高效率、高性能、高穩(wěn)定性、高可靠性的國產(chǎn)數(shù)控機(jī)床能夠提升我國先進(jìn)基礎(chǔ)制造能力和中國制造產(chǎn)品的附加值。精確的可靠性評估方法是對數(shù)控機(jī)床進(jìn)行健康維護(hù)管理、可靠性增長設(shè)計、可靠性水平鑒定與驗證的前提,數(shù)控機(jī)床在實際使用過程中,工況環(huán)境千變?nèi)f化,工作載荷多種多樣,導(dǎo)致同一批次的數(shù)控機(jī)床在不同工況條件下表現(xiàn)出來的可靠性水平也有較大的差異。然而,目前,相關(guān)數(shù)控機(jī)床的可靠性評估方法多數(shù)是基于機(jī)床的歷史故障數(shù)據(jù)及其時間歷程數(shù)據(jù)進(jìn)行的統(tǒng)計評價,可靠性建模與評估過程中并未考慮工況載荷因素的影響。因此,本文以數(shù)控機(jī)床為研究對象,重點研究其在考慮工況載荷影響下的精確可靠性評估方法。具體研究內(nèi)容如下:1.進(jìn)行工況載荷因素對數(shù)控機(jī)床可靠性水平的影響能力分析,提出基于AHP-模糊綜合評價的方法對工況載荷重要度進(jìn)行評價。研究建立數(shù)控機(jī)床工況載荷的重要度評價層次結(jié)構(gòu)模型,構(gòu)造判別矩陣,并對判別矩陣進(jìn)行一致性檢驗。在此基礎(chǔ)上,建立模糊綜合評價的評判結(jié)果矩陣,實現(xiàn)數(shù)控機(jī)床工況載荷重要度的定量評價。2.研究并提出基于多維指數(shù)分布的混合變參數(shù)模型,使用極大似然估計方法和偏似然估計方法等對模型參數(shù)進(jìn)行估計,對工況條件進(jìn)行分組,建... 

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 論文來源、研究背景和研究意義
        1.1.1 論文來源
        1.1.2 研究背景
        1.1.3 研究目的和意義
    1.2 數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 數(shù)控機(jī)床可靠性建模與評估研究現(xiàn)狀
    1.4 考慮工況載荷影響的可靠性評估技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.5 論文主要內(nèi)容
    1.6 章節(jié)安排
第2章 基于AHP-模糊綜合評價的工況載荷影響分析方法
    2.1 數(shù)控機(jī)床工況載荷分析
        2.1.1 數(shù)控機(jī)床的種類和結(jié)構(gòu)
        2.1.2 數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵子系統(tǒng)工況載荷分析
    2.2 基于AHP模糊綜合評價的數(shù)控機(jī)床工況載荷重要度評價
        2.2.1 層次分析法(AHP)
        2.2.2 模糊綜合評價法
    2.3 實例分析
    2.4 結(jié)論
第3章 考慮工況載荷影響的數(shù)控機(jī)床可靠性評估
    3.1 傳統(tǒng)可靠性建模及評估方法研究
        3.1.1 威布爾分布模型
        3.1.2 其他傳統(tǒng)可靠性建模及評估方法
    3.2 模型參數(shù)估計方法
        3.2.1 極大似然法
        3.2.2 最小二乘法
        3.2.3 算例分析
    3.3 基于混合變參數(shù)冪律分布的數(shù)控機(jī)床可靠性評估
        3.3.1 多維指數(shù)分布的變參數(shù)冪律分布模型
        3.3.2 模型參數(shù)求解
        3.3.3 混合變參數(shù)冪律分布模型
        3.3.4 Kolmogorov-Smirnov檢驗
    3.4 算例分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)分析與整理
        3.4.2 模型建立與比較
    3.5 本章小結(jié)
第4章 考慮工況載荷影響的可靠性特征量估計
    4.1 MTBF點估計值計算過程
    4.2 極大區(qū)間估計方法
        4.2.1 形狀參數(shù)區(qū)間估計
        4.2.2 尺度參數(shù)區(qū)間估計
        4.2.3 MTBF的區(qū)間估計
    4.3 案例分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 數(shù)控機(jī)床可靠性評估軟件設(shè)計
    5.1 工況載荷數(shù)據(jù)采集
        5.1.1 數(shù)控機(jī)床性能指標(biāo)檢測平臺
        5.1.2 切削力采集裝置
        5.1.3 用戶現(xiàn)場載荷數(shù)據(jù)獲取
    5.2 可靠性數(shù)據(jù)記錄
        5.2.1 運行記錄表
        5.2.2 故障記錄表
        5.2.3 數(shù)控機(jī)床工況載荷信息記錄表
    5.3 可靠性數(shù)據(jù)整理
        5.3.1 故障數(shù)據(jù)整理
        5.3.2 工況載荷數(shù)據(jù)整理
    5.4 可靠性評估軟件設(shè)計
        5.4.1 功能描述
        5.4.2 軟件系統(tǒng)支持
        5.4.3 數(shù)控機(jī)床可靠性評估軟件流程設(shè)計
        5.4.4 可靠性評估軟件操作步驟
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]融合內(nèi)外場退化數(shù)據(jù)的可靠性評估方法[J]. 吳曉輝,蔡忠義,李全祥.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(12)
[2]基于退化數(shù)據(jù)的小樣本時變可靠性評估方法[J]. 張曉東,趙建斌,安海.  強(qiáng)度與環(huán)境. 2017(06)
[3]考慮相關(guān)性的數(shù)控車床多因素可靠性分配法[J]. 王昊,張義民,楊周,劉盼學(xué).  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(07)
[4]基于狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的電器電接觸性能評估[J]. 李玲玲,馬東娟,李志剛.  機(jī)械工程學(xué)報. 2015(18)
[5]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)
[6]滾動直線導(dǎo)軌副壽命試驗方法[J]. 徐弘博,馮虎田,歐屹.  機(jī)械制造與自動化. 2014(05)
[7]基于競爭失效模式的數(shù)控機(jī)床可靠性建模[J]. 張英芝,牛序磊,申桂香,鄭珊,宋琪.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(08)
[8]基于數(shù)據(jù)融合的加工中心功能銑頭貝葉斯可靠性評估[J]. 彭衛(wèi)文,黃洪鐘,李彥鋒,楊圓鑒,李海慶.  機(jī)械工程學(xué)報. 2014(06)
[9]數(shù)控機(jī)床可靠性技術(shù)的研究進(jìn)展[J]. 楊兆軍,陳傳海,陳菲,李國發(fā).  機(jī)械工程學(xué)報. 2013(20)
[10]基于隱Markov模型的重型數(shù)控機(jī)床健康狀態(tài)評估[J]. 鄧超,孫耀宗,李嶸,王遠(yuǎn)航,熊堯.  計算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2013(03)

博士論文
[1]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電器產(chǎn)品壽命預(yù)測方法研究[D]. 馬東娟.河北工業(yè)大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于工況因素聚類分析的數(shù)控機(jī)床小樣本可靠性建模[D]. 姜京男.吉林大學(xué) 2019
[2]面向數(shù)控刀架可靠性試驗的CPS研究[D]. 胡煒.吉林大學(xué) 2019
[3]基于性能退化的電主軸可靠性評估[D]. 楊斌.吉林大學(xué) 2018
[4]考慮性能退化的機(jī)械裝備服役可靠性評估方法研究[D]. 付洋.西安電子科技大學(xué) 2018
[5]基于性能退化數(shù)據(jù)的產(chǎn)品競爭失效可靠性評估方法及理論研究[D]. 尹繼東.西南交通大學(xué) 2018
[6]考慮維修程度的重型數(shù)控機(jī)床可靠性評估研究[D]. 王閃.燕山大學(xué) 2018
[7]基于狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的盤式刀庫故障預(yù)測與健康管理技術(shù)研究[D]. 杜樂.吉林大學(xué) 2018
[8]考慮認(rèn)知不確定性的重型數(shù)控機(jī)床電氣控制與驅(qū)動系統(tǒng)可靠性分析[D]. 李麗.電子科技大學(xué) 2017
[9]鏈?zhǔn)降稁炜煽啃栽囼炁_研制及試驗研究[D]. 王陽.吉林大學(xué) 2013
[10]高速電主軸電液伺服加載的可靠性試驗臺研制[D]. 王凱.吉林大學(xué) 2013



本文編號：3708291