專利名稱：一種數(shù)控裝備性能可靠性評估方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)控裝備可靠性評估技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種數(shù)控裝備性能可靠性的評估方法。
背景技術(shù)：
數(shù)控裝備使用的高精度和高可靠性最終是要靠裝備本身的性能來保證的，數(shù)控裝備的性能可靠性是指在正常使用條件下，數(shù)控裝備在規(guī)定的工作時(shí)間內(nèi)，其性能參數(shù)滿足規(guī)定的允許極限要求的能力。數(shù)控裝備的性能可靠性關(guān)注的是數(shù)控裝備在使用過程中功能和技術(shù)性能的保持性，強(qiáng)調(diào)數(shù)控裝備在使用期間的質(zhì)量特性。數(shù)控裝備性能可靠性評估技術(shù)是一種對數(shù)控裝備可靠性進(jìn)行定量化控制的必要手段之一，其主要目的是衡量數(shù)控裝備是否達(dá)到預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)及使用要求，指出數(shù)控裝備使用過程中的薄弱環(huán)節(jié)，為改進(jìn)數(shù)控裝備的設(shè)計(jì)、制造、工藝與維護(hù)等指明方向?，F(xiàn)有的數(shù)控裝備可靠性評估技術(shù)大多采用數(shù)控裝備的歷史故障與壽命數(shù)據(jù)，推斷數(shù)控裝備壽命的概率分布曲線，從而確定數(shù)控裝備的可靠性水平。實(shí)際上，數(shù)控裝備在使用過程中，受加工工況、加工工藝參數(shù)、工件余量分布不均、環(huán)境溫度和潤滑等外部條件改變， 多個(gè)性能參數(shù)會(huì)同時(shí)發(fā)生不同程度的劣化，導(dǎo)致數(shù)控裝備功能和技術(shù)性能無法達(dá)到規(guī)定要求，數(shù)控裝備可靠性下降。由于現(xiàn)有的可靠性評估技術(shù)沒有考慮多個(gè)性能參數(shù)變化而引起可靠性發(fā)生變化的情況，也不能評估和預(yù)測每個(gè)性能參數(shù)在某一時(shí)刻的可靠性，導(dǎo)致可靠性評估結(jié)果的準(zhǔn)確度和可信度下降，從而使終端用戶多采用犧牲性能而保守使用的方式來使用數(shù)控裝備，大大降低了數(shù)控裝備生產(chǎn)效率和利用率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種數(shù)控裝備性能可靠性評估方法， 分別考慮每項(xiàng)性能參數(shù)對數(shù)控裝備可靠性的影響，提高可靠性評估的準(zhǔn)確性。一種數(shù)控裝備性能可靠性評估方法，具體包括如下步驟(1)通過數(shù)控裝備性能測試實(shí)驗(yàn)，采集數(shù)控裝備性能參數(shù)的退化數(shù)據(jù)，對任意性能參數(shù)y，單個(gè)試驗(yàn)樣本性能退化相對時(shí)間的軌跡就是一條性能退化軌跡曲線，由實(shí)驗(yàn)得到在 Mi = 1,2,…，η)時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)樣本Yi = (yn，yi2，…，yim)，其中η為測量的次數(shù)，m 為樣本量，則得到m條性能參數(shù)退化軌跡曲線。(2)假設(shè)性能參數(shù)的分布類型為weibull分布，根據(jù)性能參數(shù)的觀察數(shù)據(jù)Yi = (Υπ 2' -,yja = 1,2,…，n，利用最小二乘法求出不同時(shí)刻、(1 = 1，2，…，η)下分布類型的參數(shù)4= ( β i，Qi)，其中ISweibull分布的形狀參數(shù)，QiSweibull分布的尺度參數(shù)。(3)計(jì)算該分布的擬合度，當(dāng)擬合度r接近1，則確定性能參數(shù)的分布類型。(4)假設(shè)weibull分布類型的參數(shù)& = θ》與時(shí)間、(i = 1,2,-,η)存在一定的函數(shù)關(guān)系，則擬合、(i = 1,2,-,η)與& = ( ^，θ》的關(guān)系函數(shù)Z(t) = (β⑴，θ⑴)。(5)由Z(t) = (β⑴，θ (t))計(jì)算時(shí)刻、(土 = 1,2,…，η)時(shí)，性能參數(shù)y的概率密度函數(shù)g(y，ti)和可靠度函數(shù)R(y，ti)。概率密度函數(shù)是描述故障分布的形態(tài)的函數(shù)。 從概率密度函數(shù)，可以推出可靠度函數(shù)，或者故障分布的累積分布函數(shù)，他們都是可靠性的指標(biāo)。由此，就可以利用可靠性與性能參數(shù)分布之間的映射關(guān)系評估不同時(shí)刻的產(chǎn)品性能
可靠性。
本發(fā)明有益效果體現(xiàn)在數(shù)控裝備在使用期間或加工過程中受到各種不同的內(nèi)/ 外部隨機(jī)因素的影響，導(dǎo)致數(shù)控裝備的各項(xiàng)性能發(fā)生不同程度的變化，從而影響了數(shù)控裝備的可靠性。與現(xiàn)有的技術(shù)相比，本發(fā)明具有下列區(qū)別于傳統(tǒng)方法的顯著優(yōu)勢(1)考慮數(shù)控裝備當(dāng)前的性能參數(shù)指標(biāo)的變化量，直接得到數(shù)控裝備當(dāng)前的性能可靠性，而不需要收集和統(tǒng)計(jì)數(shù)控裝備長期運(yùn)行的故障數(shù)據(jù)，提高了可靠性評估的效率。(2)建立基于支持向量機(jī)的非線性回歸模型，不需要大量的可靠性數(shù)據(jù)，就能夠進(jìn)行小樣本函數(shù)估計(jì)，較好地解決了性能可靠性評估遇到的非線性、評估準(zhǔn)確性差等問題，提高了性能可靠性評估的效率。


圖1本發(fā)明的評估流程示意圖。圖2性能測試實(shí)驗(yàn)原理圖。圖3多元支持向量回歸機(jī)的訓(xùn)練過程圖。圖4多元支持向量回歸機(jī)的擬合結(jié)果圖。圖5性能參數(shù)Yl的概率密度函數(shù)和可靠度函數(shù)。
具體實(shí)施例方式隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和制造工藝水平的不斷提高，許多設(shè)備儀器都呈現(xiàn)出高可靠性、長壽命的趨勢。在對這些設(shè)備進(jìn)行壽命試驗(yàn)時(shí)，就會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)失效數(shù)據(jù)少或“零失效”的現(xiàn)象，這是傳統(tǒng)的基于失效數(shù)據(jù)的可靠性評估方法所不能解決的。而產(chǎn)品規(guī)定完成的功能是由其性能參數(shù)表征的，并且動(dòng)態(tài)環(huán)境對產(chǎn)品的影響也體現(xiàn)在性能參數(shù)的變化上，很多情況下，產(chǎn)品失效與性能退化存在著必然的聯(lián)系，產(chǎn)品性能退化可導(dǎo)致失效，可見產(chǎn)品性能退化過程中包含著大量可信、精確而又有用的與產(chǎn)品壽命相關(guān)的關(guān)鍵信息，因此，通過對表征產(chǎn)品功能的某些特征量進(jìn)行連續(xù)測量，取得退化數(shù)據(jù)，利用退化數(shù)據(jù)對產(chǎn)品功能的失效過程進(jìn)行分析，就可以評估產(chǎn)品的可靠性。這對及時(shí)而有效地避免裝備突發(fā)故障，減小裝備無計(jì)劃故障停機(jī)率，提高裝備利用率，延長裝備使用壽命等都具有十分重要意義。下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。本發(fā)明的具體實(shí)施步驟如下(參照附圖1)采集數(shù)控裝備性能參數(shù)的退化數(shù)據(jù)假設(shè)在數(shù)控裝備性能退化試驗(yàn)中，所有樣本(數(shù)控裝備)的某一性能退化參數(shù)y 的測量次數(shù)和測量時(shí)刻都是相同的，即在每個(gè)測量時(shí)刻、(i = 1,2,…，η)同時(shí)監(jiān)測裝備某個(gè)性能參數(shù)值。經(jīng)過多次數(shù)控裝備的性能測試實(shí)驗(yàn)，得到在、(1 = 1,2,…，η)時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)樣本Yi = (yn，yi2，…，yim)，其中η為測量的次數(shù)，m為樣本量，則得到m條性能
4參數(shù)退化軌跡曲線。在時(shí)刻、(i = 1,2,…，η)的第j(j = 1,2,…，m)個(gè)樣本的性能參數(shù)值記為Yij,則性能參數(shù)退化量數(shù)據(jù)集y(t) = {(x0,y0) |x0 = ^j7o = Yij,i = l,2,…n， j = 1,2, ...m}。擬合性能參數(shù)的分布類型假設(shè)性能數(shù)據(jù)符合Weibull分布，累積分布函數(shù)為m =，則
ln Tr^y mmnmmm,m
L」？Inln ~l-~ = β\η -β\ηθ
\-F{t)利用最小二乘進(jìn)行擬合，則令χ' Jj = Inyij
fΛJy'=Inln ---
L1 為)J其中^Xyy.) = C/+-0.3)/(附+ 0.4)，經(jīng)過擬合，得到斜率b' i=。，截距a'
β iln θ i，則weibull分布的形狀參數(shù)扃=6'，尺度參數(shù)& = e-a7》·。(3)擬合度驗(yàn)證為了驗(yàn)證分布的擬合程度，可以計(jì)算其擬合度r，其公式為
im
^-al-b^fV1= -
I Σ-K)2其中艿為時(shí)刻ti(i = 1，2，…，η)時(shí)y' ^的均值，擬合度巧反映時(shí)刻、(i = 1， 2，···，!!)時(shí)由于χ' ^變量導(dǎo)致y' i的變化比例，巧在0 1之間取值，越接近1表示擬合越好。由此確定不同時(shí)刻、(i = 1，2，"·，η)下weibull分布參數(shù)& = (βρ θ D，i = 1,2, ".,η。(4)基于多元支持向量回歸機(jī)的分布參數(shù)變化規(guī)律擬合若性能參數(shù)分布類型為weibull分布，根據(jù)分布參數(shù)數(shù)據(jù)集Z (t) = {(χ0, β。， θ0) Ix0 = ti, β0 = θ。= ι = 1,2, ···!!}，將輸入向量 =ti作為函數(shù)輸入，輸出向量yo= {β0= βρ θ。= θ J作為函數(shù)輸出，則擬合得到最優(yōu)非線性回歸函數(shù)y = f(x)，x表示輸入變量，y表示輸出向量。因?yàn)樵谛颖緱l件下，支持向量回歸機(jī)更優(yōu)，則采用多元支持向量回歸機(jī)尋找的非線性最優(yōu)函數(shù)y = f(x),其訓(xùn)練模型是
η (^- )2f(x) = aiYe σ1 +b
^ (1)通過訓(xùn)練，得到模型參數(shù)α i和b，即擬合性能分布參數(shù)的變化軌跡函數(shù)f(t)。與一般支持向量回歸機(jī)不同，多元支持向量回歸機(jī)得到的非線性回歸函數(shù)是多維向量函數(shù)。在此過程中，由于不同的核函數(shù)與模型參數(shù)直接影響到模型的準(zhǔn)確性和泛化性，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)搜索和留一交叉驗(yàn)證來選擇最優(yōu)的核函數(shù)與模型參數(shù)。(5)性能參數(shù)概率密度函數(shù)與可靠度函數(shù)由性能參數(shù)的分布特征統(tǒng)計(jì)量的變化軌跡函數(shù)f(t)得到時(shí)間t與分布參數(shù)ζα) = (β ω, θ (t))的關(guān)系函數(shù)，進(jìn)而得到相應(yīng)分布類型的概率密度函數(shù)
權(quán)利要求
1.一種數(shù)控裝備性能可靠性評估方法，具體包括如下步驟(1)采集數(shù)控裝備各性能參數(shù)的退化數(shù)據(jù)，對任一性能參數(shù)y，獲得其在任意ti時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)樣本Yi = (yn，yi2，…，yim)，其中i = 1，2，…，η，η為測量的次數(shù)，m為樣本量， 從而得到m條性能參數(shù)退化軌跡曲線；(2)根據(jù)所述觀測數(shù)據(jù)樣本Yi,利用最小二乘法求出不同時(shí)刻、下分布類型的參數(shù)& =Θ》，其中性能參數(shù)的分布類型為weibull分布，I Sweibull分布的形狀參數(shù)， θ i為weibull分布的尺度參數(shù)；(3)擬合時(shí)間、與參數(shù)Zi= (I，Θ》的關(guān)系函數(shù)Z(t) = (β⑴，θ (t))；(4)由所述關(guān)系函數(shù)Z⑴=(β⑴，θ⑴)計(jì)算在時(shí)刻、時(shí)，所述性能參數(shù)y的概率密度函數(shù)g(y，、)和可靠度函數(shù)R(y，、)，即能夠評估不同時(shí)刻的產(chǎn)品性能可靠性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)控裝備性能可靠性評估方法，其特征在于，所述步驟(3) 中，擬合所述關(guān)系函數(shù)具體為根據(jù)分布參數(shù)數(shù)據(jù)集 Z(t) = {(χ。，β。，θ0) |χ0 = ti, β0= θ0= θ,, = 1，2，… η}，將輸入向量 =、作為函數(shù)輸入，輸出向量y(1= { ^= β,, θ。= θ J作為函數(shù)輸出，擬合得到最優(yōu)非線性回歸函數(shù)y = f (χ)，即得到時(shí)間與weibull分布參數(shù)的關(guān)系函數(shù) Z(t) = (β ⑴，θ ⑴)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1和2所述的數(shù)控裝備性能可靠性評估方法，其特征在于，所述分布類型在時(shí)間^的擬合程度通過其擬合度^進(jìn)行驗(yàn)證，其計(jì)算公式為的第j個(gè)樣本的性能參數(shù)值，
全文摘要
本發(fā)明提供了一種數(shù)控裝備性能可靠性評估方法，依據(jù)收集的多項(xiàng)性能參數(shù)退化數(shù)據(jù)，利用最小二乘法擬合性能參數(shù)分布類型，并判斷其擬合程度；然后采用多元支持向量回歸機(jī)訓(xùn)練得到以時(shí)間和性能參數(shù)分布的統(tǒng)計(jì)特征為輸入和輸出的最優(yōu)非線性回歸函數(shù)，即性能參數(shù)分布的統(tǒng)計(jì)特征隨時(shí)間變化的函數(shù)，進(jìn)而性能參數(shù)的概率密度函數(shù)，從而得到數(shù)控裝備的可靠度。本發(fā)明能夠在小樣本條件下準(zhǔn)確地評估與預(yù)測數(shù)控裝備的性能可靠性，獲知數(shù)控裝備在某一時(shí)刻下完成規(guī)定功能的概率，評估每項(xiàng)性能參數(shù)對數(shù)控裝備可靠性的影響，提高了可靠性評估的準(zhǔn)確性和高效性。
文檔編號G05B19/406GK102411339SQ20111039152
公開日2012年4月11日 申請日期2011年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月30日
發(fā)明者吳軍, 熊堯, 王遠(yuǎn)航, 鄧超, 邵新宇 申請人:華中科技大學(xué)