基于參數(shù)Bootstrap-核密度估計的數(shù)控機(jī)床Bayes可靠性評估方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩75頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、可靠性評估是數(shù)控機(jī)床可靠性工程技術(shù)的重要組成部分,也是機(jī)床制造業(yè)發(fā)展必不可少的關(guān)鍵。隨著機(jī)床復(fù)雜化、信息化、集成化程度的提高,高檔數(shù)控機(jī)床具有樣本量小、故障數(shù)據(jù)少等小樣本特點,傳統(tǒng)的基于大數(shù)定律的經(jīng)典統(tǒng)計理論已無法對其可靠性進(jìn)行有效評估。能夠綜合利用機(jī)床先驗信息和現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)的Bayes方法為小子樣機(jī)床可靠性評估提供了非常重要的理論支撐,而如何確立合適準(zhǔn)確的先驗分布是Bayes方法合理應(yīng)用的關(guān)鍵。
  本文以小樣本的車銑加工中心C

2、XK5463為研究對象,針對Bayes評估中傳統(tǒng)Bootstrap法利用相似機(jī)床故障信息建立先驗分布時,存在的抽樣誤差較大以及需要事先假定分布類型的主觀性過大的問題,提出一種集成最小二乘支持向量機(jī)(Lssvm)、參數(shù)Bootstrap法及核密度估計法建立先驗分布的方法。基于威布爾分布的異常值檢驗方法對得到的先驗分布可信度進(jìn)行了度量,根據(jù)算得的先驗信息可信度值對該先驗分布加以修正,進(jìn)而確定最終可信先驗分布,進(jìn)行Bayes可靠性評估。

3、>  首先,以車銑加工中心CXK5463的故障數(shù)據(jù)作為現(xiàn)場試驗信息,相似數(shù)控機(jī)床CK5250故障數(shù)據(jù)作為先驗信息,進(jìn)行相容性檢驗;對傳統(tǒng)Bootstrap法確立先驗分布中存在的誤差進(jìn)行分析;利用最小二乘支持向量機(jī)(Lssvm)算得先驗信息的威布爾參數(shù),進(jìn)行參數(shù)化Bootstrap抽樣,減少了抽樣誤差;根據(jù)抽樣結(jié)果利用非參數(shù)核密度估計法對尺度參數(shù)以及形狀參數(shù)m進(jìn)行了概率密度估計,直接從抽樣結(jié)果的樣本數(shù)據(jù)特性出發(fā)擬合先驗分布,使得擬合結(jié)果與

4、實際分布情況更加符合??朔藗鹘y(tǒng)方法需要事先假定分布類型的主觀性過大的問題。
  其次,分析了現(xiàn)有先驗信息可信度計算方法存在的不足,針對先驗信息為先驗分布,現(xiàn)場信息為服從威布爾分布的機(jī)床故障數(shù)據(jù)這一可靠性評估情況,基于威布爾分布數(shù)據(jù)異常值檢驗的方法計算了先驗信息可信度,并利用MATLAB編程仿真實現(xiàn)了算法的求解。以求得的CXK5463的先驗分布為例,進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果與傳統(tǒng)Bootstrap方法擬合先驗分布的可信度值進(jìn)行了對比,

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論