Estado actual y perspectivas del desarrollo de técnicas de modelación de degradación acelerada para la confiabilidad de máquinas-herramienta de control numérico computarizado

Jinyan Guo ,  

Yuxin Sun ,  

Jiayi Song ,  

Chuanhai Chen ,  

Zhifeng Liu ,  

Nana Niu ,  

摘要

Como tecnología fundamental para funciones y rendimiento, el estudio de la confiabilidad de las máquinas-herramienta de control numérico computarizado es una tarea sistemática desafiante. Para el diseño, análisis y mejora de estas máquinas, la modelación de la confiabilidad es vital, y la modelación de la degradación acelerada es una rama importante que no se debe ignorar. Este método ofrece una solución innovadora para lograr alta confiabilidad y larga vida útil en aplicaciones de ingeniería. La modelación de la degradación del rendimiento y la modelación acelerada son las dos categorías principales de la modelación de la degradación acelerada. Los modelos de procesos estocásticos, modelos de trayectorias de degradación y modelos de distribución de cantidades de degradación son métodos comúnmente usados en la degradación acelerada. Los modelos acelerados físicos, empíricos y estadísticos son los tres tipos más usados. Este artículo, basado en un resumen de resultados de investigación nacionales e internacionales, analiza y discute las características y el alcance de las técnicas de modelación de degradación acelerada en las máquinas-herramienta de control numérico computarizado. El estudio destaca la importancia de introducir tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y métodos de modelado de degradación acelerada de la confiabilidad, considerando el acoplamiento de parámetros de incertidumbre de múltiples fuentes y condiciones no lineales. Finalmente, el artículo combina las demandas del desarrollo industrial y la aplicación técnica para anticipar las direcciones futuras del desarrollo del modelado de degradación acelerada.

关键词

máquinas-herramienta de control numérico computarizado;confiabilidad;modelación de degradación acelerada

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