数控机床故障分析论文提纲

论文题目：基于概率模型检测的数控机床主轴系统多状态可靠性分析

摘要：数控机床作为工业制造的主要部分,其可靠性研究受到了更多用户的重视。由于数控机床机械传动结构及功能部件的可靠性设计和试验工艺不规范,造成国产机床数控系统故障频发,以致其在市场竞争中处于劣势地位。本文结合危害度分析、概率模型检测、马尔科夫模型、多状态系统、非参数核密度估计模型等方法对数控机床主轴系统进行可靠性分析,从整体层层递进逐步定位薄弱部分,为数控机床的研究、分析奠定可靠性理论基础。论文主要工作如下:（1）研究数控机床的危害度方法。针对数控机床整体进行故障分析,通过对各子系统故障频次统计,并对故障类别,发生频率级别,易检查程度进行划分评价,对系统进行经验性的危害性定量分析,将数控机床的薄弱子系统约束为机械部分的主轴系统。（2）研究概率模型检测与Makov过程结合的故障树分析法。概率模型检测可以验证和分析系统中所存在的随机行为,使故障树分析更精确和高效。同时有效地避免传统故障树分析中所面临的状态爆炸问题。对比传统Monte-Carlo仿真迭代的故障树分析方法所得到的故障树各底事件对系统的危害度。该方法可更精确的寻找到主轴系统的薄弱环节,为下一步可靠性分析提供理论基础。（3）基于多状态理论对轴承进行可靠度分析。针对主轴系统薄弱环节轴承,进行多状态系统的可靠性分析,运用通用生成函数法求得轴承各部分通用函数与系统的通用函数并经势函数处理得到轴承可靠度。然后对轴承进行多失效状态之间的耦合情况分析,得到多状态理论下多状态下的轴承可靠性变化趋势。（4）提出基于非参数核密度估计的可靠性分析方法。收集轴承故障时间对其进行正态化处理得到符合Silverman经验法则的数据进行非参数核密度估计,得到核密度预测模型。结合上文对于轴承部件的多状态分析和基于5M1E分析法提出的关联参数,对预测模型进行修正。

关键词：数控机床;概率模型检测;马尔科夫链;多状态系统;非参数核密度估计

学科专业：机械工程（专业学位）

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 课题研究的意义

1.2 可靠性技术发展现状

1.2.1 国内外可靠性研究现状分析

1.2.2 多状态系统可靠性研究现状分析

1.2.3 数控机床可靠性国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4 本章小结

第二章 数控机床整机的危害度分析

2.1 引言

2.2 数控机床的基本结构

2.3 数控机床整机故障分析

2.4 数控机床故障部位分析

2.5 主轴子系统故障分析

2.5.1 约定层次

2.5.2 故障判据

2.5.3 故障类别及定义

2.5.4 机床系统故障经验评估

2.6 本章小结

第三章 基于概率模型检测与Makov过程结合的故障树分析法

3.1 引言

3.2 模型检测技术

3.2.1 概率模型检测定义

3.2.2 模型检测的特点

3.3 概率模型检测技术

3.3.1 Markov概率模型

3.3.2 离散马尔科夫链模型

3.3.3 马尔科夫决策过程

3.4 基于PMC的故障树建模

3.4.1 故障树“与门”模型

3.4.2 故障树“或门”模型

3.4.3 简单双门模型建立

3.5 算例分析

3.6 本章小结

第四章 基于多状态理论的主轴轴承可靠度分析

4.1 引言

4.2 模糊多状态复杂系统理论

4.2.1 模糊多状态元件

4.2.2 模糊马尔可夫模型

4.3 算例

4.3.1 模糊多状态系统可靠度计算

4.3.2 多状态系统可靠度结果分析

4.4 本章小结

第五章 基于非参数核密度估计方法的数控机床轴承可靠性分析

5.1 引言

5.2 非参数核密度估计理论

5.2.1 直方图估计

5.2.2 Rosenblatt估计法

5.2.3 Parzen核密度估计法

5.2.4 最邻近估计法

5.3 常用核函数的选取

5.4 窗宽的选择

5.4.1 最优带宽估计原则

5.4.2 交叉核实法

5.4.3 直接插入法DPI

5.4.4 Silverman经验法则修正

5.5 实例分析

5.5.1 数据来源及数据初步处理

5.5.2 轴承故障数据的非参数核密度估计

5.5.3 关联影响参数的拟合

5.6 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢