多源信息下数控机床关键子系统可靠性建模与评估研究

论文摘要

数控机床肩负着航空航天、轨道交通、能源设备、军事装备等领域关键零部件的加工制造任务。加工过程中数控机床的功能稳定性和性能一致性,即数控机床的可靠性,是加工任务成败关键所在。随着我国“高档数控机床与基础制造装备”等国家科技重大专项的推进实施,国产数控机床技术水平,包括性能和精度等也都有了显著提升。与之相对的是,我国数控机床可靠性水平仍不尽如人意,与世界先进水平之间存在较大差距。作为典型的复杂机电系统,数控机床的可靠性由其各关键子系统所决定。数控机床关键子系统可靠性建模与评估是数控机床整机可靠性评估工作的重要组成环节,也是数控机床整机性能考核的重要方法,同时是数控机床设计改进、生产方案优化、检修计划制定的重要参考依据。数控机床关键子系统不同于普通机械产品,其往往表现出系统结构复杂、研制周期长、制造成本高、工况环境复杂以及可靠性信息难以获取等特性,且由于工作环境和任务要求的特殊性而呈现出小批量定制的特点。本论文在国家自然科学基金“数控装备运行可靠性的多源时变耦合建模与实时评估研究”与“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项课题的驱动下,针对数控机床关键子系统可靠性建模与评估展开研究,主要研究内容与成果如下:（1）提出了考虑数据多源特性和复杂工况环境的数控系统故障时间数据建模与可靠性评估方法。针对数控系统的故障时间数据分别可通过主机厂加速寿命试验与用户工作现场获取的特点,系统地研究了多种来源的故障时间数据融合建模方法。将校准系数引入加速模型中,形成了融合多源故障时间数据且表征复杂工况环境的建模方法。然后,研究了基于贝叶斯理论模型参数估计与可靠性评估方法。最后通过对某型数控系统开展可靠性建模与评估工作,验证了所提出方法的可行性,以此为基于多源故障时间数据的数控系统可靠性评估工作提供技术支撑。（2）提出了基于退化数据的性能退化过程建模方法,应用Wiener过程模型、Gamma过程模型和逆高斯过程模型三种随机过程模型对主轴系统退化过程进行建模。针对数控机床主轴系统退化过程存在个体差异性,将随机效应模型引入随机过程模型,使随机过程中参数服从某一概率分布以实现在退化分析中针对个体差异性进行建模。在此基础上,研究基于贝叶斯理论的退化模型参数估计及可靠性评估基本框架,该框架包含基于贝叶斯理论性能退化分析模型的建立,模型参数估计、后验分布的获取、模型选择和主轴系统可靠性评估。通过对某型主轴系统开展可靠性评估工作,验证了所提出考虑个体差异性退化分析方法的有效性。（3）针对数控机床主轴系统多源退化数据协同分析的需求,提出一种新的贝叶斯信息融合方法,用于处理小样本问题下退化分析面临的个体差异性问题以及复杂工况环境表征问题。使用集成随机效应模型的Gamma过程模型描述存在个体差异性的性能演变过程,将校准系数引入退化模型,与模型尺度参数及形状参数相结合,以此表征数控机床主轴系统在工作时面临的复杂工况环境。在此基础上,提出了基于贝叶斯理论的多源退化数据融合建模、模型参数估计、性能演变预测和可靠性评估方法,实现了多源退化数据的融合分析与可靠性评估结果的动态更新。（4）针对可靠性数据的多源性和异种性给数控机床主轴系统可靠性建模与评估工作带来的挑战,提出了基于多源异种数据的数控机床主轴系统可靠性建模与评估框架。在此框架下,应用MCMC方法与zeros-ones转化方法实现了成败型数据与故障时间数据、成败型数据与退化数据以及故障时间数据与退化数据的融合建模。在此基础上,本文借助贝叶斯层次理论构建了多源异种数据融合模型,实现成败型数据、故障时间数据与退化数据的协同分析,为数控机床主轴系统在小样本问题下融合多源异种数据可靠性建模与评估技术提供了技术支撑。

论文目录

摘要

abstract

主要符号及缩略语

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.2.1 数控机床及其关键子系统可靠性建模与评估

1.2.2 基于故障时间数据的可靠性建模与评估

1.2.3 基于退化数据的可靠性建模与评估

1.2.4 贝叶斯理论在可靠性评估中的应用

1.2.5 综述总结与问题提出

1.3 论文的研究内容和结构

1.3.1 论文的研究内容

1.3.2 论文的主要结构

第二章基于多源故障时间数据数控机床关键子系统可靠性评估

2.1 引言

2.2 故障时间数据模型

2.2.1 指数分布

2.2.2 威布尔分布

2.2.3 对数正态分布

2.2.4 Gamma分布

2.2.5 逆高斯分布

2.3 加速模型

2.3.1 阿伦尼斯模型

2.3.2 校准系数

2.4 融合多源故障时间数据数控系统可靠性评估

2.4.1 贝叶斯理论

2.4.2 MCMC方法

2.4.3 基于故障时间数据数控系统可靠性评估数学表达

2.4.4 收敛性判断

2.5 算例分析

2.6 本章小结

第三章基于退化数据的数控机床关键子系统可靠性评估

3.1 引言

3.2 基于随机过程的退化过程模型

3.2.1 Wiener过程模型

3.2.2 Gamma过程模型

3.2.3 逆高斯过程模型

3.3 考虑个体差异性的退化过程模型

3.3.1 考虑个体差异性的Wiener过程模型

3.3.2 考虑个体差异性的Gamma过程模型

3.3.3 考虑个体差异性的逆高斯过程模型

3.4 基于贝叶斯理论的退化模型参数估计方法

3.4.1 基于贝叶斯理论的退化模型参数估计基本框架

3.4.2 退化数据分析的数学表达

3.4.3 模型选择准则

3.5 算例分析

3.5.1 性能退化数据

3.5.2 退化过程建模与参数估计

3.5.3 模型验证与可靠性评估

3.6 本章小结

第四章基于多源退化数据的数控机床关键子系统可靠性评估

4.1 引言

4.2 模型介绍

4.2.1 Gamma过程模型

4.2.2 考虑个体差异性的Gamma过程模型

4.2.3 考虑个体差异性并集成校准系数的Gamma过程模型

4.3 基于多源退化数据的主轴系统可靠性评估

4.3.1 基于多源退化信息的贝叶斯信息融合框架

4.3.2 主轴系统退化分析的数学表达

4.3.3 融合多源退化数据的退化分析数学表达

4.3.4 融合多源退化数据并考虑工况环境的可靠性评估

4.4 算例分析

4.4.1 多源性能退化数据

4.4.2 退化过程建模与参数估计

4.4.3 模型验证与可靠性评估

4.5 本章小结

第五章基于多源异种数据的数控机床关键子系统可靠性评估

5.1 引言

5.2 多源异种信息融合模型

5.2.1 Zeros-ones转化方法

5.2.2 成败型数据与故障时间数据融合模型

5.2.3 成败型数据与退化数据融合模型

5.2.4 故障时间数据与退化数据的融合模型

5.2.5 成败型数据、故障时间数据与退化数据的融合模型

5.3 算例分析

5.3.1 多源异种数据

5.3.2 多源异种数据的建模与参数估计

5.3.3 模型验证与可靠性评估

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 本文主要研究结论

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 郭骏宇

导师: 黄洪钟

关键词: 数控机床,可靠性评估,贝叶斯理论,退化分析,信息融合

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,数学,金属学及金属工艺,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 电子科技大学

基金: 国家自然科学基金“数控装备运行可靠性的多源时变耦合建模与实时评估研究”(项目编号:51405065),“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项课题“重型数控机床关键共性技术创新能力平台”(课题编号:2013ZX04013-011)子课题:重型数控机床可靠性评价及热变形分析共性技术研究与应用(子课题编号:2013ZX04013-011-05)

分类号: TB114.3;TG659

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