【摘 要】
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分析了目前贝叶斯方法在评价数控机床可靠性时的缺点,如对小样本故障信息进行评价时,由于先验信息样本与现场试验样本的样本量相差过大导致难以进行相容性判断,并且先验信息
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,上海交通大学机械与动力工程学院
【基金项目】
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科技重大专项(2017ZX04011009)
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分析了目前贝叶斯方法在评价数控机床可靠性时的缺点,如对小样本故障信息进行评价时,由于先验信息样本与现场试验样本的样本量相差过大导致难以进行相容性判断,并且先验信息与先验分布的选择有很强的主观性。提出了一种故障树与贝叶斯方法融合的针对高可靠性数控机床的可靠性评价方法。将数控机床看作一个由子部件组成的系统,对于各失效子部件采用贝叶斯方法计算可靠度,以增大先验信息的样本量,并保证先验信息的相容性。按照各子部件之间的联系与各子部件对机床系统的影响建立故障树模型,利用故障树理论计算数控机床的可靠度。计算结果表明,采
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