【摘 要】
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重型数控机床在机械加工领域占据重要地位，因此提高其可靠性以及加工精度，对我国工业发展有重要意义。重型数控机床具有结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点，因此对其进行可靠性研究比较困难。针对这一问题，采用双参数的威布尔分布建立机床的可靠性模型，引入贝叶斯理论对其进行参数估计，并通过马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）计算参数估计结果。对贝叶斯参数估计法中的待估参数进一步分析，得到多层次的贝叶斯
【基金项目】
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国家自然科学基金（51965051）；
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重型数控机床在机械加工领域占据重要地位，因此提高其可靠性以及加工精度，对我国工业发展有重要意义。重型数控机床具有结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点，因此对其进行可靠性研究比较困难。针对这一问题，采用双参数的威布尔分布建立机床的可靠性模型，引入贝叶斯理论对其进行参数估计，并通过马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）计算参数估计结果。对贝叶斯参数估计法中的待估参数进一步分析，得到多层次的贝叶斯模型，并通过参数仿真实验分析其准确性。采用标准均方根误差值及置信区间宽度进行模型优劣的对比，结果表明，改进后的贝叶斯方法参数估计结果精度更优，更有利于建立机床可靠性模型。
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