极小子样下参数随机分布的电主轴可靠性分析

对某型号电主轴进行了极小子样下的可靠性分析,将虚拟增广法和Boot-strap法结合,对原始试验样本虚拟扩展,建立了参数服从随机分布的退化模型和电主轴可靠度函数,并利用Bayes验前分布,对该随机系数下电主轴可靠度函数进行修正,得到修正后的可靠度函数。将修正后随机系数下电主轴可靠度函数曲线与伪寿命下得到的可靠度函数曲线进行对比。结果表明,随机系数法得到的可靠度函数具有更高的精度,同时也避免了将模型参数看作固定值即采用伪寿命法进行可靠性评估时产生的误差。进一步说明根据极小子样试验数据可以通过该方法得到同类产品的退化特征,具有一定的适用性。     

随机性能退化下极小样本高速列车轴承的可靠性评估

针对高速列车轴承性能退化过程缓慢、退化轨迹较为平稳的特点,本文采用随机性能退化过程建模,将Wiener过程的未知参数看作随机变量,根据轴承相对温度性能退化幅度的大小以及工程经验确定出合理的退化轨迹模型,最终得出轴承寿命的可靠度函数。通过对某型号轴承试验数据的实例分析,表明文中的方法能够在极小样本无失效数据情况下充分利用性能退化数据,完成产品寿命的可靠性评估。     

小子样高速电主轴的Bayes可靠性分析

针对高速电主轴可靠性分析存在的问题,应用Bayes理论提出小子样高速电主轴性能退化可靠性试验分析方法,推导了小子样高速电主轴可靠性参数的验前、验后分布及置信限表达式,据此评定高速电主轴可靠性指标。对两根170MD18Y16型高速电主轴进行可靠性试验,利用性能退化量试验数据分析了Weibull寿命分布模型参数,并利用170MD18Y16型高速电主轴轴端跳动量测试数据,应用Bayes方法评定了该型高速电主轴可靠性指标,分析结果与电主轴实际工况使用值一致,表明Bayes理论可用于小子样高速电主轴可靠性分析。     

基于退化量分布的电主轴可靠性评估

针对在较短的时间内难以评估高可靠度、长寿命电主轴可靠度的问题,利用基于退化量分布的方法对其可靠性进行评估。首先对电主轴的失效机理进行了分析;然后结合退化量分布的基本原理和退化试验数据对电主轴的可靠性进行评估,分别求出电主轴的4个常用可靠性指标,同时绘制可靠度曲线、失效概率密度曲线以及失效率曲线;最后估计出电主轴的平均寿命和特征寿命。该方法缩短了试验时间,提高了评估精度,对长寿命产品的可靠性研究具有一定的意义。     

基于性能退化的小子样电主轴可靠性试验研究

针对高速电主轴可靠性研究存在的问题,探讨了小子样电主轴性能退化可靠性试验方法,完成了两根170MD18Y16型电主轴的退化试验;依据选定的性能退化特征量和截尾时间,检测了主轴轴端径向跳动量,据此建立试样电主轴退化模型,分析其失效寿命;基于跳动量测试数据和Weibull分布函数,应用修正极大似然函数分析分布参数,得到170MD18Y16型电主轴特征寿命,并确定其寿命分布模型。电主轴寿命理论值与实际使用值基本一致,表明小子样电主轴性能退化试验方法合理,建立的退化模型较准确地反映了电主轴性能退化轨迹,且寿命分布模型分析方法有效。     

基于伪寿命分布和Bayes法的电主轴可靠性对比

分析混合陶瓷球轴承电主轴和钢球轴承电主轴的本质区别,设计了电主轴性能退化可靠性试验方案,并在该方案的指导下进行电主轴可靠性试验。针对单一采用伪寿命分布法或者Bayes法对电主轴可靠性评估精度不高的问题,提出了基于伪寿命分布法和Bayes法相结合的可靠性评估方法,应用该方法分别对两种电主轴试验样本的可靠性试验数据进行分析,最终获得其可靠性评估结果。同时,将两种电主轴的各个可靠性指标进行对比分析,获得其在可靠性方面的优劣。     

高速电主轴驱动系统性能评价研究

数控机床是当前加工制造的基础,高速电主轴驱动系统为机床提供动力。为满足当前高速电主轴高速、高精度、高可靠性发展需求,对驱动系统进行健康监测是必要的。本文针对驱动系统的隐含退化特性,提出隐含退化量性能指标评价方法。运用参数辨识方法提取系统的特征值,结合距离分析方法建立性能评价指标。通过高速电主轴实验平台验证本文方法可靠性。     

基于实时可靠度评估的航空产品序贯检测模型

针对航空产品相关部件性能退化不确定性强的特点,为了较为科学合理地确定产品检测维修的时刻,提出一类基于实时可靠度评估的序贯检测模型。采用Wiener过程描述产品的性能退化规律,然后基于随机过程首达时理论给出产品实时可靠度的解析表达式,并综合利用强跟踪滤波算法、最优平滑算法和期望最大化算法对模型未知参数进行自适应估计。当获得新的退化数据信息时,根据贝叶斯规则重新迭代对模型参数进行实时更新。在更新过程中,融合同类型产品的历史信息选取初始化参数,实现了更新算法的快速收敛。接着根据对产品的实时可靠度要求确定出了优化的序贯检测间隔期。通过某航空铝合金材料的疲劳裂纹增长的实例验证了模型与算法的有效性。研究结果表明:实时可靠度评估模型能够最大限度利用运行期的实时数据,有效提高不确定条件下产品可靠度估计的准确性,从而保证相应序贯检测策略的效率和实用性。     

多元相关性退化系统可靠性模型

针对具有多个相关性能退化过程的复杂系统可靠性评估问题,采用非线性Wiener过程描述系统性能退化过程,并基于多元Copula函数分析系统性能退化过程间的相关关系。在此基础上,建立了系统可靠性模型,并提出了相应的参数估计方法。以三部件系统为例,验证了参数估计方法、相关性退化模型以及可靠性模型的有效性和精确性,分析了相关性参数对系统可靠性的影响,说明了在评估系统可靠性时考虑退化过程相关的必要性。     

基于Wiener过程的万能式断路器附件剩余寿命预测*

万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过程中线圈电流波形的分析选取了动作时间作为性能退化特征量;其次,考虑到断路器操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,采用Wiener过程建立了操作附件的性能退化模型,并利用极大似然估计法对退化模型参数进行估计;然后,基于首达时间的概念建立了剩余寿命预测模型,推导出剩余寿命概率密度函数解析式。最后对安装于万能式断路器上的分励脱扣器和释能电磁铁两种操作附件进行全寿命试验及其剩余寿命预测,预测结果验证了所提方法的有效性。