可靠性建模评估主要有三个方向:基于强度干涉理论的可靠性建模[49_51]、 基于系统结构关系的可靠性建模[52_53]及基于故障数据统计技术的可靠性建模
最常用的可靠性建模是根据设备的故障间隔时间的分布模型来获得相应的 可靠性指标,比较典型的分布有指数分布、对数正态分布、Weibull分布等等。 其中Weibull分布由于其优秀的数据拟合性能被广泛运用于可靠性建模研究 [56_58]。因此许多学者提出了各种各样关于对Weibull分布进行参数估计的方法, 文献[59]主要介绍了三种Weibull分布参数估计的方法,即极大似然估计法、变 异系数法和矩估计法,通过对三种参数估计方法计算结果进行对照和分析; stepenshineyP[6Q]用矩估计法来解决三参数威布尔分布中的参数估计问题,并具 有计算快捷的优越性;文献[61]提出运用数值计算方法来求解右截尾数据威布尔 参数值;其他模型诸如指数分布、对数正态分布及多重威布尔分布[62_64]也在相 应的领域得到运用;此外,文献[65]提出了基于可修系统的可靠性建模方法;文 献[66_67]提出用贝叶斯方法来解决小样本数据的可靠性建模问题。
国内的数控机床可靠性研宄起步比较晚,直到上世纪八十年代数控机床可 靠性才引起部分学者的重视。以吉林大学数控装备可信性研究所等为代表的科 研院所开始投入精力改进国内数控机床的性能和可靠性,在一系列国家重大项 目的支持下,我国的机床MTBF值从两百多小时提升到五百多小时,多年的项 目成果为国内数控机床可靠性研究奠定了基础[68_™]。贾[71]等人通过对机床故障 数据进行分布拟合、参数估计得到机床可靠性模型;文献[72_73]也对数控机床的 可靠性建模和评估进行了实践探讨。
传统对于数控机床整机或子系统的可靠性建模主要是基于综合可靠性的建 模,如果某一子系统持续受到其他子系统影响而出现故障,其综合可靠度降低 会比较明显,但是其本身固有可靠度的降低并不一定这么明显。所以传统的可 靠性建模及评价只是对设备的可靠性水平的综合反映,而忽略了子系统之间的 故障相关性影响关系。除此之外,对于故障相关性影响的忽略也会导致对于子 系统故障风险评估的不准确。
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