| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 机床可靠性国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外机床可靠性研究的历史与现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内机床可靠性研究的历史与现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国内外数控机床可靠性评估的现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构 | 第14-18页 |
| 2 数控机床可靠性评估的理论基础和指标 | 第18-24页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 数控机床可靠性评估相关基础知识 | 第18-24页 |
| 2.2.1 可靠性的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 数控机床可靠性指标 | 第19-24页 |
| 3 面向最小维修的数控机床可靠性评估 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 数控机床故障的随机点过程理论背景 | 第24-25页 |
| 3.3 面向最小维修的多台数控机床 PLP 模型 | 第25-26页 |
| 3.3.1 PLP 建模及其参数的点估计 | 第25-26页 |
| 3.3.2 PLP 模型参数的区间估计 | 第26页 |
| 3.4 数控机床可靠性指标的估计 | 第26-28页 |
| 3.4.1 数控机床可靠性指标的点估计 | 第27页 |
| 3.4.2 数控机床可靠性指标的区间估计 | 第27-28页 |
| 3.5 模型检验 | 第28-30页 |
| 3.5.1 趋势检验 | 第28页 |
| 3.5.2 更新过程检验 | 第28页 |
| 3.5.3 同质性检验 | 第28-29页 |
| 3.5.4 拟合优度检验 | 第29-30页 |
| 3.6 实例分析 | 第30-34页 |
| 3.6.1 模型参数估计 | 第30-31页 |
| 3.6.2 基于 AIC 和 BIC 准则的模型优选 | 第31-32页 |
| 3.6.3 机床可靠性指标的估计 | 第32-33页 |
| 3.6.4 结果分析与讨论 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 小子样条件下数控机床最小维修的可靠性评估 | 第36-44页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 PLP 的 Bayes 估计 | 第36-38页 |
| 4.2.1 PLP 的 Bayes 建模 | 第36-37页 |
| 4.2.2 Gibbs 抽样 | 第37页 |
| 4.2.3 Gibbs 抽样收敛性的判断 | 第37-38页 |
| 4.3 实例分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 模型参数估计 | 第38-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于广义更新过程的数控机床可靠性评估 | 第44-56页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 Kijima 型广义更新过程（GRP） | 第44-47页 |
| 5.2.1 Kijima- I 模型 | 第45-47页 |
| 5.2.2 Kijima- II 模型 | 第47页 |
| 5.3 基于 Monte Carlo 仿真的机床可靠性指标估计 | 第47-50页 |
| 5.3.1 虚龄的 MC 估计 | 第48-49页 |
| 5.3.2 累积故障数的估计 | 第49-50页 |
| 5.3.3 瞬时故障强度与瞬时 MTBF 估计 | 第50页 |
| 5.3.4 累积故障强度与累积 MTBF 估计 | 第50页 |
| 5.4 实例分析 | 第50-54页 |
| 5.4.1 参数估计与结果讨论 | 第52-53页 |
| 5.4.2 机床可靠性指标的估计 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 基于广义比例强度模型的不完全维修可靠性评估 | 第56-68页 |
| 6.1 引言 | 第56-57页 |
| 6.2 广义比例强度模型（Generalized proportional intensity model，GPIM） | 第57-63页 |
| 6.2.1 GPIM 的基本思想 | 第57-58页 |
| 6.2.2 GPIM 基本特性 | 第58-59页 |
| 6.2.3 多台数控机床故障数据的 GPIM 建模 | 第59-61页 |
| 6.2.4 机床可靠性指标的估计 | 第61页 |
| 6.2.5 时间趋势检验与修复功效检验 | 第61-63页 |
| 6.3 实例分析 | 第63-66页 |
| 6.3.1 基于 AIC 和 BIC 准则的模型优选 | 第63页 |
| 6.3.2 模型参数及可靠性指标计算 | 第63-65页 |
| 6.3.3 模型检验结果 | 第65-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 7 基于对数线性比例强度模型的不完全维修可靠性评估 | 第68-78页 |
| 7.1 引言 | 第68页 |
| 7.2 对数线性比例模型的特性研究 | 第68-70页 |
| 7.2.1 对数线性比例模型的定义 | 第68-69页 |
| 7.2.2 模型特性 | 第69-70页 |
| 7.3 基于 LPIM 的可靠性分析 | 第70-73页 |
| 7.3.1 基于 LPIM 的故障数据建模 | 第70-72页 |
| 7.3.2 机床可靠性指标的估计 | 第72-73页 |
| 7.3.3 时间趋势和修复功效检验 | 第73页 |
| 7.4 实例分析 | 第73-77页 |
| 7.4.1 基于 AIC 和 BIC 准则的模型优选 | 第74页 |
| 7.4.2 模型参数及可靠性指标的估计 | 第74-76页 |
| 7.4.3 模型检验与讨论 | 第76-77页 |
| 7.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 8 结论与展望 | 第78-82页 |
| 8.1 总结 | 第78-79页 |
| 8.1.1 内容总结 | 第78-79页 |
| 8.1.2 创新之处 | 第79页 |
| 8.2 展望 | 第79-82页 |
| 8.2.1 不足之处 | 第79-80页 |
| 8.2.2 后续研究 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 附录 | 第92页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第92页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的课题 | 第92页 |
