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一種重型數控機床精度可靠性分析方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510531992.5

申請日:

2015.08.26

公開號:

CN105205221A

公開日:

2015.12.30

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/50申請日:20150826|||公開
IPC分類號: G06F17/50 主分類號: G06F17/50
申請人: 電子科技大學
發明人: 游志毅; 劉宇; 燕晨耀; 張志鵬
地址: 611731 四川省成都市高新區(西區)西源大道2006號
優先權:
專利代理機構: 代理人:
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510531992.5

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.04.17|||2016.01.27|||2015.12.30

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明屬于數控機床可靠性領域,具體涉及一種基于多體系統運動學理論的重型數控機床精度可靠性分析方法。實現過程如下:通過建立重型數控機床的輸出精度誤差與影響機床精度的因素之間的關系模型,采用隨機過程來擬合影響機床精度的因素隨時間的變化關系,最終融合現場數據或同類樣本的數據,引入貝葉斯評估方法,對重型數控機床的精度誤差模型進行更新,實現機床精度可靠性的評估。本發明的有益效果在于:引入貝葉斯評估方法對各個造成機床運動精度誤差的因素隨時間的變化趨勢進行擬合及修正,克服了“樣本小”,即無法形成足夠的統計樣本的難題,對重型數控機床精度誤差的動態可靠性做出了更加科學、合理的評估。

權利要求書

權利要求書
1.  本發明屬于數控機床可靠性領域,具體涉及一種基于多體系統運動學理論的重型數控機床精度可靠性分析方法,包括如下步驟:
步驟1:根據重型數控機床的結構特征,在考慮核心部件上運動副磨損的情況下,采用多體系統運動學理論,建立重型數控機床的精度誤差模型;
步驟2:對核心部件上的運動副的磨損退化數據進行分階段數據采集,得到使用階段不同時間機床各個部件的磨損退化數據;
步驟3:采用合理的隨機過程對機床各部件的磨損退化過程進行建模,如Wiener過程和Gamma過程,使用早期階段采集的磨損退化數據,或同類產品的磨損退化數據,對磨損退化模型中的參數進行極大似然估計,得到磨損退化模型中參數的估計值;
步驟4:利用最新采集的重型數控機床各部件的磨損退化數據,采用貝葉斯方法,對步驟3中得到的磨損退化模型中的參數值進行更新,步驟3中得到的磨損退化模型參數的極大似然估計值可以作為先驗分布的均值,而先驗分布類型的確定可以根據專家經驗或者現場數據來確定,通過對磨損退化模型參數的更新,實現了對機床各部件磨損退化過程的實時更新;
步驟5:將步驟4所得的機床各部件的磨損退化過程代入步驟1所得的重型數控機床的精度誤差模型進行分析計算,得到可實時更新的重型數控機床的加工精度誤差模型;
步驟6:結合實際工程要求,確定重型數控機床加工精度失效閾值,并根據步驟5所得到的能夠進行實時更新的重型數控機床精度誤差模型,計算分析得到重型數控機床精度誤差的可靠度。

2.  根據權利要求1所述的一種基于多體系統運動學理論的重型數控機床精度可靠性分析方法,其特征在于,所述步驟3和4中的采用合理的隨機過程對機床各部件的磨損退化過程進行建模的過程,具體步驟為:
步驟11:選取合適的隨機過程來擬合磨損退化過程;
步驟12:采集機床各部件最新的磨損數據;
步驟13:采用貝葉斯方法,融入最新采集的磨損數據對隨機過程中的參數進行更新;
步驟14:對磨損退化模型參數更新,實現機床各部件磨損退化過程的實時更新。

3.  根據權利要求1所述的一種基于多體系統運動學理論的重型數控機床精度可靠性分析方法,其特征在于所述步驟6中為了計算重型數控機床精度誤差的可靠性,需要確定加工精度誤差的失效閾值,根據不同的工程需求,可能會有不同的失效閾值,如失效閾值可能為定值或者服從一個確定的分布。本發明的另一創新之處在于:工程中實際的精度誤差往往服從正態分布,將重型數控機床實際加工精度誤差分布與加工精度的失效閾值分布轉 換為廣義應力-強度干涉模型,其可靠度可以表示為:
R(t)=Φ(β(t))=Φ(μσF(t)-μσFpsσF2(t)+sσFp2)---(1)]]>
式中,R(t)為可靠度,示例中表示機床精度的可靠度,和時間相關,隨著時間推移,機床加工精度下降,機床精度的可靠度也隨之下降,β(t)為可靠性指標,為廣義應力均值,為廣義應力標準差,表示機床實際加工精度誤差均值和標準差,均和時間相關,為廣義強度均值,為廣義強度標準差,表示加工精度誤差的失效閾值分布的均值和標準差。

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一種 重型 數控機床 精度 可靠性分析 方法
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