TK6920重型落地镗铣床的故障类型判别

将现场收集到的TK6920型重型落地镗铣床的故障间隔时间进行整理,绘制出概率密度曲线和累积概率曲线,据此初步判断故障间隔时间服从二参数威布尔分布,并对分布模型进行了拟合检验,最后建立了故障间隔时间的二参数威布尔分布模型,同时给出了平均故障时间MTBF的点估计值和观测值。由于二参数威布尔分布模型的形状参数m1,可以判断该型重型机床的故障以早期故障为主,应着手制定早期故障试验规范来降低故障率。     

高速加工中心可靠性统计技术应用

对高速加工中心的故障信息进行分析,由故障数据拟合出故障间隔时间的概率密度函数和经验分布函数,假设服从威布尔分布,然后运用最小二乘法和一元线性回归方法计算分布模型的参数.建立可靠性统计计算模型,进行线性相关性检验,得出高速加工中心的故障间隔时间服从威布尔分布,并确定故障间隔时间概率密度函数和分布函数,最后求出可靠性指标MTBF.     

基于威布尔模型的数控机床可靠性分析

针对数控机床的运行可靠性规律进行了研究。根据采集的国产机床运行数据,对其无故障运行间隔时间进行统计分析,确定其分布类型服从威布尔分布。利用威布尔分布的参数评估方法,确定出三参数威布尔分布的各个特征量,并与两参数威布尔分布相比较。运用威布尔分布模型及可靠性评定方法确定出数控机床的平均无故障时间和使用可靠性规律。     

基于威布尔分布的谷物干燥机可靠性分析

为了提高谷物干燥机的使用寿命,减少其故障的维修次数,运用可靠性分析理论对其使用寿命进行了分析研究。首先,对某型号谷物干燥机的维修数据进行了分析整理,根据维修记录得到的故障间隔时间拟合出了威布尔概率(WPP)图,基于图形法初步确定了其服从二参数威布尔分布;然后,利用点估计的优良性判别准则,采用粒子群算法求解似然函数得出了估计值,将其作为威布尔分布模型的参数;最后,采用K-S检验法对威布尔分布模型进行了检验,并在此基础上求得了谷物干燥机故障间隔时间的概率密度函数、概率分布函数和可靠度函数。研究结果表明：谷物干燥机的故障间隔时间服从二参数威布尔分布,并计算得到干燥机的平均故障间隔时间为249.8 h,且在可靠度为0.9时,预防性维修周期为137.6 h;该方法具有较高的精确度和易用性,对企业制定合理的维修决策具有一定的参考价值。     

基于威布尔分布的吊具设备可靠性分析

针对吊具设备历史故障数据的特点,确定其故障间隔时间分布符合威布尔分布模型,采用相关系数法估计威布尔分布的位置参数、形状参数和尺度参数,并利用MATLAB GUI开发了基于历史故障数据的威布尔分布参数估算工具,并对吊具设备实际故障数据进行了计算分析和应用.     

三参数威布尔分布的蒙特卡洛点估计方法

现阶段可靠性分析过程中,首发故障时间并非绝对从零开始,而三参数威布尔分布多使用相关系数法转换为极值问题从而使用极值法或右逼近法进行参数估计,然而此方法精度主要依赖初值和步长选择。结合某中走丝电火花线切割机床可靠性数据,分析了模型形状参数与位置参数对对数似然函数值的影响趋势,提出使用蒙特卡洛方法结合极大似然估计法对三参数威布尔分布模型进行参数点估计数值求解,同时使用D检验和NRMSE评估两种参数点估计方法的精度。结果显示此方法便于计算机自动求解,精度可控。     

桥式起重机起升载荷分布拟合与检验

为获得符合实际桥式起重机起升载荷的分布模型,对某起重机装配车间的一台75/30 t桥式起重机进行5天的起升载荷样本采集,共采集165个样本.对该样本利用上确界型统计量(D统计量)、平方差型统计量(A2统计量、W2统计量),按指数分布、正态分布、对数正态分布、Gamma分布、两参数威布尔分布、三参数威布尔分布6种分布模型假设进行分布检验及似然比拟合优度检验.结果表明显著性水平、检验方法、分布模型假设影响检验结果.在6种分布模型中,三参数威布尔分布假设更好地符合75/30 t桥式起重机起升载荷分布特征,可作为起重机钢结构疲劳分析、寿命评估和可靠性计算的基础.     

基于两重威布尔分布的铸造造型机可靠性分析

为了定量分析铸造车间造型机故障的分布规律,并为其可靠性分析提供理论依据,收集设备故障数据,确定其服从标准威布尔分布,并进行参数拟合.在此基础上,建立了两重威布尔混合分布模型,通过图解法得到参数估计初始值,利用非线性最小二乘法进行参数估计优化.比较两参数威布尔、两重威布尔图解法以及非线性最小二乘法得到的参数,得出混合模型非线性最小二乘法参数估计值最为精确.根据已知参数估计值,最终确定该造型机可靠性函数,为其可靠性指标的进一步计算提供信息.     

卧式加工中心现场失效数据分析实例研究

基于某大型汽车发动机厂14台卧式加工中心10个月的现场失效采集数据,首先采用卡普兰一梅尔和威布尔变换等方法,得到数据集的威布尔概率纸图;然后根据威布尔概率纸图的曲线形状,采用二重混合威布尔模Ti作为拟合方程;为了避免直接求解多维非线性似然方程组,将原问题转化为有约束非线性最优化问题,并采用BFGS算法和内点法求解,得到了置信度为95%的模型参数的置信区间;模型的拟合优度检验采用K-S检验方法,结论为在5%的显著性水平下接受这样的寿命分布拟合模型.得到了卧式加工中心失效率函数,为一浴盆曲线,且失效率一直下降,因此设备处于早期故障阶段.计算了卧式加工中心的平均故障间隔时间值.     

数控机床故障数据自动分析处理软件的开发

针对机床故障数据分析处理存在的困难,开发一套数控机床故障数据自动分析处理软件。在对机床的故障数据进行收集整理的基础上,通过数理统计方法处理故障数据,拟合故障数据的概率密度曲线并初步判断故障数据的分布类型。在此基础上,采用极大似然法计算对数正态分布、威布尔分布、正态分布、指数分布和瑞利分布5种分布模型的参数,并且采用柯尔莫哥洛夫-斯米尔洛夫法对各种分布模型进行拟合优度校验,确定故障数据的分布类型。最后,根据特定的分布类型计算出各个可靠性特征量,如概率密度、失效概率、可靠度、失效率和数学期望值。将以上的理论流程和方法在Matlab中采用软件编程,实现了数控机床故障数据的全自动分析处理。