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基于参数非参数融合方法的精密机床性能评估 被引量:3
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作者 田子欣 徐永智 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第11期1614-1619,共6页
精密机床机械系统误差受传动系统的设计和调试,以及环境变化等多种因素的影响,属于分布未知的乏信息系统,为了很好地解决精密机床机械系统误差数据分布未知的乏信息评估问题,提出了一种用于评估精密机床机械系统性能变异的参数非参数融... 精密机床机械系统误差受传动系统的设计和调试,以及环境变化等多种因素的影响,属于分布未知的乏信息系统,为了很好地解决精密机床机械系统误差数据分布未知的乏信息评估问题,提出了一种用于评估精密机床机械系统性能变异的参数非参数融合方法。首先,在服役现场,至少采集两个不同时间阶段精密机床加工产品尺寸的序列数据,构成了评估对象;其次,采用中位数与Huber M估计融合方法,对不同时间阶段序列数据进行了稳健处理,得到了次序统计量与尺寸性能区间,确定了置信水平;计算出了尺寸性能区间的分组数及尺寸数据列的累积频率,并用斯米尔诺夫假设检验标准统计量,对其进行了对比,评估了不同时间阶段序列数据的分布相似性特征,以此判断精密机床性能是否发生变异;最后,利用专用滚动轴承外圈检测装置,实测两个时间阶段的数据,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:两个时间阶段产品精度分布是置信水平为95%的偏态分布,二者分布特征不相似,可推断出精密机床机械系统发生了变异;系统通过运用中位数与Huber M融合方法、斯米尔诺夫假设检验方法可以克服数据未知分布及置信水平特征的问题,有效地分析机械系统误差,为精密机床性能评估与维修提供可靠依据。 展开更多
关键词 精密机床 机械系统误差调整 传动系统 分布未知乏信息系统 中位数估计 置信水平 斯米尔诺夫假设
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