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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第45卷    第12期    总第244期    2014年12月

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文章编号:1672-7207(2014)12-4201-05
少样本故障数据数控机床的贝叶斯可靠性分析
王智明1,杨建国2

(1. 淮海工学院 机械工程学院,江苏 连云港,222005;
2. 上海交通大学 机械与动力工程学院,上海,200240
)

摘 要: 应用贝叶斯方法分析少样本故障数据数控机床的可靠性,给出2参数威布尔分布模型参数及数控机床可靠性指标的点估计和区间估计,通过马尔科夫链蒙特卡洛抽样解决了贝叶斯可靠性分析中求解复杂后验积分的难题。结合一具体实例,分析10台加工中心时间截尾的可靠性。计算结果表明:在充分利用先验信息的基础上,贝叶斯方法优于极大似然法和似然比检验法,适合于少样本数据的可靠性分析。

 

关键词: 少样本数据;贝叶斯可靠性;数控机床;马尔科夫链蒙特卡洛

Bayesian reliability analysis for numerical control machine tools with small-sized sample failure data
WANG Zhiming1, YANG Jianguo2

1. School of Mechanical Engineering, Huaihai Institute of Technology, Lianyungang 222005, China;
2. School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China

Abstract:The reliability of numerical control (NC) machine tools with small-sized sample field data was analyzed using Bayesian method. Point and interval estimations of two-parameter Weibull distribution model and reliability indices of NC machine tools were presented. The problem of complex posterior integral in Bayesian reliability analysis was solved by Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling. Using a real field example, the reliability of 10 machining centers with time truncation was analyzed. The results show that based on the full use of priori information, Bayesian method is better than both maximum likelihood estimation method and likelihood ratio testing method, and suitable for reliability analyses of small-sized sample data.

 

Key words: small-sized sample data; Bayesian reliability; numerical control machine tool; Markov chain Monte Carlo

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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