張 江, 崔俊杰, 鄭長松, 劉 勇*, 劉亞軍, 沈 劍
1. 中北大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院, 山西 太原 030051
2. 北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院, 北京 100081
3. 內(nèi)蒙古北方重工業(yè)集團(tuán)有限公司, 內(nèi)蒙古 包頭 014000
濕式離合器是綜合傳動裝置的核心部件[1], 工作環(huán)境極其惡劣, 在長時間工作或極限工況條件下容易發(fā)生累積失效或由異常摩擦造成的摩擦片磨損故障[2], 其健康狀況的監(jiān)測與預(yù)測逐漸成為研究熱點(diǎn)。 但是由于振動信號混疊、 摩擦片與油液界面測溫難度高以及傳動裝置空間封閉等問題, 使得油液光譜數(shù)據(jù)成為其狀態(tài)監(jiān)測的主要參數(shù)。 谷玉波、 張根保等[3-4]通過研究故障發(fā)生機(jī)理, 對隨機(jī)過程中的Gamma過程研究并建立模型, 實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型的優(yōu)化; Prakash Guru、 Li等[5-6]則使用wiener過程進(jìn)行建模預(yù)測并對參數(shù)實(shí)時更新問題進(jìn)行討論, 實(shí)現(xiàn)剩余壽命預(yù)測結(jié)果的連續(xù)優(yōu)化。 上述文獻(xiàn)主要側(cè)重于剩余壽命預(yù)測的模型優(yōu)化和參數(shù)估計方法的多樣性, 但是以單一的性能指標(biāo)為主, 預(yù)測偏差較大, 難以全面反映真實(shí)的退化情況。
為解決這些問題, 近些年來學(xué)者們開始基于多個性能指標(biāo)建立退化模型, 如任淑紅等[7-11]研究設(shè)備健康狀況時, 開始利用兩個及以上的性能指標(biāo)進(jìn)行建模討論, 取得了很好的效果。 但是在參考多個性能指標(biāo)時, 選用的性能指標(biāo)相關(guān)性是否良好是決定模型好壞的關(guān)鍵因素。 目前不少學(xué)者利用油液光譜數(shù)據(jù)開展了許多研究。 例如, 鄭長松[12]對綜合傳動裝置進(jìn)行長期油液光譜跟蹤監(jiān)測以判斷綜合傳動磨損狀態(tài); 閆書法等[13]已將油液光譜數(shù)據(jù)作為傳動裝置狀態(tài)檢測和剩余壽命的性能指標(biāo), 對本文的后續(xù)研究有很重要的參考意義。
基于濕式離合器的油液光譜分析數(shù)據(jù), 針對油液光譜隨機(jī)性較高以及現(xiàn)有方法的性能指標(biāo)單一且誤差偏大的問題, 選擇合適的指示元素, 采用合適的聯(lián)合函數(shù)構(gòu)建兩種指示元素的二元Wiener過程預(yù)測模型, 開展離合器剩余壽命預(yù)測研究, 通過與試驗(yàn)結(jié)果的對比分析, 驗(yàn)證了此方法在壽命預(yù)測中的可行性。
開展?jié)袷诫x合器的剩余壽命預(yù)測研究[14], 對于提高綜合傳動裝置整體可靠性和壽命具有重要意義。 濕式離合器是綜合傳動系統(tǒng)關(guān)鍵部件, 也是起步、 換擋過程中的重要部件之一。 其包括銅基粉末壓制的帶有內(nèi)花鍵齒的摩擦片和帶有外花鍵齒的對偶碟型鋼片, 濕式離合器是通過油壓控制離合器的分離與結(jié)合來控制系統(tǒng)動力源與傳動機(jī)構(gòu)間的啟停[15], 濕式離合器的組成如圖1所示。
圖1 綜合傳動裝置與濕式離合器的結(jié)構(gòu)原理圖
根據(jù)濕式離合器的工作特點(diǎn), 設(shè)計了離合器壽命試驗(yàn)臺, 主要由電機(jī)、 包箱、 轉(zhuǎn)矩儀、 慣量塊、 制動儀以及電渦流測功機(jī)組成, 如圖2所示。
圖2 濕式離合器綜合試驗(yàn)臺實(shí)物圖
濕式離合器加速壽命試驗(yàn)過程如圖3所示。
圖3 試驗(yàn)流程圖
油液分析采用MOA Ⅱ型油料分析光譜儀, 通過油樣在盤、 棒電極間的超高壓激發(fā)與測量, 并與標(biāo)準(zhǔn)曲線對比計算出元素的濃度。 試驗(yàn)油液光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)、 換油修正預(yù)處理后, 主要金屬元素及其含量如圖4所示。
圖4 元素光譜圖
根據(jù)文獻(xiàn)[12-13]對綜合傳動裝置的油液光譜分析, 選定Cu和Pb元素作為指示元素, 并得到各自對應(yīng)的閾值。 其在濕式離合器性能發(fā)生退化后的變化趨勢如圖5所示。
1.4.1 wiener過程簡介
wiener過程是目前退化預(yù)測中應(yīng)用較多的過程, 又稱為布朗運(yùn)動過程, 是一個獨(dú)立增量過程[16]。
若隨機(jī)過程{W0(t),t∈[0, ∞}滿足下列條件:
(1)W0(t)對任意的t1,t2∈[0, ∞),t1
(2)對任意的t∈[0, ∞), 增量W0(t2)-W0(t1)具有Gaussian(高斯)分布密度; 且P[W0(t)=0]=1。
圖5 Cu, Pb元素累積圖
滿足以上條件, 稱W0(t)為規(guī)范化wiener過程[17]。
1.4.2 基于wiener過程的退化模型的建模
建立多元wiener過程的剩余壽命預(yù)測模型, 需對單個性能指標(biāo)分別建立函數(shù)模型[18], 通過關(guān)聯(lián)函數(shù)進(jìn)行融合。 因此, 利用非線性wiener過程作為模型構(gòu)建的基礎(chǔ)[10], 可表示為
X(t)=X0+ηt+βW(t)
(1)
式(1)中,X0表示初始退化量,η表示漂移系數(shù),β表示擴(kuò)散系數(shù),W(t)表示標(biāo)準(zhǔn)wiener過程。
1.4.3 相關(guān)性分析
這里引入可以將聯(lián)合分布函數(shù)與它們各自的邊緣分布函數(shù)連接在一起的Copula函數(shù)。
表1 常見的Copula函數(shù)
AIC=2k-2ln(L)
(2)
式(2)中,k為參數(shù)個數(shù),L為似然函數(shù)。
1.4.4 參數(shù)估計
由wiener過程的性質(zhì)可知, 性能指標(biāo)增量服從正態(tài)分布[5], 即
ΔXk=Xk(t+Δt)-Xk(t)~N(ηkΔt, (σk)2Δt)
(3)
由正態(tài)分布公式可得ΔXk的概率密度函數(shù)為
(4)
利用極大似然估計法可以估計出漂移系數(shù)ηk和擴(kuò)散系數(shù)σk[9]
(5)
(6)
在半年多的時間里,他硬是啃完了30萬字的《高壓聚乙烯》等專業(yè)書籍。學(xué)徒期滿時,董松江不僅系統(tǒng)地學(xué)習(xí)了化工理論知識,而且熟練掌握了崗位操作技能,并能夠獨(dú)立頂崗。
(7)
指示元素的閾值確定后, 在任一元素濃度超過閾值時, 則判定該濕式離合器失效, 即
T=inf{t:X1(t)>ω1或X2(t)>ω2}
(8)
式(8)中,T為失效時間,X(t)為性能指標(biāo)函數(shù),ω表示閾值。
逆高斯(inverse Gaussian distribution, IG)分布描述的是到達(dá)固定距離所需時間的分布, 常用于剩余壽命預(yù)測模型的構(gòu)建當(dāng)中[17]。 根據(jù)Cu和Pb元素的閾值與初值, 在參數(shù)估計中確定ηk和σk后, 就可以得到每個指示元素的邊緣概率密度函數(shù)
(9)
式(9)中,ηk為漂移系數(shù),σk為擴(kuò)散系數(shù),ωk為閾值,X0為初始濃度。
利用Copula函數(shù)分析兩個性能指標(biāo)之間的相關(guān)特性, 需對其進(jìn)行聯(lián)合, 由此推導(dǎo)出剩余壽命的聯(lián)合概率函數(shù)
fk(t|ωk,ηk,σk,α)=
(10)
式(10)中,F(xiàn)1(t)和F2(t)分別為兩個性能指標(biāo)剩余壽命邊緣概率密度函數(shù)的累積分布函數(shù);c(F1(t),F2(t))是C(F1(t),F2(t))的密度函數(shù)。
建立濕式離合器的一元、 二元剩余壽命預(yù)測模型, 由如圖6、 圖7所示兩個性能指標(biāo)的退化增量和增量統(tǒng)計圖可知, 得到分別滿足N(0.475 9, 11.444 9)和N(0.382 3, 18.463 2)的正態(tài)分布, 表明兩個指示元素變化符合wiener過程。
由式(9)分別得到兩個指示元素的邊緣概率密度函數(shù), 代入Copula聯(lián)合函數(shù)中, 由式(2)計算得到AIC值, 如表2所示。 選擇AIC值最小的Frank copula函數(shù)來聯(lián)合Cu和Pb的密度函數(shù)。
圖6 退化增量圖
圖7 增量統(tǒng)計正態(tài)分布柱狀圖
表2 常見Copula函數(shù)的AIC值
利用式(5)—式(8)計算得到30~240 h之間(時間間隔為30 h)的wiener過程模型參數(shù)的估計值, 如表3所示。
表3 模型系數(shù)估計值
結(jié)合式(9)、 式(10)可以得到一元、 二元wiener過程的壽命預(yù)測模型圖, 如圖8、 圖9所示。
圖8 一元wiener過程預(yù)測圖
壽命預(yù)測值與試驗(yàn)值的偏差可由式(11)得到
(11)
圖9 二元wiener過程預(yù)測圖
表4 預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果的對比
圖10 剩余壽命預(yù)測偏差圖
式(11)中,M為偏差,TW為預(yù)測值,TZ為試驗(yàn)值。
將一元、 二元剩余壽命預(yù)測模型的預(yù)測值與試驗(yàn)值進(jìn)行對比, 結(jié)果如表4和圖10所示。
(1)由表4可以知道, 一元和二元wiener過程都是根據(jù)試驗(yàn)值進(jìn)行參數(shù)實(shí)時更新, 隨著預(yù)測時間的推移和參考數(shù)值的增多, 兩種方法的預(yù)測值與試驗(yàn)值的偏差均明顯減小;
(2)磨損試驗(yàn)時間超過120 h后, 二元預(yù)測模型預(yù)測偏差降低到20.8%, 在超過150 h后, 其預(yù)測偏差降低到20%以內(nèi), 在磨損試驗(yàn)達(dá)到210 h左右時, 預(yù)測偏差明顯減小為6%;
(3)在150~240 h范圍內(nèi), 二元wiener過程剩余壽命預(yù)測的偏差為6%~22%, 相較一元wiener過程, 剩余壽命預(yù)測的準(zhǔn)確率提升9%以上;
(4)由圖10可知, 一元、 二元wiener過程的剩余壽命預(yù)測曲線都不斷向測量值靠攏, 但二元預(yù)測模型的曲線與試驗(yàn)值的接近程度始終優(yōu)于一元預(yù)測模型, 故二元預(yù)測模型的預(yù)測效果比一元預(yù)測模型的好。
采用油液光譜數(shù)據(jù)中Cu和Pb兩種元素濃度開展?jié)袷诫x合器的剩余壽命預(yù)測, 依據(jù)AIC信息準(zhǔn)則選取了Frank Copula函數(shù), 構(gòu)建兩個指示元素間的關(guān)聯(lián)函數(shù), 最終建立了濕式離合器剩余壽命的一元、 二元wiener過程預(yù)測模型, 通過與試驗(yàn)值對比分析, 得到的主要結(jié)論如下:
(1)結(jié)合濕式離合器壽命試驗(yàn), 通過對試驗(yàn)全程油液光譜數(shù)據(jù)的補(bǔ)換油修正和相關(guān)度分析, 得到濕式離合器在一定工況條件下的壽命值, 并提取出離合器剩余壽命預(yù)測的參考元素及失效閾值;
(2)采用Cu和Pb作為指示元素, 通過Copula關(guān)聯(lián)函數(shù)、 極大似然估計法、 逆高斯分布原理等方法, 實(shí)現(xiàn)了剩余壽命預(yù)測的實(shí)時參數(shù)更新, 建立了基于一元、 二元wiener過程的剩余壽命預(yù)測模型;
(3)通過預(yù)測值與試驗(yàn)值的對比分析表明, 隨著預(yù)測時間的推移和參考數(shù)值的增多, 預(yù)測偏差明顯降低; 二元wiener過程的剩余壽命預(yù)測的準(zhǔn)確率相較一元wiener過程提升9%以上;
研究結(jié)果表明, 二元wiener過程模型及其預(yù)測方法用于濕式離合器的剩余壽命預(yù)測, 具有預(yù)測實(shí)時性強(qiáng)且預(yù)測精度高的優(yōu)點(diǎn)。 同時, 本文的研究為三個及以上性能指標(biāo)的剩余壽命預(yù)測研究奠定了基礎(chǔ), 且該方法可推廣到設(shè)備狀態(tài)在線監(jiān)測及剩余壽命預(yù)測等相關(guān)領(lǐng)域。