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。     

数控机床可靠性评估中的边界强度过程

基于Akaike 信息准则(AIC)、Bayesian 信息准则(BIC)及故障数据拟合的均方根误差(RMSE),提出了可修系统可靠性分析的非齐次泊松过程模型的选择方法,利用最大似然估计的渐近对数正态分布特性,用Fisher信息矩阵法给出了边界强度过程模型参数及系统可靠性指标的点估计及区间估计,分析了多台数控机床时间截尾的故障过程.结果表明,对于维修频繁的性能恶化数控机床,边界强度故障模型适合于其可靠性评估.     

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。     

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。     

高速电主轴系统的极小子样试验评估方法研究

针对数控机床这类高可靠性产品的寿命实验数据极少的情况,为了提高数控机床高速电主轴系统的可靠性寿命评估精度,基于性能退化可靠性评估的理论对高速电主轴系统进行了机械应力仿真加载试验.对高速电主轴的退化数据,借助MATLAB软件利用最小二乘法对样本的退化模型参数进行估计,得出一次伪失效寿命.应用虚拟增广法和半经验评估法相结合的可靠性评估方法对高速电主轴系统进行了可靠性评估,得出了高速电主轴系统的平均无故障寿命均值的置信区间.与单纯地采用以往的半经验评估法进行可靠性评估的结果对比,进一步提高了高速电主轴系统在试验样本极小的情况下的试验寿命评估精度,为高速电主轴系统的可靠性研究提供了更加合理有效的评估方法.     

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.     

基于定数截尾样本的高档数控机床可靠性评估

在对某一高档数控机床进行可靠性评估时,当得到的数据为不完全的定数截尾样本,最好的建模方法就是威布尔分布,通过参数估计中的最好线性无偏估计得到威布尔模型的两参数值.并根据可靠性指标,失效率函数和平均无故障时间来对模型进行可靠性评估,从而得到该机床正处于偶然失效期,且该机床发生故障的频率稍高.     

基于多信号模型的引信测试性建模

针对目前武器系统测试性设计技术滞后于装备研制水平的问题,提出采用多信号模型法评估系统测试性。多信号模型法基于一种分层建模的思想,在系统结构的基础上以分层有向图表示信号流向和各组成单元的连接关系。通过定义功能、故障模式、测试与信号之间的关联性来表征系统的一种模型表示方法。文中建立了引信系统的多信号模型,针对引信作用失效故障模式。对系统测试性进行了评估并给出了量化结果,如故障检测率、故障隔离率、故障隔离模糊群组、未被检测的故障、未被使用的测试等。仿真结果表明,该方法能够快速、准确地实现故障检测与隔离,具有建模简单、模型失真度小、通用性强等特点,对提高产品可靠性。降低全寿命周期费用具有重要意义。     

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.     

基于应变模态的数控机床滚动轴承可靠性检测方法

为了解决传统方法对物理参数的改变不敏感,只能对整个滚动轴承可靠性进行检测,无法针对不同测点获取可靠性检测结果,检测准确性低的弊端,通过应变模态研究数控机床滚动轴承可靠性检测问题。对各点的应变响应进行测量,得到应变振型。数控机床滚动轴承出现损伤后,应变模态一定会出现变化,同时损伤程度越大,这种变化越显著,滚动轴承可靠性越低。在对滚动轴承损伤进行识别的过程中,将应变模态差向量中元素最大绝对值作为依据,获取可靠性很低的位置。将应变模态改变率作为检测数控机床滚动轴承可靠性的敏感指标,对数控机床滚动轴承进行可靠性检测,对滚动轴承损伤前后前三阶应变模态进行提取,获取应变模态改变率,绘制曲线图,将突变部分当成损伤部分,完成对滚动轴承的可靠性检测。实验结果表明:所提方法可有效检测滚动轴承某一位置的可靠性;对数控机床滚动轴承可靠性检测结果最准确。可见所提方法能够获取不同测点的检测结果,检测准确性高。     

可转位刀具的动态可靠性灵敏度研究

可转位刀具在断续切削加工时,其主要失效形式是疲劳破损.刀具各设计参数的选取直接影响刀具的可靠度.以应力-强度干涉模型为基础,建立了可转位刀具的动态可靠性数学模型,给出了刀具在切削加工时的可靠度变化规律.在此基础上与灵敏度分析方法相结合,推导了刀具各设计参数的动态可靠性灵敏度计算公式,并给出了各设计参数的动态可靠性灵敏度的变化曲线.研究表明,刀具各设计参数的改变对其可靠性的敏感程度大小不一,对敏感参数的选取要加以控制,以提高刀具的可靠度和被加工零件的精度.同时为提高刀具系统及整个机床的可靠性提供理论依据.     

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.     

基于时间序列算法的数控机床热误差建模及其实时补偿

提出了一种基于时间序列算法的机床热误差建模方法.通过时序算法综合分析软件,对实测的热误差数据进行预处理、模式识别、模型参数估计、循环定阶判别以及模型整合,建立表征机床热误差变化规律的实时补偿模型,并通过判别温度变化趋势,实时调整模型迭代系数.通过实时补偿系统,利用所建立的热误差补偿模型对数控机床的热漂移误差进行实时补偿加工.结果表明,工件的径向尺寸误差从补偿前最大的112μm降低到7μm,机床加工精度和稳定性大幅度提高.     

基于SSO算法优化神经网络的数控机床热误差建模

针对影响五轴数控机床加工精度的复杂热特性,提出了一种用于摇篮式五轴数控机床热误差建模方法.该方法主要采用鲨鱼嗅觉优化(SSO)算法和神经网络的复合建模方式,有效提高了机床热误差预测模型的精度和建模效率.首先通过使用热成像仪筛选出机床的温度敏感点,然后将温度传感器布置在机床热敏感点的位置,将采集到的热特性数据采用本文所提方法进行热误差建模,结果表明,该方法在建模速度和精度上要优于ABC和PSO神经网络,最后将该热误差预测模型应用于五轴数控机床热误差补偿实验,将试件加工精度提高了32%.     

SSCK40的数控机床防护罩设计

根据人机工程学原理对数控机床SSCK40防护罩外观造型进行虚拟设计,利用AUTOCAD软件绘制二维图,用SolidWorks软件进行三维造型,然后进行装配干涉检验,最后由PhotoShop软件生成数控机床外观造型设计图,这样可以缩短产品的开发研制周期,降低生产成本,使产品在市场上更具有竞争力.     

基于时间序列的数控设备状态智能评判方法

针对因异构数控系统多样造成设备数据采集和状态评判困难的问题,设计一种通用的数据采集和设备状态智能评判方法. 首先由能耗信号采集器采集设备加工时的能耗信息并分析能耗特征. 采用加工仿真或预先采集的方法,收集各NC代码加工时设备主轴的能耗信息,进行信号变换形成标准能耗信息库. 然后检测数控设备的能耗信息并视为时间序列,应用时间序列的相关理论和方法对信号进行变换,采用基于编辑距离的相似性度量方法,将该时序信息和标准信息库中的信息进行比对,识别判断数控设备的加工工件类别和状态,并进行统计分析. 在此基础上,设计开发了数控设备状态智能采集系统,实现了设备数据的采集. 最后,通过实例验证该方法的可行性与可靠性.