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申桂香
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- 所属机构:吉林大学
- 所在地区:吉林省 长春市
- 研究方向:金属学及工艺
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 针对国产数控机床故障频繁的问题,提出了建立基于生命周期的寿命分布模型,并揭示了故障机理和规律。选择国产和进口相同类型的数控车床,由同一机床用户进行现场跟踪试验。通过对故障时间信息进行拟合优度检验等建模分析,得出两类寿命分布模型:发达国家机床运行于故障率近似恒定的偶然故障期;而国产机床寿命模型包含浴盆曲线左侧面,首先运行于高故障率的早期故障期,然后过渡到偶然故障期。由此揭示了造成国内外机床可靠性差距的原因,提出了消除早期故障的方法,采用该方法可显著提高国产机床的可靠性水平。
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- 基于故障相关性分析的数控机床系统可靠性建模被引量：12
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- 关键词：机床COPULA函数
- 基于推广的L-M法的数控机床的可靠性评价被引量：3
- 2008年
- 研究了基于推广的L-M法的数控机床的可靠性评价,提出了利用两个指定置信度下的下限折合方法。对数控机床的各个子系统进行了可靠性评价,可以很清楚地看出各子系统的置信下限相对于可靠度真值的离散程度。
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- 首先应用故障总时间法对某型号数控机床在一年中的25个随机截尾故障数据进行预处理,然后采用图示和统计两种方法对故障数据进行趋势检验,最后通过参数估计和线性相关检验确定了数控机床故障过程符合威布尔过程。研究结果为数控机床的可靠性分析和评价提供了理论依据。
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- 关键词：随机截尾数控机床
- 随机模糊条件下加工中心故障模式分析被引量：1
- 2011年
- 在分析加工中心典型故障模式时,同时考虑故障发生的随机性和模糊性,将故障间隔时间定义为一个随机模糊变量,建立随机模糊条件下的加工中心故障模式发生机会模型。使用随机模糊模拟技术,计算出典型故障模式发生机会并对典型故障模式进行排序,通过典型故障模式发生机会和发生频率的对比分析,从整体上掌握了此型号加工中心故障的发生情况,找出了对加工中心可靠性影响较大的故障模式。
- 申桂香樊少华张英芝姚金玖陈炳锟
- 关键词：加工中心
- 基于多属性群决策的加工中心故障模式风险分析被引量：3
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- 针对传统数控机床故障模式及影响分析(FMEA)中存在专家权重与风险因子权重分配不合理以及风险系数(RPN)计算模型不够稳健的问题,提出一种基于多属性群决策的改进FMEA方法。首先,引入区间数表征机床故障模式风险因子;其次,考虑专家的主、客观权重,根据一致性原则,计算专家综合权重,并利用加权平均算子(WAA)确定故障模式综合评价矩阵;再次,采用区间数熵值法确定风险因子权重,利用改进风险优先数(IRPN)计算模型得到故障模式风险值;最后,结合区间数距离测度,采用最优最劣区间数改进的逼近理想解排序方法(TOPSIS)对故障模式进行风险排序。以某型加工中心为例进行方法应用,验证了方法的合理性和有效性。
- 申桂香郑君郑君宋杰张英芝
- 关键词：机床多属性群决策
- 数控机床故障分布的灰关联分析法被引量：19
- 2004年
- 考虑截尾时间对数控机床可靠性的影响 ,提出引入故障总时间法计算故障时间。针对一批数据同时符合多种分布这一问题 ,提出采用灰关联分析方法计算试验数据与参考分布的关联度 ,根据关联度的大小 ,确定故障的最优分布模型。以 4台数控机床的现场截尾数据为例介绍运算过程 ,应用表明该方法简便易行 ,具有一定的工程应用价值。
- 张英芝贾亚洲申桂香朱黎辉乔巍巍王桂萍
- 关键词：数控机床灰关联分析
- 基于粒子群优化改进灰色模型的数控机床故障预测被引量：4
- 2012年
- 在传统灰色预测模型的基础上,将背景值优化和新陈代谢模型相结合,构造出改进灰色模型GM(1,1,P),并将其应用于数控机床的故障预测。本模型在预测过程中综合考虑背景值与初始条件对预测精度的影响,采用新陈代谢过程来进行原始数据信息的更新,并采用粒子群优化算法进行每次新陈代谢的背景值优化。通过对某型数控车床主轴故障的实验仿真证明,这一改进灰色模型应用于数控机床故障预测是完全可行和有效的。
- 徐文薛玉霞申桂香
- 关键词：数控机床粒子群优化故障预测
