基于Bootstrap法的小样本数控刀架可靠性评估

发布时间：2022-01-01 04:42

　　数据扩容是目前小样本可靠性研究的重要内容之一,Bootstrap法由于只需要实际观测数据不需要先验信息,在工程实际中被广泛应用。传统Bootstrap法在扩充样本时,新生样本取值区间只限于原始小样本数据区间,这在样本充满随机性的数控刀架可靠性评估中是影响最终结果精度的弊端。针对这一弊端,改进传统Bootstrap法,对定位样本进行双向扩容,并在计算新数据时新抽取一个有可能大于1的随机数。为验证改进效果,以一份大样本数控刀架失效数据为基础,抽样得到若干组小样本数据,运用改进前后方法分别对小样本数据进行可靠性评估,结果表明改进方法在适应性与精确性上优于传统方法。因此,改进Bootstrap法在可靠性评估中其数据扩容的结果能够与本体更为接近。 

【文章来源】：制造技术与机床. 2020,(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 可靠性数据扩容
    1.1 传统Bootstrap方法
    1.2 改进的Bootstrap方法
2 Bootstrap法改进前后的对比应用
    2.1 基于大数据建立刀架系统可靠性模型
    2.2 基于传统Bootstrap法的小样本可靠性评估
    2.3 基于改进Bootstrap法的小样本可靠性评估
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小样本性能数据的电气设备可靠性评估与预测方法研究[J]. 周凯,丁坚勇,田世明,卜凡鹏,朱天曈.  电网技术. 2018(06)
[2]车床刀架可靠性试验关键技术研究[J]. 孔祥志,郭智春.  机械工程师. 2018(04)
[3]小样本下基于竞争失效的轴承可靠性评估[J]. 秦荦晟,陈晓阳,沈雪瑾.  振动与冲击. 2017(23)
[4]基于威布尔分布的电主轴加速寿命试验时间设计[J]. 郑玉彬,杨斌,王晓峰,申桂香,赵宪卓,秦猛猛.  吉林大学学报(工学版). 2018(03)
[5]基于小样本失效数据的机械可靠性评估[J]. 宋明顺,鲁伟,方兴华.  工业工程. 2017(05)
[6]基于伪寿命分布的电主轴极小子样可靠性研究[J]. 蒋喜,刘宏昭,刘丽兰,訾佼佼.  振动与冲击. 2013(19)
[7]平均秩次法在子系统可靠性建模中的应用[J]. 申桂香,孟书,张英芝,戚小艳,栾兰,宋琪.  吉林大学学报(工学版). 2014(01)
[8]基于Bootstrap-Bayes的加工中心主轴可靠性建模[J]. 陈传海,杨兆军,陈菲,郝庆波,许彬彬,阚英男.  吉林大学学报(工学版). 2014(01)
[9]采用重要度和模糊推理的数控刀架危害性分析[J]. 张英芝,郑珊,申桂香,郑锐,谷东伟,牛序磊.  吉林大学学报(工学版). 2012(05)
[10]加工中心时间动态可靠性建模[J]. 杨兆军,李小兵,许彬彬,陈菲,朱晓翠,郝庆波.  机械工程学报. 2012(02)



本文编号：3561643