【摘 要】
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由于影响数控机床刀架系统平均故障间隔时间的因素较多,采用单一的模型作预测无法充分提取已知数据中的隐含信息,导致预测困难。应用基于STL进行时间序列分解的组合模型预测算法,将原始故障数据分解为趋势项、季节项和随机项,应用指数平滑法和支持向量机回归分别对前两项数据进行预测,根据时序分解的加法模型将其结合,得到组合模型预测结果,并将组合模型与单一的预测模型进行对比分析。实例证明:组合模型预测优于单一模型预测。此方法应用于MTBF的预测,有助于工作人员针对故障发生时间点提前采取措施,同时为数控机床可靠性评估提供了
【机 构】
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沈阳航空航天大学经济与管理学院,辽宁省飞机火爆防控及可靠性适航技术重点实验室,沈阳航空航天大学安全工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(20180550752)。
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由于影响数控机床刀架系统平均故障间隔时间的因素较多,采用单一的模型作预测无法充分提取已知数据中的隐含信息,导致预测困难。应用基于STL进行时间序列分解的组合模型预测算法,将原始故障数据分解为趋势项、季节项和随机项,应用指数平滑法和支持向量机回归分别对前两项数据进行预测,根据时序分解的加法模型将其结合,得到组合模型预测结果,并将组合模型与单一的预测模型进行对比分析。实例证明:组合模型预测优于单一模型预测。此方法应用于MTBF的预测,有助于工作人员针对故障发生时间点提前采取措施,同时为数控机床可靠性评估提供了
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