【摘 要】
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加工中心是复杂的设备集成系统,人工智能化和系统自动化对复杂装备的要求越来越高,系统结构变得越来越复杂,构成组件也越来越具有多样性。组件间错综复杂的耦合关系使得故障传播现象频发,极大降低了整机可靠性水平,耗费在故障维护上的人力、物力不容忽视。因此,评估系统组件在不同时刻下的重要性,对于减少级联故障发生,提高整机运行可靠性具有重要意义。首先,基于某型号加工中心结构和工作原理进行组件划分,结合采集的故障
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加工中心是复杂的设备集成系统,人工智能化和系统自动化对复杂装备的要求越来越高,系统结构变得越来越复杂,构成组件也越来越具有多样性。组件间错综复杂的耦合关系使得故障传播现象频发,极大降低了整机可靠性水平,耗费在故障维护上的人力、物力不容忽视。因此,评估系统组件在不同时刻下的重要性,对于减少级联故障发生,提高整机运行可靠性具有重要意义。首先,基于某型号加工中心结构和工作原理进行组件划分,结合采集的故障信息进行故障传播特性分析并建立SDG模型,应用矩阵变换实现模型层级化,构建加工中心故障分层SDG模型,为后续加工中心组件重要性评估奠定基础。其次,依据Anderson-Darling系数进行故障分布模型识别,运用加权最小二乘法进行参数估计,用D检验法进行拟合优度检验,建立组件可靠度模型;采用Coupla函数建立故障相关组件联合可靠度模型,运用GSS算法进行相关系数值估计并选择SPI算法进行验证;据此,结合条件概率理论以及SDG模型,构建系统组件故障传递概率模型。最后,假设故障传递服从马尔科夫过程,引入LeaderRank算法并对其改进,依据组件故障传递概率及SDG模型建立邻接矩阵,并基于出度转化为状态转移概率矩阵,通过矩阵化迭代运算实现组件重要性评估;通过与节点介数算法和Page Rank算法的评估结果对比验证改进LeaderRank算法的优越性;并进一步分析出时变故障传递概率对组件的重要性排序影响。本文针对加工中心组件重要性评估展开了深入的研究,所提方法解决了故障传播下可靠性薄弱环节识别问题,也可用于故障源定位;同时,本文方法不仅适用于加工中心产品,也可为类似复杂系统信息传播下关键信息源识别提供参考和借鉴。
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