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公开(公告)号：CN114997242A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210765149.3
申请日：2022-06-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，涉及一种极值定位波形延拓LMD信号分解方法，具体包括下述步骤：1、获取波形的所有极值点；2、估计端点处极值；3、利用估计值进行信号分解；本发明一种极值定位波形延拓LMD信号分解方法，该方法通过信号自身来满足自身估计，充分考虑了信号内部的变化规律以及每个极值点的信息，估计值符合原波形波动趋势，估计精度较高，可操作性较强。
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公开(公告)号：CN112906250B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110380488.5
申请日：2021-04-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/245 , G06F16/28 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于复杂系统模块分类技术领域，涉及一种复杂系统模块分类方法，包括下述步骤：1、采集复杂系统现场故障数据；2、将复杂系统划分为N个单元，确定各单元的故障分布函数；3、对各单元故障相关性分析及计算；4、计算各单元故障的综合关联强度，建立单元间故障关联矩阵；5、关联矩阵变换，求强连通集合，得到初始聚类模块；6、建立模块分类量化数学模型，构建目标函数；7、使用分组遗传算法对目标函数进行优化，得到最佳模块划分。本发明复杂系统模块分类方法使用Copula函数量化故障关联单元之间的关联强弱，避免了人为因素造成的结果不准确，提高了故障关联单元关联强度的精确程度，使用聚合度耦合度作为量化指标，对模块内部以及模块之间的关系进行分析，通过构建目标函数并使用遗传算法优化，得到的最佳划分模块相对符合实际。
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公开(公告)号：CN112883569B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110160418.9
申请日：2021-02-05
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F16/901 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于数控机床技术领域，涉及一种数控机床故障传播扩散行为分析方法，包括下述步骤：1、通过故障相关性分析、矩阵转换与分解构建系统故障传播层级结构模型；2、考虑故障时间相关性的组件故障概率模型构建；3、引入超图理论思想计算组件间故障传播扩散系数；4、计算累积故障传播扩散系数；5、融入边介数计算系统组件故障影响度；6、分析故障传播扩散行为、识别关键故障节点、确定关键故障传播扩散路径；本发明考虑故障分步扩散的影响，从故障机理以及模型结构特征的角度分析数控机床故障传播扩散行为，与传统单视角分析方法相比更为准确、更符合生产实际。
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公开(公告)号：CN109100145B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201810945132.X
申请日：2018-08-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种大功率电主轴用模拟加载与可靠性试验装置，电主轴通过夹持机构固定在地平铁上，切削力模拟加载机构通过四分量测力仪与地平铁固连，双膜片弹性联轴器一端与切削力模拟加载机构中的加载棒连接，另一端与测功机连接，测功机固连在地平铁上，本试验装置采用机械加载装置，轴向力和径向力分别通过轴向力加载弹簧、径向力加载弹簧间接作用在加载棒上，从而有效降低了电主轴端面跳动对加载切削力产生的波动误差；下V型铁可以在V型铁支架的滑槽内上下移动，当需要调节电主轴中心高度时只需要松开锁紧螺栓，通过旋转高度调节螺栓即实现调整功能，本装置结构简单，成本低廉，具有较好的可靠性。
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公开(公告)号：CN109522650A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811366311.4
申请日：2018-11-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于电主轴可靠性分析技术领域，涉及一种无突发失效信息下电主轴寿命评估方法。克服现有技术根据退化信息建模时忽略突发失效及退化对突发失效的影响的缺陷，包括以下步骤：1、电主轴产品定时截尾可靠性试验及电主轴产品退化信息采集；2、指数分布产品可靠性建模；3、威布尔分布产品可靠性建模；4、结合退化信息的无突发失效信息下部分分布竞争风险可靠性建模；5、基于部分分布竞争风险可靠性模型进行电主轴寿命评估。本发明从竞争失效角度提出了一种基于单侧置信限建模基本失效率、以多性能退化量为协变量的部分分布竞争风险建模方法，对合理评价电主轴可靠性水平及完善电主轴可靠性技术体系具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN106874582A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710060763.9
申请日：2017-01-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5086
Abstract: 本发明属于数控机床技术领域，涉及一种电主轴加速寿命试验时间设计方法，包括下述步骤：1、采集产品载荷数据与故障信息；2、建立载荷分布模型；3、设计程序载荷谱；4、基于Miner疲劳累积损伤理论确定产品寿命估算式，据此建立加速寿命试验加速因子模型；5、基于故障信息，经模型假设、参数估计及假设检验建立首次故障时间可靠性模型；6、基于首次故障时间进行试验时间设计，以可接受的可靠度所对应的首次故障时间为基准，建立电主轴试验时间与样本量的关系模型；7、考虑加速因子开展试验时间设计，并验证其可信性。本发明不仅考虑试验时间与样本量的关系模型，同时基于修正Miner理论建立加速因子模型，提高了建模准确度，更加符合实际。
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公开(公告)号：CN103870659B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410120870.2
申请日：2014-03-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种数控机床故障分析方法，克服现有技术存在的机床故障分析中未考虑故障相关性问题；集成DEMATEL-ISM法，结合故障统计相关数据，考虑子系统间故障相关关系，应用有向图和矩阵运算得到子系统间综合影响矩阵和相关度，由子系统间综合影响矩阵得到整体影响矩阵和可达矩阵，将可达矩阵分解得到多级递阶层次结构模型。综合相关度和多级递阶层次结构模型得到数控机床关键子系统；利用FMECA技术分析确定关键子系统各组成部分可能存在的故障模式及每一故障模式对数控机床工作的影响，找到单点故障，依照各故障模式严酷度及各故障模式发生概率，确定各故障模式危害性。
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公开(公告)号：CN105278460A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510778261.0
申请日：2015-11-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B19/406
CPC classification number: G05B19/406
Abstract: 本发明涉及一种基于级联故障分析的数控机床系统组件可靠性评价方法，该方法包括下述步骤：将整个数控机床系统部件划分为多个子系统，根据各子系统之间的故障传递关系构建故障传递有向图模型；用邻接矩阵对故障传递有向图模型进行描述；计算各子系统的基于故障相关的被影响度CK值；根据各子系统的基于故障相关的被影响度CK值及综合故障概率函数计算得到各子系统的固有故障概率函数；利用固有故障概率函数对数控机床系统组件进行可靠性评价。本发明可靠性模型不仅考虑子系统自身元件的累计失效过程，还融入其他子系统的故障相关影响度因子，与基于系统间相互独立假设的可靠性模型相比更符合实际。
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公开(公告)号：CN118917167A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410742588.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/10 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于电主轴可靠性建模领域，涉及一种无失效数据下电主轴可靠性建模方法和系统。针对现有无失效数据可靠性建模方法中忽略产品退化程度对突发失效概率影响问题，包括以下步骤：1、电主轴步进加速退化试验及退化信息采集；2、电主轴无突发失效数据生成；3、电主轴突发失效概率估计；4、考虑退化程度与突发失效相关的无失效数据下电主轴可靠度模型构建。本发明将步进加速退化试验等效为恒加试验，生成无失效数据，将退化程度融入电主轴可靠度模型，并利用IBA‑SVR方法估计电主轴Weibull分布模型参数，将本发明方法与不考虑退化程度与突发失效相关的无失效数据下电主轴可靠度模型进行对比，验证本发明结果更符合实际，对无失效数据下结合退化信息进行产品可靠性建模具有一定的指导意义。
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