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基于比例風(fēng)險模型的磁浮列車狀態(tài)維修決策

2012-10-17 02:42:56馮奕陸譚慶龍龍志強
關(guān)鍵詞:風(fēng)缸故障率列車

馮奕陸,譚慶龍,龍志強

(國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 磁懸浮技術(shù)工程研究中心,長沙 410073)

0 引 言

作為一種新型的城市軌道交通工具,磁浮列車設(shè)備趨于向高參數(shù)、復(fù)雜化、信息化發(fā)展,這使得磁浮列車運營對設(shè)備管理的重視程度越來越高,設(shè)備維修的投入也越來越大[1]。目前,磁浮車輛仍主要沿用定期維修方式,由于磁浮列車設(shè)備的故障率曲線并不完全符合 “浴盆曲線”,使得傳統(tǒng)的定期維修方式缺乏一定的理論依據(jù);同時,對于磁浮列車這類的大型復(fù)雜設(shè)備而言,定期維修很容易出現(xiàn)維修過度或維修不足現(xiàn)象,造成不必要的損失。為了實現(xiàn)磁浮列車科學(xué)的維修決策,應(yīng)該采用基于狀態(tài)的維修 (Condition based maintenance-CBM)方式。這種維修方式主要是根據(jù)獲取的設(shè)備狀態(tài)信息,運用數(shù)據(jù)分析和決策技術(shù)預(yù)測設(shè)備 (或部件)的剩余壽命 (或故障率),以一定的優(yōu)化準(zhǔn)則為目標(biāo),從而對設(shè)備做出維修決策[2]。

CBM的關(guān)鍵就是需要將系統(tǒng)運行過程參數(shù)與系統(tǒng)本身完好程度建立起較為精確的聯(lián)系[3]。比例風(fēng) 險 模 型 (Proportional Hazards Models-PHM)的優(yōu)點是能夠?qū)⒈粰z測設(shè)備的故障率與其使用年限和相對應(yīng)的狀態(tài)變量聯(lián)系起來。本文通過威布爾比例風(fēng)險模型構(gòu)建了磁浮列車制動風(fēng)缸狀態(tài)監(jiān)測特征量與故障率的關(guān)系模型,并通過建立的基于最大可用度維修決策模型確定了磁浮設(shè)備的CBM維修時機決策,最后對基于CBM的決策支持系統(tǒng)進行了說明。

1 比例風(fēng)險回歸模型

1.1 威布爾比例風(fēng)險模型

比例風(fēng)險模型是較為成熟的協(xié)變量模型,其在故障分布的基礎(chǔ)上納入了故障的物理屬性、運行環(huán)境或條件變量,因此更適用設(shè)備運行和維修階段。PHM 的基本形式為[4]:

式中λ (t,X (t))為故障率;X (t)為運行到時間t時的狀態(tài)檢測特征值;λ0(t)為僅與時間相關(guān)的基本故障率;α為特征量對故障率函數(shù)的影響,稱為回歸系數(shù)。

這里選取λ0(t)為威布爾分布,因其能夠較好地描述許多故障數(shù)據(jù),分布中形狀參數(shù)的多樣變化可以描述樣本數(shù)據(jù)的下降、平穩(wěn)和上升的各種情況,適合復(fù)雜設(shè)備故障分布特點,由此可以得到威布爾比例風(fēng)險模型 (Weibull Proportional Hazards Models-WPHM):

基于上式不難得到WPHM的可靠度函數(shù):

1.2 模型參數(shù)估計

上述模型主要有β,η,α3個未知參數(shù),需要對模型進行參數(shù)估計。由于分布類型已知,未知量較少,所以本文采用極大似然估計方法。已知故障率密度函數(shù)f (t,X (t))=λ (t,X (t))R (t,X (t)),在將樣本中的截尾數(shù)據(jù)考慮進去后,可得到構(gòu)造的似然函數(shù)如下式:

式中N為數(shù)據(jù)總數(shù);r為N中有r個故障數(shù)據(jù),其余N-r個數(shù)據(jù)為截尾數(shù)據(jù),表示監(jiān)測點設(shè)備沒有發(fā)生故障;X (ti)、X (tj)為ti、tj時刻的數(shù)據(jù)監(jiān)測值。

對上式取對數(shù)化簡,得到對數(shù)似然函數(shù)為:

1)首先求出對數(shù)似然函數(shù)分別對β,η,α的偏導(dǎo),并得到向量組G如式 (6)形式:

2)式 (6)中的各個分量再次對β,η,α求導(dǎo),得到不同的9個二階偏導(dǎo)數(shù),組成對數(shù)似然函數(shù)的二階求導(dǎo)距陣G′:

當(dāng)k=0時,給出β0,η0,α03個初始量,可根據(jù)式 (8)迭代公式求得參數(shù)估計值。這樣WPHM就完整地建立了起來,再根據(jù)系統(tǒng)的工作時間T和與工作狀態(tài)相關(guān)的協(xié)變量值,便得到了系統(tǒng)當(dāng)前的故障率、故障密度、可靠度等可靠性指標(biāo)。

2 風(fēng)險維修決策模型

一般來講,系統(tǒng)的使用要求是不同的,這也導(dǎo)致了不同的決策目標(biāo)。對于磁浮系統(tǒng)來說,保證整個系統(tǒng)持續(xù)正常地運行,最大程度地發(fā)揮設(shè)備的有效壽命,有著重大的社會和經(jīng)濟意義。CBM能夠通過對設(shè)備運行狀態(tài)的監(jiān)測,使設(shè)備的可利用率最高,故本文以最大可用度作為決策目標(biāo),建立基于WPHM的風(fēng)險決策模型。這里做出如下假設(shè)[6]:

1)設(shè)備即使采取了預(yù)防性維修,在運行過程中也可能出現(xiàn)故障,這類故障采用的是修復(fù)性維修方式,取平均修復(fù)時間Tc;

2)設(shè)備進行預(yù)防性維修時可能有拆修或者更換維修,這里取平均預(yù)防性維修時間Tp;

3)在每一預(yù)防性維修周期內(nèi),平均可用工作時間為Tu,平均不可用工作時間為Td。

所以可以得到可用度A (T),可定義為:

不難得知Td,Tu表達式:Td=R(T)Tp+[1-其中R(T)為可靠度函數(shù);f(t)為故障密度函數(shù)。

將Td,Tu表達式帶入式(9)可得:

已知可靠度函數(shù)R (T)滿足式 (3),令:

這樣,就建立起了基于WPHM的風(fēng)險決策模型。顯然,當(dāng)ζ取得最小值時,可用度函數(shù)取得最大值。而利用式 (11)使ζ取得最小值得TA,則TA值就是需要進行預(yù)防性維修的運行時間。由于可靠度的積分不易計算,可采用逐步描點的數(shù)值方法求解[7]。

在得到TA后,找出一組與TA最相近的監(jiān)測數(shù)據(jù),將其帶入式 (2)WPHM中,可以得到故障率閾值λA。對同類設(shè)備或零件進行監(jiān)測時,數(shù)據(jù)代入建立的威布爾比例風(fēng)險模型中,得到相應(yīng)的故障率,與故障率閾值進行比較即可得到基于CBM的維修決策。

假若:

兩邊取對數(shù),得到:

此時就要對設(shè)備進行預(yù)防性維修,反之則繼續(xù)對設(shè)備進行監(jiān)測。

考慮到磁浮系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測費用,采用間隔時間監(jiān)測,即離線監(jiān)測。監(jiān)測時間的頻率根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整。如運行狀態(tài)接近故障率閾值時,在下一個監(jiān)測周期提高監(jiān)測的頻率,并考慮下個周期進行預(yù)防維修。設(shè)tA為監(jiān)測周期,將最接近(TA+tA)時刻的監(jiān)測數(shù)據(jù)代入式 (2)得到新的故障率閾值λA′。則基于CBM的維修決策見表1。

表1 基于CBM的維修決策Table 1 Maintenance decision based on CBM

3 磁浮列車制動系統(tǒng)維修決策分析

磁浮列車制動系統(tǒng)是車載電氣系統(tǒng)的主要組成之一,其技術(shù)性能的好壞直接影響磁浮車輛的安全運行。造成制動控制失效的原因包括:制動控制單元BCU故障、CAN總線故障、通訊故障、緊急閥故障、增壓缸故障、制動風(fēng)缸故障等。通過文獻[8]對制動系統(tǒng)的可靠性分析與故障樹建模,對列車制動控制系統(tǒng)影響最大的是緊急閥故障、排氣電磁閥故障、充氣電磁閥以及動力制動反饋PWM信號故障,CAN總線硬件故障和制動風(fēng)缸故障對制動控制系統(tǒng)的影響也較大。

3.1 參數(shù)估計

以唐山CMS-04型磁浮列車制動系統(tǒng)的制動風(fēng)缸為案例,收集2008~2010年制動風(fēng)缸狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的一組進行分析,按照是否為截尾數(shù)據(jù)進行排序 (表2),其中數(shù)據(jù)總量N=8,故障數(shù)量r=2。

制動風(fēng)缸只有壓力信息,所以需要估計的參數(shù)只有3個值。依據(jù)式 (5)~式 (8),通過Matlab編程,建立磁浮列車制動系統(tǒng)制動風(fēng)缸的威布爾比例風(fēng)險模型:

表2 制動系統(tǒng)制動風(fēng)缸的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)Table 2 Condition monitor data of brake air cylinder in maglev train braking system

3.2 維修決策

為了節(jié)約成本,磁浮列車制動系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)采取的是離線監(jiān)測,所以制動風(fēng)缸適用于上節(jié)所描述的CBM決策模型。以最大可用度為決策目標(biāo),可以得到故障率閾值λA=0.000 042 20和提高監(jiān)測頻率后的新的故障率閾值λA′=0.000 101 48,通過表1的維修判斷表達式可以獲得對應(yīng)的維修決策圖,決策圖繪出了αX (t)與時間t的關(guān)系,αX (t)值通過式ln (ηλA/β)- (β-1)ln (t/η)來進行計算,見圖1。

此時再將同類設(shè)備制動風(fēng)缸的其他狀態(tài)監(jiān)測值代入決策判斷表達式,得到的值在曲線下方區(qū)域(工作區(qū)),則設(shè)備可以繼續(xù)運行并進行狀態(tài)監(jiān)測;若在曲線上方區(qū)域,則應(yīng)立即進行預(yù)防性維修;若在兩條曲線之間的區(qū)域,則應(yīng)該加強監(jiān)測,提高監(jiān)測頻率,并在下一個監(jiān)測周期前考慮預(yù)防性維修。

圖1 磁浮列車制動系統(tǒng)制動風(fēng)缸維修決策圖Fig.1 Brake air cylinder in maglev train braking system maintenance decision of maglev train

4 基于狀態(tài)維修的磁浮列車決策支持系統(tǒng)設(shè)計

CBM在磁浮列車的具體應(yīng)用中,涉及的設(shè)備、故障等維修數(shù)據(jù)的總量越來越大,同時維修的復(fù)雜性也日益提高。所以開發(fā)一套中低速磁浮列車維修決策支持系統(tǒng)具有重要意義。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測與列車安全運行相關(guān)的車載設(shè)備狀態(tài)和車輛運行狀況;同時實現(xiàn)了系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化,利用信息技術(shù)和數(shù)據(jù)庫管理技術(shù),將CBM分析過程融入到系統(tǒng)應(yīng)用中,讓決策者能夠科學(xué)把握系統(tǒng)的故障規(guī)律,選擇最佳的維修時機,真正地實現(xiàn)了計劃科學(xué)、狀態(tài)監(jiān)測、過程可控、歷史可溯、信息共享[9]。

4.1 系統(tǒng)硬件拓撲結(jié)構(gòu)

中低速磁浮列車維修決策支持系統(tǒng)在其管理流程涉及范圍的廣泛性、列車數(shù)據(jù)管理的安全性都對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計提出了較高的要求。結(jié)合磁浮列車的實際應(yīng)用背景,中低速磁浮列車維修支持系統(tǒng)采用處于主流的 C/S (Client/Server,客戶端/服務(wù)器)體系結(jié)構(gòu)。其采用兩層結(jié)構(gòu)模式,服務(wù)器端負責(zé)數(shù)據(jù)管理,實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的遠程共享;客戶端通過軟件設(shè)計,完成與用戶的交互任務(wù),實現(xiàn)磁浮列車維修決策支持和管理。C/S體系結(jié)構(gòu)使整個系統(tǒng)更易于擴充,通過在磁浮列車車輛基地建立數(shù)據(jù)中心,實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的集中、分類存儲,保障數(shù)據(jù)的安全性[10]。圖2為系統(tǒng)硬件拓撲結(jié)構(gòu)圖。

圖2 系統(tǒng)硬件拓撲結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Hardware structure topology of system

4.2 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)

基于維修決策支持系統(tǒng)的基本功能,軟件設(shè)計成為整個系統(tǒng)的核心部分,它直接決定著系統(tǒng)的工作效率和相關(guān)功能的實現(xiàn)。軟件設(shè)計主要包括兩個方面:數(shù)據(jù)庫的設(shè)計和相關(guān)功能模塊的設(shè)計。數(shù)據(jù)庫設(shè)計依托于ADO.NET技術(shù),功能模塊設(shè)計則主要通過.NET框架下的WinForm來完成。數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品采用SQL Server 2005,軟件開發(fā)平臺為Visual Studio 2008Professional。系統(tǒng)的人機交互界面見圖3。

根據(jù)系統(tǒng)需要實現(xiàn)的功能,主要將系統(tǒng)的功能模塊分為3個部分:即系統(tǒng)管理部分、業(yè)務(wù)功能部分和綜合查詢部分[9]。

圖3 系統(tǒng)的人機交互界面Fig.3 Human-computer interface of system

1)系統(tǒng)管理。主要完成系統(tǒng)初始化、用戶管理、數(shù)據(jù)庫維護 (備份與恢復(fù))以及運行日志的管理等相關(guān)功能。

2)業(yè)務(wù)功能。它是整個功能模塊的核心部分,主要完成設(shè)備管理、故障管理、工單管理、維修管理、任務(wù)管理,狀態(tài)監(jiān)測等任務(wù),每個模塊的具體的任務(wù)劃分見圖4。

圖4 業(yè)務(wù)功能模塊拓撲圖Fig.4 Operation function module topology

3)綜合查詢。實現(xiàn)對決策支持系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行搜索查詢,能夠?qū)Σ樵兘Y(jié)果進行打印和輸出存檔。

5 結(jié) 論

本文建立了監(jiān)測數(shù)據(jù)、運行時間和設(shè)備故障率彼此相關(guān)的比例風(fēng)險模型,并以最大可用度為決策目標(biāo),得出了CBM的維修決策;同時又以磁浮列車制動系統(tǒng)制動風(fēng)缸的歷史數(shù)據(jù)為例,對模型進行了說明;最后基于狀態(tài)維修進行了決策支持系統(tǒng)設(shè)計,介紹了硬件拓撲和軟件結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明,基于威布爾分布的比例風(fēng)險模型為磁浮列車設(shè)備進行CBM維修決策提供了相對客觀的定量分析方法,實現(xiàn)了按需維修,具有一定的應(yīng)用空間。

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