加工中心子系统综合故障率分析
根据过去的研究成果，基于现场故障信息精工机床的故障间隔时间更加贴 近于服从威布尔分布或者指数分布，本节通过构造进给系统故障间隔模型，求 解故障分布函数、概率密度函数、可靠度函数以及故障率函数。用Minitab软 件进行模型筛选，基于子系统服从的函数模型，采用最小二乘法进行模型的参 数估计，借助相关系数法进行假设检验，进而获得故障间隔时间分布模型。3.2.1故障信息釆集及模型确定本文借助国家自然基金采集了 67台某系列加工中心共109条故障信息，其 中主要的数据指标有审核起始时间、故障发生时间、故障部位、故障原因及处 理方案等，对故障信息表进行整理可得机床的故障间隔时间。这里借助Minitab软件进行故障间隔时间的可靠性分布分析，获得故障间隔 时间的分布ID图，模型的选择是依据Anderson-Darling调整拟合优度值来进行 判断，拟合优度值越小，对应的分布越优。为了确定进给系统、刀库和主轴系 统的分布模型，本文以进给系统为例，生成分布ID图并生成四种分布的拟合图 如图3.4所示，其拟合优度系数如表3.1所示：通过Anderson-Darling系数的结果可知，进给系统的寿命分布与威布尔分 布的拟合程度最高，所以我们假定进给系统的故障间隔时间服从威布尔分布。3.2.3模型参数估计经常使用的参数估计方法有最小二乘法、极大似然估计法、图估计参数估 计法、矩法等等。一般采用一元线性回归法来对威布尔分布的累计分布函数进行参数估计，在数理统计试验过程中，随着变量x的不断变化，实验结果y也随之改变，两个变量之间会存在相关关系，线性相关关系作为一种最简单的回归 分析方法被广泛运用于各个领域，虽然实际生活中有些变量之间的关系十分复 杂并且不符合线性关系，但通过对变量进行数学变换，非线性问题也可以转化 成线性问题来解决。(1)分布拟合的假设检验一般使用Z2检验法或者d检验法来进行假设检验，由于/检验法仅适用大样本情况，并且对截尾数据可能会犯第II类错误，而d检验法适用于小样本情 况并且检验精度较高，所以本文使用d检验法来进行检验，具体流程图如图3.5 所示：本文采摘自“基于故障率相关的加工中心的可靠性及风险评估”，因为编辑困难导致有些函数、表格、图片、内容无法显示，有需要者可以在网络中查找wnsr888手机版相关的文章！本文由海天精工整理发表文章均来自网络仅供学习参考，转载请注明！
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