【摘要】随着时间的发展，数控机床的产品种类和功能越来越多样化，评估产品的可靠性成为数控机床发展的重中之重。可靠性研究进程中，样本量的选择至关重要；传统意义上，可靠性评估都是在大样本条件下保证其精确性的。但是复杂系统的可靠性评估，出于时间和成本的考量，很难获得大样本数据。因此，本文将在小子样条件下对数控机床的可靠性进行研究。本文选择的研究对象为江苏飞亚机床有限公司生产的CK6140型数控加工中心，样本数据通过联系各机床厂家获得。

本文主要在小子样条件下研究数控机床的可靠性评估。首先，进行故障数据的收集，包括机床出厂编号、机床使用厂家、机床工作起始时间、故障起止时间及故障原因。接着，对收集的CK6140及CK6132两型机床的故障数据进行预处理，包括故障间隔时间的计算、故障起止时间的计入以及时间单位的转化。完成数据预处理后，通过回归分析拟合判断出MTBF的分布模型。对收集到的CK6132型机床故障数据做进一步处理，利用回归折算的方法将CK6132型数控机床的可靠性数据折算到CK6140型数控机床上，来达到扩充数据量的目的。最后，再次使用回归分析获得CK6140型数控加工中心数据的分布模型，完成产品的可靠性评估。

【关键词】小子样  数控机床  可靠性评估  回归折算  平均故障时间

目录

摘要

Abstract

第一章 绪论-6

1.1研究背景和意义-6

1.1.1复杂系统研究背景和意义-6

1.1.2数控机床研究背景和意义-7

1.2国内外研究现状-7

1.2.1复杂系统的可靠性研究现状-7

1.2.2小子样条件下可靠性评估方法研究现状-8

1.2.3数控机床可靠性研究现状-9

1.3研究框架-10

第二章 数控机床可靠性评估方法-12

2.1 MTBF的定义式计算法-12

2.2故障数据建模分析法-12

第三章 数控机床故障数据预处理-14

3.1故障数据的来源-14

3.2故障数据的收集-14

3.3故障数据的统计量转化-15

3.3.1数控机床故障间隔时间计算方法的确定-15

3.3.2数控机床故障时间单位的转化-15

3.4故障数据的处理结果-15

第四章 数控机床故障数据分布模型的分析-17

4.1故障间隔时间分布模型的拟合检验-17

4.1.1威布尔分布的回归分析-18

4.1.2威布尔分布模型的假设检验-23

第五章 基于小样本数据的数控机床可靠性评估-25

5.1 CK6132型机床故障数据的折算-25

5.2 CK6140型数控机床的可靠性评估-29

第六章 结论及展望-34

参考文献-35

致谢-37

附录A   CK系列数控机床故障数据-38

附录B   CK数控加工中心性能指标-40