基于故障预测的备件订购决策优化模型

针对退化状态分布函数未知的关键备件订购问题,考虑故障预测结果和备件订购相结合,提出一种基于故障预测的备件订购决策优化方法。首先,根据由状态检测信息得到的设备剩余寿命的预测结果,以备件订购时的剩余寿命为阈值制定备件订购决策策略;然后,根据更新过程理论,以规定可用度为约束条件,以单位时间内的期望费用最小为优化目标,建立以故障预测间隔期和备件订购阈值为优化变量的优化模型。采用人群搜索算法优化求解,得到系统最佳的故障预测间隔期和备件订购阈值。最后,通过引入算例,对所建模型优化仿真求解,得到设备最优的故障预测间隔期和备件订购阈值,验证了所建模型的可行性和有效性。     

备件需求量的灰色理论预测法

设备效能能否正常发挥,维护方式的建立与备件能否正常供应是关键所在.因此运用科学的方法强化预测的功能,方能提升备件的精准度并有效降低成本.传统的预测方法需要大量的观察值,才能进行预测,而灰色预测法的特点是使用少量数据,即可顺利进行预测.运用灰色理论建立关于备件需求量的灰色预测模型,并进行了实例验证,计算结果表明,预测模型的计算值与实际值非常近似,模型的预测结果较为理想,可提供备件需求作业思考空间,以减少待料、呆料情况的发生.     

考虑模糊失效准则的机床主轴刚度可靠性分析

将许用挠度看作模糊变量,将载荷、材料参数、几何尺寸等不确定因素视为随机变量,提出了考虑模糊失效准则的机床主轴刚度靠性分析模型。给出了机床主轴模糊失效的几何意义,推导了其隶属度函数。利用Gauss-Hermite积分,建立了机床主轴模糊可靠性的数值计算方法。数值算例表明,该方法不仅有效地减少了计算量,精度高,而且与实际情况更接近,计算结果更为保守。     

临床试验中评价处理效应的协变量调整问题

临床试验设计和分析中常常包括影响疾病结果的非处理因素, 这些因素被统称为协变量。对处理效应的评价, 若不合理考虑协变量的影响, 常常会导致结论的偏倚乃至错误。因此, 在临床试验中要审慎地对待这一问题, 在评价处理效应时应该考虑用协变量对其进行适当的调整, 以达到处理效应的正确评价。试验设计阶段的协变量调整称为“事先调整”, 常用的方法有分层法、动态分配最小化法等。试验分析阶段的协变量调整称为“事后调整”, 常用的方法有分层检验法、回归模型法等。通过协变量调整, 一方面阐明病人特征在处理组间的不均衡并没有影响到处理效应的正确评价, 提高临床试验结果的可信度;另外, 协变量调整方法的合理运用还可提高统计效能。本文对处理效应评价协变量调整涉及的概念、方法、步骤等进行介绍和探讨, 尤其强调了应用中的一些统计学事项。     

面向切削力修正的机床主轴回转精度预测实验分析

为了提高机床控制精度,设计一种可以精确预测面向切削力修正的主轴回转精度分析方法。为验证回转精度预测准确性,建立一套不需要通过标准球实现的主轴回转精度分析系统,可以针对具体切削工况开展主轴回转精度测试。研究结果表明：随着进给速率和切削深度改变,形成了具有规律性的同步误差,切深受到同步误差因素的影响程度最大,而进给速度次之。受切削载荷影响,主轴回转精度显著改变,同步误差和切削载荷具有正相关关系。在变进给及变切宽条件下,测试结果与仿真结果相近, 最大误差为0.2 μm。设定切宽12 mm与进给速度1 200 mm/min时,分离得到的圆度误差与100 r/min空转时圆度误差相比相吻合。     

融合机床加工特性的主轴回转误差预测

针对机械制造装备主轴精度补偿问题,研究一种融合机床精度和加工参数的主轴回转精度预测方法。为获取主轴回转精度指标,研究基于多点测量的主轴实际回转位置测量方法,利用最小二乘法求解主轴端面跳动的最大圆、最小圆和最优圆,进一步得到端面圆度的极大误差和极小误差。建立BP神经网络模型,融合机床精度因素、加工精度因素获得输入指标,将极大误差、极小误差和其余实测指标作为输出指标,训练神经网络,获得网络权值。验证机床主轴回转预测精度,实验结果表明:已训练的网络预测偏差为0.5%。考虑机床本体精度和加工参数的误差预测结果可指导工程技术人员进行机床选型,根据不同加工要求选择最优加工方式,提高加工质量。     

工业过程多变量时滞系统的预测函数控制

为提高工业过程中多变量、时滞和强耦合系统的动态特性和耦合能力,文章将预测函数控制与解耦控制相结合,给出了一种新的多变量时滞系统预测函数控制算法.该法首先给出了解耦控制算法,通过对解耦后的对象幅频和相频特性分析,获得对象的一阶加纯滞后模型;然后根据预测函数控制原理对解耦后的多个单变量时滞对象设计控制器;最后仿真结果表明,该控制方法具有在线计算量小、跟踪快速和精度高等特点,能够实现复杂多变量系统的更有效控制.     

基于主轴振动监测的精密机床可靠性评估

数控机床的可靠性评估对于评价加工精度和加工效率有着重要意义.以比例风险模型(PHM)为基础的基于状态维修(CBM)方法是预防性维修方法的一种,它强调运行时间和实时状态对设备寿命的影响,基于历史数据和实时运行状态评估设备的可靠性.对计算模型加以改进,利用灰色模型估计其中的风险度函数的参数,使之适用于数控机床失效数据较少的情况.以某厂实际运行的精密机床主轴轴振作为状态量,建立数据库,采集轴振信号,记录历史事件,采用CBM方法分析数据,计算机床的可靠度、风险度.计算结果表明:该方法能够评估设备的运行状态,并能优化设备维修策略.     

基于振动信号的齿轮可靠性评估

为了保障产品设备能够安全可靠地运行,提出了基于设备振动信号的运行可靠性评估方法。该方法可以把反映设备运行状态的特征指标与可靠性指标之间建立联系,将提取并优选出的敏感特征指标与比例故障率模型相结合,建立适用于齿轮箱设备的可靠性评估模型,从而实现设备运行可靠性的有效评估。将该方法应用于减速齿轮箱的可靠性分析中,并在试验中随机抽取60个数据文件进行识别验证,对齿轮性能退化状态识别率达86.67%,表明此方法的合理性和有效性。     

基于灰色理论的机床润滑泵泵芯磨损可靠性预测

为了掌握机床设备润滑泵泵芯磨损的变化规律,分析集中润滑系统的可靠性。基于灰色预测的方法对润滑泵泵芯磨损进行预测。建立了灰色预测G(1,1)模型;然后,结合润滑泵2000 h磨损试验数据进行预测;通过模型得到机床润滑泵泵芯2000 h后的5个磨损量。通过将试验数据与预测数据进行对比,验证了灰色预测模型的准确性和可行性。结果表明:利用灰色预测模型能获得后期润滑泵泵芯的磨损情况,且该方法的预测结果符合磨损相关规律,对后续机床设备润滑泵的稳定运行及泵芯的修理和更换具有参考意义。     

备件动态管理系统的设计应用

简述了安阳钢铁股份公司第四轧钢厂设计应用的备件动态管理系统的硬软件配置及相应的功能,对比传统的备件管理模式显示了其先进性和经济性。经数年运行实践证明,该系统稳定可靠,各项功能满足用户需求。     

数控机床标准件产品数据库的构建

为实现数控机床标准件资源的重用、缩短开发周期,构建数控机床标准件产品的数据库.对数控机床标准件产品数据库的需求分析、实现方法以及功能构架等进行研究,以此构建数控机床标准件产品的网络化三维模型库,从而实现数控机床标准件资源的快速重用,包括标准件模型的重用及其包含的非几何信息的重用.该标准件数据库可为数字化信息集成开发数控机床奠定基础,增强企业对市场的快速应变能力,对实现标准化、通用化国产高性能数控机床的开发具有重要的意义.     

机床主轴系统的振动特性分析

以某普通车床主轴系统为研究对象,采用有限元分析软件ANSYS建立主轴系统的有限元模型,并进行动态性能分析,得出特定工况及不同结构参数下主轴系统的前8阶固有频率、振型及最大综合变形;分析了支承刚度、支承跨距等结构参数对主轴系统低阶固有振动特性的影响以及对其抗振性能的影响.为机床主轴系统及同类零部件的动态设计及残余应力振动时效工艺提供了有益的分析数据和可行的分析方法.     

基于ANSYS的轮槽铣床主轴可靠性分析

以轮槽铣床主轴为研究对象,采用APDL语言建立了主轴的三维有限元模型,分析计算了主轴加工的受力变形,获得了主轴的变形云图。同时,以轴承刚度、载荷及弹性模量为随机输入参数,应用基于超拉丁立方的蒙特卡洛法对主轴可靠性进行分析,结果表明:循环模拟500次可以达到精度要求,轮槽铣床主轴可靠性为100%,降低主轴材料参数的分散性可以提高主轴可靠性。     

基于ANSYS二次开发的机床主轴单元分析系统

基于VB和ANSYS提供的二次开发工具APDL,建立了数控机床主轴单元参数化分析系统.此系统具有友好、方便、易用的人机交互界面,对复杂、难于理解和掌握的ANSYS命令流进行了后台封装,避免了大量的重复性分析工作,提高了分析效率,为机床主轴单元的合理设计提供了依据.     

数控机床主轴磨损失效的MTBF预测及实验研究

目前数控机床的MTBF主要通过统计得到,这就带来跟踪统计时间长、数据量大等弊端。用数控机床加工零件时,由磨损引起的主轴振动的振幅会随着时间的增加而增大,当磨损量达到极限值时,振幅激增,加工零件质量不达标,此时认为主轴失效;由此可以通过振幅、磨损与时间之间的关系推算出数控机床主轴的MTBF。针对主轴的磨损失效,提出一种通过数控机床的振动试验来预计主轴MTBF的方法,并结合具体机床进行实验分析和验证。     

基于产品间相似的机械产品可靠性预测

针对机械产品设计初期可靠性预测的特点，考虑产品设计初期可能获得的定性和定量信息，提出一种基于模糊贴近度和CBR中相似度的可靠性预测方法，根据新产品和已有产品的相似程度和已有产品的可靠性数据进行新产品可靠性的概略估计，适合于产品设计早期阶段产品或其部件的可靠性预测。