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公开(公告)号:CN105844050A
公开(公告)日:2016-08-10
申请号:CN201610223176.2
申请日:2016-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5036 , G06F17/5086 , G06F2217/76 , G06F2217/84
Abstract: 本发明属于数控机床可靠性分析技术领域,涉及一种基于时间相关的数控机床组件更换时间方法,克服现有技术忽略系统组件故障时间相关影响建立可靠性模型而导致组件更换时间模型及组件备件库存量计算存在偏差的缺陷,包括以下步骤:1、采集故障数据;2、用游程检验法检验故障数据的平稳性;3、用Johnson法对各组件的故障时间ti的故障顺序号进行修正;4、对数控机床组件的故障过程建模;5、计算更换失效率指标λ'R;6、计算数控机床系统各组件的更换寿命及一定时间内备件库存量。本发明既可实现组件更换时间计算,还可进行一定周期内组件备件量预测,为企业采购管理提供依据,减少了企业库存损失,提高了经济效益。
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公开(公告)号:CN105844050B
公开(公告)日:2018-01-30
申请号:CN201610223176.2
申请日:2016-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于数控机床可靠性分析技术领域,涉及一种基于时间相关的数控机床系统组件更换时间分析方法,克服现有技术忽略系统组件故障时间相关影响建立可靠性模型而导致组件更换时间模型及组件备件库存量计算存在偏差的缺陷,包括以下步骤:1、采集故障数据;2、用游程检验法检验故障数据的平稳性;3、用Johnson法对各组件的故障时间ti的故障顺序号进行修正;4、对数控机床组件的故障过程建模;5、计算更换失效率指标λ'R;6、计算数控机床系统各组件的更换寿命及一定时间内备件库存量。本发明既可实现组件更换时间计算,还可进行一定周期内组件备件量预测,为企业采购管理提供依据,减少了企业库存损失,提高了经济效益。
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