用的確定方法,對專家經(jīng)驗較為依賴。本文結(jié)合和多家企業(yè)合作搜集的多個型號數(shù)控機床失效數(shù)據(jù),對多種分布模型的參數(shù)估計方法與假設(shè)檢驗方法進行了研究,并對三參數(shù)威布爾分布模型和雙截... 

【文章來源】：北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：146 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１數(shù)控機床外形圖??常見數(shù)控機床可靠性分析方法主要有可靠性評價、可靠性預(yù)計與分配、??加速壽命實驗、ＦＭＥＣＡ分析、故障樹分析及精度保持可靠性等，如圖２－２??

??？ｒ［？ｉ＜ｔ＜ｂ）?＝?Ｆ｛ｂ）－Ｆ｛ａ）?＝?Ｒ｛ａ）－Ｒ｛ｂ）?＝?＼ｊ｛ｔ）ｄｔ?（３－４）??Ｈ者之間關(guān)系如圖３－１?（ａ）、圖３－１晰和圖３－１似所示。??１?１｜?八??玄?０．８?．?／?．萬?０．８?＇?＼??１。＇６．?／?．?ｉ〇．６．?＼??樂／?Ｓ?＼??Ｉ?／?變?＼??縣?０．２?／／?０．２??０?Ｉ?＊?■?■?＊??０?Ｉ?■?■?■????０?１００?２００?３００?４加?５００?６００?０?１００?２００?３００?４００?５００?６００??故隋間陥時間ｔ／ｈ?故障問觸時間ｔ／ｈ??４廣巧－３，?聲的關(guān)，＿?０．０４，￣￣，，?（ｂ！可績曲顯，??香３?／?＼?｜〇．〇３?／??麵?２．?／?＼?？?ｉ?０．０２?／??ｆ?／?＼?Ｉ?／??秦、＇?＼?．培?０．０１??〇Ｌ＾＿＿．＿．＿＿‘?’＿＿．＿＿．??０?１?加?２００?３００?４００?５００?６００?０?１００?２００?３００?４００?５００?６００??放陳間隔時間ｔ／ｈ?巧降問隔時間ｔ／ｈ??（Ｃ）概率密度函數(shù)圖?（ｄ）故障率畫數(shù)圖??圖３－１四種可靠性統(tǒng)計量曲線示意圖??３．１．２平均故障間隔時間及故障率函數(shù)??定義平均故障間隔時間（Ｍｅａｎ?Ｔｉｍｅ?Ｂｅｔｗｅｅｎ?Ｆａｉｌｕｒｅ，?Ｍｒ公Ｆ）為??ＭＴＢＦ?＝?＼：ｔｆ（ｔ）ｄｔ?．?（３－５）??即為概率密度函數(shù)的期望值

可見原始數(shù)據(jù)得到良好的線性回歸效果，該軸承失效數(shù)據(jù)的正態(tài)分布為：??護（＇）＝０仁７９．４５＾、／?Ｖ?８．０７１２?）??Ｗ、?１?「１?（＇－７９．４５）２??／（〇?＝?－ｐ－?ｅｘｐ?＿＿＾＾Ｖ＾８．０７Ｉ２?［?２?６５．１４??該軸承失效數(shù)據(jù)的正態(tài)分布模型的統(tǒng)計量／（／）和如圖３－８所示。??０．０６?Ｉ?■??????１?Ｉ?．?．?■?Ｉ??／－？?一－＇—原始巧據(jù)??＼?．?｜。６?／??－［?／?＼?．?ｒ?／??０＇＂?＼＼?０?２?ｙ／??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Bayesian Reliability Modeling and Assessment Solution for NC Machine Tools under Small-sample Data[J]. YANG Zhaojun,KAN Yingnan,CHEN Fei,XU Binbin,CHEN Chuanhai,YANG Chuangui.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2015(06)
[2]Acceptance sampling plan of accelerated life testing for lognormal distribution under time-censoring[J]. Li Xiaoyang,Gao Pengfei,Sun Fuqiang.  Chinese Journal of Aeronautics. 2015(03)
[3]基于Bayes法的電主軸極小子樣可靠性研究[J]. 蔣喜,劉宏昭,訾佼佼,原大寧,劉麗蘭.  振動與沖擊. 2015(04)
[4]基于PSO算法和SVR模型的加工中心可靠性模型參數(shù)估計[J]. 楊兆軍,楊川貴,陳菲,郝慶波,鄭志同,王松.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2015(03)
[5]威布爾分布尺度參數(shù)的最短區(qū)間估計[J]. 姜培華,范國良.  統(tǒng)計與決策. 2013(17)
[6]用自助加權(quán)范數(shù)法評估三參數(shù)威布爾分布可靠性最優(yōu)置信區(qū)間[J]. 夏新濤,徐永智,金銀平,尚艷濤,陳龍.  航空動力學(xué)報. 2013(03)
[7]數(shù)控機床主軸系統(tǒng)可靠性評價[J]. 谷東偉,申桂香,張英芝,王志瓊,陳炳錕,鄭珊.  中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(02)
[8]關(guān)于伽馬分布及相關(guān)分布性質(zhì)的一點研究[J]. 張永利.  大學(xué)數(shù)學(xué). 2012(03)
[9]小子樣狀態(tài)下艦船特種閥門可靠性評估方法[J]. 劉少剛,李少杰,舒海生,趙丹,李芳,谷青明.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2012(04)
[10]數(shù)控機床可靠性指標(biāo)的似然比檢驗區(qū)間估計[J]. 楊建國,王智明,王國強,張根保.  機械工程學(xué)報. 2012(02)

博士論文
[1]基于三參數(shù)威布爾分布的齒輪可靠性設(shè)計研究[D]. 孫淑霞.東北大學(xué) 2012
[2]威布爾分布模型及其在機械可靠性中的應(yīng)用研究[D]. 凌丹.電子科技大學(xué) 2011



本文編號：3329994