一种基于神经网络黑箱化贝叶斯的数控机床可靠性分析方法

本发明公开了一种基于神经网络黑箱化贝叶斯推断的数控机床可靠性分析与评估方法。包括如下步骤：S10数据预处理与增强：利用历史故障数据构建经验分布，并训练神经网络生成符合该分布的扩充故障数据，以解决样本不足问题；S20神经网络黑箱化贝叶斯推断：构建贝叶斯神经网络，通过变分推断和重参数化技巧，使网络直接学习从故障数据到可靠性参数后验分布的映射。网络输出为分布参数；S30不确定性量化：在预测时进行多次前向传播采样，生成预测分布，从而量化认知不确定性和偶然不确定性；S40端到端训练与优化：以证据下界为损失函数，结合历史与现场数据对网络进行训练，平衡数据拟合与模型复杂度。本方法可以提升计算速度，适用于实时评估，提升了工程适用性。