基于油液光谱分析的综合传动视情维护研究

综合传动装置磨损产生的金属颗粒在润滑油液中均匀混合,导致装置工作环境的恶化并最终导致装置磨损失效事故的发生。因此,实现综合传动装置磨损劣化状态的准确监测和视情维护策略的合理制定对提高装置的可靠性与可维护性具有重要意义。携带着磨损部位与磨损状态信息的油液光谱与综合传动装置寿命的相互关系反映了装置磨损劣化的分布特征,使实现基于油液光谱数据的装置劣化建模和维护决策成为可能。现有综合传动装置视情维护研究是通过油液光谱数据趋势分析结合经验阈值实现的,没有考虑维护成本、装备可用度等因素的影响。鉴于此,提出基于油液光谱数据的综合传动装置视情维护决策方法。首先,针对综合传动装置的历史故障油液光谱数据,考虑装备寿命与各劣化变量间的相互关系及各劣化变量对装备劣化的贡献程度,采用Weibull比例风险回归建立了装置的工作寿命模型。然后,针对综合传动装置训练演习和执行任务两种使用工况,分别以最少维护成本、最大可用度为目标建立了装置的维护决策模型。与传统的综合传动装置维护决策方法相比,该方法考虑了维护成本因素和装备可用度因素的影响,能够根据维护目标有效的制定装置最优维护时间,为装置的视情维护决策提供了一个客观的量化方法。最后,通过对Ch系列综合传动装置历史故障油液光谱数据的实例分析证明了该方法的有效性,它能够实现综合传动装置视情维护策略的合理制定,也为其他装备的视情维护决策提供了有益的参考。     

基于油液光谱分析的PCA-AHP综合传动健康状态评价研

油液光谱分析是研究综合传动运行状态的重要方法,以油液光谱分析数据为基础,运用主成分分析法(PCA)和层次分析法(AHP),建立了一种综合传动健康状态的评价模型。文章结合机械设备健康的概念,综合考虑油液光谱分析数据中各种磨损元素的影响,提出用健康值来定量描述综合传动运行状态的概念,并根据健康值对综合传动健康状态进行了等级划分;利用主成分分析法,对油液光谱分析数据进行主成分提取的研究分析;运用层次分析法研究主成分权重值,探讨判断矩阵的构造、一致性检验等问题;然后将二者有机的耦合,建立评价模型;实验研究表明,此方法具有很高的准确性,能够有效地判断综合传动的运行状态,对开展综合传动状态评估具有重要意义。     

基于信息熵的机械传动油液光谱监测数据选择方法

机械传动装置磨损产生的金属微粒在润滑油中均匀混合并不断积累，是一个缓慢退化过程，可通过油液光谱分析监测。MOA Ⅱ型原子发射光谱仪能够分析得到多达15种元素浓度数据，应用分析得到的油液光谱数据，便能够实现机械传动装置健康状态的监测与评估。然而，并不是所有的油液光谱数据都能够表征装备的健康状态，只有部分油液光谱数据能够提供有用的退化表征信息。应用全部油液光谱数据进行机械传动装置的健康状态监测会增加退化模型的复杂性。鉴于此，为实现机械传动装置健康状态的准确表征，提出了基于信息熵的油液光谱监测数据的选择方法，旨在为机械传动装置的健康状态监测与剩余寿命预测提供有效的退化数据。与传统的油液光谱监测数据选择方法相比，该方法使用信息熵表征各监测数据中蕴含退化信息量的大小，并以此为指标定量选择机械传动装置的退化数据。通过对综合传动装置可靠性试验油液光谱监测数据的实例分析证明了该方法的有效性，能够实现油液光谱数据的定量选择，提高了综合传动装置寿命预测的准确性，也为其他装备监测数据的选择提供了指导。     

基于油液光谱分析的综合传动状态监测试验研究

通过对某履带装甲车辆综合传动的液压润滑油液进行长期光谱跟踪监测分析,结合其内部摩擦副的材料分析,根据油液中磨损金属颗粒的浓度趋势分析,判断综合传动磨损状态,确定是否存在故障隐患,从而避免重大故障的突发,为装甲车辆实现视情维修提供理论和试验依据,提高了我军装备的可靠性和可维修性。试验研究证明,此方法具有很高的稳定性和准确性,能够有效地应用于动力传动系统的状态监测及故障诊断。该方法突破了我军装备的定期维修模式而向视情预防维修模式的转变,具有重要的使用价值。     

基于光谱分析和SVM的综合传动故障诊断研究

油液光谱分析是研究综合传动运行状态的重要方法,文章以油液光谱分析数据为基础,运用支持向量机(support vector machine,SVM),建立了一种多输出最小二乘支持向量回归方法。利用多输出最小二乘支持向量回归方法对两台综合传动光谱油液分析数据进行了研究分析。研究表明,此方法得到的回归数据对1号综合传动试验数据具有良好的逼近效果,对2号综合传动油液光谱分析数据的预测具有较高的准确性。通过与2号综合传动试验数据的对比分析,发现了故障信息,并确定了故障部位。试验结果表明,该方法对于发现故障隐患,判断故障部位具有重要实际意义。