伴随着人们不断提升的物质文化需求,中国制造需要跟紧步伐,鉴于数控机床在工业生产中的特殊地位,对数控机床可靠性的研究也需要精益求精,寻找到更切实、更科学、更优化的可靠性分析方法,以便更好的管理、维护和改良数控机床。传统的数控机床可靠性建模不考虑工况因素,但实际上数控机床作为一类大型复杂机电设备,其可靠性水平会受到加工条件和运行所承受载荷等工况条件的影响,为了给机床用户企业的生产管理和机床制造企业对产品的改良换代提供更为精准的参考依据,本文建立了考虑工况因素的数控机床可靠性模型,能够更真实的反应产品的可靠性水平。本文将模型的建立分为了三个模块:首先是对工况数据的分析和处理,然后是对故障数据的分析与计算,最后使用处理后的工况数据和故障数据建立了数控机床的可靠性模型。同时,针对建模过程中出现的一些问题和建模细节分别展开了讨论和分析,给出了相应的具体方法和计算实例。具体研究内容如下:(1)收集并整理了一批包含工况数据和故障数据的某型号立式加工中心可靠性数据;结合相关文献资料及机床工况载荷特性选出切削功率、切削力、换刀频次和环境温度作为建立可靠性模型需要考虑的四种工况因素,给出了相应的计算方法;经过对比分析后使用优化后的k-means聚类算法筛除掉一部分切削功率和切削力应力水平较小的数据,不考虑它们对可靠性的影响;计算了每段故障间隔时间内四种工况因素的应力水平。(2)确定了数控机床可靠性的评价指标为平均故障间隔时间,分布模型为两参数威布尔分布;采用了最大似然法进行分布模型的参数估计,通过K-S检验方法验证了分布模型的拟合优度,使用正态近似方法求取了分布模型参数的置信区间;针对后续出现的小样本问题采用了Bayes方法估计小样本数据下的分布模型参数,其间使用网格近似法解决高维积分问题,最后给出了小样本故障数据下数控机床的可靠性评价方法。(3)使用自组织特征映射神经网络对计算后的工况数据进行了聚类,得到了14组工况水平,并且使用上述小样本可靠性评价方法分别得到了它们的可靠性指标;通过相关性分析给出了四种工况因素对数控机床可靠性水平的影响程度排序,依次为切削功率、切削力、换刀频次和环境温度;分别使用采用LM算法的BP神经网络、严格型径向基函数网络和支持向量回归方法建立了考虑工况因素的可靠性模型,并验证了其预测性能;对三种模型进行了留一法交叉验证,最终选用了支持向量回归方法来建立数控机床的可靠性模型,实现了考虑工况因素的数控机床可靠性建模。