GBM模型提升机电产品故障部位频率动态分析的实用策略

本文主要探讨的是"基于GBM模型的复杂机电产品故障部位频率动态分析"这一研究主题。论文旨在充分利用故障模式与影响分析（FMEA）中关于产品故障部位频率（Fault Part Frequency, FPF）的数据，通过建立一个适用于开放世界的广义信度马尔可夫（Generalized Belief Markov, GBM）模型，来实时监测和分析故障部位频率的变化趋势。马尔可夫链在此被用来描述产品故障部位频率的动态变化，但经典马尔可夫模型在处理状态空间数值微小变动时可能会导致预测结果不稳定，因此，作者引入了广义证据理论来解决这个问题。 论文首先对马尔可夫链在描述故障部位频率动态变化中的可行性进行了深入分析，然后构建了一个更为稳健的GBM模型，这个模型能够处理现实世界中的不确定性，即开放世界的环境。研究以某机床企业的数控车床为例，通过应用这种新的动态分析方法，研究人员能够深入理解各个故障部位频率的具体变化，并据此提出针对性的改进措施，以提升产品的可靠性和生产效率。 张根保教授和喻春硕士作为主要作者，他们分别来自重庆大学机械工程学院，他们的研究领域包括现代质量工程、先进制造技术以及数控机床的可靠性。论文的关键点在于复杂机电产品的故障部位频率管理，以及如何通过GBM模型进行动态分析，从而为产品设计和生产过程提供有力支持。论文不仅验证了这种方法的理论基础，还通过实际案例展示了其在工业实践中的应用价值和有效性。 整篇文章的关键词包括复杂机电产品、故障部位频率、广义信度马尔可夫模型和动态分析，这些关键词表明了研究的核心内容。此外，文章还被归类于机械工程和技术领域的TB114.3，并获得了国家科技重大专项基金的支持，显示了其在学术界的权威性和实用性。 这篇论文对于优化机电产品的故障管理策略具有重要的实践指导意义，强调了动态分析在故障部位频率管理中的作用，并通过严谨的理论分析和实证研究，为相关行业的故障预测和预防提供了创新的方法和技术支持。