【正文】 并強(qiáng)調(diào)重視數(shù)據(jù)積累。前蘇聯(lián)對(duì)機(jī)械可靠性的研究十分重視，將提高機(jī)械產(chǎn)品可靠性和壽命作為其科技發(fā)展規(guī)劃的重點(diǎn)任務(wù)之一。另外由于大量新技術(shù)、新材料、新工藝的應(yīng)用，缺乏實(shí)用經(jīng)驗(yàn)，需要用可靠性技術(shù)幫助設(shè)計(jì)人員進(jìn)行分析和評(píng)估。如：NPRD一3非電子零部件可靠性數(shù)據(jù)(1985)；NPs一1機(jī)械可靠性分析技術(shù)手冊(cè)(1985)；ADA163900非電產(chǎn)品可靠性手冊(cè)等。1974年美國和日本成立了結(jié)構(gòu)可靠性分析方法研究組，澳大利亞、瑞典航空研究院的一些學(xué)者也都在專門研究結(jié)構(gòu)可靠性問題。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 機(jī)械可靠性分析的研究現(xiàn)狀和進(jìn)展 國外機(jī)械可靠性設(shè)計(jì)發(fā)展及現(xiàn)狀第二次世界大戰(zhàn)期間，美國空軍由于飛行故障而損失的飛機(jī)為21000架，；運(yùn)往遠(yuǎn)東的作戰(zhàn)飛機(jī)上的電子設(shè)備60％在運(yùn)輸中失效，在儲(chǔ)存期間有50％發(fā)生失效；海軍艦艇上的電子設(shè)備70％因“意外” 事故而失效。傳統(tǒng)的可靠性評(píng)估方法基于概率及數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論，依賴歷史失效壽命數(shù)據(jù)得到一批設(shè)備的整體可靠性，但無法實(shí)現(xiàn)反映當(dāng)前運(yùn)行設(shè)備個(gè)體特性的可靠性評(píng)估。在產(chǎn)品責(zé)任法中還規(guī)定：如果制造者能出示證明進(jìn)行了可靠性設(shè)計(jì)和可靠性保證等活動(dòng)的資料，可以排除責(zé)任。反之，可靠性水平高的產(chǎn)品在使用中不但能保證其性能的實(shí)現(xiàn)，而且故障發(fā)生的次數(shù)少、維修費(fèi)用及因故障造成的損失也少、安全性也提高。概括起來產(chǎn)品質(zhì)量特性包括：性能、可靠性、經(jīng)濟(jì)性和安全性四個(gè)方面。如果用隨機(jī)變量T表示產(chǎn)品從開始工作到發(fā)生失效或故障的時(shí)間，概率密度為f(t)，則該產(chǎn)品在某已指定時(shí)刻t的可靠度 () 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)品質(zhì)量的含義也在不斷地?cái)U(kuò)充。可靠性的概率度量稱為可靠度。 機(jī)械可靠性的特征量機(jī)械可靠性有很多特征量，在不同的場(chǎng)合，根據(jù)不同的需求，應(yīng)用不同的特征量，在這里，我們使用的是可靠度R【1】。以前產(chǎn)品的質(zhì)量主要指產(chǎn)品的性能，即產(chǎn)品出廠時(shí)的質(zhì)量，而現(xiàn)在產(chǎn)品的質(zhì)量已不局限于產(chǎn)品性能這唯一的指標(biāo)。其中，可靠性：產(chǎn)品出廠后（t0）所表現(xiàn)出來的一種質(zhì)量特性，是產(chǎn)品性能的延伸和擴(kuò)展。由此可見，產(chǎn)品的可靠性是產(chǎn)品質(zhì)量的核心，是生產(chǎn)廠家和用戶努力追求的目標(biāo)。從這點(diǎn)也可看出研究產(chǎn)品可靠性的重要意義 。傳統(tǒng)的基于樣本壽命統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上的可靠性分析方法得到的是設(shè)備的整體可靠性估計(jì)，但對(duì)于正在運(yùn)行的單臺(tái)或小批量設(shè)備，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的意義則不大，人們更關(guān)心的是當(dāng)前所用設(shè)備的壽命裕度和可靠性．設(shè)備運(yùn)行過程的狀態(tài)信息能夠?qū)崟r(shí)反映設(shè)備的運(yùn)行性能、精度，準(zhǔn)確判定設(shè)備的時(shí)間、動(dòng)態(tài)特性，揭示產(chǎn)品失效與性能退化之間的關(guān)系。這些事實(shí)引起美國軍方的高度重視，開始研究這些“意外”事故發(fā)生的規(guī)律，提出了可靠性的概念。目前在國外，機(jī)械可靠性設(shè)計(jì)已廣泛用于人造衛(wèi)星、宇宙飛船、飛機(jī)、艦船、土木工程、核電站、壓力容器、汽車、齒輪和軸承等產(chǎn)品中。 日本的可靠性設(shè)計(jì)體系來源于美國，但與美國機(jī)械可靠性研究不完全相同。在可靠性工程應(yīng)用方面，比較重視可靠性實(shí)驗(yàn)、故障診斷和壽命預(yù)測(cè)技術(shù)的研究與應(yīng)用，以及產(chǎn)品失效分析、現(xiàn)場(chǎng)使用數(shù)據(jù)的收集和反饋。其可靠性技術(shù)應(yīng)用主要靠國家標(biāo)準(zhǔn)推動(dòng)，發(fā)布了一系列可靠性國家標(biāo)準(zhǔn)。由歐共體委員會(huì)支持的歐洲可靠性數(shù)據(jù)庫協(xié)會(huì)成立于1979 年，其可靠性數(shù)據(jù)庫交換、協(xié)作網(wǎng)遍布?xì)W洲各國，收集的大量機(jī)械設(shè)備和零部件的可靠性數(shù)據(jù)，為進(jìn)行重大工程規(guī)劃和設(shè)備的研發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了依據(jù)。王光遠(yuǎn)和譚東耀建立了基于隨機(jī)模糊性的結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的概念和方法，并應(yīng)用于結(jié)構(gòu)抗震設(shè)計(jì)之中。胡云昌等在分析現(xiàn)有可靠性計(jì)算方法的基礎(chǔ)上，給出了較全面的評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)可靠性的標(biāo)準(zhǔn)，從而為結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的最優(yōu)可靠性設(shè)計(jì)提供了可靠的設(shè)計(jì)依據(jù)。 (2) 蒙特卡洛法 蒙特卡洛法的基本思想是：當(dāng)已知極限狀態(tài)方程中各基本隨機(jī)變量的分布時(shí)，利用隨機(jī)抽樣法產(chǎn)生一組相應(yīng)的隨機(jī)樣本，將其代入后可得到一個(gè)y的隨機(jī)樣本，如此反復(fù)進(jìn)行多次后，就得到y(tǒng)的一組隨機(jī)樣本。但是計(jì)算量大，并且當(dāng)精度提高到一定值以后，欲再提高其精度，計(jì)算量會(huì)以極大的梯度增加。原因在于函數(shù)泰勒展開時(shí)考慮了非線性項(xiàng)的影響，并且多采用一個(gè)數(shù)字特征—— 偏度，較多地保留了隨機(jī)變量的分布特征，能夠反映非對(duì)稱分布函數(shù)形狀。其特點(diǎn)在于即使沒有定量的可靠性數(shù)據(jù)，也能找出產(chǎn)品的不可靠因素。 (6) 故障樹分析法（FTA）故障樹分析法（FTA）是通過對(duì)可能造成系統(tǒng)故障的硬件、環(huán)境、人為因素進(jìn)行分析，畫出故障樹，從而確定產(chǎn)生故障原因的各種可能組合方式或其發(fā)生概率的一種分析方法。 近幾年來，利用設(shè)備狀態(tài)信息來預(yù)測(cè)設(shè)備可靠度已經(jīng)越來越受到人們重視，很多機(jī)械或者一些工業(yè)研究中都在通過不同的方法來利用一些狀態(tài)信息例如系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)漂移量、具有代表性的特征指標(biāo)、設(shè)備的監(jiān)測(cè)信息等來對(duì)設(shè)備的可靠度進(jìn)行評(píng)估，從而達(dá)到預(yù)想的效果。Chinnam等人將鉆削加工過程中推力和扭矩變化作為退化信號(hào)，對(duì)鉆頭的磨損狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)并對(duì)刀具的可靠性進(jìn)行了在線預(yù)測(cè)。本文通過對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)指標(biāo)分析，選取其最適合的狀態(tài)指標(biāo)—峭度值，再利用貝葉斯方法計(jì)算出瞬時(shí)可靠度，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立峭度瞬時(shí)可靠度模型，使其進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，求出未來的瞬時(shí)可靠度。當(dāng)零件（部件）的強(qiáng)度大于應(yīng)力時(shí)，其能夠正常工作；當(dāng)零件（部件）的強(qiáng)度小于應(yīng)力時(shí)，其發(fā)生失效。當(dāng)應(yīng)力為時(shí)，強(qiáng)度大于應(yīng)力的概率為 （） ——強(qiáng)度分布密度函數(shù) 應(yīng)力s0 處于ds區(qū)間內(nèi)的概率為 （） 假設(shè)與 為兩個(gè)獨(dú)立的隨機(jī)事件，因此兩獨(dú)立事件同時(shí)發(fā)生的概率為 （） 因?yàn)樯鲜? 為應(yīng)力區(qū)間內(nèi)的任意值，現(xiàn)考慮整個(gè)應(yīng)力區(qū)間內(nèi)的情況，有強(qiáng)度大于應(yīng)力的概率（可靠度）為 （） 當(dāng)已知應(yīng)力和強(qiáng)度的概率密度函數(shù)時(shí)，根據(jù)以上表達(dá)式即可求得可靠度。 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)的幾何特征 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 （） （） 式中，μ=0,ζ=1，記為N(0,1)。 （） （3）威布爾分布W(k,) 由瑞典人Weibull 構(gòu)造的分布函數(shù)。 威布爾分布的有關(guān)可靠性特征量 ①三參數(shù)威布爾分布可靠性特征量 可靠度函數(shù) ②二參數(shù) (γ=0)威布爾分布的可靠性特征量 可靠度函數(shù) 本課題采用的預(yù)測(cè)可靠性的方法 貝葉斯理論 定理定義 貝葉斯定理也稱貝葉斯推理，早在18世紀(jì)，英國學(xué)者貝葉斯(1702～1761)曾提出計(jì)算條件概率的公式用來解決如下一類問題：假設(shè)H[,1],H[,2]…,H[,n]互斥且構(gòu)成一個(gè)完全事件，已知它們的概率,i=1,2,…,n,現(xiàn)觀察到某事件A與H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴隨而出現(xiàn)，且已知條件概率，求 。那么，其中r假定這些值≤t和措施的時(shí)候失效。在此基礎(chǔ)上，有研究者提出先估計(jì)出狀態(tài)特征指標(biāo)在不同時(shí)刻的PDF，然后由失效閾值和指標(biāo)觀測(cè)值所界定的區(qū)間積分來計(jì)算相應(yīng)的瞬時(shí)可靠度。KM評(píng)估器是一種非參數(shù)估計(jì)方法，它的最大優(yōu)點(diǎn)是不依賴于失效PDF的分布假設(shè)，且不受采樣間隔影響，只要知道失效樣本和正常工作樣本的數(shù)目就可以估計(jì)出產(chǎn)品的可靠度。 強(qiáng)度定義為當(dāng)承受外部載荷和環(huán)境時(shí), 元件、裝置或材料能滿意地完成規(guī)定的任務(wù)而沒有失效的能力。有些麻煩。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴(kuò)展為多層。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其基本原理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡稱，它由一個(gè)輸入層，一個(gè)或多個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層構(gòu)成，每一次由一定數(shù)量的的神經(jīng)元構(gòu)成。輸入信號(hào)經(jīng)輸入層輸入， 通過隱含層的復(fù)雜計(jì)算由輸出層輸出，輸出信號(hào)與期望輸出相比較，若有誤差，再將誤差信號(hào)反向由輸出層通過隱含層處理后向輸入層傳播。權(quán)值不斷調(diào)整的過程就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)模仿人腦，具有并行處理的特征，大大提高了網(wǎng)絡(luò)功能。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能目前，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中。 (2)模式識(shí)別：用一個(gè)待定的輸出向量將它與輸入向量聯(lián)系起來。理論上，對(duì)于一個(gè)三層和三層以上的BP網(wǎng)絡(luò)，只要隱層神經(jīng)元數(shù)目足夠多，該網(wǎng)絡(luò)就能以任意精度逼近一個(gè)非線性函數(shù)。這種能力使其在圖像復(fù)原、語言處理、模式識(shí)別等方面具有重要應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一個(gè)非線性優(yōu)化問題, 它可以在已知的約束條件下，尋找一組參數(shù)組合，使該組合確定的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小。最后，利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)際設(shè)備的可靠性預(yù)測(cè)。本課題就是利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)未來可靠度進(jìn)行預(yù)測(cè)。滾動(dòng)軸承故障【6】的種類很多, 主要有表面疲勞損傷、磨損和膠合等幾種類型, 其中以表面疲勞損傷為主, 包括表面剝落、表面裂紋等滾動(dòng)面發(fā)生局部損傷等異常狀態(tài)。 頻域特征是指軸承振動(dòng)信號(hào)在特征頻率處的幅值。文獻(xiàn)[12]指出對(duì)于零件表面的損傷類故障, 用峰值判斷比較