基于熵权法多分布融合的数控机床故障分布建模OA
Fault Distribution Modeling of CNC Machine Tool Based on Entropy Weight Method and Mult-i Distribution Fusion
针对数控机床一类复杂系统设备建立故障分布模型,未考虑不同子系统或零部件类型的故障分布模型不同的问题,提出一种基于熵权法融合不同分布模型的方法.首先,选择通过假设检验的多个分布类型;然后,对包含右删失时间的故障数据进行极大似然估计得到各分布模型;最后,以经验函数模型为基准,计算各分布模型对应的熵值和在融合模型中的权重,融合成最终的故障分布模型.对 10 台数控机床的故障数据进行分析,结果表明:通过多分布融合得到的数控机床故障分布模型鲁棒性好,分析得到的结果可信度高.
To address the limitations of fault distribution models for complex systems such as computer nu-merical control(CNC)machine tools,where differences of fault distribution models are not considered for va-rious subsystems or component types,a method based on the entropy weight method is proposed to integrate different distribution models.First,multiple candidate distribution types that pass hypothesis tests are select-ed.Maximum likelihood estimation is then applied to fault data with right censored time to obtain distribution model for each subsystems or component types.Finally,taking the empirical function model as the bench-mark,the entropy values of the individual distribution model and their corresponding weights in the fused model are calculated.These weighted models are subsequently fused into the final fault distribution model.Fault data from ten CNC machine tools are analyzed,and the results show that the CNC machine tool fault dis-tribution model obtained by mult-i distribution fusion exhibits strong robustness,and the results obtained from the analysis are highly reliable.
徐国盛;沈碧桦;李华勋;黄艳艺;王成
浙江理工大学 机电产品可靠性分析与测试国家地方联合工程研究中心,浙江 杭州 310018||漳州职业技术学院 精密机械功能零部件智能制造福建省高等学校应用技术工程中心,福建 漳州 363000漳州职业技术学院 精密机械功能零部件智能制造福建省高等学校应用技术工程中心,福建 漳州 363000漳州职业技术学院 精密机械功能零部件智能制造福建省高等学校应用技术工程中心,福建 漳州 363000漳州职业技术学院 精密机械功能零部件智能制造福建省高等学校应用技术工程中心,福建 漳州 363000华侨大学 计算机科学与技术学院,福建 厦门 361021
机械制造
数控机床熵权法故障分布模型经验分布
computer numerical control(CNC)machine toolentropy weight methodfault distribution mod-elexperience distribution
《华侨大学学报(自然科学版)》 2026 (3)
276-283,8
浙江省重点研发计划项目(2024C01043)福建省中青年教师教育科研项目(JAT220683)福建省住建厅科技计划项目(2025-K-6)福建省厦门市住建局科技计划项目(XJK2025-1-2)福建省泉州市科技计划项目(2025QZNS001)
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