基于信息熵法的数控机床贝叶斯可靠性评估方法研究

发布时间：2017-05-03 15:16

  本文关键词：基于信息熵法的数控机床贝叶斯可靠性评估方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：数控机床产业是装备制造业的支柱产业，高档数控机床技术更是国际市场竞争激烈的尖端领域。我国国有数控行业目前正呈现一种市场占有率低下，高端产品几乎完全依赖进口的不良境况，其中国产数控机床可靠性低下、故障频发是导致这种状况的主要原因。为了考察国有数控机床可靠性，本文系统地探讨了数控机床的小样本可靠性建模及综合评估问题，以便为提高国有数控机床可靠性提供意见，最终达到抢占国内外数控机床市场，复兴民族产业的目的。 数控机床尤其是高档数控机床系统复杂、实验周期长且耗资昂贵，为可靠性评估预测带来了诸多困难。本文在充分调研了国内外研究现状之后，以信息熵理论辅助贝叶斯(Bayes)方法解决数控机床可靠性建模中的小样本问题，并根据组合赋权方法进行数控机床的综合评估。 本文将数控机床的Bayes小样本可靠性评估过程分为验前信息的预处理、验前分布的获取、后验评估及多指标综合评价四部分。首先，对数控机床多源验前信息进行分类以便于收集整理，并根据验前信息的不同性质及特点讨论折算方法及检验手段。其中，创新性地将信息熵理论应用于复杂寿命型系统的可靠性信息折算中来，将数控机床部件及子系统可靠性信息折算成系统级可靠性信息，并以某型号数控车床子系统小样本可靠性数据的折算为例证明方法较之原有方法的保守更为可信。其次，利用信息熵的极值性辅助求解验前分布及融合多源验前信息，，将最大熵理论引入到原有的共轭法、自助及随机加权法解验前分布的过程中去，加快验前分布求解过程的同时减少引入人为不确定因素，并将方法应用到某型号数控车床的小样本可靠性验前分布的求解过程中去，通过实例证明方法的快速可行。再次，介绍Bayes后验估计方法及其后验稳健性的定性及定量分析方法，其中主要讨论熵损失函数这种非对称损失函数应用到威布尔(Weibull)分布后验点估计的算法，并通过算例探讨误差产生原因。最后，提出应用相对熵理法对数控机床的可靠性进行多指标综合评价，避免了单一指标决策的武断性，并以某厂家两型号数控机床为例，选用多指标综合考察两类似数控机床可靠性的优劣。 本文在应用Bayes方法讨论数控机床小样本可靠性评估的过程中，将信息熵理论应用到验前信息的折算，验前分布的求解及融合，后验估计及多指标综合评价的各个阶段中去。通过增加验前信息的利用范围、融合多源验前信息、降低小样本评估过程中人为因素的引入方式，加快Bayes求解过程使方法更适用于工程应用，同时降低后验评估风险增加小样本评估的可信性，并通过数据证明应用信息熵理论的Bayes方法是评估数控机床及其他大型复杂机电液产品的小子样可靠性的一种实用、有效的方法。
【关键词】：数控机床 可靠性建模 小样本 Bayes方法 信息熵
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TG659
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究意义及背景10-11
• 1.2 课题研究现状11-15
• 1.2.1 国内外数控机床可靠性研究现状11-12
• 1.2.2 国内外 Bayes 可靠性研究现状12-15
• 1.3 论文主要研究内容及技术路线15-18
• 第2章 可靠性验前信息的预处理18-34
• 2.1 验前信息的分类整理18-20
• 2.2 验前信息的折算20-27
• 2.2.1 基于信息熵法的部件及子系统信息折算20-25
• 2.2.2 类似系统的可靠性信息折算25-26
• 2.2.3 不同环境下的可靠性信息折算26-27
• 2.3 验前信息的检验27-34
• 2.3.1 验前信息的相容性检验27-29
• 2.3.2 验前信息的可信性检验29-31
• 2.3.3 验前信息的拟合优度检验31-34
• 第3章 基于信息熵法确定验前分布34-52
• 3.1 验前分布的确定方法34-38
• 3.1.1 无信息验前分布34-36
• 3.1.2 利用验前信息确定验前分布36-38
• 3.2 基于最大熵法确定验前分布38-45
• 3.2.1 最大熵验前分布的确定方法38-41
• 3.2.2 共轭最大熵法验前分布的确定方法41-43
• 3.2.3 自助及随机加权最大熵验前分布的确定方法43-45
• 3.3 基于信息熵法融合先验分布45-47
• 3.3.1 熵权法验前分布的融合46-47
• 3.3.2 相对熵法验前分布的融合47
• 3.4 基于信息熵法求取先验分布应用实例47-52
• 第4章 贝叶斯统计的后验评估52-58
• 4.1 Bayes 后验点估计52-55
• 4.1.1 Bayes 决策及后验风险52-53
• 4.1.2 熵损失函数下的后验点估计53-55
• 4.2 Bayes 后验稳健性分析55-58
• 第5章 基于相对熵法的数控机床多指标综合评价58-64
• 5.1 数控机床可靠性评价指标58-59
• 5.2 相对熵多指标综合评价法59-60
• 5.3 相对熵法数控机床多指标评价应用实例60-64
• 第6章 总结与展望64-66
• 参考文献66-72
• 攻读硕士期间所取得的科研成果72-74
• 致谢74

【参考文献】

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本文编号：343269