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一種狀態(tài)維修適用性的定量分析方法

2014-12-14 03:56:34張仕新劉艷超李韓朝帥
設(shè)備管理與維修 2014年6期
關(guān)鍵詞:指數(shù)函數(shù)適用性油液

昝 翔 張仕新 劉艷超李 浩 韓朝帥

(1.裝甲兵工程學(xué)院技術(shù)保障工程系 北京 2.中國人民解放軍駐5460廠軍事代表室 北京)

隨著高新技術(shù)的應(yīng)用,裝備的故障規(guī)律和故障模式日趨復(fù)雜化,定時維修的適用范圍逐步減小,使得狀態(tài)維修(Conditionbased Maintenance,CBM)逐步得到重視和推廣。CBM可以充分利用裝備的剩余壽命,在保證可靠性的前提下提高裝備的可用度。對于裝甲裝備實現(xiàn)精確保障,減少維修保障費用具有重要的意義。

對裝甲裝備所有的維修單元進(jìn)行CBM是不現(xiàn)實的,也沒有必要,在確定CBM對象時首要進(jìn)行適用性性分析。對于裝備CBM是否符合CBM的適用條件,有定性分析和定量分析兩種方法。定性分析主要是通過設(shè)定一些評價因素,對維修單元選取最優(yōu)的維修方式。定量分析則通過數(shù)學(xué)方法,尋找維修單元的狀態(tài)變化是否符合CBM的適用條件。

一、狀態(tài)維修適用性

1.狀態(tài)維修基本原理

大部分故障的發(fā)生是一個逐漸變化的過程,這個過程可用圖1的P-F曲線表示。其中O點為故障萌發(fā)點,即狀態(tài)劣化的實際起點;P點為潛在故障點(Potential Failure),從這點開始異常的狀態(tài)可以通過現(xiàn)有的技術(shù)手段準(zhǔn)確的檢測;F點為功能故障點(Functional Failure),即裝備最終失效的時間點。從P點到F點之間的時間長度稱為P-F間隔[1][2]。

CBM的基本原理是當(dāng)P-F間隔期足夠長,在P點和F點之間能夠通過一定的手段,檢測出裝備的故障征兆,并且使用相應(yīng)的維修措施,預(yù)防裝備功能故障發(fā)生。

圖1 P-F間隔曲線

2.狀態(tài)維修的適用條件

根據(jù)CBM的基本原理,可以得出CBM的適用條件共有兩點,(1)必須要有可以檢測的潛在故障點。(2)必須要有足夠長的P-F間隔期。

3.狀態(tài)維修的適用性分析原則

在分析裝備各維修單元CBM適應(yīng)性時,是以單元在現(xiàn)有條件下可以監(jiān)測到的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。有了以上的先決條件,CBM適用性分析時所用的數(shù)據(jù)時還應(yīng)該符合3個條件。(1)必須是在現(xiàn)有技術(shù)條件下可以采集的數(shù)據(jù)。(2)采集數(shù)據(jù)時不能影響裝備的正常使用,也不能影響裝備的技戰(zhàn)術(shù)性能。(3)所選數(shù)據(jù)必須能夠長期監(jiān)測,具有普遍性,即同種類的裝甲裝備均可以采集到的數(shù)據(jù)。

二、回歸分析方法簡介

回歸分析,是指在實際問題中,尋找兩個或多個變量之間的關(guān)系,并利用觀測數(shù)據(jù)擬合系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型的方法[3]。利用回歸分析方法處理數(shù)據(jù)可分兩個步驟。

1.分析數(shù)據(jù)做出散點圖

2.建立數(shù)學(xué)模型擬合回歸曲線

根據(jù)對散點圖變化趨勢的分析,判斷數(shù)學(xué)模型,建立了數(shù)學(xué)模型之后,需要對函數(shù)中的位置參數(shù)進(jìn)行估計。在具體運用時,需要通過變量變換,將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性,再利用線性回歸的求解步驟進(jìn)行運算。常見的幾種曲線回歸模型線性化方法如表 1 所示[4]。

根據(jù)文獻(xiàn)4,可得線性回歸分析求解步驟為:

設(shè)隨機變量 和可測變量 服從線性關(guān)系

則稱Y與x服從一元線性回歸模型。

采用微分法求解,即

表1 常見曲線回歸模型線性化方法

上述公式是針對一組觀測值(yi,xi)(1,2,…,n)所做的,當(dāng)換為(yi,xi)時,可得(a,b)的估計量為

即為Y關(guān)于x的線性回歸方程。根據(jù)表1所示的線性方法,求得原函數(shù)。

3.進(jìn)行檢驗,確定回歸模型

進(jìn)行回歸分析求解了相關(guān)函數(shù)后,為了檢查得出的函數(shù)關(guān)系是否具有顯著性,需要對回歸模型進(jìn)行檢驗,檢驗時通常使用3個指標(biāo),根據(jù)文獻(xiàn)3可得:

(1)可決系數(shù)R2??蓻Q系數(shù)的定義為(11)

(2)相關(guān)系數(shù)r(13)。對統(tǒng)計量r和ra臨界值(查表自由度取n-m-1=n-2)進(jìn)行比較,判斷顯著性水平。

(3)顯著性(F)檢驗。對統(tǒng)計量F和臨界值Fa(查表自由度取n-2)進(jìn)行比較,判斷顯著性水平。通過顯著性檢驗,若得出擬合的函數(shù)曲線結(jié)果可以接受,則可對該函數(shù)進(jìn)行下一步分析。若判斷可能符合變化規(guī)律的函數(shù)有多個,可分別進(jìn)行擬合后進(jìn)行比較,選取最優(yōu)的擬合結(jié)果進(jìn)行分析。

4.分析回歸模型得出結(jié)論

對所得的回歸模型進(jìn)行分析,通過設(shè)定閾值等方法,判斷其是否符合CBM適用條件,得出適用性分析的結(jié)論。

三、實例分析

根據(jù)適用性分析原則,最終確定通過油液分析進(jìn)行裝備適用性分析。根據(jù)相關(guān)規(guī)定,對裝備各維修單元的油液進(jìn)行長期系統(tǒng)地監(jiān)測,獲得大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出油液的監(jiān)測參數(shù)隨時間變化的規(guī)律,分析P-F曲線是否符合這一變化規(guī)律,就可以判斷該維修單元是否符合CBM適用性。

油液中各元素磨粒的含量可以反映維修單元的磨損情況和其他相關(guān)信息,因此,可以將監(jiān)測元素的濃度無量綱化,然后直接作為維修單元的狀態(tài)值進(jìn)行分析和研究。

表2 Cu元素濃度變化表

圖2 Cu元素濃度變化散點圖

以某變速箱油液數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析,選取變速箱齒輪油中Cu元素濃度數(shù)據(jù)(表2)進(jìn)行研究。

1.整理數(shù)據(jù),繪制散點圖(圖2)

2.根據(jù)散點圖,判斷該濃度變化規(guī)律可能符合的函數(shù)模型有指數(shù)函數(shù)分布和冪函數(shù)分布

圖3 回歸分析擬合曲線圖

(1)指數(shù)函數(shù)的數(shù)學(xué)模型為(14),進(jìn)行指數(shù)函數(shù)回歸分析,得到的結(jié)果如圖3所示?;貧w分析結(jié)果匯總見表3。

表3 回歸分析結(jié)果匯總表

(2)冪函數(shù)的數(shù)學(xué)模型為y=axb。進(jìn)行冪函數(shù)回歸分析,得到的結(jié)果圖4和表4。

通過兩次回歸分析的比較,可得指數(shù)函數(shù)更符合變化規(guī)律,因此采用指數(shù)函數(shù)擬合結(jié)果進(jìn)行分析。

(3)根據(jù)所得的回歸分析的結(jié)果,可判斷該變速箱狀態(tài)的變化率逐漸上升,可以設(shè)定一個斜率的閾值k,當(dāng)斜率大于該閾值時,就可認(rèn)為達(dá)到潛在故障的P點。因此,可以判斷該變速箱符合CBM適用條件,具有良好的適用性。

圖4 回歸分析擬合曲線圖

四、結(jié)論

通過回歸分析,定量地分析了狀態(tài)維修的適用性。減少了傳統(tǒng)定性分析中因主觀因素所造成的分析誤差。通過實例驗證了該方法的有效性,為CBM實施對象的確定提供了適用性分析的依據(jù),同時為CBM的實施打下堅實基礎(chǔ)。

表4 回歸分析結(jié)果匯總表

1 馮廷敏,楊劍鋒,唐靜.RCM中潛在故障的凈P-F間隔評判與維修策略[J].中國設(shè)備工程,2008(8):21-23

2 何江清,王波.軍用裝備基于狀態(tài)的維修理論研究[J].艦船電子工程,2009(12):43-44

3 數(shù)理統(tǒng)計編寫組.數(shù)理統(tǒng)計[M].陜西:西北工業(yè)大學(xué)出版社,1999.7(1):123

4 張建林.MATLAB&Excel定量預(yù)測與決策--運作案例精編[M].電子工業(yè)出版社.2012:86-87

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