閆書(shū)法,馬 彪,鄭長(zhǎng)松
(北京理工大學(xué)機(jī)械與車(chē)輛學(xué)院,北京 100081)
隨著工業(yè)科技的快速發(fā)展和全球化競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,現(xiàn)代軍用裝甲車(chē)輛傳動(dòng)系統(tǒng)呈現(xiàn)出規(guī)模大、復(fù)雜度高和效率高的發(fā)展趨勢(shì),機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)的可靠性與安全性受到了廣泛的重視[1]。車(chē)輛綜合傳動(dòng)裝置作為復(fù)雜時(shí)變的機(jī)電系統(tǒng),在高速重載的運(yùn)行過(guò)程中,齒輪、摩擦片和軸承等關(guān)鍵零部件會(huì)不斷地磨損,當(dāng)磨損經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的積累期并達(dá)到一定的閾值后,會(huì)導(dǎo)致綜合傳動(dòng)裝置損傷的出現(xiàn),如果不能及時(shí)地發(fā)現(xiàn)和預(yù)防,最終會(huì)導(dǎo)致綜合傳動(dòng)裝置的失效[2]。一旦發(fā)生失效事故,所造成的軍事和經(jīng)濟(jì)損失往往是不可估量的。因此,必須采取積極主動(dòng)的方法,在綜合傳動(dòng)失效之前,準(zhǔn)確地制定視情維修策略。因此,通過(guò)綜合傳動(dòng)裝置的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)綜合傳動(dòng)裝置開(kāi)展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測(cè)與壽命預(yù)測(cè)研究,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置的預(yù)防性維修是保障其可靠運(yùn)行的切實(shí)可行的方法。
目前針對(duì)綜合傳動(dòng)裝置的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與壽命預(yù)測(cè)問(wèn)題,已有學(xué)者利用油液光譜數(shù)據(jù)開(kāi)展了部分研究工作[3-7]。這些代表性研究只考慮了一元劣化失效模式下的劣化建模與壽命預(yù)測(cè)問(wèn)題,針對(duì)復(fù)雜失效模式的研究較少,主要有兩方面原因:(1)綜合傳動(dòng)裝置的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有高維非線性的特點(diǎn),狀態(tài)監(jiān)測(cè)信息的合理利用較為困難;(2)綜合傳動(dòng)裝置是一個(gè)復(fù)雜時(shí)變的機(jī)電系統(tǒng),具有多種失效過(guò)程,失效機(jī)理復(fù)雜,失效模型的準(zhǔn)確建立較為困難。
針對(duì)綜合傳動(dòng)裝置等復(fù)雜裝備存在多劣化失效模式問(wèn)題,本文中提出了一種基于劣化失效和突發(fā)失效競(jìng)爭(zhēng)的剩余壽命預(yù)測(cè)方法。針對(duì)綜合傳動(dòng)裝置的多維狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用主元分析和狀態(tài)空間模型融合劣化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);采用隨機(jī)過(guò)程Wiener模型建立裝置劣化失效模型,采用Weibull分布模型建立裝置突發(fā)失效模型,進(jìn)一步在劣化失效與突發(fā)失效相關(guān)的基礎(chǔ)上建立綜合傳動(dòng)裝置競(jìng)爭(zhēng)失效模型;最終實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置的剩余壽命預(yù)測(cè)。
為及時(shí)掌握綜合傳動(dòng)裝置的磨損狀態(tài)并準(zhǔn)確實(shí)施預(yù)防性維護(hù)策略,避免異常停機(jī)的產(chǎn)生,提高綜合傳動(dòng)裝置的可維護(hù)性與可靠性,有必要在競(jìng)爭(zhēng)失效框架下開(kāi)展綜合傳動(dòng)裝置的剩余壽命預(yù)測(cè)工作?;诹踊Ш屯话l(fā)失效競(jìng)爭(zhēng)的綜合傳動(dòng)裝置剩余壽命預(yù)測(cè)框架如圖1所示。
圖1 競(jìng)爭(zhēng)失效下的綜合傳動(dòng)剩余壽命預(yù)測(cè)框架
綜合傳動(dòng)裝置的主要磨損部位包括濕式離合器、齒輪、密封環(huán)、軸承和匯流行星排等,磨損零部件眾多,磨損機(jī)理復(fù)雜[2]。金屬磨粒作為主要的磨損產(chǎn)物,來(lái)自于不同的摩擦副表面且在油液中均勻混合。MOA II原子發(fā)射光譜儀可分析油液中微小磨粒的元素濃度,實(shí)現(xiàn)基于磨粒元素濃度的磨損劣化建模。然而,由于油液光譜數(shù)據(jù)眾多,信息冗余量大,無(wú)法直接將光譜測(cè)量數(shù)據(jù)用于綜合傳動(dòng)裝置的磨損劣化建模。
核主元分析方法可有效降低光譜數(shù)據(jù)的變量維數(shù),利用較少維數(shù)的主元代替原來(lái)較多的變量,并能夠反映原來(lái)的變量信息,在求解特征變量中得到了廣泛的應(yīng)用。但是,核主元分析方法對(duì)數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)分布特征具有較大的敏感性,且當(dāng)測(cè)量數(shù)據(jù)中存在離群值時(shí),會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生較大的影響[8]。針對(duì)傳統(tǒng)核主元分析對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)分布特征和離群值敏感性的問(wèn)題,基于模糊隸屬度的核主元分析是一種行之有效的方法。但該方法僅是將數(shù)據(jù)集劃分為一個(gè)類(lèi),并未有約束條件。為此,Ichihashi[9]提出了一種熵劣化函數(shù):
式中:等號(hào)右側(cè)第1項(xiàng)為重構(gòu)誤差的加權(quán)和;等號(hào)右側(cè)第2項(xiàng)為正則化項(xiàng);e(xi)為真實(shí)值與估計(jì)值的均方誤差;ui為隸屬度。對(duì)式(1)求導(dǎo)可得 ui=exp(-e(xi)/σ2),可以看出,e(xi)越小,表示估計(jì)值與真實(shí)值越接近,隸屬度 ui越大;反之,e(xi)越大,真實(shí)值為離群值的概率越大。
將模糊隸屬度賦予特征空間中的數(shù)據(jù)集,在核主元分析的特征空間中對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行魯棒改進(jìn),最終形成魯棒核主元分析方法,以減少離群值對(duì)核主元分析過(guò)程的影響。具體分析方法如下:
(1)初始化隸屬度 U0=(u1,u2,…,u3)=(1,1,…,1),在 t=0時(shí)計(jì)算主元矩陣 V0;
(2)令 t=t+1,計(jì)算矩陣 K,~K,得到特征值 λk和特征向量αk,進(jìn)而計(jì)算隸屬度向量Ut;
(3)如果 max|uti-1-uti|<ε,則進(jìn)行下一步,否則返回第2步;
(4)計(jì)算觀測(cè)數(shù)據(jù) xi(j=1,2,…,n)投影于特征向量 vk(k=1,2,…,p)上的投影值,則基于模糊隸屬度的魯棒主元為
綜合傳動(dòng)裝置的性能狀態(tài)可分為健康狀態(tài)、報(bào)警狀態(tài)和失效狀態(tài)[7]。其在健康狀態(tài)和報(bào)警狀態(tài)的油液光譜數(shù)據(jù)矩陣的特征矩陣具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和不同的狀態(tài)子空間。假設(shè)綜合傳動(dòng)裝置在健康狀態(tài)的狀態(tài)子空間為S0,在劣化時(shí)刻t的狀態(tài)子空間為St,通過(guò)空間基向量的主夾角表示兩類(lèi)狀態(tài)子空間的相似性。Hamm等[10]提出了一種基于基矢量?jī)?nèi)積矩陣奇異值分解的主夾角數(shù)值計(jì)算方法?;蛄康膬?nèi)積矩陣為
對(duì)內(nèi)積矩陣進(jìn)行奇異值分解,得到特征值k1,k2,…,kd,計(jì)算特征值的反余弦值,即可得到主夾角:
式中 0?θi?π/2,θi越小,說(shuō)明 S0與 St之間的相似性越大,綜合傳動(dòng)裝置的劣化程度越低。
得到主夾角向量為 θ=(θ1,θ2,…,θi),最小主夾角min(θi)體現(xiàn)了狀態(tài)子空間 S0與St的最主要的相似信息。因此,利用min(θi)的正弦值表示綜合傳動(dòng)裝置的劣化程度:
式中劣化程度τ的取值范圍為[0,1]。健康狀態(tài)時(shí)劣化程度τ趨近于0,失效狀態(tài)時(shí)劣化程度τ趨近于1。
綜合傳動(dòng)裝置中的金屬磨粒主要由磨損過(guò)程產(chǎn)生,由于磨損程度變化的不確定性,金屬磨粒的生成可以被近似為擴(kuò)散過(guò)程,即是由布朗運(yùn)動(dòng)驅(qū)動(dòng)的連續(xù)時(shí)間連續(xù)狀態(tài)的隨機(jī)過(guò)程。近年來(lái),在描述系統(tǒng)隨機(jī)劣化過(guò)程中,Wiener過(guò)程模型得到了廣泛應(yīng)用[11]。因此,本文中采用狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),利用Wiener過(guò)程模型對(duì)綜合傳動(dòng)裝置劣化過(guò)程{τ(t),t≥0}進(jìn)行建模。
一般來(lái)說(shuō),基于Wiener過(guò)程的系統(tǒng)劣化模型可具體描述為
式中:劣化過(guò)程{τ(t),t≥0}是由標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng){B(t),t≥0}驅(qū)動(dòng)的;σ為擴(kuò)散系數(shù);θ為漂移系數(shù);且有 σB(t)~N(0,σ2t),以用來(lái)表示劣化過(guò)程的隨機(jī)性和隨時(shí)間變化的不確定性。不失一般性,本文中令初始劣化狀態(tài)等于0,即 t=0時(shí),τ(0)=0,則劣化過(guò)程在 t時(shí)刻為正態(tài)分布,即 τt~N(θt,σ2t)。劣化狀態(tài)的概率密度函數(shù)(probability density function,PDF)為
通過(guò)隨機(jī)劣化過(guò)程首中時(shí)間(first hitting time,F(xiàn)HT)的概念來(lái)定義綜合傳動(dòng)裝置的壽命,即如果隨機(jī)劣化過(guò)程{τ(t),t≥0}首次達(dá)到預(yù)先給定的失效閾值,則認(rèn)為綜合傳動(dòng)裝置失效,需要進(jìn)行維護(hù)。根據(jù)首中時(shí)間的概念,給定失效閾值為ω,綜合傳動(dòng)裝置的壽命T定義為
根據(jù)隨機(jī)過(guò)程理論可知,Weiner過(guò)程到達(dá)固定閾值的首中時(shí)間為逆高斯分布,因此,在當(dāng)前劣化狀態(tài) τk(τk<ω)已知的情況,壽命 T具有如下性質(zhì)[12]:
在工程實(shí)際中,設(shè)備的突發(fā)失效一般采用Weibull分布描述,且突發(fā)失效概率受設(shè)備劣化程度的影響,即劣化程度越大,突發(fā)失效的可能性越高。假設(shè)綜合傳動(dòng)裝置的突發(fā)失效時(shí)間ξc符合Weibull分布,形狀參數(shù)b與劣化程度τ無(wú)關(guān),尺度參數(shù)η與劣化程度τ有關(guān),關(guān)系為η=a/τ。則突發(fā)失效的故障率函數(shù)為
綜合傳動(dòng)裝置突發(fā)失效時(shí)間的概率密度函數(shù)(PDF)和累積分布函數(shù)(cumulative density function,CDF)為
根據(jù)前述內(nèi)容,綜合傳動(dòng)裝置在競(jìng)爭(zhēng)失效模式下的可靠度函數(shù)為
如果劣化失效與競(jìng)爭(zhēng)失效不相關(guān),則綜合傳動(dòng)裝置的可靠度函數(shù)為
為實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置的剩余壽命預(yù)測(cè),需要利用歷史失效數(shù)據(jù)確定失效模型的參數(shù)。假設(shè)一共有M+N臺(tái)綜合傳動(dòng)裝置,其中因?yàn)榱踊Фl(fā)生故障的有M臺(tái),因?yàn)橥话l(fā)失效而發(fā)生故障的有N臺(tái)。
根據(jù)綜合傳動(dòng)裝置全壽命實(shí)驗(yàn)油液光譜測(cè)量數(shù)據(jù),利用1.1節(jié)的數(shù)據(jù)融合方法得到綜合傳動(dòng)裝置在時(shí)間ti的劣化程度τi,然后利用極大似然方法估計(jì)劣化失效模型參數(shù)。根據(jù)式(8),第k臺(tái)綜合傳動(dòng)裝置在第i觀測(cè)時(shí)刻的性能劣化程度的概論密度函數(shù)(PDF)為[13]
則似然函數(shù)為
對(duì)上式兩邊取對(duì)數(shù),然后對(duì)θ和σ2求偏導(dǎo),并令偏導(dǎo)數(shù)為0,即可求得θ和σ2為
根據(jù)N臺(tái)發(fā)生突發(fā)失效的綜合傳動(dòng)裝置的突發(fā)失效時(shí)間(ξc1,ξc2,…,ξcN),以及相對(duì)應(yīng)的性能劣化程度(τ1,τ2,.,τN),根據(jù)式(14)得到突發(fā)失效的似然函數(shù)為
綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行至t時(shí)刻時(shí)的剩余壽命為
綜合傳動(dòng)裝置是基于雙功率流傳動(dòng)原理,集變速、轉(zhuǎn)向和制動(dòng)等機(jī)構(gòu)于一體的復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng),主要零部件包括:前傳動(dòng)裝置、傳動(dòng)齒輪、多片濕式離合器、液壓換擋閥和柱塞泵電機(jī)等,其系統(tǒng)構(gòu)成如圖2所示。
圖2 綜合傳動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)成示意圖
以綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的油液光譜金屬元素濃度為劣化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以突發(fā)失效時(shí)間作為突發(fā)失效數(shù)據(jù),應(yīng)用本文中提出的競(jìng)爭(zhēng)失效分析方法,就可實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置的剩余壽命預(yù)測(cè)。本文中研究所用的失效數(shù)據(jù)來(lái)自于綜合傳動(dòng)裝置全壽命周期可靠性實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖3所示。
圖3 綜合傳動(dòng)全壽命磨損實(shí)驗(yàn)臺(tái)
依據(jù)可靠性實(shí)驗(yàn)大綱,實(shí)驗(yàn)工況為多擋位、變負(fù)荷、多轉(zhuǎn)速循環(huán)工況,油液取樣位置為精濾器上游,取樣時(shí)間區(qū)間為30-250 h,取樣間隔為10 h,具體的取樣操作規(guī)范與原則可以參見(jiàn)文獻(xiàn)[6]。其中一臺(tái)綜合傳動(dòng)裝置在運(yùn)行至253 h時(shí)發(fā)生故障,在失效之前共取得24個(gè)實(shí)驗(yàn)油液樣本。
采用MOA II型原子發(fā)射光譜儀,對(duì)上述24個(gè)綜合傳動(dòng)裝置磨損實(shí)驗(yàn)油液樣本進(jìn)行分析,得到21種常見(jiàn)元素的光譜分析濃度值數(shù)據(jù),根據(jù)文獻(xiàn)[6]剔除油液光譜數(shù)據(jù)中與表征綜合傳動(dòng)裝置磨損狀態(tài)無(wú)關(guān)的元素,最終得到表征綜合傳動(dòng)裝置劣化狀態(tài)的元素光譜數(shù)據(jù),如表1所示。
表1 綜合傳動(dòng)裝置可靠性實(shí)驗(yàn)光譜數(shù)據(jù)
針對(duì)表1中的油液光譜數(shù)據(jù),利用1.1節(jié)的數(shù)據(jù)融合方法,得到綜合傳動(dòng)裝置在各測(cè)量時(shí)刻的劣化程度,如表2所示。
表2 綜合傳動(dòng)裝置性能劣化程度
為實(shí)現(xiàn)綜合傳動(dòng)裝置的劣化失效建模,需要利用性能劣化監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)確定劣化失效模型的參數(shù)σ2,θ。根據(jù)式(21)和式(22),利用極大似然方法估計(jì)得到劣化模型參數(shù)為=0.00331,=0.00027。
已知同型號(hào)5臺(tái)發(fā)生突發(fā)失效的綜合傳動(dòng)裝置的失效時(shí)間數(shù)據(jù)和相應(yīng)的劣化狀態(tài)如表3所示。
得到的綜合傳動(dòng)裝置在競(jìng)爭(zhēng)失效模式下的可靠度曲線如圖4所示。其中R(t)為本文中提出的競(jìng)爭(zhēng)失效模式下的可靠度曲線,R*(t)為劣化失效與突發(fā)失效不相關(guān)的競(jìng)爭(zhēng)失效模式下的可靠度曲線,Rd為僅考慮劣化失效模式下的可靠度曲線。
表3 綜合傳動(dòng)裝置突發(fā)失效數(shù)據(jù)
圖4 綜合傳動(dòng)裝置可靠度曲線
由圖4可知,在綜合傳動(dòng)裝置的任意工作時(shí)刻,Rd(t)恒大于等于 R*(t),即僅考慮劣化失效對(duì)綜合傳動(dòng)裝置進(jìn)行可靠度估計(jì)會(huì)導(dǎo)致可靠度估計(jì)結(jié)果偏大;R(t)恒小于等于 R*(t),說(shuō)明考慮競(jìng)爭(zhēng)失效的可靠度估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健,這有利于對(duì)綜合傳動(dòng)裝置的安全評(píng)估和預(yù)防性維護(hù)。
進(jìn)一步,利用蒙特卡羅方法對(duì)式(24)進(jìn)行隨機(jī)抽樣平均,得到競(jìng)爭(zhēng)失效模式下的綜合傳動(dòng)裝置的壽命估計(jì)值ξ為253.7 h。為驗(yàn)證基于劣化失效和突發(fā)失效競(jìng)爭(zhēng)的綜合傳動(dòng)裝置壽命估計(jì)方法的準(zhǔn)確性,定義剩余壽命估計(jì)值與對(duì)應(yīng)真實(shí)剩余壽命的相對(duì)誤差為
應(yīng)用式(26),分別在綜合傳動(dòng)裝置運(yùn)行至第50,110和170 h時(shí),計(jì)算并比較考慮競(jìng)爭(zhēng)失效和僅考慮劣化失效時(shí)剩余壽命估計(jì)與對(duì)應(yīng)真實(shí)剩余壽命的相對(duì)誤差,如表4所示。
由表4可見(jiàn),本文中提出的考慮劣化失效與突發(fā)失效競(jìng)爭(zhēng)的綜合傳動(dòng)裝置剩余壽命預(yù)測(cè)方法具有較小的相對(duì)誤差,能夠提高剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,這為綜合傳動(dòng)裝置的視情維修策略的合理制定提供了有益的參考。
表4 估計(jì)的平均剩余壽命和相對(duì)誤差
為提高綜合傳動(dòng)裝置可靠性建模的合理性和剩余壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,本文中研究了基于劣化失效模式和突發(fā)失效模式競(jìng)爭(zhēng)失效的綜合傳動(dòng)裝置剩余壽命預(yù)測(cè)方法,具體結(jié)論如下。
(1)基于主元分析與狀態(tài)空間模型的多維劣化數(shù)據(jù)融合方法能夠有效降低綜合傳動(dòng)裝置狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變量維數(shù),將性能劣化數(shù)據(jù)有效的融合,并能夠反映原來(lái)的狀態(tài)信息,為綜合傳動(dòng)裝置的劣化失效建模及剩余壽命預(yù)測(cè)提供了基礎(chǔ),對(duì)其它具有多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的裝備劣化指標(biāo)融合具有借鑒意義。
(2)考慮綜合傳動(dòng)裝置劣化失效與突發(fā)失效競(jìng)爭(zhēng)的可靠性建模與剩余壽命預(yù)測(cè)方法,能夠建立裝備性能劣化與突發(fā)失效之間的作用機(jī)制,能夠客觀地描述綜合傳動(dòng)裝置的性能劣化與失效機(jī)理,為深入了解綜合傳動(dòng)裝置的失效機(jī)理和規(guī)律提供了有益的參考。
(3)綜合傳動(dòng)裝置全壽命實(shí)驗(yàn)表明,與僅考慮劣化失效的剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果相比,本文中提出的方法得到的剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果具有較小的相對(duì)誤差,與綜合傳動(dòng)裝置的真實(shí)剩余壽命更為接近,預(yù)測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確,有利于綜合傳動(dòng)裝置視情維修策略的合理制定。