基于性能退化预测的数控机床预防维修方法

为解决数控机床传统维修方法存在的欠维护或过维护弊端,提出了一种基于系统性能退化预测的预防维修方法,利用统计过程控制技术分析产品质量数据,实现机床工作状态的预测。建立了关键零部件的Wiener退化模型来预测寿命分布,从而可结合剩余寿命和收益确定最优预防维修策略。以某汽车活塞生产线上的数控机床异常数据为例,验证了所提方法的有效性。     

基于性能退化模型的万能式断路器操作附件实时剩余寿命预测

针对万能式断路器操作附件的个体差异性以及在实际使用过程中动作不频繁的特性,提出一种基于性能退化模型的万能式断路器操作附件实时机械剩余寿命(RUL)预测方法。不同于传统的RUL预测方法,该方法融合了操作附件的历史退化数据与实时更新的状态监测(CM)数据。首先,考虑到操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,建立基于Wiener过程的操作附件性能退化模型;其次,对操作附件的历史退化数据采用极大似然估计法和一维搜索法确定模型参数的先验分布;然后,运用贝叶斯方法并结合操作附件实时更新的CM信息对模型参数进行迭代更新;基于首达时间的概念建立了RUL预测模型,以实现对断路器操作附件实时RUL的预测。最后,通过操作附件的寿命数据对本文所提方法进行验证,结果表明本文方法不仅可实现操作附件的实时剩余机械寿命预测,同时相较于其他文献方法具有更高的预测精度。     

基于性能退化数据的航空液压泵可靠性分析

针对某型号的国产航空柱塞式变量液压泵进行研究,探讨航空液压泵的主要故障模式、失效机理和退化参数,然后建立其加速模型,确定加速退化试验方案,在此基础上建立了基于加速退化试验数据的液压泵可靠性预测方法及步骤,并以具体的加速性能退化试验数据为例进行可靠性分析,得出预测的可靠度变化规律。     

基于改进LSTM的滚动轴承性能退化趋势预测

针对传统LSTM方法不能合理利用在线数据的问题,提出了参数实时更新的改进LSTM方法并建立了有效的退化趋势预测模型.首先,依据获取的历史资料离线生成LSTM预测模型;然后,在采集在线观测数据时用已有模型前向计算方式得到预测值;最后,将新增的观测数据做为前一个采样阶段时刻的真实值,将预测值与真实值之间的偏差累积到一个整体...     

基于TSNE和AW-SVR的滚动轴承退化状态预测

针对滚动轴承存在故障提取信息冗余、非平稳突变故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于t分布随机近邻嵌入算法(T SNE)和自适应加权支持向量回归(AW-SVR)相结合的滚动轴承退化状态预测方法.该方法首先提取了滚动轴承的时域和频域指标,组成原始特征向量;然后通过T_SNE算法进行特征降维,获得二维退化特征集,并利用相对均...     

滚动轴承性能退化的时序多元状态估计方法

滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 （autoregressive model,简称AR）模型和多元状态估计（multivariate state estimation technique, 简称MSET）的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。     

基于加速退化试验的机械密封磨损寿命预测

针对目前机械密封应用领域高可靠性的要求,提出了基于随机过程的可靠性分析及磨损寿命预测方法。以密封端面磨损量为研究对象,设计适用于机械密封的加速退化试验以获得磨损退化数据。基于退化模型Gamma过程描述其磨损退化过程,引入双应力逆幂率模型作为加速模型描述转速、弹簧力与退化速率间的关系,从而建立机械密封可靠性分析与寿命预测模型。通过极大似然估计法求解模型参数,结合加速模型外推出多个应力水平下的模型参数并进行失效概率分析,对机械密封在不同可靠度需求下的可靠寿命及不同工作条件下的平均寿命作出了预测。结果表明,Gamma过程适用于描述机械密封的磨损退化过程,通过双应力逆幂率模型外推获得各应力水平下的可靠度及寿命,此方法比传统的机械密封寿命预测方法具有更好的实用性和灵活性,可为密封产品确定维修周期及保证安全运行提供重要参考。     

滚动轴承性能退化趋势预测综述

滚动轴承作为旋转机械的重要零部件之一,其在工业中占有重要的地位,其可靠性直接影响设备能否安全、稳定运行.文章首先阐述了滚动轴承性能退化趋势预测的研究意义;接着梳理了滚动轴承性能退化趋势预测中关键难点性能退化指标构建对故障特征提取、降维和融合方法,然后进行了有效的性能退化趋势预测模型分类.最后,对滚动轴承性能退化趋势预测...     

基于深度信念网络多参数智能融合的滑靴副性能退化状态评估方法

滑靴副磨损过程的性能退化状态受到表面形貌、摩擦特性等多个方面的影响,单独提取其中任何一个表征参数作为指标,评估其性能退化状态都是不准确的,为提高评估精度,提出基于深度信念网络多参数智能融合的滑靴副性能退化状态评估方法。应用分形理论从滑靴表面形貌特征中提取分形维数、尺度系数和特征粗糙度等分形参数作为表面形貌评估指标,应用摩擦因数作为摩擦特性参数评估指标,构建性能退化状态评估指标体系;计算摩擦因数信号与完全平稳的高斯白噪声序列信号之间的灰色关联度,并根据灰色关联度的大小对性能退化状态进行区域划分;应用深度信念网络理论对多指标参数进行智能融合和特征提取,建立性能退化状态评估模型;开展滑靴副磨损过程模拟试验,分析指标参数和灰色关联度对性能退化状态的影响规律,通过构建出的样本数据集,对评估模型进行训练和测试验证,结果表明评估模型对性能退化状态的评估准确率能够达到97%以上,由此证实该方法对滑靴副性能退化状态评估的有效性,且具有较高的评估精度。     

基于多智能体的设备性能退化评估系统建模

为解决设备性能退化评估与预测系统的建模问题,提出了一种基于多智能体的分层次模型。在该模型中,给出了系统的整体构架;根据设备的功能结构,划分了多个层次的性能退化评估与预测智能体,定义了各层次智能体的具体功能。该模型为系统的实施提供了指导模板。     

基于性能劣化的可靠性预测与系统开发

为了给数控装备可靠性预测提供更丰富、更精确、更及时的信息源,探讨了运用数控装备使用过程中的性能劣化数据对数控装备可靠性进行预测的方法与工具。给出基于性能状态监测的性能劣化建模与可靠性预测原理,并提出一种基于非平稳自回归积分滑动平均模型的数控装备性能劣化建模方法,以监测与分析数控装备关键性能参数的时变特性;提出基于隐马尔科夫链模型的数控装备可靠性预测方法,以揭示数控装备使用过程中的性能状态变化特征及其可靠性变动情况。在此基础上,开发了数控装备可靠性预测原型软件系统。该系统对于提高数控装备利用率、减少数控装备维修费用以及延长数控装备使用寿命等具有重要的意义。     

基于电化学阻抗谱的退役动力电池荷电状态 和健康状态快速预测

针对现阶段检测退役动力电池健康状态存在的耗时长、精度低和能耗大等问题,提出了一种基于电化学阻抗谱(EIS)的电池荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的快速预测方法。通过对退役磷酸铁锂动力电池在不同SOH、不同SOC和不同温度下的EIS测试和分析,建立了EIS等效电路模型。然后,利用常相位元件参数与退役动力电池SOC和SOH之间的关系,建立数学模型,实现对退役动力电池SOC和SOH的快速估计。验证实验表明,利用这种方法,可以大大减少测试时间至20min以内、节约能源以及实现对未知荷电状态和健康状态的电池的快速估计,预测误差在4%以内。     

基于Wiener过程的万能式断路器附件剩余寿命预测*

万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过程中线圈电流波形的分析选取了动作时间作为性能退化特征量;其次,考虑到断路器操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,采用Wiener过程建立了操作附件的性能退化模型,并利用极大似然估计法对退化模型参数进行估计;然后,基于首达时间的概念建立了剩余寿命预测模型,推导出剩余寿命概率密度函数解析式。最后对安装于万能式断路器上的分励脱扣器和释能电磁铁两种操作附件进行全寿命试验及其剩余寿命预测,预测结果验证了所提方法的有效性。     

有源电子式电压互感器高压侧供电方案研究

针对电容分压式电压互感器高压端的电源问题,提出了“在高压端以母线小CT供电为主,利用电子式电压互感器（EVT）高压电容器电容分压与PT并联取能为辅”,给有源电子式电压互感器高压端供电的新方法,重点研究分析了其结构、原理、谐振和能量传变机理,以及辅助电源对EVT的精度与工作可靠性的影响,并通过实验进行了仿真验证。实验结果表明,该方案具有很好的可行性,可以有效地解决母线取能存在的技术难点。     

基于加速应力试验的钽电容性能退化分析与建模研究

针对以3,4-乙烯二氧噻吩(PEDOT)导电聚合物的固体钽电容,本文以温度和湿度为加速试验应力,采用变间隔测量法搭建4种应力85℃/85%RH、95℃/70%RH、95℃/85%RH、110℃/85%RH水平下的钽电容恒定应力加速退化试验平台,获取性能退化参量电容量和损耗因数的退化数据。针对在温湿度加速应力下钽电容退化参数的非单一变化趋势,利用有序聚类算法进行退化区间划分;基于误差函数斜率的变化率确定最佳分类数,获得钽电容的稳定退化区间;基于数据重构和维纳过程对电容量和损耗因数进行拟合,拟合精度分别达到97%和95%,验证维纳过程建模的有效性;结合Copula函数建立基于随机效应维纳过程的钽电容二元加速退化模型,进行钽电容可靠性评估,推导正常应力水平下产品寿命,符合寿命12～15年的规定。结果表明二元加速退化模型能够进行钽电容的退化性能分析和寿命预测。     

基于二元维纳过程的小样本齿轮泵可靠寿命预测

提出了一种基于二元维纳过程的小样本齿轮泵可靠寿命预测方法。利用具有随机效应的维纳过程建立齿轮泵容积效率和总效率退化过程模型,表征了齿轮泵退化特征随时间的波动性和个体差异性。基于赤池信息量准则(AIC)筛选了合适的Copula函数来描述两个退化特征之间的相关关系。建立了二元退化模型,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行了模型未知参数识别。针对齿轮泵性能退化试验通常是小样本的特点,利用Bootstrap抽样方法对表征个体差异的参数进行了再抽样估计。最后通过齿轮泵性能退化试验实现了可靠寿命预测,验证了所提方法的有效性与准确性。试验结果表明,齿轮泵性能退化过程中两个特征存在非线性相关关系,考虑相关关系的可靠寿命预测较单一特征预测结果更保守,且受最先达到失效阈值的性能特征影响更大。     

基于加速退化数据的航空液压泵剩余寿命预测技术研究

航空液压泵是航空装备的关键件之一。如何很好地预测液压泵的剩余寿命,使得液压泵的有效寿命能够得到更加充分合理地利用,将具有很大的理论价值和经济效益。通过研究某型航空液压泵的失效模式、失效机理和退化参数,确定其加速退化试验方案,建立其加速退化模型,并在此基础上建立了一套基于加速性能退化试验数据的航空液压泵剩余寿命预测方法及步骤,并以该型航空液压泵的加速性能退化试验数据为例对其剩余寿命进行了预测,验证了该方法的正确性和有效性。