基于潤滑油狀態分析的航天發射場電機狀態評估研究

郝晉峰　李耀凱　吳波

摘要：基于狀態的維修是建立在對設備狀態實時或近實時評估基礎上的一種維修方式，其核心思想是在有需要維修的明顯征兆時才進行維修。電機廣泛應用于航天發射場地面設備，電機狀態評估作為航天發射場地面設備預防性維修的重要組成部分，是實施電機基于狀態維修的前提，是實現精確維修的重要基礎。本文結合發射場地面設備狀態評估的實際，將電機的狀態劃分為五類；提出了電機狀態評估的指標體系，并在此基礎上，基于灰色理論和模糊理論建立了電機狀態評估模型；最后，將建立的評估模型應用到電機的狀態評估中，驗證了模型的可行性和有效性。

Abstract： Condition Based on Maintenance is on the basic of the equipment status in real time or near real-time assessment on the basis of a maintenance mode， and its core idea is to carry out the maintenance of the obvious signs of the need for maintenance. Motors are widely used in space launch site ground equipment. As an important part of the preventive maintenance of space launch site ground equipment， electrical machinery condition assessment is on the basic of premise of the implementation of the state of repair of the motor， and it is an important basis for accurate maintenance. In this paper， the state of the motor is divided into five categories according to the actual state of the ground equipment of the launching field， the motor state evaluation index system is proposed， and based on the gray theory and fuzzy theory， the motor state evaluation model is established. Finally， the evaluation model will be applied to the assessment of the motor's state， feasibility and effectiveness.

關鍵詞：航天發射場；潤滑油；地面設備；電機；狀態評估

Key words： space launch site；lubricants；ground equipment；motor；condition assessment

中圖分類號：V423.8 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）05-0208-03

0 引言

電機在航天發射場空調、吊車、平臺液壓、加注系統等地面設備中廣泛得到應用，是關建的動力設備，其性能和運行狀況的好壞直接影響到任務能否圓滿完成，發生嚴重故障時會對試驗任務造成巨大的影響。潤滑系統是電機傳動系統的重要組成部分，據統計，在電機故障中與磨損有關的共占故障發生率的73%，潤滑油中包含了電機磨損的許多狀態信息，因此，可以通過對電機潤滑系統的磨損信息進行分析，實現對電機態的評估和預測。

文獻[1]和文獻[2]根據監測油液中磨損金屬顆粒濃度變化，制定各主要磨損金屬元素的濃度和梯度界限值，以此判斷電機的工作狀態，狀態閾值是由專家的經驗得到，但航天發射場地面設備用電機批次多、型號多，往往在電機還沒有損壞或者沒有達到使用壽命時就進行更換，沒有可供參考的專家經驗。本文從狀態評估的角度出發，通過油液監測技術獲得磨損元素的顆粒濃度變化信息，并對油液信息進行分析處理，采用灰色理論與模糊理論對電機的狀態進行準確地評估。

1 電機狀態評估準備工作

在獲得表征航天發射場電機健康狀態的油液信息后，如何根據這些信息來評估電機的健康狀態就成為關鍵的問題。電機的運行狀態是隨著電機工作時間的增加逐漸劣化的，如果不出現突發性故障，電機的運行狀態應該是各態歷經的即按照“健康”→“中間狀態”→“不健康”的變化規律發展。

1.1 劃分電機健康狀態等級

根據故障診斷、維修經驗以及專家的分析，本文將電機狀態分為：健康、良好、堪用、待修、報廢，各個等級的含義如表1所示。

1.2 確定電機健康狀態指標

在潤滑油油品中包含反應電機狀態的金屬元素成分，主要來源于磨損元素、污染元素和添加劑。本文綜合考慮各種因素，將鐵、鋁、鉛、鋇、鎂等五種金屬元素的濃度作為電機軸承磨損狀態的定量指標，如圖1所示。

1.3 數據預處理

通常，地面設備的各種狀態數據具有不同的量綱，為了消除指標量綱之間的差異性，本文采用數據的規范化處理，經過規范化處理的數據取值在[0～1]之間。

設有n個評估對象，m個評估指標，xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）為評估對象i關于評估指標j的量化值。對越大越優型指標，規范化公式為：

x=（1）

對越小越優型指標，規范化公式為：

x=1-（2）

公式（1）、（2）中：x和x分別表示第j項指標的最小和最大值；x表示第i個評估對象的第j項指標xij的規范化數值。為了表述的統一，經過規范化處理后的指標值仍用xij來表示。

2 電機狀態評估建模

2.1 模型建立

設有某種型號的電機n個，其狀態指標為m個，并把電機的狀態劃分為s個不同的灰類，xij（i=1，2，…，n；j=1，2，…，m）為電機i關于狀態指標j的規范化評價值，f（·）（j=1，2，…，m；k=1，2，…，s）為j指標k子類白化權函數，wj（j=1，2，…，m）為狀態指標j的綜合決策權重，且wj=1，則稱

σ=f（xij）·wj（3）

為電機i的狀態屬于k灰類的聚類系數。稱σi={σ，σ，…，σ}；i=1，2，…，n為電機i狀態的聚類系數向量。這里令

δ=（4）

稱δ為電機i的狀態屬于k灰類的歸一化聚類系數，稱δi={δ，δ，…，δ}；i=1，2，…，n為電機i狀態的歸一化聚類系數向量。若{δ}=δ，則稱電機i的狀態屬于灰類k*。

從公式（3）可以看出，白化權函數和指標權重的確定是灰色聚類評估算法的關鍵問題。

2.2 白化權函數的確定

白化權函數，也稱為灰色聚類函數，其值介于0～1之間。本文選擇三角權函數作為電機狀態各指標灰類的白化權函數，得到電機狀態的環境適應性指標的白化權函數如圖2所示。

其中，f表示電機的狀態為“報廢”；f表示電機的狀態為“待修”；f表示的狀態為“堪用”；f表示電機的狀態為“良好”；f表示電機的狀態為“健康”。

2.3 基于熵理論的指標權重確定

大多數灰色定權聚類的權重是由專家通過某種方法確定的，帶有很強的主觀性。為了使得得到的權重能夠較為客觀地反映各指標的相對重要程度，本文借鑒信息熵理論，利用電機的狀態指標數據來計算指標的權重。

若現有n個電機，m個狀態指標，原始指標值數據矩陣為X=（xij）n×m，其中xij？叟0，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。由于在熵中的變量取值范圍在0～1之間，本文采用歸一化的方法對原始指標數據進行預處理，即

pij=xijxij（5）

得到處理后矩陣P=（pij）n×m。對于電機的某個指標xj，其信息熵為

Ej=-k*（pijlnpij）（6）

式中k=1/lnn。

則第j個指標的熵權wj定義為

wj=（1-Ej）m-Ej（7）

從式（6）、（7）可以看出：如果某個指標的信息熵越小，就表明其指標值的變異程度越大，提供的信息量也就越多，在綜合評價中所起的作用越大，則其權重也應越大；反之亦然。

3 案例分析

航天發射場空調系統的電機是一個典型的灰色系統，可以利用本文提出的灰色聚類評估方法對電機的健康狀態進行評估。

在全壽命周期之內，對電機潤滑油進行換油處理，得到各金屬元素的濃度如表2所示。

3.1 確定各指標的白化權函數

接著就可以利用2.2節的方法來確定各指標的白化權函數，如表3所示。

3.2 確定健康狀態指標的權重

健康狀態各個指標的權重可由2.3節的熵權法得到，需要說明的是參與計算的數據為經過規范化處理后的指標值。利用熵權法求得電機健康狀態指標權重向量為w=（0.1728，0.1989，0.1369，0.0925，0.0927，0.1466，0.1596）。

3.3 電機狀態評估

確定了電機狀態指標的白化權函數和權重后，就可以利用2.1節的灰色聚類法進行狀態評估，得到評估結果，如表4所示。

從表4可以看出，隨著運行時間的增加，電機的狀態逐漸變差，反映了狀態的真實變化規律。特別是在運行時間t=6400h時，發動機處于“待修”和“報廢”等級的聚類系數已相差不大，此時電機的狀態正在由“待修”向“報廢”過渡，在使用時應特別注意。

4 結論

本文針對航天發射場地面設備用電機，利用本文建立的狀態評估模型對電機的狀態進行了評估。首先確定了電機的狀態指標，對指標數據進行了預處理，使其滿足建模的需要。然后確定了各指標的白化權函數和指標權重，利用灰色聚類法對電機健康狀態進行了評估。最后，通過具體事例驗證本文狀態評估方法的有效性，能夠真實地反映設備的健康狀態。

參考文獻：

[1]張培林，任國全，張英堂.基于油液分析的自行火炮裝備性能監測研究[J].軍械工程學院學報，2001，13（3）：7-11.

[2]任國全，鄭海起，張英堂，等.基于油液分析的自行火炮發動機磨損狀態監測研究[J].兵工學報，2002，23（1）：6-9.

[3]羅桂華.航天發射場的最優運行研究[D].浙江大學，2010.