Bayesian Reliability Modeling and Assessment Solution for NC Machine Tools under Small-sample Data

• 作 者: YANG Zhaojun KAN Yingnan CHEN
• 机 构: CollegeofMechanicalScienceandEngineering,KeyLaboratoryofCNCEquipmentReliabilityTechniqueofMachineryI
• 出 处: 中国机械工程学报：英文版
• 发表日期: 2015年6期
• 关键词: 可靠性建模 小样本数据 贝叶斯理论 评估方法 数控机床 MCMC算法 专家判断 平均时间 NC machine tools reliability Bayes
• 基金项目: Supported by Research on Reliability Assessment and Test Methods of Heavy Machine Tools,China（State Key Science＆Technology Project High-grade NC Machine Tools and Basic Manufacturing Equipment,Grant N

尽管 Markov 链蒙特卡罗(MCMC ) 算法是精确的，当他们在可靠性分析被利用时，许多因素可以引起不稳定性；如此的不稳定性做这些算法为普遍工程应用不合适。因此，当模特儿的可靠性和评价答案瞄准了数字控制(NC ) 的小样品的数据机床根据 Bayes 理论被建议。熔化多来源的一个专家判断过程优先的信息被开发获得 Weibull 参数优先的分布和还原剂平常的专家判断方法的主观偏爱。格子近似方法被用于二参数的 Weibull 分发为参数导出公式以后的分布并且解决高度维的集成的计算困难。方法然后被用于 NC