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4.3實驗室故障數(shù)據(jù)的可靠性建模與分析

4.3.1實驗室故障數(shù)據(jù)的來源與統(tǒng)計

實驗室故障數(shù)據(jù)是從圓盤式刀庫自動換刀系統(tǒng)試驗臺搭建完成后，滿刀運轉(zhuǎn) 一個月以后開始記錄的。選取了從2011年~2013年間的故障數(shù)據(jù)。通過附錄1 表A-2對實驗室自動換刀系統(tǒng)故障進行記錄，并判斷故障類型，將試驗臺試驗過程中出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)故障通過附錄1表A-6進行統(tǒng)計。統(tǒng)計結(jié)果見表4.2。

表4. 2實驗室故障數(shù)據(jù)統(tǒng)計

序號	故障日期	故障起始時間	故障結(jié)束時間	故障維修時間h	故障間隔時間h
1	2011.11.05	9:45	1:35	3.833	315.5
2	2012.04.08	9:05	9:20	0.25	523.6
3	2012.08.12	8:44	10:23	1.65	612.7
4	2013.01.03	9:01	9:50	0.817	778.8
5	2013.04.23	3:21	3:40	0.317	396.5
6	2013.06.05	2:13	3:07	0.9	207.7

從表4.2可知，實驗室試驗臺故障數(shù)據(jù)很少，采用傳統(tǒng)的可靠性建模方法對其建模和評估時誤差較大，而貝葉斯注重先驗信息的收集、挖掘以及加工，形成先驗分布^[62]。貝葉斯在處理小樣本數(shù)據(jù)時具有很大的優(yōu)勢^[63]。

4.3.3實驗室故障數(shù)據(jù)的可靠性分析

利用 Matlab 可以求出：a_Bys=2126.4，爲^=0.9576 , M7BF = 2168*。通過

貝葉斯方法能夠很好的估計出實驗室換刀系統(tǒng)故障間隔時間的模型參數(shù)值以及該系統(tǒng)的MTBF的點估計值。

4.4現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)模型與實驗室故障數(shù)據(jù)模型的對比分析

由4.2節(jié)、4.3節(jié)得出了現(xiàn)場試驗?zāi)Ｐ蛥?shù)與點的點估計值為： ^=2157.89% ^=1.003,= 21551,實驗室試驗?zāi)Ｐ蛥?shù)與的點估計值為：a_sre=2126.4, ^_Bra=0.9576,M：TBF = 2168/z,且兩者都符合兩參數(shù)威布

爾分布。通過數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn)，兩者參數(shù)以及的點估計值相差很小。如圖4.9，同樣可以看出，在排除早期故障時間，兩者的概率密度分布曲線與概率分布曲線走勢相似，相對值相差很小，可以用實驗室試驗近似代替現(xiàn)場試驗。

本文采摘自“加工中心盤式刀庫可靠性試驗方法研究”，因為編輯困難導致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示，有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章！本文由伯特利數(shù)控整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學習參考，轉(zhuǎn)載請注明！

標簽：加工中心數(shù)控加工中心 CNC加工中心數(shù)控機床刀庫

分類：加工中心

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