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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:王智明,杨建国,王国强,张根保.多台数控机床的时间截尾可靠性评估[J].哈尔滨工业大学学报,2011,43(3):85.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.03.018
WANG Zhi-ming,YANG Jian-guo,WANG Guo-qiang,ZHANG Gen-bao.Reliability evaluation of multiple NC machine tools with time truncation[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2011,43(3):85.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.03.018
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多台数控机床的时间截尾可靠性评估
王智明1, 杨建国1, 王国强2, 张根保2
1.上海交通大学机械与动力工程学院;2.重庆大学机械工程学院先进制造技术实验室
摘要:
为了评估数控(NC)机床的可靠性,提出了用AIC、BIC信息准则选择多台NC机床故障间隔时间的分布模型和模型参数的方法.用Fisher信息矩阵法(FM)给出了模型参数和机床平均寿命的可靠度及可靠度为90%时的工作保证时间的区间估计,用Monte Carlo(MC)仿真法扩大少样本数据的样本容量,提高了区间估计的精度.结果表明,平均寿命的可靠度及可靠度为90%时的工作保证时间的区间估计长度分别减少了93%、95%.
关键词:  多台数控机床  时间截尾  可靠性评估  信息准则  置信区间
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2011.03.018
分类号:O213.2
基金项目:高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(200131);“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项资助项目(2009ZX04014-016)
Reliability evaluation of multiple NC machine tools with time truncation
WANG Zhi-ming1, YANG Jian-guo1, WANG Guo-qiang2, ZHANG Gen-bao2
1.School of Mechanical Engineering,Shanghai Jiaotong University,200240 Shanghai,China;2.Advanced Manufacturing Technology laboratory,College of Mechanical Engineering,Chongqing University,400030 Chongqing,China)
Abstract:
To evaluate the reliability of NC machine tools,based on AIC and BIC information criteria,a method of model selection and parameter estimation for time-between-failures of multiple NC machine tools with time truncation is proposed.The confidence intervals of model parameters,the reliability given MTBF(mean time between failures) and the warranty time with 90% reliability are all given by Fisher Information Matrix method.At last,Monte Carlo simulation method is used to enlarge sample size of small-sample data to improve the precision of interval estimation.The results show that the interval length of reliability given MTBF and warranty time with 90% reliability are both reduce by 95% and 93% respectively.
Key words:  multi-NC machine tools  time truncation  reliability evaluation  information criterion  confidence interval  Monte Carlo(MC)

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