基于随机截尾数据的加工中心可靠性评估

发布时间：2021-11-14 07:13

　　传统故障频次法在统计故障时间时,通常会忽视故障数据的随机截尾性,造成工作总时间统计不准确,可靠性评估值偏低。运用故障总时间法,将随机截尾时间转化为加工中心的故障总时间,采用图示法和赤池信息准则（AIC）初步确定故障数据分布模型,然后利用线性相关性检验和K-S检验确定其最终分布模型,再根据可靠性函数进行可靠性指标的计算。本方法评估出加工中心的MTBF指标为1 887 h,相比于传统故障频次法的917 h,更能客观反应加工中心可靠性的真实水平。 

【文章来源】：重庆理工大学学报(自然科学). 2020,34(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

故障间隔总时间计算法

加工中心故障累计频率

【参考文献】：
期刊论文
[1]随机截尾数控机床故障过程[J]. 张英芝,申桂香,薛玉霞,贾亚洲,李研.  吉林大学学报(工学版). 2007(06)
[2]MTBF分布模型的案例分析[J]. 王桂萍,贾亚洲.  吉林工程技术师范学院学报. 2005(03)
[3]基于随机截尾的数控机床故障分布模型研究[J]. 张英芝,贾亚洲,申桂香,裴咏红.  系统工程理论与实践. 2005(02)
[4]防振垫铁与卧式车床的稳定性[J]. 王义民.  制造技术与机床. 2003(06)

博士论文
[1]考虑维修的数控机床服役阶段可靠性建模与评估[D]. 任丽娜.兰州理工大学 2016



本文编号：3494192