数控机床贝叶斯可靠性评估模型的综合评价方法

发布时间：2017-10-01 19:00

  本文关键词：数控机床贝叶斯可靠性评估模型的综合评价方法

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【摘要】：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.
【作者单位】： 兰州理工大学机电工程学院;
【关键词】： 数控机床 贝叶斯可靠性 DIC信息准则 BGR诊断 幂律过程
【基金】：国家自然科学基金项目(51565032) 甘肃省青年科技基金计划项目(145RJYA307) 甘肃省高等学校科学研究自筹经费项目(2015B-037)资助
【分类号】：TG659;TB114.3
【正文快照】： 对于数控机床产品,目前大多数学者主要研究大样本数据(样本数大于30)下的模型参数估计方法,通常基于最小二乘法[1]、极大似然法[2-4]和似然比检验法[5]等对模型参数进行估计.而实际上,随着机床可靠性的不断提高,在其寿命周期内或可靠性试验期间往往很难获得大量的故障数据,其

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本文编号：955084