检索结果-南通市图书馆

哈尔滨工业大学学报 2005年第2期37卷 198-200页

作者：张海波贾亚洲周广文吉林大学机械科学与工程学院吉林长春130025

根据某型号数控系统 1年的故障数据,应用最小二乘法首次对其故障间隔时间分布模型进行了参数估计,并采用d检验法进行了假设检验,证明该数控系统故障间隔时间服从威布尔分布,并对此进行了简要的分析,为数控系统的可靠性改进设计提供了依据.

关键词：数控系统故障间隔时间可靠性威布尔分布

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风力发电机故障间隔时间分布模型研究

电力电子技术 2015年第12期49卷 132-134页

作者：张海波郭鑫任淮辉东北电力大学机械工程学院吉林吉林132012 龙源(北京)风电工程技术有限公司北京100034

以某风电场33台风电机组为期半年的故障数据为依据,建立了风机故障间隔时间分布模型,采用三参数威布尔分布的可靠性建模方法,引进位置参数力求模型精确。最后对该型号风机可靠性指标进行了简要的分析,给出了提高风机可靠性的措施,为风... 详细信息

以某风电场33台风电机组为期半年的故障数据为依据,建立了风机故障间隔时间分布模型,采用三参数威布尔分布的可靠性建模方法,引进位置参数力求模型精确。最后对该型号风机可靠性指标进行了简要的分析,给出了提高风机可靠性的措施,为风电场日常的运行维护提供了依据。

关键词：风力发电机故障间隔时间威布尔分布

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数控车床的故障间隔时间分布模型与拟合检验

机床与液压 2005年第11期33卷 198-200页

作者：于捷贾亚洲吉林大学机械工程学院

针对某系列数控车床的故障间隔时间分布模型进行了参数估计和假设检验,得出了服从威布尔分布的结论。确定了该系列数控车床的可靠性特征量。得到了相应的拟合曲线。

关键词：数控车床故障间隔时间参数估计假设检验拟合曲线可靠性

基于灰关联度的数控磨床故障间隔时间分布模型决策

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组合机床与自动化加工技术 2014年第8期 78-81页

作者：范晋伟梁晓霞郑德荣刘勇军北京工业大学机电学院北京100124

在数控磨床整机系统的可靠性评价过程中,最重要的评价指标是平均故障间隔时间,即MTBF值。计算MTBF值之前最重要的工作是对可靠性数据进行统计处理,判定分布类型,估计分布参数,从而确定故障间隔时间的概率分布。可靠性数据分析经常采用... 详细信息

在数控磨床整机系统的可靠性评价过程中,最重要的评价指标是平均故障间隔时间,即MTBF值。计算MTBF值之前最重要的工作是对可靠性数据进行统计处理,判定分布类型,估计分布参数,从而确定故障间隔时间的概率分布。可靠性数据分析经常采用的分布类型有威布尔分布、指数分布、正态分布和指数正态分布,目前计算中都是直接根据拟合情况人为地选定分布类型,这样使分布模型决策带有主观性。针对上述情况,运用灰关联度分析法,计算各分布的灰关联度值,最后根据定量计算的结果选定故障间隔时间的分布类型。文章以MKS系列数控磨床为实例,说明了灰色关联度分析的具体方法。

关键词：灰关联度分析数控磨床故障间隔时间分布模型决策

基于灰色组合模型的装备故障间隔时间预测研究

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电光与控制 2010年第11期17卷 61-64页

作者：刘熠周林空军工程大学导弹学院陕西三原713800

针对装备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的准确度,提出了一种基于灰色组合模型的预测方法。该方法首先简化装备故障的阶段与属性,形成合理的建模背景;然后在引入灰色预测模型的基础上,按阶段建立了灰色线性回... 详细信息

针对装备故障预测模型难以精确建立的特点,为提高故障间隔时间预测的准确度,提出了一种基于灰色组合模型的预测方法。该方法首先简化装备故障的阶段与属性,形成合理的建模背景;然后在引入灰色预测模型的基础上,按阶段建立了灰色线性回归模型和灰色马尔可夫组合模型,对装备故障间隔时间进行预测;最后计算预测值与真实值的误差,根据预测值基本确定下次故障发生的时间。经实例计算表明,在样本数据有限的情况下,根据不同故障阶段的特点,选用与被预测数据属性相应的灰色预测组合模型,可以有效降低预测误差,提高预测精度,预测结果可以作为装备保障人员早期拟订维修决策之用。

关键词：装备保障灰色理论灰色线性回归组合模型故障间隔时间

基于威布尔分布最小二乘法估计的数控车床故障间隔时间研究

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制造技术与机床 2019年第6期 89-92页

作者：李海清朱永国杨洁浙江工业职业技术学院机械工程学院浙江绍兴312000 南昌航空大学航空制造工程学院江西南昌330063 浙江万丰工商学院浙江绍兴312500

分析了数控机床常见故障和某系列数控车床的故障间隔时间观测值,利用最小二乘法对参数进行估计,并对线性相关性和假设进行检验,验证其服从威布尔分布,得到了该系列数控车床故障间隔时间的概率密度函数、分布函数和故障失效率函数。

关键词：威布尔分布最小二乘法数控车床故障间隔时间

列控车载设备故障间隔时间统计分布建模及预测方法研究

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列控车载设备故障间隔时间统计分布建模及预测方法研究

作者：石锡尧北京交通大学

学位级别：硕士

“八纵八横”高速铁路网的提出使我国进入了高速铁路建设蓬勃发展的大时代,高效性、安全性和平稳性使得高速列车逐渐成为人们出行的首选,如何使高速列车的运行更加安全高效也逐渐成为铁路领域研究的重点。目前,铁路领域的故障预测研究... 详细信息

“八纵八横”高速铁路网的提出使我国进入了高速铁路建设蓬勃发展的大时代,高效性、安全性和平稳性使得高速列车逐渐成为人们出行的首选,如何使高速列车的运行更加安全高效也逐渐成为铁路领域研究的重点。目前,铁路领域的故障预测研究主要集中在地面设备,但高速列车是客运的主体,一旦发生故障将导致不可估量的损失。故障间隔时间可以反映系统或装备故障的内在演化规律,因此,本文以车载设备微小故障间隔时间作为主要研究对象,对其进行统计分布建模及可靠性分析,并建立组合预测模型对其进行预测。本文的主要研究内容如下所示:(1)通过查阅大量文献资料,详细总结了故障预测技术和故障间隔时间的研究现状,并介绍了车载设备的结构和功能。基于动车设备质量分析工区交接班记录表和ATP车载设备配件更换历史记录表,将车载设备故障划分为六大类共16种故障类型。本文的数据来源为某型号车载设备ATPCU-LOG文件中记录的故障信息,对故障数据进行预处理,并利用分词技术和Apriori关联规则数据挖掘算法得到故障规则库,为后续研究奠定基础。(2)根据故障规则库,从历史故障数据中提取出车载设备微小故障间隔时间样本序列,首先对其进行统计分布分析,然后假设样本序列服从两参数Weibull分布或指数分布,分别利用最小二乘法和极大似然法求解模型参数,最后基于灰色关联分析法得到最优统计分布模型,从而建立基本可靠性模型,并根据最优分布模型对车载设备进行基本可靠性分析,求得车载设备的平均微小故障间隔时间、微小故障率函数和基本可靠度函数。(3)针对样本序列的非线性问题,建立基于时序分解的故障间隔时间组合预测模型对其进行预测。首先利用STL算法对样本序列进行时序分解,分解成周期项、趋势项和剩余项,然后对分解后的各项数据分别用回声状态网络、BP神经网络和支持向量机预测模型进行预测,最后分四种组合模型对各项预测结果相加得到最终预测结果,并与三种单一预测模型相比较,发现组合预测模型比单一预测模型的预测效果更好,最优组合模型为ESN+SVM+SVM,预测精度可达96.49%。综上所述,本文以车载设备系统级和部件级微小故障间隔时间作为主要研究对象,对其建立最优统计分布模型,并对车载设备进行可靠性分析。建立基于时序分解的组合预测模型预测微小故障间隔时间,仿真验证结果表明其预测效果比单一预测模型更好,预测结果可以使列车司机和现场维修人员能够提前预知故障情况并做出应对措施。图60幅,表12个,参考文献70篇。

关键词：故障间隔时间时序分解灰色关联分析机器学习故障预测列控系统车载设备