关于马氏链蒙特卡洛方法数控系统可靠性评估.pdfVIP

第 1O期 组 合 机 床 与 自动 化 加 工 技 术 NO．10 2011年 10月 M odularMachineTool AutomaticM anufacturingTechnique Oct．2011 文章编 号 ：1001—2265(2011)10—0069—03 基于马氏链蒙特卡洛方法的数控系统可靠性评估术 李斌全，戴 怡 (天津职业技术师范大学 机械工程学院，天津 300222) 摘要 ：数控 系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。由于数控 系统寿命试验数据服从 Weibul1分布，导致后验分布 出现数值大、高维复杂的情况，贝叶斯计算依靠 的数值积分方法难 以实施 。根据马氏链 蒙特卡洛 (MCMC)方法思想，建立后验平稳分布的马 尔科夫 链 ，对分布参数的贝叶斯估计进行求解 ，解决了数值积分问题 ，保证可靠性评估的有效实施。通过与 BUGS软件结果进行比较 ，表 明提 高了模型计算的稳健性 、有效性及精度。 关键词：数控系统；马氏链蒙特卡洛 (MCMC)方法；可靠性评估 ；Weibul1分布 ；贝叶斯理论 中图分类号 ：TH17；TG65 文献标识码 ：A ’IIheReliabilityEvaluation ofNC System Basedon M arkovChainM onteCarlo M ethod LIBin-quan，DAIYi (SchoolofMechanicalEngineering，TianjinUniversityofTechnologyandEducation，Tianjin300222，China) Abstract：NC system washigh—reliabilityproduct，SOtheapplicationofBayesiantheoryhadbecomean importantmeansofitsreliability evaluation．Thefailure data ofNC system obeyedW eibul1distribution which had complexform s．Sotheposteriordistributionbecamem orecomplicatedandthenumericalinte— grationwhichBayesian computing dependedonwasnotavailable．Theproblem ofnumericalintegration wassolvedbyMarkovchainMonteCarlo (MCMC)method．Itensurestheeffectiveimplementationof reliabilityevaluation．ComparedwithBUGSpackage，theresultofBayesian estimation showsthatitin— creasestherobustnessandeffectivenessofthecalculation． Keywords：NCsystem；MarkovChainMonteCarlo(MCMC)method；reliabilityevaluation；weibull distribution；bayesian theory 0 引言 E(m)=肌 T)dmdTI (2) 可靠性工程 中，对产品进行可靠性研究或可靠 E(叼)=』：fl。可m，IT)dmd叩 (3) 性特征量预测，最基本 的工作是 要确定其寿命分布 由于数控系统寿命较长且 Weibul1分布形式复 参数。据多位学者 的工作 ，数控 系统寿命服从两参