李濤

摘要：要實(shí)現(xiàn)PHM和AL的關(guān)鍵核心技術(shù)就是故障預(yù)測技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)的研究是機(jī)械故障診斷研究當(dāng)中的熱點(diǎn)，所受到的關(guān)注也不斷上升。而機(jī)械傳動系統(tǒng)在我國的國防和生產(chǎn)當(dāng)中被廣泛的運(yùn)用著，因此對于其的安全性和可靠性的要求很高。以下主要進(jìn)行了機(jī)械傳動系統(tǒng)關(guān)鍵零部件故障預(yù)測技術(shù)的研究。

關(guān)鍵詞：機(jī)械傳動 關(guān)鍵零部件 故障預(yù)測

0 引言

在機(jī)械傳動系統(tǒng)的運(yùn)行當(dāng)中，因?yàn)殚L時(shí)間連續(xù)性的工作，所以其關(guān)鍵零部件非常容易磨損，以及出現(xiàn)各種各樣的故障情況。由于故障因素的出現(xiàn)，進(jìn)而使得整個(gè)系統(tǒng)無法保持正常狀態(tài)運(yùn)行。而我國在這方面的研究起步晚，對于故障預(yù)測技術(shù)之上還存在很大的不足，無法有效的進(jìn)行故障預(yù)測。

1 機(jī)械傳動系統(tǒng)關(guān)鍵零部件故障預(yù)測技術(shù)概述

從廣義而言，故障預(yù)測技術(shù)有三大功能，第一是能夠有效的進(jìn)行故障檢測，并且將早期故障進(jìn)行隔離處理。第二是確認(rèn)設(shè)備目前所存在的故障程度。第三是對故障發(fā)生時(shí)間進(jìn)行預(yù)測，估計(jì)其剩余使用壽命。

2 HSMM故障預(yù)測技術(shù)研究

2.1 故障預(yù)測模型 首先建立，預(yù)測模型圖。其中利用高斯分布函數(shù)表示每個(gè)宏觀狀態(tài)，其所駐留的時(shí)間所顯示的分布函數(shù)為P（dn/hi），則：

T=∑■■D（hi）

logP（Sλ，T）=∑■■logP（dn/hi）

當(dāng)滿足以上條件，則每個(gè)退化狀態(tài)所駐留的時(shí)間是：

D（hi）=μ（hi）+ρσ2（hi），ρ=（T-■μ（hi）/■σ2（hi））

在以上式子①的基礎(chǔ)之上，再利用后向遞歸法進(jìn)行計(jì)算，最終確認(rèn)已經(jīng)進(jìn)入退化狀態(tài)的關(guān)鍵零部件剩余使用壽命。假設(shè)目前關(guān)鍵零部件的退化狀態(tài)是i，而使用壽命則用RULi表示其剩余壽命時(shí)間。

2.2 預(yù)測步驟 對于故障的預(yù)測有以下四個(gè)步驟：第一，提取特征信息。將所有的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使之符合使用需求。根據(jù)相應(yīng)的方式提取所需特征信息，并且將其當(dāng)做該關(guān)鍵零部件的觀測值，以表示其在整個(gè)壽命周期當(dāng)中的任意時(shí)刻。最后形成觀察值序列O（k），設(shè)置其長度是T。第二，參數(shù)估計(jì)。在第一個(gè)步驟的基礎(chǔ)之上可以得出一個(gè)轉(zhuǎn)移矩陣aij，其中i不小于零，j不大于N，利用該矩陣表示其退化狀態(tài)。每個(gè)退化狀態(tài)持續(xù)時(shí)間密度函數(shù)均值是μ（hi），以及σ2（hi）方差。最后依據(jù)式子①計(jì)算出在該狀態(tài)之上所駐留的時(shí)間單元，D（h0）、D（h1）、D（hN-1）。第三，確定退化狀態(tài)。第四，根據(jù)所獲得的相關(guān)信息，利用后向遞歸法進(jìn)行計(jì)算，最終得出所剩壽命的平均值，以及方差。

2.3 實(shí)例分析 第一，對HSMM進(jìn)行全壽命預(yù)測模型訓(xùn)練。首先將所獲得有關(guān)壽命數(shù)據(jù)編號，每三十分鐘從中提取一個(gè)樣本，并將樣本編號，最終可以獲得六十三個(gè)文件。為了獲取在相同的工作條件之下，發(fā)生同樣故障的多組壽命數(shù)據(jù)，則可以使用遞進(jìn)方式，同樣進(jìn)行相應(yīng)編號。如此到最后能夠得到三個(gè)周期數(shù)據(jù)，將前兩組當(dāng)做訓(xùn)練樣本，最后一組是測試樣本。利用提取特征信息的方法獲得尺度一和尺度二，使其能夠?qū)⒐收铣潭确从吵鰜恚⑶覍⑻卣餍畔⑾嗔慷榕c其有關(guān)的特征尺度熵。進(jìn)而可以得出長度是六十三的觀測值序列O（k），將兩組數(shù)據(jù)所形成的序列當(dāng)做HSMM全壽命預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本集。

由于關(guān)鍵零部件在整個(gè)壽命過程當(dāng)中的運(yùn)行狀態(tài)可以劃分為七個(gè)，相應(yīng)的就會有七個(gè)對應(yīng)HSMM模型，通過假設(shè)得出初始概率的分布矢量。由于模型訓(xùn)練和狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣之間相互影響不大，所以在產(chǎn)生轉(zhuǎn)移矩陣之時(shí)可以通過等概率方式進(jìn)行。

在以上的條件之下，假設(shè)最大的迭代步是一百，收斂誤差是0.000001，則可以得到七個(gè)對應(yīng)預(yù)測模型。在該實(shí)例當(dāng)中迭代為四十次左右，則進(jìn)行模型收斂，最后獲得退化狀態(tài)駐留時(shí)間均值和方差。

第二，預(yù)測和驗(yàn)證。利用以上提到的特征尺度熵確認(rèn)樣本的退化狀態(tài)，以及第二章第一部分提到的公式，選擇十個(gè)樣本進(jìn)行預(yù)測和驗(yàn)證。最終得出結(jié)果如圖1所示。通過圖表內(nèi)容可以得出結(jié)論，退化狀態(tài)2、3、4驗(yàn)證之后的實(shí)際結(jié)果不在預(yù)測所劃分的區(qū)間之內(nèi)，說明該項(xiàng)預(yù)測不正確。其余則被包含在剩余壽命的預(yù)測區(qū)間之內(nèi)，說明其正確。整體看來正確率較高，預(yù)測結(jié)果效果顯著。

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3 結(jié)語

綜上所述針對機(jī)械傳動關(guān)鍵零部件進(jìn)行故障預(yù)測技術(shù)，可以首先建立有關(guān)模型，然后針對退化的狀態(tài)和剩余壽命進(jìn)行預(yù)測，最終確認(rèn)預(yù)測結(jié)果，以最大限度提高壽命利用率。

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