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加工中心子系統(tǒng)綜合故障率分析
閱讀：177 發(fā)布時間：2020-8-11根據(jù)過去的研究成果，基于現(xiàn)場故障信息數(shù)控機床的故障間隔時間更加貼 近于服從威布爾分布或者指數(shù)分布，本節(jié)通過構(gòu)造進給系統(tǒng)故障間隔模型，求 解故障分布函數(shù)、概率密度函數(shù)、可靠度函數(shù)以及故障率函數(shù)。用Minitab軟 件進行模型篩選，基于子系統(tǒng)服從的函數(shù)模型，采用小二乘法進行模型的參 數(shù)估計，借助相關(guān)系數(shù)法進行假設(shè)檢驗，進而獲得故障間隔時間分布模型。
3.2.1故障信息釆集及模型確定
本文借助國家自然基金采集了 67臺某系列加工中心共109條故障信息，其 中主要的數(shù)據(jù)指標有審核起始時間、故障發(fā)生時間、故障部位、故障原因及處 理方案等，對故障信息表進行整理可得機床的故障間隔時間。
這里借助Minitab軟件進行故障間隔時間的可靠性分布分析，獲得故障間隔 時間的分布ID圖，模型的選擇是依據(jù)Anderson-Darling調(diào)整擬合優(yōu)度值來進行 判斷，擬合優(yōu)度值越小，對應(yīng)的分布越優(yōu)。為了確定進給系統(tǒng)、刀庫和主軸系 統(tǒng)的分布模型，本文以進給系統(tǒng)為例，生成分布ID圖并生成四種分布的擬合圖 如圖3.4所示，其擬合優(yōu)度系數(shù)如表3.1所示：
通過Anderson-Darling系數(shù)的結(jié)果可知，進給系統(tǒng)的壽命分布與威布爾分 布的擬合程度高，所以我們假定進給系統(tǒng)的故障間隔時間服從威布爾分布。
3.2.3模型參數(shù)估計
經(jīng)常使用的參數(shù)估計方法有小二乘法、極大似然估計法、圖估計參數(shù)估 計法、矩法等等。一般采用一元線性回歸法來對威布爾分布的累計分布函數(shù)進
行參數(shù)估計，在數(shù)理統(tǒng)計試驗過程中，隨著變量x的不斷變化，實驗結(jié)果y也隨
之改變，兩個變量之間會存在相關(guān)關(guān)系，線性相關(guān)關(guān)系作為一種的回歸 分析方法被廣泛運用于各個領(lǐng)域，雖然實際生活中有些變量之間的關(guān)系十分復(fù) 雜并且不符合線性關(guān)系，但通過對變量進行數(shù)學變換，非線性問題也可以轉(zhuǎn)化 成線性問題來解決。
(1)分布擬合的假設(shè)檢驗
一般使用Z2檢驗法或者d檢驗法來進行假設(shè)檢驗，由于/檢驗法僅適用大
樣本情況，并且對截尾數(shù)據(jù)可能會犯第II類錯誤，而d檢驗法適用于小樣本情 況并且檢驗精度較高，所以本文使用d檢驗法來進行檢驗，具體流程圖如圖3.5 所示：
本文采摘自“基于故障率相關(guān)的加工中心的可靠性及風險評估”，因為編輯困難導(dǎo)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！
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