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機車關(guān)鍵系統(tǒng)全壽命周期評估研究

2021-09-10 05:43:27劉子敬張偉馬玉紅
內(nèi)燃機與配件 2021年12期

劉子敬 張偉 馬玉紅

摘要:通過對機車關(guān)鍵系統(tǒng)車運用及檢修數(shù)據(jù)的梳理分析以及對長期服役機車整車和主要系統(tǒng)部件的運用分析研究,評估機車關(guān)鍵系統(tǒng)的實際服役狀態(tài),統(tǒng)籌策劃結(jié)合不同里程高級修時對關(guān)鍵部件進行試驗研究或長期跟蹤測試,掌握部件的長期服役性能隨時間、里程增加的變化規(guī)律,依次為理論依據(jù)優(yōu)化修程修制。

關(guān)鍵詞:全壽命周期評估;威布爾分布;數(shù)據(jù)收集;加速壽命試驗

中圖分類號:F407.472? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-957X(2021)12-0190-02

1? 概述

研究全壽命周期評估所需的數(shù)據(jù)內(nèi)容,開展基于失效的關(guān)鍵系統(tǒng)部件壽命評估研究工作,研究環(huán)境因素對使用壽命的影響,識別影響系統(tǒng)壽命的關(guān)鍵零部件及其故障模式,估算部件的特征壽命,研究部件壽命曲線變化規(guī)律與特點。開展基于機車關(guān)鍵部件性能指標退化的壽命評估工作,評估出關(guān)鍵系統(tǒng)部件的性能退化特性,探索全壽命周期性能狀態(tài)及結(jié)構(gòu)狀態(tài)變化情況。

2? 項目預(yù)期目標及研究對象

①評估產(chǎn)品使用壽命,判斷是否滿足設(shè)計要求,探索延長使用的可能性。基于全壽命周期評估過程數(shù)據(jù)與結(jié)果數(shù)據(jù),綜合評估產(chǎn)品的實際使用壽命;

②優(yōu)化產(chǎn)品修程修制;

③指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計研發(fā)與改進;

④研究對象:機車關(guān)鍵系統(tǒng)或者關(guān)鍵部件等,本文只針對牽引電機做壽命評估。

3? 技術(shù)路線分析

3.1 理論評估

現(xiàn)場壽命數(shù)據(jù)和可靠性數(shù)據(jù)是進行壽命評估關(guān)鍵,數(shù)據(jù)包括:生產(chǎn)時間、數(shù)量、安裝開始使用時間(日期,車型等)、部件使用的總時間/里程、故障發(fā)生時間/里程、一批樣本總的使用時間/里程,定期維保性能測試數(shù)據(jù)。

確定數(shù)學模型,目前可供分析和使用的數(shù)學模型主要有威布爾分布、指數(shù)分布、對數(shù)分布等。(如表1所示)

3.1.1 常用分布模型

①指數(shù)分布。

指數(shù)分布是可靠性工程中最重要的一種分布。當產(chǎn)品工作進入浴盆曲線的偶然故障期后,產(chǎn)品的故障率基本接近常數(shù),其對應(yīng)的故障分布就是指數(shù)分布,概率密度函數(shù)如下:

式(1)中,λ為失效率;t為時間/里程。

②對數(shù)正態(tài)分布。

對數(shù)正態(tài)分布主要適用于描述某些呈偏態(tài)分布的資料,概率密度函數(shù)如下:

式(2)中,μ為對數(shù)均值;σ為對數(shù)標準差。

③正態(tài)分布。

正態(tài)分布主要用途是分析由于磨損(如機械裝置)而發(fā)生故障的產(chǎn)品,概率密度函數(shù)如下:

式(3)中,μ為均值;σ為標準差。

④Weibull分布。

威布爾分布主要適用于故障強度隨使用時間發(fā)生變化的產(chǎn)品,概率密度函數(shù)如下:

式(4)中,β為尺度參數(shù);η為形狀參數(shù)。

3.1.2 假設(shè)檢驗

完成壽命分布假設(shè)后,為了判斷該假設(shè)是否正確需要進行假設(shè)檢驗,可以通過皮爾遜χ2檢驗法進行假設(shè)檢驗。

如果最優(yōu)分布的假設(shè)檢驗不通過,則說明以下情況之一:

①數(shù)據(jù)完整性、連續(xù)性和真實性不足;

②數(shù)據(jù)不來自同一類型產(chǎn)品;

③產(chǎn)品質(zhì)量特性發(fā)生突變。

3.1.3 評估計算

將整理好的可靠性數(shù)據(jù)導(dǎo)入可靠性分析軟件,選取最優(yōu)可靠性評估模型,進而評估出產(chǎn)品在給定可靠度下的可靠壽命置信下限,以及指定運用里程/時間時的可靠度置信下限。

通過數(shù)據(jù)理論評估,針對不同部件現(xiàn)場數(shù)據(jù)和加速壽命測試數(shù)據(jù),分析各個部件壽命分布評估不同部件失效率隨時間分布,根據(jù)當前數(shù)據(jù)情況修正當前數(shù)據(jù)收集方法,評估進行可靠性仿真和加速壽命測試方案,所得結(jié)果,根據(jù)部件的理論壽命曲線來判定是否需要做加速壽命試驗或者性能試驗。(如表2、表3所示)

3.2 試驗評估

通過數(shù)據(jù)理論評估,針對不同部件現(xiàn)場數(shù)據(jù)和加速壽命測試數(shù)據(jù),分析各個部件壽命分布評估不同部件失效率隨時間分布,根據(jù)當前數(shù)據(jù)情況修正當前數(shù)據(jù)收集方法,評估進行可靠性仿真和加速壽命測試方案,但因收集的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)較少,數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠,甚至是數(shù)據(jù)缺失,可能會無法滿足全壽命周期評估要求,以現(xiàn)在收集的數(shù)據(jù)無法確定部件的壽命趨勢,更無法確定全壽命周期內(nèi)的變化趨勢,在這種情況下需要做加速壽命試驗來確定部件的壽命趨勢。

3.2.1 加速壽命試驗

對于高可靠性產(chǎn)品而言,壽命試驗時間很長,為便于快速評價產(chǎn)品的壽命和可靠性,采用加大應(yīng)力(如熱應(yīng)力、電應(yīng)力、機械應(yīng)力等)而又不改變失效機理的辦法,使產(chǎn)品的故障加速暴露,這樣的試驗稱為加速壽命試驗(Accelerated Life Test,ALT)。根據(jù)加速壽命試驗結(jié)果,可以推測出正常使用狀態(tài)或降額使用狀態(tài)下的產(chǎn)品壽命[1]。

3.2.2 加速模型

加速壽命試驗要建立在一定的物理化學模型基礎(chǔ)上,加速應(yīng)力(或稱加速變量)類型不同,有不同的物理化學模型。常用的模型有:

①以溫度作為加速變量,常采用阿倫尼斯(Arrhenius)方程作為壽命與溫度關(guān)系模型。經(jīng)驗公式為:

式中,t為壽命;T為施加的絕對溫度;A為常數(shù);B為激活能有關(guān)的參數(shù)。

對式(5)進行換算,兩邊取對數(shù),令A(yù)′=lnA,則:

由式(6)可知,壽命t的對數(shù)與絕對溫度T的倒數(shù)之間滿足直線方程關(guān)系。當通過幾組溫度應(yīng)力試驗得到產(chǎn)品的幾個溫度點的壽命之后,就可以確定A′和B值,利用式(6)可外推出正常溫度下的產(chǎn)品壽命。

②以電壓或壓力作為加速變量,壽命與電壓或壓力關(guān)系模型的經(jīng)驗公式為:

式(7)中,t為壽命;V為施加的電壓或壓力;K、ɑ為均為與產(chǎn)品類型有關(guān)的參數(shù)。

對式(7)進行換算,兩邊取對數(shù),令A(yù)=-lnK,B=-ɑ,則:

由式(8)可知,壽命t的對數(shù)與所施加的電壓或壓力的對數(shù)之間滿足直線方程關(guān)系。通過施加幾組電壓或壓力應(yīng)力試驗,可得到幾個點的壽命值,隨后就可以確定A和B值,并可以利用方程式(8)外推出額定電壓或壓力下的產(chǎn)品壽命。

③壽命加速系數(shù)τ,利用式(5)、式(7)可分別求出兩種加速壽命試驗的壽命加速系數(shù)。

1)以溫度作為加速試驗變量的壽命加速系數(shù):

2)以電壓或壓力為加速試驗變量的壽命加速系數(shù):

由以上兩式可知,通過加速壽命試驗,可以求出加速系數(shù)τ,由已知的某應(yīng)力下壽命t0,可以預(yù)測另一種應(yīng)力水平下未知的壽命。

4? 結(jié)論

通過全壽命周期壽命研究,明確關(guān)鍵部件的全壽命周期的故障率,確定壽命趨勢,通過開展關(guān)鍵系統(tǒng)部件性能狀態(tài)評估工作,掌握各修程下部件的運用狀態(tài),識別部件的薄弱環(huán)節(jié),了解部件的可靠性變化規(guī)律,為強化檢修標準,優(yōu)化檢修策略提供了有價值的參考意見,并根據(jù)可靠性評估的結(jié)果,識別出影響產(chǎn)品可靠性的薄弱環(huán)節(jié),并提出有針對性的設(shè)計改進建議,為新產(chǎn)品研發(fā)提供有價值的參考數(shù)據(jù),提升產(chǎn)品的可靠性水平。

參考文獻:

[1]李良巧.可靠性工程師手冊[M].二版.北京:中國人民大學出版社,2017.

[2]CENELEC EN50129, Railway Application: Safety related electronic systems for signalling [S].

[3]葉慈南.完全樣本情形下威布爾分布參數(shù)的估計[J].應(yīng)用概率統(tǒng)計,2003,19(3):259-266.

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