機(jī)械產(chǎn)品可靠性乏信息試驗(yàn)分析.pdf

1、隨著工業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)械產(chǎn)品的可靠性評(píng)估問(wèn)題受到了越來(lái)越多的關(guān)注。與此同時(shí)傳統(tǒng)評(píng)估方法和可靠性經(jīng)驗(yàn)值公式的局限性也逐漸暴露出來(lái)，使得可靠性模型的研究變得愈發(fā)重要?，F(xiàn)有的研究表明機(jī)械產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)的概率分布和變化趨勢(shì)的先驗(yàn)信息都相對(duì)比較貧乏，隸屬于乏信息系統(tǒng)分析的范疇。因此，如何對(duì)機(jī)械產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行乏信息試驗(yàn)分析是本文致力解決的問(wèn)題。
　　1、以滾動(dòng)軸承振動(dòng)加速度時(shí)間序列為研究對(duì)象，提出了滾動(dòng)軸承振動(dòng)性能變異過(guò)程的泊松識(shí)別方法。

2、基于泊松過(guò)程，建立了累積失效概率函數(shù)模型，并以4套同類型滾動(dòng)軸承分別在4種不同的工況條件下獲得的振動(dòng)加速度時(shí)間序列為研究對(duì)象進(jìn)行了乏信息試驗(yàn)分析。試驗(yàn)結(jié)果表明使用泊松方法獲得的一個(gè)評(píng)估周期內(nèi)的累積失效概率值可以真實(shí)地揭示特定閾值下滾動(dòng)軸承振動(dòng)性能當(dāng)前的變異狀態(tài)和程度，因而通過(guò)連續(xù)評(píng)估就能夠有效識(shí)別軸承振動(dòng)性能的變異過(guò)程。
　　2、基于滾動(dòng)軸承振動(dòng)信息的時(shí)間序列，通過(guò)定義變異強(qiáng)度的概念，有機(jī)地將灰自助原理融入泊松過(guò)程，提出了灰自助泊

3、松預(yù)測(cè)方法。軸承振動(dòng)時(shí)間序列可靠性的試驗(yàn)研究表明，性能可靠性變異狀態(tài)可以被“躺椅狀可靠性曲線”真實(shí)描述，預(yù)測(cè)值與檢驗(yàn)值具有很好的一致性且誤差很小，最大絕對(duì)誤差值為0.068，最大相對(duì)誤差值為14.5％。因此，灰自助泊松方法可以有效地預(yù)測(cè)軸承振動(dòng)性能時(shí)間序列的變異狀態(tài)。
　　3、基于乏信息失效數(shù)據(jù)，提出了機(jī)械產(chǎn)品可靠性的最大熵評(píng)估模型。根據(jù)可靠性期望經(jīng)驗(yàn)值公式，獲得失效數(shù)據(jù)的可靠性期望經(jīng)驗(yàn)值向量；利用可靠性期望經(jīng)驗(yàn)值向量逆推出離散失

4、效頻率向量，即獲得統(tǒng)計(jì)直方圖；基于區(qū)間映射的牛頓迭代方法獲得具有最大熵的概率密度函數(shù)，并對(duì)其積分獲得失效概率分布函數(shù)，進(jìn)而得到可靠性估計(jì)真值函數(shù)。仿真案例和試驗(yàn)案例研究證明了該方法不僅可以很好地評(píng)估已知分布的可靠性而且能夠有效地解決只有失效數(shù)據(jù)而沒(méi)有概率分布任何先驗(yàn)信息條件下的可靠性評(píng)估問(wèn)題。
　　本文所提出的3種機(jī)械產(chǎn)品性能可靠性分析方法通過(guò)泊松過(guò)程、灰自助原理與泊松方法的有機(jī)融合、可靠性期望經(jīng)驗(yàn)值公式與最大熵原理的有效融合，突