實驗室故障數(shù)據(jù)的可靠性建模與分析|加工中心刀庫
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：aBys=2126.4，爲(wèi)^=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：asre=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(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！本文由海天精工整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考，轉(zhuǎn)載請注明！