【摘 要】
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可靠性是数控机床性能的关键指标,多年来一直影响着我国数控机床行业的发展,严重影响了国产数控机床在国际市场上的竞争力。因此,如何提高数控机床的可靠性已成为我国装备制造业面临的重大难题,并多次在国家重大专项中被提出。本论文研究数控机床一类截尾寿命试验可靠性指标,即MTBF(mean time between failures)。研究发现,数控机床失效形式大多服从威布尔分布,并且故障数据包括部分失效数据
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可靠性是数控机床性能的关键指标,多年来一直影响着我国数控机床行业的发展,严重影响了国产数控机床在国际市场上的竞争力。因此,如何提高数控机床的可靠性已成为我国装备制造业面临的重大难题,并多次在国家重大专项中被提出。本论文研究数控机床一类截尾寿命试验可靠性指标,即MTBF(mean time between failures)。研究发现,数控机床失效形式大多服从威布尔分布,并且故障数据包括部分失效数据和截尾数据。而对服从威布尔分布的截尾数据进行可靠性评估,目前国内尚无成熟的评估方法与评估标准。本文研究的主要内容如下:(1)本文选取有替换定时截尾试验的试验方式,获得了服从威布尔分布的机床失效数据和截尾数据。在获得故障数据的前提下,提出使用神经网络对故障数据进行可靠性评估,该方法对数控机床的可靠性研究具有重要意义。(2)在对数控机床进行有替换定时截尾试验时,获得的失效数据为变维矩阵。对于规范后的有替换定时截尾数据,即输入输出数据维数一定的可靠性试验数据,本文首次应用误差反向传播网络和径向基神经网络进行可靠性评估,得到较好的评估结果。(3)对于变维数的有替换定时截尾试验数据,首次在径向基网络函数基础上,针对自组织选取中心法,通过对输入数据维数的辨别和控制,解决了求取最小中心距离的困难,并在有限数量数据的编程实践中得到验证。
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