馬海龍

(北京天地龍躍科技有限公司， 北京 100043)

0 引言

在煤礦生產(chǎn)活動(dòng)中，帶式輸送機(jī)是煤礦生產(chǎn)的大動(dòng)脈，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響生產(chǎn)活動(dòng)能否順利進(jìn)行[1-2]。軸承則是帶式輸送機(jī)最常用、最核心的部件之一，它的運(yùn)行狀態(tài)關(guān)系到帶式輸送機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。隨著煤機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展，帶式輸送機(jī)軸承故障診斷技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越普遍，同時(shí)也積累了大量的軸承運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)。為提高帶式輸送機(jī)的安全性能，有必要對(duì)其運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)軸承未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)，并據(jù)此制定相應(yīng)的維護(hù)措施[3]。因此，從某種意義上說(shuō)，對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)其未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)，比單一地診斷其故障原因更有工程應(yīng)用價(jià)值[4]，也是故障診斷技術(shù)在工程應(yīng)用中的價(jià)值體現(xiàn)。

本文利用灰色模型GM(1,1)實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承劣化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，為設(shè)備維護(hù)策略的制定以及更換周期的確定提供依據(jù)。

1 退化特征量的選取

軸承退化特征量的選取是軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一,由于其時(shí)域特征、頻域特征計(jì)算簡(jiǎn)單而被廣泛應(yīng)用。均方根、峭度、波形特征、能量特征等被應(yīng)用于不同工況條件下的軸承壽命預(yù)測(cè)[5-7]。

基于煤礦多塵、潮濕、振動(dòng)沖擊大等特殊環(huán)境下，確定采用哪種時(shí)域指標(biāo)是進(jìn)行帶式輸送機(jī)軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵。

圖1給出了軸承全壽命周期時(shí)域指標(biāo)(均方根、歪度值、峭度值、峰值)的變化趨勢(shì)。從圖1中可以看出，雖然均方根對(duì)于軸承磨損敏感[8]，但在煤礦特殊的工況中，這種敏感性顯著降低，已不能滿足作為軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)退化特征量的要求。歪度值可以顯著地區(qū)分出軸承生命周期的不同階段，可以作為支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、winger分布等方法的退化特征量[9]。峭度變化趨勢(shì)不具有一致性，故不是軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)退化特征量的首選。峰值指標(biāo)可以區(qū)分出軸承生命軸承的不同階段，其變化趨勢(shì)具有良好的一致性。因此，峰值指標(biāo)可以作為灰色模型、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、winger分布等方法的退化特征量。因此,本文采用峰值指標(biāo)作為帶式輸送機(jī)的軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的退化特征量。

(a) 均方根變化趨勢(shì)

(b) 歪度變化趨勢(shì)

(c) 峭度變化趨勢(shì)

(d) 峰值趨勢(shì)圖1 軸承全壽命軸承時(shí)域指標(biāo)變化趨勢(shì)

2 軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

2.1 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型

GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型具有建模數(shù)據(jù)樣本少、預(yù)測(cè)精度高、建模容易、運(yùn)算速度快、易于工程應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn),是機(jī)械故障診斷與預(yù)測(cè)常用的模型之一。利用GM(1,1)模型能準(zhǔn)確地反映出軸承的退化過(guò)程，故本文選用該模型對(duì)帶式輸送機(jī)的軸承劣化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

GM(1,1)具體實(shí)現(xiàn)步驟如下[10]：

假設(shè)得到的數(shù)據(jù)序列可以表示為x={x(1),x(2)，…,x(n)}，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一次累加處理，得到一個(gè)新的數(shù)據(jù)序列Yn={X1(1),X1(2),…X1(n)}。

(1)

利用新數(shù)據(jù)序列建立如下GM(1,1)微分方程。

(2)

式中：a，u為待估參數(shù)。

(3)

利用下式求解待估參數(shù)：

(4)

其中：

(5)

yn=[x(2),x(3),…,x(n)]

(6)

GM(1,1)微分方程離散解可以表示為：

(k=0,1,2,…,n-1)

(7)

(8)

2.2 軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

本文以峰值作為軸承退化量，以GM模型作為預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。其步驟如下：

1) 采集帶式輸送機(jī)滾筒軸承開(kāi)始劣化直至損壞的歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算其峰值，并得到一系列峰值：

P=[p1,p2,…,pn]

(9)

式中：pi表示第i組數(shù)據(jù)。

這里選取最大值為壽命閾值Threshold，即：Threshold=maxpi。

2) 提取當(dāng)前狀態(tài)的測(cè)試數(shù)據(jù)峰值，構(gòu)成數(shù)據(jù)序列。

3) 將得到的數(shù)據(jù)序列輸入到GM(1,1)模型中，建立預(yù)測(cè)模型。

4) 利用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)得到預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)值與壽命閾值進(jìn)行比較。若預(yù)測(cè)值小于壽命閾值，則利用預(yù)測(cè)模型生成下一個(gè)預(yù)測(cè)值。若預(yù)測(cè)值大于壽命閾值，則停止預(yù)測(cè)，并記下預(yù)測(cè)步數(shù)。

5) 軸承剩余壽命=預(yù)測(cè)步數(shù)×數(shù)據(jù)間隔。

需要說(shuō)明的是，這里預(yù)測(cè)得到的軸承剩余壽命其物理意義在于，在保持測(cè)試樣本工況條件不變的條件下，軸承還可以使用的時(shí)間。若現(xiàn)實(shí)工況條件與測(cè)試樣本工況條件相比出現(xiàn)重大變化，則需要更新樣本并重新預(yù)測(cè)，見(jiàn)圖2。

圖2 軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程

3 應(yīng)用實(shí)踐

某礦主運(yùn)帶式輸送機(jī)安裝了在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于檢測(cè)軸承的運(yùn)行狀態(tài)。2017年8月19日開(kāi)始，該帶式輸送機(jī)4號(hào)改向滾筒振動(dòng)幅值出現(xiàn)了一定程度的增長(zhǎng)，需要對(duì)該滾筒的軸承劣化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便制定相應(yīng)的維護(hù)策略以及檢修時(shí)間。帶式輸送機(jī)滾筒直徑1 250 mm，轉(zhuǎn)速69 r/min，軸承型號(hào)23144CCK/W33，潤(rùn)滑方式為甘油潤(rùn)滑。

利用在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)取得的歷史數(shù)據(jù)來(lái)確定軸承壽命閾值,同時(shí)采集當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本數(shù)據(jù)，對(duì)該滾筒軸承的劣化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。樣本數(shù)據(jù)時(shí)間間隔為0.5 d，當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量為50組，即取25 d的數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本。

首先，利用歷史數(shù)據(jù)確定壽命閾值。如圖3所示，可以將壽命閾值設(shè)置為60。

圖3 4#滾筒軸承峰值趨勢(shì)變化曲線

計(jì)算采集到的當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)的峰值,并將其輸入到GM(1,1)模型中。按式(7)得到預(yù)測(cè)模型如下:

根據(jù)預(yù)測(cè)模型及其壽命閾值繪制該軸承的劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)曲線，并記錄預(yù)測(cè)步數(shù)。經(jīng)計(jì)算，預(yù)測(cè)模型輸出的峰值達(dá)到60共需要49步，即該軸承的剩余壽命為49×0.5=24.5 d。

礦方在26 d后對(duì)該滾筒的軸承進(jìn)行了更換。在更換中發(fā)現(xiàn)，該滾筒軸承已出現(xiàn)嚴(yán)重的點(diǎn)蝕、剝落故障，如圖4所示，驗(yàn)證了上述結(jié)論。

圖4 4#滾筒軸承點(diǎn)蝕故障實(shí)物

圖5為該軸承的預(yù)測(cè)曲線、實(shí)測(cè)劣化曲線。在圖5中，前50組是進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)時(shí)的數(shù)據(jù)樣本，該樣本反映出了軸承振動(dòng)幅值增長(zhǎng)的特征。預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相差1 d，可以滿足工程實(shí)際需求。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)樣本在73組之后，幅值增長(zhǎng)趨勢(shì)得到抑制，據(jù)了解是由于對(duì)該軸承加注了潤(rùn)滑油，雖然振動(dòng)峰值的增長(zhǎng)趨勢(shì)在一定的時(shí)間內(nèi)得到一定的抑制，但總體的變化趨勢(shì)不會(huì)改變，在趨勢(shì)圖中也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。同時(shí)也說(shuō)明本文的方法能適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)工程應(yīng)用，并具有較高的預(yù)測(cè)精度。

圖5 4#滾筒軸承劣化趨勢(shì)曲線

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)帶式輸送機(jī)的軸承全壽命周期振動(dòng)信號(hào)的分析，以及灰色模型GM(1,1)在軸承劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的工程實(shí)踐中的驗(yàn)證，得到以下結(jié)論。

1) 鑒于煤礦特殊的工作環(huán)境，軸承的退化特征量的變化規(guī)律區(qū)別于其他領(lǐng)域，故對(duì)煤機(jī)設(shè)備軸承壽命預(yù)測(cè)時(shí)，需要對(duì)軸承的全周期樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而選擇適用于煤礦軸承壽命預(yù)測(cè)的退化特征量。峰值指標(biāo)能反映出軸承劣化趨勢(shì)的特征，可作為軸承壽命預(yù)測(cè)的退化特征量。

2) 將峰值指標(biāo)作為軸承退化特征量，形成特征量序列，可以建立有效的GM模型，并進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試結(jié)果相一致。