基于三参数威布尔分布的数控机床的可靠性评价.pdf

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1、现代制造工程2007年第5期!"#$＊!基于三参数威布尔分布的数控机床的可靠性评价122于捷，申桂香，贾亚洲（1长春大学机械工程学院，长春130022；2吉林大学机械科学与工程学院，长春130022）摘要：采用二参数威布尔对某系列数控机床进行可靠性评价，认为位置参数!=0。实际上，根据现场获得的数据，首次故障时间并不为零，在二参数威布尔分布可靠性评价的基础上，又提出三参数威布尔分布的可靠性评价，可以更精确地反映出数控机床的各项指标。关键词：威布尔分布；数控机床；可靠性评价；假设检验；参数估计中图分类号：TG65

2、9文献标识码：A文章编号：1671—3133（2007）05—0018—03ReliabilityevaluationonCNClathesbasedonthreeWeibulldistributions122YuJie，ShenGui-xiang，JiaYa-zhou（1MechanicalEngineeringCollegeofChangchunUniversity，Changchun130022，CHN；2MechanicalEngineeringCollegeofJilinUniversity，Chan

3、gchun130022，CHN）Abstract：TwoWeibulldistributionsareusedtoevaluateacertainserialCNClatheswithpositionparameter!=0.Infact，thefirstfailuretimeisnotzeroaccordingtothedataonthespot.ThreeWeibulldistributionsareputforwardtoevaluatethereliabilityonthebasisoftwoWeibu

4、lldistributionswhichcanaccuratelyreflectthegualityindexofCNClathes.Keywords：Weibulldistribution；CNClathes；Reliabilityevaluation；Hypothesistest；Parameterestimation做出推断，检验假设是否正确。0引言本文以某数控机床厂家的数控车床作为考核对威布尔分布是由最弱环节模型导出的，这个模型象，以其中的22台数控车床作为抽样样本（由于数据如同由许多链环串联而成的一根

5、链条，两端受拉力量大，在此省略）。时，其中任意一个环断裂，则链条即失效。链条断裂根据实验数据直接计算得出的结果为观测值。发生在最弱环节。数控机床整体的任何一个部分出得到全部受试机床的平均无故障工作时间（Mean现故障，则整个数控机床就不会正常工作，数控机床TimeBetweenFailure，MTBF）、平均修复时间（Mean属于典型的最弱环节模型。本文根据获得的现场数TimeToRepair，MTTR）值分别为463.01h和2.99h，固据，经过计算得出用威布尔分布模型来对数控机床进有可用度"#=0.993

6、6。行可靠性评价。将故障间隔时间的观测值!分为19组。初选分布模型后，分别对两种分布模型进行参数估计和假设1基于二参数威布尔分布的数控机床的可靠检验。根据散点图和分布函数分布类型的假设，认为性评价分布类型为威布尔分布，则进行回归分析。在数控机床可靠性研究中，分布参数和各种可靠回归分析方法是数理统计中解决变量之间关系性特征量都是未知的，需要根据样本的观测值进行参的一种方法。在可靠性试验数据的统计分析中，它不数估计。按照样本观测值估计未知参数大致是某个仅可以进行参数估计、有关可靠性指标的计算，还可值称为点估计，估计

7、未知参数可能在某个区间内称为以进行分布类型的检验。区间估计。应用假设检验对总体所作的某种假设进经计算表明，指数分布没有通过检验。所以，假设行检验，对总体的各种计算，一个或多个统计量性质检验的结果为故障间隔时间的分布符合威布尔分布。＊国家“十五”科技攻关项目（2001BA203B13-02）18!"#$现代制造工程2007年第5期1.1测定试验的点估计后发生。当I0=0，即为二参数威布尔分布。MTBF的点估计：用最小寿命I0的估计^I0代替三参数威布尔分布A=-7.29的累计故障分布函数中的最小寿命I0，则：B=

8、0.84I-IkI-^Ik=1.1900）kF（I）=1-exp[-(b-I)]—1-exp[-（]b=460.020b-^I0kIk-1二参数威布尔分布下，y^=A^+B^x的图形是XY平MTBF=jI（fI）dI=jI（）>00bb面上的一条直线，以I（1I1，I）替换三参数威布尔分布中Ik1的最小寿命I，即x=lnln［1-F（I）］-1，y=ln（I-I），exp[-（）]dI