基于多元回歸法的酸洗線和鍍鋅線用軸承維修策略

王桂梅，李艷強，李永利，宋輝

(1.河北工程大學 機電學院，河北 邯鄲 056038； 2.務騰咨詢(上海)有限公司 北京分公司，北京 100025； 3.河北鋼鐵集團，河北 邯鄲 056038)

隨著科學技術的發展，鋼鐵生產設備逐漸向機電液一體化方向發展，設備的性能不斷得到改進和提高，對設備的維修、可靠性與更換的經濟性也提出了非常高的要求。事后維修和定期維修的主要缺點是過維修和欠維修，導致設備“帶病工作”和“無病診斷”，已不能滿足現代化生產方式的需求，取而代之的是視情維修。

某鋼廠的酸洗線與鍍鋅線使用大量軸承，在高速復雜的系統中經常出現損壞，以往根據維修人員的觸覺感觸軸承溫度，超過70 ℃時進行更換，實時性和準確性較差。在此，運用多元回歸法對軸承溫度進行預測，進而采取相應的維修策略，防止因突發性損壞及人為疏忽導致生產線停工造成的巨額損失。

1 視情維修

視情維修又稱狀態檢測維修(Condition Based Maintenance,CBM)，是隨著檢測和診斷技術快速發展而形成的一種新的維修策略，視情維修強調對系統或設備進行狀態檢測和診斷，并評估系統劣化狀況，從而根據分析和診斷結果安排維修時間和維修項目。

視情維修根據機內或外置檢測設備所獲得的實際狀態信息決定維修時間和方式。與傳統的預防性定時維修的區別在于：視情維修制定維修策略時考慮了系統運行的狀態及每個系統個體之間由于制造過程、使用保障過程等原因造成的差異，盡可能使每個系統在故障發生前的時刻進行維修，降低故障發生的概率，減少維修過程中的資源浪費。實施視情維修可以顯著降低運行和維修費用，提高設備使用可靠度，改善工作過程，優化維修任務，減少故障發生次數并提高設備的利用率。

2 多元回歸分析模型

回歸分析法是分析相關因素相互關系的一種數理統計方法，通過建立1個或1組自變量和相關隨機變量的回歸分析模型預測相關隨機變量的未來值。

多元線性回歸分析是研究1個隨機變量(因變量)y與2個及2個以上的一般變量(自變量)x1，x2，…，xm之間相互關系的統計分析方法。一般形式的多元線性回歸分析模型為

y=b0+b1x1+b2x2+…+bmxm+e，

(1)

式中：b0為常項,又稱為截距；b1，b2，…，bm為偏回歸系數；e為殘差。

如果有n組統計數據(yi;xi1,xi2,…,xim),i=1,2,…，n,則多元線性回歸模型的矩陣形式為

Y=XB+V，

(2)

其中，Y=[x1，x2，…，xn]T,

B=[b0，b1，…，bn]T,

V=[e1，e2，…，en]T。

對于偏回歸系數的估計值，可以由一元線性回歸法求得。應用最小二乘法對b0，b1，…，bm進行估計，設Q為誤差平方和，則

(3)

對Q求偏導數并令其等于0，整理得正規方程組

(4)

用矩陣形式表示為

B=(X′X)-1(X′Y)，

所以多元回歸法預測模型為

(5)

3 軸承溫度預測

酸洗線在鋼鐵冶金領域的冷軋生產前起著關鍵作用，主要作用是借助于機械和化學作用去掉帶鋼鋼卷表面氧化鐵皮及污垢，得到表面清潔的帶鋼。鍍鋅線的主要作用是防止帶鋼被氧化和腐蝕。這2條生產線使用大量的調心滾子軸承，生產過程中經常出現軸承損壞。

根據現場的實際情況分析得出軸承(型號為22222CC/W33和23024CC/W33/C3)溫度主要受振動和轉速的影響，需現場采集振動、轉速和溫度3種數據。因軸承振動頻率不太高，振動速度傳感器(SZ-S)即可滿足靈敏度需求，將其水平安裝在軸承承載區域，底部用螺釘固定；轉速采用接觸式轉速表(DT2235)測量，測量時轉速表探頭接觸旋轉軸；溫度采用UT300非接觸式紅外測溫儀測量，測量時將測溫儀瞄準軸承，扣住扳機即可實時顯示測量結果，松開扳機則保持讀數。每天對振動、轉速、溫度3種數據進行8次采集(采集時刻為9～12和14～17時)。數據采集完成后進行數據處理，得到試驗所需數據。

預計某鋼廠的軸承壽命y受轉速x1、振動x2影響，設y=b0+b1x1+b2x2。記錄的原始數據見表1。

表1 試驗原始數據(部分)

將試驗數據代入正規方程組得

由此可求得，偏回歸系數b0，b1，b2分別為15.077 0，0.006 8，0.006 5，所以y對x1，x2的回歸方程為y=15.077 0+0.006 8x1+0.006 5x2，對此模型進行顯著性檢驗得F>F0.05(2，92)，表明回歸方程為高顯著。

根據回歸方程及采集的數據對軸承溫度進行回歸預測，結果見表2。由表2可得，回歸預測結果與實測數據基本相符，誤差范圍為0.087 0 ～0.396 4，滿足設備實際維修需求，可以根據本回歸模型對軸承溫度進行預測，在預測溫度高于70 ℃時更換軸承。

表2 軸承實測溫度與預測溫度對比 ℃

4 結束語

多元回歸分析法計算簡單、易于掌握，能夠對采集的數據進行合理篩選和去偽存真，可以有效提高模型的預測精度。

借助多元回歸分析法建立的數學模型，可較為準確地預測軸承溫度，進而減少因軸承溫度偏高而產生的維修費用，有效降低維修成本和設備故障率，提高企業的競爭力。需要強調的是，由于設備運行環境的復雜性，該模型不是一成不變的，應適時、定期地對其進行修正和補充。