本文關(guān)鍵詞：基于信息熵法的數(shù)控機床貝葉斯可靠性評估方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)控機床產(chǎn)業(yè)是裝備制造業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，高檔數(shù)控機床技術(shù)更是國際市場競爭激烈的尖端領(lǐng)域。我國國有數(shù)控行業(yè)目前正呈現(xiàn)一種市場占有率低下，高端產(chǎn)品幾乎完全依賴進口的不良境況，其中國產(chǎn)數(shù)控機床可靠性低下、故障頻發(fā)是導致這種狀況的主要原因。為了考察國有數(shù)控機床可靠性，本文系統(tǒng)地探討了數(shù)控機床的小樣本可靠性建模及綜合評估問題，以便為提高國有數(shù)控機床可靠性提供意見，最終達到搶占國內(nèi)外數(shù)控機床市場，復興民族產(chǎn)業(yè)的目的。 數(shù)控機床尤其是高檔數(shù)控機床系統(tǒng)復雜、實驗周期長且耗資昂貴，為可靠性評估預測帶來了諸多困難。本文在充分調(diào)研了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀之后，以信息熵理論輔助貝葉斯(Bayes)方法解決數(shù)控機床可靠性建模中的小樣本問題，并根據(jù)組合賦權(quán)方法進行數(shù)控機床的綜合評估。 本文將數(shù)控機床的Bayes小樣本可靠性評估過程分為驗前信息的預處理、驗前分布的獲取、后驗評估及多指標綜合評價四部分。首先，對數(shù)控機床多源驗前信息進行分類以便于收集整理，并根據(jù)驗前信息的不同性質(zhì)及特點討論折算方法及檢驗手段。其中，創(chuàng)新性地將信息熵理論應用于復雜壽命型系統(tǒng)的可靠性信息折算中來，將數(shù)控機床部件及子系統(tǒng)可靠性信息折算成系統(tǒng)級可靠性信息，并以某型號數(shù)控車床子系統(tǒng)小樣本可靠性數(shù)據(jù)的折算為例證明方法較之原有方法的保守更為可信。其次，利用信息熵的極值性輔助求解驗前分布及融合多源驗前信息，，將最大熵理論引入到原有的共軛法、自助及隨機加權(quán)法解驗前分布的過程中去，加快驗前分布求解過程的同時減少引入人為不確定因素，并將方法應用到某型號數(shù)控車床的小樣本可靠性驗前分布的求解過程中去，通過實例證明方法的快速可行。再次，介紹Bayes后驗估計方法及其后驗穩(wěn)健性的定性及定量分析方法，其中主要討論熵損失函數(shù)這種非對稱損失函數(shù)應用到威布爾(Weibull)分布后驗點估計的算法，并通過算例探討誤差產(chǎn)生原因。最后，提出應用相對熵理法對數(shù)控機床的可靠性進行多指標綜合評價，避免了單一指標決策的武斷性，并以某廠家兩型號數(shù)控機床為例，選用多指標綜合考察兩類似數(shù)控機床可靠性的優(yōu)劣。 本文在應用Bayes方法討論數(shù)控機床小樣本可靠性評估的過程中，將信息熵理論應用到驗前信息的折算，驗前分布的求解及融合，后驗估計及多指標綜合評價的各個階段中去。通過增加驗前信息的利用范圍、融合多源驗前信息、降低小樣本評估過程中人為因素的引入方式，加快Bayes求解過程使方法更適用于工程應用，同時降低后驗評估風險增加小樣本評估的可信性，并通過數(shù)據(jù)證明應用信息熵理論的Bayes方法是評估數(shù)控機床及其他大型復雜機電液產(chǎn)品的小子樣可靠性的一種實用、有效的方法。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)控機床 可靠性建模 小樣本 Bayes方法 信息熵
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TG659
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究意義及背景10-11
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 國內(nèi)外數(shù)控機床可靠性研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國內(nèi)外 Bayes 可靠性研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線15-18
• 第2章 可靠性驗前信息的預處理18-34
• 2.1 驗前信息的分類整理18-20
• 2.2 驗前信息的折算20-27
• 2.2.1 基于信息熵法的部件及子系統(tǒng)信息折算20-25
• 2.2.2 類似系統(tǒng)的可靠性信息折算25-26
• 2.2.3 不同環(huán)境下的可靠性信息折算26-27
• 2.3 驗前信息的檢驗27-34
• 2.3.1 驗前信息的相容性檢驗27-29
• 2.3.2 驗前信息的可信性檢驗29-31
• 2.3.3 驗前信息的擬合優(yōu)度檢驗31-34
• 第3章 基于信息熵法確定驗前分布34-52
• 3.1 驗前分布的確定方法34-38
• 3.1.1 無信息驗前分布34-36
• 3.1.2 利用驗前信息確定驗前分布36-38
• 3.2 基于最大熵法確定驗前分布38-45
• 3.2.1 最大熵驗前分布的確定方法38-41
• 3.2.2 共軛最大熵法驗前分布的確定方法41-43
• 3.2.3 自助及隨機加權(quán)最大熵驗前分布的確定方法43-45
• 3.3 基于信息熵法融合先驗分布45-47
• 3.3.1 熵權(quán)法驗前分布的融合46-47
• 3.3.2 相對熵法驗前分布的融合47
• 3.4 基于信息熵法求取先驗分布應用實例47-52
• 第4章 貝葉斯統(tǒng)計的后驗評估52-58
• 4.1 Bayes 后驗點估計52-55
• 4.1.1 Bayes 決策及后驗風險52-53
• 4.1.2 熵損失函數(shù)下的后驗點估計53-55
• 4.2 Bayes 后驗穩(wěn)健性分析55-58
• 第5章 基于相對熵法的數(shù)控機床多指標綜合評價58-64
• 5.1 數(shù)控機床可靠性評價指標58-59
• 5.2 相對熵多指標綜合評價法59-60
• 5.3 相對熵法數(shù)控機床多指標評價應用實例60-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 參考文獻66-72
• 攻讀碩士期間所取得的科研成果72-74
• 致謝74

【參考文獻】

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本文編號：343269