4.2.2.2加工中心換刀系統(tǒng)分布模型的參數(shù)估計
從圖4. 3 (4)威布爾分布模型中,可以看出,威布爾分布的概率密度函數(shù) 曲線根據(jù)其形狀參數(shù)的不同或呈單峰形或呈單調(diào)下降[54]。然后結(jié)合上述分析,初 步確定加工中心故障間隔時間分布模型為威布爾分布模型。由于威布爾累計分布
函數(shù)以及威布爾概率密度函數(shù)是確定的,且不含有積分形式,故采用最小二乘法 進(jìn)行參數(shù)估計,并用線性相關(guān)性系數(shù)進(jìn)行擬合檢驗,同時通過解析法以及圖形法 來驗證所選模型是否合理,若驗證合理,加工中心現(xiàn)場故障間隔時間的分布模型 為威布爾分布模型;若驗證不合理,加工中心現(xiàn)場故障間隔時間的分布模型有可 能是對數(shù)正態(tài)分布或者其他分布,通過具體分析排除后再次確定分析模型進(jìn)行相 關(guān)計算分析。
在公式(4.9)和(4. 10)中,《表不尺度參數(shù),a >0。尺度參數(shù)《值一般
與系統(tǒng)的負(fù)載大小成反比,即負(fù)載越大,《越?。籔表示形狀參數(shù),其數(shù)值大小 的分布與故障分布期有關(guān),具體見下圖4.4,圖中⑴表示故障率。/?<1適合設(shè) 備早期失效建模,/? = 1適合設(shè)備隨機(jī)失效建模,/?>1適合設(shè)備耗損失效建模;/ 表示位置參數(shù)。r = 〇為兩參數(shù)威布爾分布模型,即從換刀系統(tǒng)試驗開始后,隨 時都可能發(fā)生故障;為三參數(shù)威布爾分布模型,即考慮到排除早期故障后, 故障的缺陷、積累和擴(kuò)展都需要一定的時間,故在這段時間中,故障發(fā)生的概率 極小,甚至不發(fā)生。在工程應(yīng)用中一般假設(shè)位置參數(shù)r = 〇來進(jìn)行兩參數(shù)威布爾 分布處理。
2.威布爾分布的線性回歸分析
威布爾分布模型的參數(shù)估計是通過線性回歸的方法求解的。首先將概率分布 函數(shù)化成線性函數(shù),然后利用最小二乘法線性擬合來求解相應(yīng)的參數(shù)。其具體步
驟如下:
對比分析上述中位秩計算公式,發(fā)現(xiàn)公式(4.21)是通過自適應(yīng)交叉變異的 遺傳算法對中位秩方法進(jìn)行優(yōu)化后得到的結(jié)果,該結(jié)果能夠更好地減少秩評定過 程的誤差,從而提高可靠度的計算精度。故這里選擇公式(4.21)作為中位秩的 計算公式。
(4).線性相關(guān)性檢驗
線性相關(guān)性是衡量兩個隨機(jī)變量x和;y之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)。上述通過 計算雖然得出線性擬合曲線的兩參數(shù),但還無法確定該條曲線與數(shù)據(jù)點是否真正 線性相關(guān),這里就需要用線性相關(guān)性進(jìn)行檢驗。
現(xiàn)場跟蹤記錄故障數(shù)n = 92 ,故通過公式(4.30 )可以計算出'„_2^ = 〇. 172。 由公式(4.29)可以得出& =0.9789。故。貝lj認(rèn)為兩者間的線性相關(guān)
性顯著。
4.2.2.3威布爾分布模型檢驗
1.假設(shè)檢驗
假設(shè)檢驗的目的是為了對上述所得威布爾分布模型進(jìn)行假設(shè),判斷該假設(shè)接 受或者拒絕。常用的假設(shè)檢驗法有^檢驗法和;T2檢驗法。由于^檢驗法適合范圍 廣,且比z2檢驗更精準(zhǔn),故這里選擇^檢驗法進(jìn)行檢驗。
d檢驗法是根據(jù)表4.2以及公式(4.28)求出的每個故障間隔時間點所對應(yīng) 的巧(卩.)與經(jīng)驗分布函數(shù)尸„〇;)進(jìn)行比較,兩者之間差值的絕對值的最大值即為檢 驗統(tǒng)計量£>„的觀察值,比較臨界值與觀察值£>„,若滿足公式(4.31),則假設(shè)成立,否則認(rèn)為假設(shè)不成立。
2.圖形對比分析檢驗
通過對比觀測值與擬合曲線、觀測值與威布爾分布模型來最終分析該模型是 否合理。
將觀測值的自然對數(shù)散點圖與最小二乘法擬合圖顯示在同一張圖片中,如下 圖4.5,通過直觀的觀測可以看出大部分的觀測值都落在了線性擬合直線周圍, 說明該組數(shù)據(jù)符合線性擬合模型。
將觀測值的經(jīng)驗分布散點圖與兩參數(shù)威布爾分布曲線圖顯示在同一張圖中, 如下圖4.6,通過直觀的觀測可以看出所有的觀測值都落在了威布爾分布曲線周 圍,且該組數(shù)據(jù)的威布爾分布曲線存在拐點,符合上述對模型的分析假設(shè)。說明該組數(shù)據(jù)基本上符合威布爾分布模型。
本文采摘自“加工中心盤式刀庫可靠性試驗方法研究”,因為編輯困難導(dǎo)致有些函數(shù)、表格、圖片、內(nèi)容無法顯示,有需要者可以在網(wǎng)絡(luò)中查找相關(guān)文章!本文由伯特利數(shù)控整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡(luò)僅供學(xué)習(xí)參考,轉(zhuǎn)載請注明!
2024-11
本文以組合式六角亭模型為實例,分析工藝難點與加工可行性,指出該模型的加工難點是模型形狀不規(guī)則和整體剛性差,并通過設(shè)計新的工藝方案解決加工難點,完成了模型整體的加工。新的加工工藝有助于提高加工效率和精度,為五軸數(shù)控加工提供了一個典型案例,對于五軸加工中心數(shù)控加工也具有指導(dǎo)作用和重要… [了解更多]
2024-11
宇匠數(shù)控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內(nèi)容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉(zhuǎn)換瀏覽器嘗試,手機(jī)瀏覽可能無法正常使用!本文摘要:通過對混聯(lián)五軸加工中心自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)控制方法的 研 究,可 知 此 方 法 的 創(chuàng) 新 之 處 在 于:1)建 立 了 機(jī) 床 的 運 動 學(xué) … [了解更多]
2024-11
在機(jī)測量技術(shù)由于其成本低、檢測效率高、無需二次裝夾等優(yōu)勢被廣泛用于零件加工測量當(dāng)中,使得五軸加工中心和五軸鉆攻中心,同時又兼具測量功能。在機(jī)測量系統(tǒng)的構(gòu)成如圖1所示,硬件部分主要是由高精度探頭、信號接收器、機(jī)床整個本體,軟件部分由機(jī)床控制系統(tǒng)、測量軟件等組成[8]。待零件加工完成… [了解更多]
2024-11
?加工精度是影響機(jī)床性能和產(chǎn)品質(zhì)量的主要難題,也是制約國家精密制造能力的重要因素。本文以五軸加工中心為對象,針對提升機(jī)床精度進(jìn)行了研究。并且隨著科技的發(fā)展,精密的儀器和零件在生產(chǎn)實踐中占據(jù)的分量逐漸增加,在數(shù)控機(jī)床這種精密機(jī)器精度不斷提高的同時,必須控制內(nèi)外界環(huán)境的隨機(jī)影響因素在… [了解更多]