可修系统不完全维修连续比例强度模型及应用

为解决传统不完全维修模型难于工程应用的问题,基于边界强度过程理论,提出一种新的具有封闭形式解的连续比例强度模型。讨论模型的特性,推导模型参数及诸如给定时刻的条件可靠度、期望故障数、累积平均故障间隔时间等重要可靠性指标的极大似然点估计的计算公式,利用Fisher信息矩阵法和delta法给出模型参数及上述可靠性指标的区间估计,基于Akaike信息准则和拟合优度检验指标R,给出模型评价准则。以数控机床现场故障数据为例对所提方法进行验证。研究结果表明:应用本文方法可以获得数控机床可靠性指标封闭形式的解及置信区间,可以很好地应用于工程实际。     

数控机床贝叶斯可靠性评估模型的综合评价方法

基于DIC(Deviance Information Criterion)信息准则、BGR(Brooks-Gelman-Rubin)诊断原理、蒙特卡洛仿真误差及模型参数和可靠性指标后验估计的区间长度,提出了数控机床贝叶斯可靠性模型的综合评价方法.给出了不同先验下用于Gibbs抽样的幂律过程模型参数的后验分布,并利用马尔科夫链蒙特卡洛法获得了模型参数和可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计.通过2个工程实例进行验证,结果表明,幂律过程模型各项评价指标均优于Weibull分布模型,适用于小样本故障数据数控机床的可靠性评估.     

三参数边界强度过程模型及其在数控机床可靠性评估中的应用

为提高数控机床可靠性评估的准确性,基于边界强度过程理论,提出一种初始时刻故障强度不为零的三参数边界强度过程模型。通过对故障强度函数进行求导运算,证实了模型的特性,并推导了三参数边界强度过程和齐次泊松过程之间的关系。利用极大似然估计法和优化方法,给出了模型参数及可靠性指标的计算公式。分别以单台数控机床故障截尾数据和多台数控机床时间截尾数据为例对模型进行验证,对数似然函数及拟合优度计算结果均表明:三参数边界强度过程模型优于边界强度过程模型,而且更符合工程实际,可为制定合理的维修策略提供一定的理论依据。     

基于边界浴盆强度过程的数控机床全寿命周期可靠性评估

在最小维修情况下,为实现数控机床的全寿命周期可靠性评估,提出基于边界浴盆强度过程(bounded bathtub intensity process,BBIP)模型的数控机床可靠性评估方法。建立了故障时间的边界浴盆强度函数式,推导了早期故障期持续时间的计算公式,并给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计。采用该评估方法分析了单台数控机床故障截尾的故障过程,结果表明:该数控机床早期故障期的持续时间大约为5个月,与机床的实际情况基本一致,说明BBIP模型可准确地评估早期故障期的持续时间,为提高机床可靠性提供了一定的理论依据。     

多台数控机床不完全维修的可靠性评估

为了解决数控机床不完全维修的可靠性评估问题,提出了基于广义比例强度模型(generalized proportional intensity model,GPIM)的多台数控机床的可靠性评估方法,建立了故障时间的广义比例强度函数式。用极大似然估计法和Fisher信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计,并求出了机床可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计。同时,利用似然比检验方法对故障趋势和修复功效的显著性进行了验证。实例分析表明：在考虑维修活动的影响时,广义比例强度模型优于完全维修和最小维修分析     

数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估

提出了在少样本故障数据情况下,数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估方法,分析了广义更新过程虚龄模型参数的验前分布和后验分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛仿真方法获得了模型参数、累计故障数、故障强度和可靠度等可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计,并分析了某一现场数控机床不完全维修的可靠性.结果表明,与极大似然估计方法相比,贝叶斯可靠性评估方法具有较高的精度.     

数控机床最小维修的全寿命周期可靠性评估

摘要： 基于叠加的对数线性过程(S LLP),提出了多台数控机床在最小维修条件下的全寿命周期可靠性评估方法,建立了包含早期故障期和耗损故障期的浴盆曲线模型,定量分析了早期故障期的持续时间,给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计和区间估计;同时,以多台数控机床现场故障截尾数据为例对模型进行验证.AIC值和拟合优度计算结果表明,S LLP模型优于叠加幂律过程模型,适用于数控机床的全寿命周期可靠性评估.     

中心逼近优化GM(1,1)模型及其在数控系统故障诊断中的应用

数控机床的数控系统的可靠性对数控机床质量起着非常重要的作用 .由于故障信息量较少 ,对其故障做出合理的预测 ,就具有重要的实践意义和理论价值 .灰色系统理论是研究贫乏信息的科学理论 ,具有广泛的适应性 .本文介绍了中心逼近优化灰色GM( 1,1)模型的建模方法 .应用该模型对数控机床数控故障的预测进行应用 ,效果令人满意 ,它为数控机床故障预测提供了科学而合理的新方法 ,值得推广使用     

数控机床故障率分布曲线定量化建模及应用

为了对数控机床故障率分布曲线进行定量研究,对数控机床的故障数据作威布尔线性回归分析,由威布尔概率图分析结果,运用两重威布尔分段模型建立了包含早期故障期和偶然故障期的数控机床故障率分布曲线,阐述了模型建立的方法和利用极大似然法估计参数的过程,确定了早期故障期持续时间,通过与实际使用情况比较验证了该模型的正确性。最后,利用该模型构造目标函数,对保修期进行研究,得出了数控机床最优保修期。     

数控机床边界强度过程的非等周期不完全预防维修

基于边界强度过程理论，提出了数控机床在可靠度限制下任意维修质量的非等周期不完全预防维修方法，建立了综合考虑维修对役龄的影响和故障强度随时间增加的混合模型，并且假设修复质量和故障强度增加值均为服从均匀分布的随机变量，以平均维修费用为目标函数，用迭代方法给出了非等周期预防维修周期和最佳的维修次数，并结合工程实例讨论了费用参数对平均维修费用的影响.     

多阶段复杂退化产品的可靠性统计模型

针对多阶段退化产品,基于性能退化响应数据的回归统计拟合,建立变速率复杂退化可靠性评估模型。首先利用分段回归拟合对性能退化数据进行变点回归建模,推导变点分布的极大似然函数;其次鉴于模型的复杂性,变点估计的最大似然估计无法得到显式解,采用分层Bayes进行建模;然后结合MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法中的Gibbs采样对模型进行参数诊断,依据Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)构建经验似然比对模型的变点进行估计与检验;最后根据产品失效退化的定义,推导该失效模式下产品的可靠度函数。以手机运行的游戏性能数据建模分析,演绎说明了多阶段退化模型适应性强、可行性高的特点。与传统两阶段建模相比,多阶段退化建模考虑了各个阶段的退化信息,提高了数据利用率和产品的可靠性评估可信度。     

基于数控机床故障信息的可靠性模糊分配

提出一种基于用户反馈的数控机床故障信息的可靠性模糊分配方法.通过对某机床厂的某系列数控机床故障记录数据进行统计整理,分类得到10个子系统,对故障信息进行分布模型优选、参数估计和皮尔逊χ2法假设检验,建立整机和各子系统的故障间隔时间的可靠度函数.在分析影响机床故障间隔时间的4种因素基础上,用熵权法求解权重进行加权,引入模糊数学理论,建立机床整机故障率的分配模型,指导机床可靠性指标的再分配过程.基于故障信息的这个方法更具实际应用性,能较好地解决机床可靠性的再分配问题,提高整机系统的可靠性水平.     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

Immune Clone Maximum Likelihood Estimation of Improved Non-homogeneous Poisson Process Model Parameters

Aiming at the solving problem of improved nonhomogeneous Poisson process（ NHPP） model in engineering application,the immune clone maximum likelihood estimation（ MLE）method for solving model parameters was proposed. The minimum negative log-likelihood function was used as the objective function to optimize instead of using iterative method to solve complex system of equations,and the problem of parameter estimation of improved NHPP model was solved by immune clone algorithm. And the interval estimation of reliability indices was given by using fisher information matrix method and delta method. An example of failure truncated data from multiple numerical control（ NC） machine tools was taken to prove the method. and the results show that the algorithm has a higher convergence rate and computational accuracy, which demonstrates the feasibility of the method.     

基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果.     

竞争失效下多元退化建模的航空发动机可靠性分析

为了解决航空发动机的竞争失效下多元退化系统可靠性评估问题,提出一种多元退化失效和突发失效之间相关竞争失效的可靠性评估方法.以具有随机效应的非线性Wiener过程与Gamma过程描述退化失效过程,选择合适的Copula函数对多元退化失效相关性进行建模,通过马尔科夫链蒙特卡洛方法进行多元退化系统相关失效模型参数估计;引入Weibull分布描述突发失效时间,采用比例危险模型构建关于性能退化量的突发失效率函数,利用两步极大似然估计法识别模型参数.结合航空发动机的性能退化数据实现了竞争失效下多元退化系统可靠性评估,通过分析结果验证了模型的有效性与准确性.     

基于PI模型的加速可靠性增长试验统计分析

针对加速可靠性增长试验中需要通过加速应力试验条件获得的故障信息,定量评价正常应力下产品可靠性增长所达到的可靠性水平问题.首先阐述恒定应力加速可靠性增长试验实施过程.其次,基于用于随机点过程的统计回归模型——PI(比例强度)模型,结合工程实际中广泛应用的可靠性增长模型—AMSAA,提出了模型和数据分析假设,建立了恒定应力加速可靠性增长试验的统计评估模型,给出了未知参数的极大似然估计方法.进一步,根据非齐次泊松过程的性质,得到了恒定应力加速可靠性增长试验故障数据的仿真抽样公式,通过对不同时间截尾下的仿真算例的统计分析,验证了该方法的可用性和合理性.