基于工况因素聚类分析的数控机床小样本可靠性建模

发布时间：2023-03-29 05:14

　　伴随着人们不断提升的物质文化需求,中国制造需要跟紧步伐,鉴于数控机床在工业生产中的特殊地位,对数控机床可靠性的研究也需要精益求精,寻找到更切实、更科学、更优化的可靠性分析方法,以便更好的管理、维护和改良数控机床。传统的数控机床可靠性建模不考虑工况因素,但实际上数控机床作为一类大型复杂机电设备,其可靠性水平会受到加工条件和运行所承受载荷等工况条件的影响,为了给机床用户企业的生产管理和机床制造企业对产品的改良换代提供更为精准的参考依据,本文建立了考虑工况因素的数控机床可靠性模型,能够更真实的反应产品的可靠性水平。本文将模型的建立分为了三个模块:首先是对工况数据的分析和处理,然后是对故障数据的分析与计算,最后使用处理后的工况数据和故障数据建立了数控机床的可靠性模型。同时,针对建模过程中出现的一些问题和建模细节分别展开了讨论和分析,给出了相应的具体方法和计算实例。具体研究内容如下:(1)收集并整理了一批包含工况数据和故障数据的某型号立式加工中心可靠性数据;结合相关文献资料及机床工况载荷特性选出切削功率、切削力、换刀频次和环境温度作为建立可靠性模型需要考虑的四种工况因素,给出了相应的计算方法;经...

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 可靠性相关内容研究现状
        1.2.1 数控机床可靠性研究现状
        1.2.2 考虑工况的可靠性研究现状
        1.2.3 小样本可靠性评价方法研究现状
    1.3 主要研究内容
第2章 数控机床可靠性数据获取与工况数据分析
    2.1 数控机床可靠性数据的获取
        2.1.1 可靠性试验类型和数据来源
        2.1.2 可靠性数据分类
    2.2 可靠性建模工况选择
    2.3 可靠性建模工况计算
        2.3.1 切削力与切削功率计算
        2.3.2 换刀频次应力水平计算
        2.3.3 环境温度应力水平计算
    2.4 切削力和切削功率的数据筛选方法
        2.4.1 数据特征分析
        2.4.2 一维数据分类方法
        2.4.3 常用聚类方法整理与分析
        2.4.4 聚类方法适用性对比
    2.5 使用k-means算法的聚类筛选
        2.5.1 k-means算法原理与实现
        2.5.2 初始聚类中心优化
        2.5.3 合理分类数目确定
        2.5.4 切削力数据聚类
        2.5.5 切削功率数据聚类
    2.6 本章小结
第3章 数控机床的可靠性评价
    3.1 可靠性评价基础
        3.1.1 可靠性评价指标
        3.1.2 TBF的概率函数
        3.1.3 TBF的分布模型
    3.2 威布尔分布模型参数估计
        3.2.1 模型参数的点估计
        3.2.2 模型参数的区间估计
        3.2.3 MTBF的点估计
    3.3 模型拟合优度检验
    3.4 小样本故障数据可靠性评价方法
        3.4.1 小样本问题的引出与解决方案
        3.4.2 Bayes方法的特点
        3.4.3 Bayes公式
    3.5 应用Bayes方法的可靠性评价
        3.5.1 威布尔分布参数的先验概率分布
        3.5.2 威布尔分布参数的后验概率分布
        3.5.3 高维积分解决方案
        3.5.4 威布尔分布参数的后验边缘概率
        3.5.5 威布尔分布参数的Bayes点估计
    3.6 数控机床可靠性评价实例
    3.7 本章小结
第4章 考虑工况的数控机床可靠性建模
    4.1 采用SOFM的工况数据聚类
        4.1.1 SOFM概述
        4.1.2 SOFM算法
        4.1.3 基于SOFM的工况数据聚类分析
    4.2 工况水平与可靠性水平关系模型建立
        4.2.1 采用LM算法的BP神经网络
        4.2.2 严格型径向基函数网络
        4.2.3 支持向量回归方法
    4.3 模型的对比与选择
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢



本文编号：3774074