機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估及壽命預(yù)測分析

310023 中國船舶重工集團(tuán)公司第七一五研究所|張慶

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機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估及壽命預(yù)測分析

310023 中國船舶重工集團(tuán)公司第七一五研究所|張慶

隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，各領(lǐng)域中應(yīng)用到的機(jī)械設(shè)備越來越多，促使機(jī)械設(shè)備在生產(chǎn)中發(fā)揮的作用越來越大，如果機(jī)械設(shè)備在應(yīng)用過程中出現(xiàn)故障或者損傷將對企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失或者人員損傷，由此，加強(qiáng)對機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估與使用壽命的預(yù)測至關(guān)重要，是減少安全事故的重要手段。關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備；狀態(tài)評估；壽命預(yù)測

隨著生產(chǎn)的深入，很多領(lǐng)域在應(yīng)用機(jī)械設(shè)備當(dāng)中經(jīng)常發(fā)生安全事故，不僅為企業(yè)帶來了較大的經(jīng)濟(jì)損失，更威脅到了操作人員的生命安全，使人們逐漸意識到機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估與檢修的重要性，本文將結(jié)合機(jī)械設(shè)備故障發(fā)生規(guī)律，提出機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估與壽命預(yù)測方法。

機(jī)械設(shè)備故障規(guī)律

經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，很多機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障存在規(guī)律，并且機(jī)械設(shè)備故障發(fā)生率存在時間函數(shù)，具體來說分為早起故障期，早起故障期就是設(shè)備運(yùn)行的初始階段，鑒于元件在組裝上會出現(xiàn)錯誤造成元件間配合度不夠，更會加劇磨損，隨著機(jī)械設(shè)備的進(jìn)一步應(yīng)用將使故障磨損越來越嚴(yán)重，直到停止運(yùn)行；其次是偶發(fā)故障期，偶發(fā)故障期發(fā)生在機(jī)械設(shè)備高度運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，但此階段故障率較低，并且偶然性強(qiáng)，一般都是因?yàn)轭A(yù)測不準(zhǔn)確造成的；還有嚴(yán)重故障期，機(jī)械設(shè)備運(yùn)行一段時間以后，鑒于元件磨損加大，使各種故障頻發(fā)，并且后期修理的費(fèi)用增多。由此，使用故障診斷與評估法能夠針對不同故障特征采取預(yù)防對策，或者在故障前就進(jìn)行檢修，防止產(chǎn)生更嚴(yán)重的安全事故［1］。

機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估方法

機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估就是對機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時跟蹤、記錄、評估，將這些資料作為檢修的參考資料。針對不同的記錄樣本能夠?qū)顟B(tài)評估分為不同方法：如果缺少故障樣本可以選擇算法或者構(gòu)建模糊評估模型；而如果是故障樣本則可以按照遺傳聚類算法進(jìn)行狀態(tài)評估構(gòu)建評估模型。下面將以遺傳算法為例進(jìn)行探究。

a基于遺傳聚類算法下設(shè)備狀態(tài)綜合評估模型

建立設(shè)備狀態(tài)綜合評估模型的原理是收集影響設(shè)備安全運(yùn)行的數(shù)據(jù)、歷史資料以及運(yùn)行樣本等，將這些資料匯集到一起，再使用聚類算法遵循函數(shù)準(zhǔn)則聚類分析，聚類分析出的結(jié)果就是設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評估的最終結(jié)果［2］。

b遺傳聚類狀態(tài)評估步驟

結(jié)合設(shè)備特征收集機(jī)械設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，為遺傳聚類狀態(tài)評估提供數(shù)據(jù)支持與參考；其次，要在聚類一開始就對機(jī)械設(shè)備不同運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)本進(jìn)行聚類分析，將標(biāo)本作為聚類中心，可以在其中隨機(jī)抽取一個種群，再計(jì)算出各個種群或者個體適應(yīng)度，再從這一種群中進(jìn)行選擇、交叉與變異，經(jīng)過一系列處理以后選擇最大的個體迭代，迭代的次數(shù)如果低于設(shè)定的迭代次數(shù)，則輸出適應(yīng)度大的個體作為聚類中心，如果樣本的數(shù)值與聚類中心數(shù)值一致，則表示設(shè)備評估狀態(tài)已完成。

c驗(yàn)證齒輪實(shí)驗(yàn)

先在線監(jiān)測齒輪運(yùn)行狀態(tài)，能夠?qū)?0組數(shù)據(jù)得出，這些數(shù)據(jù)中包含了齒輪運(yùn)行的不同狀態(tài)，例如，齒輪是否正常、點(diǎn)濁或者磨損狀態(tài)等，還能夠按照這些不同的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)對標(biāo)準(zhǔn)值、有效值與絕對值進(jìn)行計(jì)算，并標(biāo)準(zhǔn)化處理這些數(shù)據(jù)，在經(jīng)過遺傳聚類計(jì)算方法的驗(yàn)證以后得出的評估概率為87.56%，由此可見，運(yùn)用遺傳聚類算法對齒輪狀態(tài)評估是一種有效手段。

預(yù)測研究機(jī)械設(shè)備使用壽命

機(jī)械設(shè)備能否發(fā)揮最大價(jià)值在于設(shè)備使用壽命，對機(jī)械設(shè)備使用壽命進(jìn)行研究與預(yù)測能夠準(zhǔn)確掌握設(shè)備應(yīng)用的最大價(jià)值，針對異常提出維修方法，減少機(jī)械設(shè)備運(yùn)行中突然中止運(yùn)行的情況，降低經(jīng)濟(jì)損失。

a預(yù)測機(jī)械設(shè)備使用壽命的方法

在對機(jī)械設(shè)備使用壽命進(jìn)行預(yù)測過程中常見的方法有以下幾種：經(jīng)驗(yàn)法、時間序列模型法以及基于故障分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。本文主要以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析為例，機(jī)械設(shè)備故障診斷應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型分為RBF網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)以及BP網(wǎng)絡(luò)等。

b預(yù)測BP網(wǎng)絡(luò)機(jī)械設(shè)備使用壽命

BP網(wǎng)絡(luò)機(jī)械設(shè)備壽命預(yù)測的基本原理是：先將機(jī)械設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)作為輸入的原始數(shù)據(jù)，然后對結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，將得出的結(jié)果輸出網(wǎng)絡(luò)，先對設(shè)備運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行預(yù)測，然后依據(jù)預(yù)測結(jié)果離線訓(xùn)練，促使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以權(quán)值方式對現(xiàn)有運(yùn)行特征與預(yù)測結(jié)果加深記憶，明確兩者關(guān)系，這樣才能更好的對設(shè)備使用壽命進(jìn)行預(yù)測［3］。

c驗(yàn)證實(shí)例

以接觸頭使用壽命預(yù)測為例對模型準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，通常來說，影響接觸頭使用壽命的主要因素是融焊力與燃弧能量大小，燃弧能量是最主要的影響因素。將燃弧能量作為網(wǎng)絡(luò)輸入層，將剩余壽命作為輸出層，利用單隱層BP網(wǎng)絡(luò)，能夠設(shè)計(jì)出單層節(jié)點(diǎn)，還能對樣本期望輸出與實(shí)際輸出相對誤差進(jìn)行測試，將誤差控制在12%左右。由此，BP網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵，是設(shè)備壽命準(zhǔn)確判斷的重要基礎(chǔ)，還能對機(jī)械設(shè)備使用時間進(jìn)行預(yù)測。

結(jié)束語

綜上所述，機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估與壽命預(yù)測是減少故障發(fā)生率、確保設(shè)備更加穩(wěn)定運(yùn)行的重要前提，也是降低企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失的保證，由此，本文對機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估與壽命預(yù)測方法進(jìn)行了分析，希望為相關(guān)部門機(jī)械設(shè)備使用提供一些參考。

參考：

［1］王永新.基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾闹С窒蛄繑?shù)據(jù)描述用于機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估研究［J］.機(jī)械工程師，2014（12）:66-68.

［2］李康，趙乾宏，林習(xí)良等.一種利用多種特征信息的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備狀態(tài)評估方法［J］.科學(xué)技術(shù)與工程，2014，14（21）:280-284.

［3］馬海波，徐海黎，王恒等.基于Kolmogrov-Smirnov檢驗(yàn)的機(jī)械設(shè)備性能退化評估研究［J］.制造業(yè)自動化，2013（22）:60-63.