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客观贝叶斯方法在数控系统可靠性中的应用开题报告

 2021-02-22 11:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

提起数控系统的发展,要追溯到上世纪70年代。当时,数控技术在制造业上广泛应用,其不断出现的技术故障逐渐使人们关注起数控技术的可靠性。数控系统的可靠性是指元件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。

国外的数控系统的可靠性水平引领着全球数控系统可靠性的发展。国内外的数控系统故障部位主要是实时数据库以及cnc电源故障。改革开放以来,我国制造业迎来了其发展的黄金时期,数控系统的可靠性技术已经成为当前制造行业发展的主要制约因素。然而据贾亚洲教授介绍,国内的数控机床与国际先进水平相比,mtbf相差较大,我国同其他发达国家的数控系统可靠性还有一定得差距。除此之外,我国高档数控机床配套的数控系统主要都是国外产品,这在一定程度上制约了我国提升数控系统可靠性的发展。

国内外研究数控系统可靠性的学者不算少数,且广泛分布在工程、建筑、计量经济学等各个领域。在2010年,李斌全、戴怡就以马氏链蒙特卡洛方法研究可靠性,解决了数值积分问题,保证可靠性评估的有效实施。而朱晓翠在2013年提出以选择多个评估指标,采用灰色理论中的白化权函数来研究可靠性。然而,数控机床在其可靠性现场试验中故障发生次数少,故障数据样本容量小是不可避免的问题。对数控系统可靠性的研究还涉及到成本高、实验时间长等缺陷,更多的学者提出以贝叶斯理论来经济而又合理的解决这个小样本问题。贝叶斯理论利用先验信息,可以在一定程度上弥补小样本估计精度的不足。它的优势在于利用先验分布,但传统的先验分布的确定比较主观,受专家的影响较大,具有争议性,不同的先验分布可以得出全然不同的结果。而客观贝叶斯理论依赖无信息先验分布,它较少依赖主观能动,比其他的贝叶斯估计具有更大优势。同时,针对失效数据小样本的特征,由客观bayes方法利用历史信息求先验分布,结合失效数据模型再对模型参数进行评估,能提高评估精度。早在1995年,dongchu sun就用weibull分布来研究过数控系统的可靠性。在2011年,ancha xu, yincai tang就确定jeffreys先验和reference先验作为深入研究定数截尾实验的可靠性研究并得到了较好的结果。凌光、戴怡、李曦于2010年就曾讨论了二阶矩约束下的weibull分布的稳健性,以最大熵原理研究数控系统的可靠性。游达章、唐小琦等人则在2011年在数控系统可靠性研究中,以指数分布代替weibull分布,简化计算过程,并以实例分析证明该方法是适用的。李彬、刘学江在2013年建立双应力加速模型,针对试验数据是由完全数据与截尾数据组成的混合数据的情况,采用多元混合数据回归方法估计加速模型参数,更符合真实情况。经过无数学者的研究,客观贝叶斯方法在数控系统可靠性上的应用已经逐渐成熟,但还在发展。

在制造业发展规模的不断扩大、电子技术和控制技术的飞速发展的今天,数控系统必须同时发展和进步。在研究方法上,其必须更贴近实际情况、计算简单高效。因此利用客观贝叶斯方法对数控系统可靠性的继续研究就具有了十分重要的现实意义。

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2. 研究的基本内容与方案

本文拟应用客观bayes理论对数控系统可靠性评估方法进行研究,结合先验信息,运用reference无信息先验分布,及weibull分布,通过研究参数的后验分布确定可靠性测度,用来评估数控系统的可靠性。

本文首先研究在理想状态下,即先研究得到的数据都为系统真实的故障间隔时间的情况下,并且使数据服从weibull分布,通过一定的编程仿真手段,确定参数的后验估计,继而得到mtbf的表达式,得出数控系统的可靠性指标。我们必须要了解的是,在试验中,得到的大多都是截尾数据,因此数据并非数控系统的真实故障间隔时间。尝试更进一步研究此种情况。确定数据的先验分布,求出相应的参数估计。这时候需要修改似然函数以使得其在此种情况下也是适当的。得出可靠性特征量。这样更加真实、接近现实、更可靠。

本文采用平均故障间隔时间(mtbf)作为可靠性测度。它指可修复产品两次相邻故障之间的平均时间。单位为“小时”。它反映了产品的时间质量,是体现产品在规定时间内保持功能的一种能力。

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3. 研究计划与安排

2.21-2.28 阅读各类文献、着重阅读与翻译一篇主要参考的英文文献;

3.1-3.5 与老师讨论,提出自己的想法,并将开题报告的初稿写好,递与老师审阅;

3.6-3.12 修改开题报告,最终确定;

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4. 参考文献(12篇以上)

[1] cb guure,na ibrahim.bayesian analysis ofthe survival function and failure rate of weibull distribution with censoreddata[j]. mathematicalproblems in engineering,2012,2012(33–36):1120-1134.

[2]dongchusun.a note on noninformative priors for weibull distributions[j].journal ofstatistical planning and inference,1997,1997(61):319-338.

[3] ancha xu,yincai tang.objectivebayesian analysis of accelerated competing failure models under type-icensoring[j].computational statistics and dataanalysis,2011,2011(55):2830–2839.

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