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      設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估與維修優(yōu)化方法思考

      2020-07-17 07:12:30楊雁玲
      科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2020年14期
      關(guān)鍵詞:濾波器濾波可靠性

      楊雁玲

      (大同煤炭職業(yè)技術(shù)學(xué)院 山西大同 037003)

      通常判斷設(shè)備運(yùn)行可靠性的因素包含振動(dòng)程度、機(jī)械受損程度、不確定狀態(tài)三種類型,可靠性評(píng)估的主要目的為及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的缺陷并進(jìn)行改進(jìn),保障產(chǎn)品可靠性與綜合性能滿足使用需求,同時(shí)也能夠防范因設(shè)備運(yùn)行故障引發(fā)安全事故,保障實(shí)現(xiàn)設(shè)備的安全高效運(yùn)行。

      1 設(shè)備運(yùn)行可靠性的概念與評(píng)估計(jì)算方法

      1.1 運(yùn)行可靠性

      設(shè)備在運(yùn)行狀態(tài)下受溫度、應(yīng)力、電流、電壓、腐蝕等因素的影響,將導(dǎo)致其零部件的性能不斷退化,由早期損傷逐漸發(fā)展為故障,最終導(dǎo)致設(shè)備失效。設(shè)備運(yùn)行可靠性的衡量因素通常為受損最嚴(yán)重零部件的狀態(tài),在進(jìn)行運(yùn)行可靠性的具體分析時(shí)應(yīng)以可靠度作為量化指標(biāo),基于GB/T20921-2007將運(yùn)行可靠度定義為在規(guī)定條件下、規(guī)定期限內(nèi)設(shè)備不失效地完成要求功能的概率[1]。設(shè)h(t)為失效率函數(shù)、時(shí)間t為自變量,則運(yùn)行可靠度的計(jì)算公式為:

      1.2 可靠性評(píng)估方法

      通常在設(shè)備運(yùn)行過程中將產(chǎn)生速度、位移、應(yīng)力、溫度、壓力、噪聲、電量等狀態(tài)信息,用于反映設(shè)備的退化情況,為可靠性評(píng)估提供重要參考。在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的獲取上,可分別依據(jù)正問題、反問題進(jìn)行動(dòng)態(tài)建模與故障機(jī)理分析、信號(hào)處理與故障特征提取。其中動(dòng)態(tài)建模與故障機(jī)理分析主要以設(shè)備的零部件作為分析對(duì)象,選取零部件在不同約束條件下受到的物理量作用完成動(dòng)力學(xué)模型的建構(gòu),經(jīng)由分析得出故障產(chǎn)生機(jī)理及其表征,用于實(shí)現(xiàn)故障診斷;信號(hào)處理與故障特征提取則以設(shè)備的動(dòng)態(tài)響應(yīng)物理量信號(hào)作為分析對(duì)象,綜合采用多小波、隨機(jī)共振、局域均值分解等信號(hào)處理技術(shù)獲取故障特征或征兆,用于實(shí)現(xiàn)零部件故障定位與損傷情況的定量計(jì)算。在此基礎(chǔ)上,采用相關(guān)系數(shù)法、凝聚函數(shù)法、峭度指標(biāo)法等完成關(guān)聯(lián)映射模型的建構(gòu),將分析結(jié)果映射到歸一化度量區(qū)間[0,1]上,即可完成設(shè)備運(yùn)行可靠性評(píng)估[2]。

      1.3 運(yùn)行可靠度計(jì)算

      (1)相關(guān)系數(shù)法。

      當(dāng)一類設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)開始惡化時(shí),在其運(yùn)行過程中自相關(guān)系數(shù)將隨信號(hào)周期分量的增加而增加,則設(shè)備運(yùn)行可靠度的計(jì)算公式為:

      選取同類運(yùn)行狀態(tài)良好的設(shè)備作為對(duì)照組,針對(duì)運(yùn)行狀態(tài)劣化設(shè)備的可靠性進(jìn)行評(píng)估,則其互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式為:

      (2)凝聚函數(shù)法。

      選取同類運(yùn)行狀態(tài)良好的設(shè)備作為對(duì)照組,針對(duì)劣化設(shè)備的運(yùn)行可靠性進(jìn)行評(píng)估,其可靠性計(jì)算公式為:

      (3)峭度指標(biāo)法。

      通常當(dāng)設(shè)備在運(yùn)行狀態(tài)下零部件出現(xiàn)損傷時(shí),將使其運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的峭度有所增加,選取峭度指標(biāo)作為可靠性評(píng)估依據(jù),其計(jì)算公式為:

      2 設(shè)備維修優(yōu)化方法及其應(yīng)用探討

      2.1 采用H-RCM方法

      傳統(tǒng)設(shè)備維修方法以可靠性(RCM)為中心,將故障后果劃分為隱蔽性故障、安全性和環(huán)境性、使用性以及非實(shí)用性后果四種類型,其研究對(duì)象局限于單一設(shè)備,未能將人的可靠性納入到評(píng)估范疇中,無法滿足企業(yè)現(xiàn)實(shí)需求。對(duì)此采用H-RCM方法進(jìn)行改進(jìn),將可靠性評(píng)估對(duì)象由單一設(shè)備擴(kuò)展到人機(jī)結(jié)合系統(tǒng),并將其研究對(duì)象的功能擴(kuò)展到設(shè)備本身、自感知、自決策、自控制、自恢復(fù)、自學(xué)習(xí)六項(xiàng)功能層面,其故障模式涵蓋設(shè)備本身故障、感知失誤、決策失誤、控制失誤、維護(hù)失誤與學(xué)習(xí)失誤六種類型。在H-RCM人機(jī)系統(tǒng)故障原因分析因子設(shè)計(jì)上,分別確定典型因子與變量,完成矩陣的設(shè)計(jì),結(jié)合不同企業(yè)實(shí)際情況進(jìn)行因子間相關(guān)系數(shù)值的設(shè)計(jì),其中第i個(gè)因子與p-1個(gè)因子決定系數(shù)的均值的計(jì)算公式為:

      當(dāng)ri值越大,說明該因子在本類中的代表性越強(qiáng),因此可將其作為故障原因分析因子,能夠有效提高H-RCM過程中人機(jī)系統(tǒng)故障原因分析的效率。將H-RCM方法應(yīng)用于某風(fēng)機(jī)機(jī)組運(yùn)行可靠性評(píng)估中,將可靠性評(píng)估時(shí)長設(shè)為1年,配合平衡計(jì)分法與層次分析法進(jìn)行評(píng)估結(jié)果的量化處理。在過程監(jiān)控功能層方面,采用H-RCM方法后風(fēng)機(jī)機(jī)組員工的崗位技術(shù)職稱達(dá)標(biāo)率得到明顯提升,系統(tǒng)故障診斷準(zhǔn)確率、維修返修情況也明顯好轉(zhuǎn);在實(shí)施結(jié)果功能層方面,采用H-RCM方法后系統(tǒng)非計(jì)劃停工時(shí)間較基期值減少217h、人員傷亡事故數(shù)減少2起、違章操作的設(shè)備故障次數(shù)減少17次,人機(jī)系統(tǒng)維護(hù)資金節(jié)約11.3萬元,風(fēng)機(jī)機(jī)組的維護(hù)管理水平得到顯著提升。

      2.2 零相位時(shí)變?yōu)V波器設(shè)計(jì)

      選取變速齒輪箱作為故障診斷對(duì)象,通常應(yīng)以識(shí)別嚙合頻率的調(diào)制特征作為該設(shè)備的故障診斷依據(jù),提取各傳動(dòng)系統(tǒng)的嚙合頻率調(diào)制信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)調(diào)制分析,以此掌握各齒輪箱內(nèi)齒輪的工作狀態(tài)。在此將零相位濾波器引入到基于Multi-scale chirplet的稀疏信號(hào)分解的時(shí)變?yōu)V波器設(shè)計(jì)方法中,使自適應(yīng)的時(shí)變?yōu)V波器在通帶內(nèi)相移為零,用于解決信號(hào)畸變、Hilbert變換對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的單分量要求,提高濾波精度。在診斷流程設(shè)計(jì)上,首先應(yīng)通過測(cè)量得出振動(dòng)信號(hào)與每個(gè)齒輪箱的轉(zhuǎn)速信號(hào);其次選用基于多尺度線調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法,獲取每個(gè)齒輪箱的嚙合頻率;再次需將嚙合頻率、轉(zhuǎn)頻的倍頻分別設(shè)為濾波中心與濾波帶寬,完成零相位自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì),通過針對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波處理,獲取到單分量的嚙合頻率調(diào)制信號(hào);接下來基于Hilbert變換獲取相應(yīng)包絡(luò)信號(hào);最后結(jié)合轉(zhuǎn)速信號(hào)得到相應(yīng)包絡(luò)信號(hào)的階比譜,掌握調(diào)制形態(tài),實(shí)現(xiàn)故障診斷。其中基于多尺度線調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解方法所用的基函數(shù)庫為:

      通過分析每一采樣時(shí)刻零相位濾波的時(shí)域處理過程、響應(yīng)頻域可以得出,濾波輸出與輸入間不存在相移,由此推斷出零相位自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波器的輸出、輸入間也不存在相移,因此能夠有效規(guī)避信號(hào)畸變問題的出現(xiàn),提高濾波可靠性與精度。將該零相位自適應(yīng)濾波器運(yùn)用在變速齒輪箱的故障診斷中,可有效克服齒輪箱振動(dòng)信號(hào)間的相互干擾,且由此獲取的不同傳動(dòng)系統(tǒng)的包絡(luò)信號(hào)階比譜較為清晰,可實(shí)現(xiàn)對(duì)齒輪箱故障的有效診斷[3]。

      2.3 改進(jìn)的粒子群算法

      基于“選擇性趨同”原理針對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建基于“選擇性趨同”的粒子群算法(S-PSO)。S-PSO算法的速度與位置更新公式分別為:

      選取6個(gè)基準(zhǔn)優(yōu)化測(cè)試函數(shù),基于S-PSO算法分別對(duì)其進(jìn)行搜索運(yùn)算,仿真試驗(yàn)的硬件環(huán)境為Pentium(R)D、軟件平臺(tái)為WindowsXP,選取MATLAB7.0作為計(jì)算軟件,針對(duì)6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)分別執(zhí)行20次優(yōu)化運(yùn)算。通過觀察運(yùn)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),S-PSO算法對(duì)于6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)都能夠達(dá)到最靠近全局最優(yōu)點(diǎn)的位置,算法所得結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)方差較低、魯棒性較好;針對(duì)S-PSO算法的收斂特性進(jìn)行分析,可發(fā)現(xiàn)該算法的收斂速度、收斂精度均較高,能夠有效尋找到全局最優(yōu)解。將S-PSO算法應(yīng)用于某企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備維修實(shí)際中,實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備原有預(yù)防性維修周期模型的優(yōu)化,將算例參數(shù)代入到模型中可得出,在設(shè)備運(yùn)行周期為500h的情況下,當(dāng)預(yù)防性維修次數(shù)為5次時(shí),維修總成本為最小值,因此在設(shè)備運(yùn)行500h內(nèi)進(jìn)行5次預(yù)防性維修,即可保障設(shè)備運(yùn)行的可靠性、達(dá)到最佳運(yùn)行效果。

      3 結(jié)語

      設(shè)備在規(guī)定條件下與服役時(shí)間內(nèi)的零部件運(yùn)行狀態(tài),將直接影響到設(shè)備運(yùn)行功能與使用性能的發(fā)揮水平。本文基于H-RCM方法、零相位時(shí)變?yōu)V波器與改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行設(shè)備維修方法的優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有良好的可操作性與預(yù)防性維修作用,在生產(chǎn)作業(yè)中具備較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。

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