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文檔簡介
1、數(shù)控裝備作為機(jī)械制造業(yè)的工作母機(jī)被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)中,這樣重要的設(shè)備一旦出現(xiàn)故障,不僅會(huì)帶來裝備本身的損失還會(huì)給企業(yè)帶來其他一系列巨大的經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)控裝備不同于一般的機(jī)械設(shè)備,由于其結(jié)構(gòu)、功能、工作環(huán)境的復(fù)雜,造成裝備的失效模式多樣,所以對其運(yùn)行過程中的可靠性進(jìn)行有效的預(yù)測與評估具有重要的意義?;谑勖鼣?shù)據(jù)開展的經(jīng)典可靠性評估方法對故障數(shù)據(jù)樣本信息有嚴(yán)苛的要求,它不適用于對單臺(tái)數(shù)控裝備和瞬時(shí)可靠性進(jìn)行評估,所以有必要提出其他的可靠
2、性評估方法。本文在國家自然科學(xué)基金的資助下,利用數(shù)控裝備的性能退化數(shù)據(jù),基于灰色時(shí)間序列模型、隱半馬爾科夫模型(HSMM)等模型對數(shù)控裝備運(yùn)行可靠性進(jìn)行了有效的預(yù)測與評估。主要工作如下:
(1)介紹了性能退化理論,分析了數(shù)控裝備運(yùn)行過程中性能退化現(xiàn)象,設(shè)計(jì)了收集反映數(shù)控裝備實(shí)時(shí)狀態(tài)的性能退化數(shù)據(jù)方案,提取出了數(shù)控裝備性能退化外在表征出的性能特征參數(shù)。提出基于灰色時(shí)間序列模型的數(shù)控裝備性能退化建模,給出了灰色預(yù)測模型GM(1,1
3、)和時(shí)間序列模型AR模型的建模過程,通過借助模型來了解裝備性能退化規(guī)律,對裝備失效時(shí)間進(jìn)行預(yù)測。
(2)闡述了馬爾科夫(Markov)鏈、馬爾科夫過程和隱馬爾科夫模型(HMM)的基本概念與定義,介紹了HMM的基本算法、模型訓(xùn)練過程以及實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)注意的問題和改進(jìn)。給出了基于HMM的運(yùn)行可靠性評估方法的基本步驟,基于HMM的數(shù)控裝備運(yùn)行可靠性評估方法實(shí)現(xiàn)了對外在性能特征參數(shù)與內(nèi)在狀態(tài)間關(guān)系的描述,結(jié)合實(shí)例計(jì)算出了數(shù)控裝備運(yùn)行過程
4、中各個(gè)時(shí)刻的瞬時(shí)可靠度,了解到裝備工作過程中的可靠性變動(dòng)情況。
(3)在HMM的基礎(chǔ)上對模型進(jìn)行了改進(jìn),引入了它的一種擴(kuò)展形式——隱半馬爾科夫模型(HSMM)。首先介紹了HSMM中各參數(shù)的意義和廣義算法,其次通過引入快速遞推算法解決了模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的計(jì)算量和存儲(chǔ)度呈指數(shù)倍增的問題,通過采用定標(biāo)技術(shù)等方法對該方法進(jìn)行改進(jìn),避免了模型訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)數(shù)據(jù)下溢等問題,并提高了模型訓(xùn)練的魯棒性。最后,利用改進(jìn)的HSMM對數(shù)控裝備運(yùn)行可靠
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