球軸承多重失效行為識別及剩余使用壽命預(yù)測

失效和維修費用占任何資產(chǎn)密集型系統(tǒng)壽命周期成本的很大一部分。例如印度航空公司將收入的13% ~ 15%用于維護(hù)，這是僅次于燃料成本的第二高成本。同樣地，2002年美國國防總預(yù)算的約1/3用于維護(hù)和維修活動。因此，工業(yè)需要一種具有成本效益的維護(hù)策略。在所有的維護(hù)策略中，基于狀態(tài)的維護(hù)(Condition Based Maintenance,CBM)最具成本效益。采用有效的CBM方法可避免不必要的停機，還可降低維護(hù)成本。然而，CBM的成功實施需準(zhǔn)確預(yù)測部件或系統(tǒng)的剩余使用壽命( Remaining Useful Life,RUL)。診斷是一種基于監(jiān)測參數(shù)來預(yù)測RUL的技術(shù)，方法可大致分為基于物理的診斷方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷方法。基于物理的診斷方法是特定于缺陷的，需對系統(tǒng)有全面的理解。然而，數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷方法采用以往觀察到的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)來自一組在類似條件下從事相同工作的相同機器)，然后概率性地得出系統(tǒng)的RUL預(yù)測。這樣的一組機器通常被稱為機群。

從機群獲得的數(shù)據(jù)可能包含具有多重失效模式(如疲勞、磨損、腐蝕、塑性變形和失穩(wěn))的部件的失效信息。球軸承可能由于內(nèi)圈、外圈、球或保持架的失效而失效。狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)(如振動)通常用于診斷過程中失效的預(yù)測。這些失效模式通常非獨立，之間可能存在一些復(fù)雜甚至未知的關(guān)系。一種失效模式的存在可能導(dǎo)致或引發(fā)另一種失效模式，因此被稱為非獨立失效模式。根據(jù)失效模式的不同，這些數(shù)據(jù)可能在診斷方法中顯示出不同的行為或模式。如果這些失效行為或模式?jīng)]有得到恰當(dāng)?shù)淖R別和處理，那么可能會作為數(shù)據(jù)集的噪聲源，導(dǎo)致對失效概率的低估或高估。因此，在構(gòu)建診斷模型前需識別失效數(shù)據(jù)中可能存在的失效行為，并對其進(jìn)行相應(yīng)的處理。

近幾十年來，多重失效模式的診斷模型已引起廣泛研究。Wang開發(fā)了具有非獨立失效模式的機械部件的可靠性模型，推導(dǎo)出聯(lián)合概率密度函數(shù)，將各失效模式相關(guān)聯(lián)。該模型的缺點是在不同的失效模式之間假定了線性相互關(guān)系，這可能不適用于大多數(shù)情況。Huang和Askin介紹了具有多重競爭失效模式的電子設(shè)備的可靠性模型。該研究同時考慮了退化和災(zāi)難性失效，并推導(dǎo)出概率密度函數(shù)來預(yù)測設(shè)備的失效。由Zhang等人提出的混合Weibull比例風(fēng)險模型可結(jié)合整個系統(tǒng)的多重失效模式。結(jié)合各失效模式的歷史壽命和狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進(jìn)行評估。將多重失效模式的失效概率密度函數(shù)按比例混合來估計系統(tǒng)的可靠性和失效時間。Son介紹了用于估計機電伺服系統(tǒng)可靠性的數(shù)學(xué)模型。這些研究工作主要集中在具有多重失效模式的系統(tǒng)或部件的可靠性估計。具有多重失效模式的系統(tǒng)的診斷模型在文獻(xiàn)中很少見。

多重失效模式的有效模型診斷一般基于獨立失效模式或獨立狀態(tài)監(jiān)測信息等假設(shè)而開發(fā)，例如Moghaddass和Zuo開發(fā)了一種具有多狀態(tài)退化和2種獨立失效模式的廣義系統(tǒng)診斷模型。只要各失效模式的狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)相互獨立，該方法有效。然而，在許多實際情況下，狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)極易受部件中出現(xiàn)的全部或多重失效模式的影響。因此，根據(jù)不同的指標(biāo)區(qū)分失效模式可能比較困難。

Pradeep Kundu等開發(fā)了一種考慮多維狀態(tài)監(jiān)測特征的具有多重非獨立或獨立失效行為的球軸承的通用診斷方法。由于缺乏關(guān)于失效模式的準(zhǔn)確信息，因此采用聚類方法和變點檢測算法( CPDA)對具有不同失效行為的軸承進(jìn)行分離。這種分離有助于分析每套軸承的失效模式，進(jìn)而有助于降低與不同失效相關(guān)的噪聲，同時開發(fā)診斷模型。分離后，采用基于GLL- Weibull的非線性參數(shù)化建模方法開發(fā)了RUL預(yù)測模型。針對單一失效行為，為不同類型的失效行為開發(fā)了不同模型。對于具有多重失效行為的軸承，通過綜合單一失效行為模型的失效密度來估計模型參數(shù)和RUL。將這一獨特的程序應(yīng)用于目前的工作有助于非常準(zhǔn)確地預(yù)測RUL。此外，該模型同時對模型參數(shù)進(jìn)行了估計，并選擇了與軸承退化直接相關(guān)的最佳特征或狀態(tài)監(jiān)測指標(biāo)。最終，有助于減少RUL預(yù)測所需的時間和步驟。與其他基于統(tǒng)計或人工智能( AI)的RUL預(yù)測方法相比，單獨使用諸如基于遺傳算法(GA)、基于相關(guān)性或基于馬氏距離(MD)的特征選擇方法是RUL預(yù)測模型的前身。

數(shù)據(jù)采集

研究所用的軸承退化數(shù)據(jù)取自PRONOSTIA平臺(圖1)，該試驗平臺用于測試和驗證滾動軸承診斷和預(yù)測方法。使用該數(shù)據(jù)集的權(quán)限取自IEEE PHM 2012委員會。由圖1可知，試驗平臺上安裝了2個加速度計，分別測量水平和垂直方向的振動信號。加速度計以10 s為間隔測量原始振動信號，采樣頻率為25.6 kHz，這意味著在10 s的間隔內(nèi)有2 560個數(shù)據(jù)點可用。當(dāng)振動信號幅值超過20g時，試驗軸承視為失效。

圖1 PRONOSTIA平臺

研究所用數(shù)據(jù)對應(yīng)于7套軸承在1 800 r/min和4000 N的運行條件下的失效數(shù)據(jù)。每套軸承的失效時間見表1。所有這些軸承運行至失效，也就是缺陷并非預(yù)置到軸承中。因此，軸承可能由于任何一種可能的失效模式(如球、套圈、保持架或其組合) 而失效，因此，需識別數(shù)據(jù)中是否存在多種信息。

表1 7套軸承的失效時間

此外，少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和試驗期間的高變異性(8 710 ~28 030 s)對失效預(yù)測提出了額外的挑戰(zhàn)。因此，研究處理的問題是降低由于數(shù)據(jù)中存在多重失效行為而產(chǎn)生的噪聲，并對RUL進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。

RUL計算流程

所提出方法的流程圖如如2所示。

圖2 提出的RUL預(yù)測方法

結(jié)論及后續(xù)工作

研究聚焦點是識別數(shù)據(jù)中的多重失效行為，并將這些信息與球軸承的RUL預(yù)測方法相結(jié)合。目前大多數(shù)診斷模型的工作都考慮了單一失效模式存在的假設(shè)，而Pradeep Kundu等研究提出了一種對具有多重失效模式的部件進(jìn)行擴(kuò)展式診斷分析的方法，而這一部件會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中的多重失效行為。結(jié)果表明，K均值聚類算法和CPDA能很好地理解數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的失效模式。這一理解對于準(zhǔn)確預(yù)測軸承的RUL非常有用。目前工作獲得的結(jié)果有望為多重失效模式的診斷建模提供突破。

這項工作還可推廣到許多其他領(lǐng)域，例如狀態(tài)推斷領(lǐng)域。這類通用問題的目的是通過一組信號或癥狀來推斷系統(tǒng)的狀態(tài)。采用CPDA識別出的變點也可看作是軸承退化狀態(tài)，因此，提出的CPDA可用于狀態(tài)推斷問題。同時可使用馬爾科夫、半馬爾科夫或隱馬爾科夫分析等方法，通過計算從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一種狀態(tài)的概率來預(yù)測各部件的RUL。

（來源：軸承雜志社）

軸研所公眾號軸承雜志社公眾號

軸承制造技術(shù)——塑性加工

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