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基于运行协变量分析的机床主轴备件预测

机床与液压 2019年第17期47卷 220-224页

作者：王晓燕张景辉张淳徐成沈阳航空航天大学机电工程学院辽宁沈阳110136 沈阳盛纳机械制造有限公司辽宁沈阳110136

机床的故障率取决于固有可靠性,运行环境影响因素虽然不会改变其故障规律,但是一定程度上会推进或者延迟故障发生的周期,因此在进行机床备件预测时考虑运行环境影响要素显得尤为重要。通过对某型号机床主轴运行环境分析,筛选主要影响协... 详细信息

机床的故障率取决于固有可靠性,运行环境影响因素虽然不会改变其故障规律,但是一定程度上会推进或者延迟故障发生的周期,因此在进行机床备件预测时考虑运行环境影响要素显得尤为重要。通过对某型号机床主轴运行环境分析,筛选主要影响协变量,基于数据独立同分布的假设检验,采用PHM回归模型建立圆柱滚子轴承可靠性模型。基于此,利用更新模型估计故障发生点,参考备件保有率,建立主轴备件的需求预测模型。计算结果表明:考虑环境要素进行备件预测更为精确。该研究成果对机床不可修复备件预测在理论研究方面具有参考价值。

关键词：备件预测可靠性运行协变量比例风险模型

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基于元动作故障树重要度计算的备件预测

制造技术与机床 2018年第10期 65-69页

作者：王晓燕张景辉张淳徐成沈阳航空航天大学机电工程学院辽宁沈阳100136 沈阳盛纳机械制造有限公司辽宁沈阳110200

备件是机床设备使用与维修的重要物质基础,是影响设备可靠性寿命周期费用的重要因素,因此,针对机床功能单元进行逐层分解找出设备运行的元动作及元动作故障模式。利用元动作故障树对元动作进行分析,找出单元基层元动作的故障的原因,从... 详细信息

备件是机床设备使用与维修的重要物质基础,是影响设备可靠性寿命周期费用的重要因素,因此,针对机床功能单元进行逐层分解找出设备运行的元动作及元动作故障模式。利用元动作故障树对元动作进行分析,找出单元基层元动作的故障的原因,从而得出机床单元易发生故障的薄弱环节,进行部件重要度的计算,对重要度进行分析用于合理分配备件的数量,从而保证维修成本的降低和系统的正常运行。通过案例证明,基于元动作故障树重要度的方法对备件分析起到了指导性的作用。

关键词：备件预测元动作故障树可靠度数控机床

短生命周期电子产品备件预测方法及其在展望电子公司的应用

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短生命周期电子产品备件预测方法及其在展望电子公司的应用

作者：王业宏河北工业大学

学位级别：硕士

科技的不断进步使得市场竞争日益激烈，产品的生命周期越来越短，对于电子产品这种现象就更加明显。作为产品售后服务支撑的备件管理难度也随之增加，短生命周期产品备件是指在短生命周期产品维修过程中需要更换的产品的各个组件的独立... 详细信息

科技的不断进步使得市场竞争日益激烈，产品的生命周期越来越短，对于电子产品这种现象就更加明显。作为产品售后服务支撑的备件管理难度也随之增加，短生命周期产品备件是指在短生命周期产品维修过程中需要更换的产品的各个组件的独立个体。目前，在备件预测方面已经有很多相关的研究方法，但是并没有针对短生命周期产品的备件预测方法，对短生命周期产品的研究主要集中在销售预测方面。因此，提出能够准确地预测短生命周期产品备件需求量的有效方法，可以帮助企业及时有效地满足顾客的服务需求，从而提高客户满意度，塑造良好的品牌形象，为企业长期发展打下良好的基础。本文以短生命周期电子产品备件需求预测为研究内容，基于文献研究和企业实地调研，首先分析出短生命周期电子产品的特点，进而依据访谈结论和和收集到的数据的特点总结出短生命周期电子产品备件需求的特点。根据其特点及短生命周期电子产品企业在备件预测方面的需要建立了三种预测方法。具体包括以下几方面内容：第一，通过对展望电子公司的调研和对其产品备件的历史需求数据进行分析，总结提炼出短生命周期电子产品备件需求的特点。第二，在分析现有预测方法使用条件及不足的基础上，针对短生命周期备件需求特征，提出预测备件下期需求方法、预测备件需求总期数的方法和备件总需求量的方法。第三，设计仿真试验，采用Matlab进行算法的编程实现，用收集到的历史备件需求数据进行验证，将得到的结果与现有备件需求预测方法得到的实验结果进行比较，从而验证了改进算法的优越性以及新提出算法的有效性。

关键词：备件预测小波 EMD ARMA

基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究

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基于运行协变量分析的机床主轴系统备件预测研究

作者：张景辉沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

数控机床是现代化制造装备,其加工技术的稳定性及其可靠性高低能够反映出一个国家制造业装备技术水平。数控机床在生产过程中容易出现故障,因备件短缺不能及时的维修,则会对企业带来巨大的经济损失。但是备件储存量过大,企业生产成本增... 详细信息

数控机床是现代化制造装备,其加工技术的稳定性及其可靠性高低能够反映出一个国家制造业装备技术水平。数控机床在生产过程中容易出现故障,因备件短缺不能及时的维修,则会对企业带来巨大的经济损失。但是备件储存量过大,企业生产成本增加,如何精确预测备件数量的模型,一直是该领域近些年的研究热点及难点。本研究依托于辽宁省自然科技基金项目“数控机床可修复系统可靠性评估及备件预测模型研究”。主要以某型号的数控机床为研究对象,具体分析在考虑运行协变量的情况下机床主轴系统的备件预测数量。具体研究内容如下:一、对数控机床和机床主轴系统的结构、工作过程、工作原理进行研究分析。二、收集机床的故障数据并对其进行筛选,并对其进行数据的FMEA分析。把故障数据按照故障部位和故障模式进行划分,分析出故障率高得故障部位与故障模式,同时分析出整机里最薄弱的环节。三、利用元动作故障树对主轴系统进行关键备件筛选,对主轴系统中的主传动机构的转动故障进行顶事件的建树分析,根据元动作故障树的定量计算分析出各个底事件的重要度,然后分析出主轴系统中参与度高的部件以此来完成对关键备件的筛选。四、对故障数据以及运行协变量因素进行量化处理,运用SPSS分析软件对各个运行协变量进行相关性分析,根据协变量回归系数值计算不可修备件在特定时间段内的故障数量,进而得到所需备件的预测数量。结果表明:实际备件的使用数量与国产备件和进口备件数量相比,两者误差都保持在10%以内,符合预测误差值的范围。

关键词：数控机床元动作故障树更新过程模型备件预测

基于主成分分析—RBF神经网络模型的备件预测研究

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物流科技 2009年第4期32卷 122-126页

作者：关子明常文兵北京航空航天大学北京100191

备件预测在产品物流保障中占有极其重要的地位,针对现有各种航空备件预测方法精度较低,无法满足实际需求的现状,文章提出了基于主成分分析—RBF神经网络模型的备件预测方法。首先利用主成分分析方法去除原始输入层数据的相关性,以解决RB... 详细信息

备件预测在产品物流保障中占有极其重要的地位,针对现有各种航空备件预测方法精度较低,无法满足实际需求的现状,文章提出了基于主成分分析—RBF神经网络模型的备件预测方法。首先利用主成分分析方法去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟预测备件需求时输入变量过多,网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络。通过结合实例进行分析,取得了较好的效果。

关键词：备件预测主成分分析 RBF神经网络

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某新型战机战伤抢修备件预测系统的研制

四川兵工学报 2007年第4期28卷 26-29页

作者：杜晓伟杨后川秦宇飞姚武文空军第一航空学院河南信阳464000

在对某新型战机部件的种类、分布、材料和规格等进行归类基础上,建立了抢修规模预测等模型,叙述了界面设计、程序设计和程序调试等软件开发过程,解决了系统数据库和数据库交互处理集JavaBean设计等关键技术问题,对提高某型飞机的抢修保... 详细信息

在对某新型战机部件的种类、分布、材料和规格等进行归类基础上,建立了抢修规模预测等模型,叙述了界面设计、程序设计和程序调试等软件开发过程,解决了系统数据库和数据库交互处理集JavaBean设计等关键技术问题,对提高某型飞机的抢修保障能力具有重要意义。

关键词：某型飞机备件预测数据库 JAVA

基于PCA-RBF神经网络模型的航空备件预测方法

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北京工商大学学报（自然科学版） 2009年第3期27卷 60-64页

作者：关子明常文兵北京航空航天大学工程系统工程系北京100191

提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实... 详细信息

提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.

关键词：备件预测主成分分析径向基函数神经网络

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基于数理统计和时间聚合的备件预测方法

电子技术与软件工程 2017年第9期 157-157,158页

作者：李红卫王卫凯西安通信学院陕西省西安市710106

本文首先采用时间聚合方法使时间间断数据转化为时间连续数据,其次,运用数理统计原理采取区间估计的方法对原始数据进行逐期计算,在不同置信水平下对实际数据和计算结果进行对比分析得出结论,最后以某型设备历史消耗数据位例进行预测计... 详细信息

本文首先采用时间聚合方法使时间间断数据转化为时间连续数据,其次,运用数理统计原理采取区间估计的方法对原始数据进行逐期计算,在不同置信水平下对实际数据和计算结果进行对比分析得出结论,最后以某型设备历史消耗数据位例进行预测计算,证明了该方法的有效性。

关键词：数理统计时间聚合备件预测

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基于高斯过程的备件消耗预测研究

基于高斯过程的备件消耗预测研究

作者：郭后华中科技大学

学位级别：硕士

空调售后的修理与维护需要厂家提供足够的备件存储量,但是与此同时,过多的设备存储也会因否认过程中的氧化产生损耗而浪费不必要的存储费用。所以应当依据备件的使用历史来在最佳的一个数量范围内购置存放,来用最好的性价比保证空调的... 详细信息

空调售后的修理与维护需要厂家提供足够的备件存储量,但是与此同时,过多的设备存储也会因否认过程中的氧化产生损耗而浪费不必要的存储费用。所以应当依据备件的使用历史来在最佳的一个数量范围内购置存放,来用最好的性价比保证空调的正常运转。此时用科学的算法来精准预测空调备件的消耗是针对这一症结的关键。备件预测控制在工业控制中体现了较大的优势和先进性,故而现今在工业过程控制中大量地引入了预测控制作为高端的计算控制方法。控制算法须依预测模型而拟定,因此预测模型的构建很大程度上决定了预测控制算法的时间和空间复杂性。工业过程的形式日渐丰富、内容也更加饱满呈现多样化,常规模形的构建已经无法满足备件预测的需求。因机器学习方法不断地丰富和发展,备件预测建模方法也愈来愈先进和智能,相对于早期常用的建模形式,现今的建模形式性能更优更能适应工业系统的多样化和复杂度,故而现代工业给予了极大的期待于基于机器学习的备件预测。在本文开端,描述了备件预测的常用模型以及相关算法理论,重点介绍了高斯过程方法的理论基础和建模方式以及具体的应用,基于这两方面的共性,融合了备件预测控制与高斯过程建模并运用于典型的备件预测问题上,用python语言将算法实践并进行检验,精确率高达百分之八十以上,与各种其他方法相比较预测效果十分良好,再则高斯过程拥有强大的回归与拟合功能,故而预测曲线与原始数据的曲线贴合得效果非常好。然后,本文用泰勒函数将高斯过程预测函数进行分解,算出经过似然化处理的表达式,由此推理出预测备件的基本规律并算出更为具体的解析式,算法的效率得到了很大程度的提升。本文末尾,成功地融合了高斯过程与备件预测,以高斯过程为基础提出了备件预测算法,从具体实验中展现了该算法优良的性能。

关键词：高斯过程备件预测回归分析