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      統(tǒng)計診斷理論用于航空發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷

      2016-12-20 03:56:39王曉鋼劉振崗鄭宇王玉才鄒剛
      設(shè)備管理與維修 2016年11期
      關(guān)鍵詞:含鐵滑油故障診斷

      王曉鋼,劉振崗,鄭宇,王玉才,鄒剛

      (1.海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū)航空機(jī)械系,山東青島266041;2.海軍航空兵92543部隊機(jī)務(wù)大隊,山西長治046011)

      統(tǒng)計診斷理論用于航空發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷

      王曉鋼1,劉振崗1,鄭宇1,王玉才2,鄒剛1

      (1.海軍航空工程學(xué)院青島校區(qū)航空機(jī)械系,山東青島266041;2.海軍航空兵92543部隊機(jī)務(wù)大隊,山西長治046011)

      某新型發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障的統(tǒng)計判別診斷法,用人工智能方法及所建立的數(shù)值統(tǒng)計診斷理論模型,來判別發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)的工作狀態(tài)。最后結(jié)合具體故障案例,實現(xiàn)滑油系統(tǒng)故障的統(tǒng)計診斷,實踐結(jié)果驗證該方法診斷發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障的正確性。

      航空發(fā)動機(jī);統(tǒng)計診斷模型;滑油系統(tǒng)EAM

      0 前言

      發(fā)動機(jī)就是飛機(jī)的心臟,滑油系統(tǒng)在整個發(fā)動機(jī)中起到極為重要作用,發(fā)動機(jī)工作時,軸承與傳動齒輪等轉(zhuǎn)動零件相互摩擦,會產(chǎn)生磨損和因過熱而損壞[1]。為此,滑油系統(tǒng)可以將足夠數(shù)量和適當(dāng)黏度的清潔滑油,連續(xù)不斷地噴到軸承和傳動齒輪嚙合處進(jìn)行潤滑,以減少摩擦,并帶走因摩擦而產(chǎn)生的熱量和贓物?;拖到y(tǒng)工作性能正常與否,將直接影響到發(fā)動機(jī)的工作性能及壽命,因此做好發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)的故障診斷工作具有重大意義[2-3]。

      統(tǒng)計診斷方法是近些年迅速發(fā)展起來的新的數(shù)值診斷方法。統(tǒng)計診斷是以統(tǒng)計學(xué)、概率論等數(shù)理統(tǒng)計知識為基石的,它是1964年由美國著名的控制論專家查德教授創(chuàng)立的[4]。因為發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障癥狀可能由一種因素引起,亦可能由多種因素引起的,那么如何判斷此時的發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)工作性能正常與否,成為擺在故障診斷人員面前的首要任務(wù)。統(tǒng)計診斷法就是利用所建立起來的系統(tǒng)數(shù)值統(tǒng)計診斷理論模型,來判斷發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)的工作狀態(tài)是否正常,進(jìn)而實現(xiàn)對發(fā)動機(jī)故障的預(yù)報和診斷[5-6]。

      1 統(tǒng)計數(shù)值診斷法概述

      基于統(tǒng)計數(shù)學(xué)理論,建立統(tǒng)計數(shù)值診斷故障模型,運(yùn)用最小冒險法及最小錯誤診斷概率法來判定發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)污染臨界值[7-8],使專家經(jīng)驗分析有效的與定量分析、定性分析相結(jié)合,并將這一診斷過程應(yīng)用在發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷中。實踐結(jié)果證明,利用該模型來診斷故障的過程和結(jié)果更為合理準(zhǔn)確[9]。

      1.1 統(tǒng)計診斷數(shù)學(xué)模型的建立

      這里以滑油油液污染分析為例,來介紹這種診斷方法。對油液污染進(jìn)行分析時,無論用何種監(jiān)測技術(shù)都有一個如何確定故障與非故障的臨界值的問題。比如,若要求按照滑油料中的含鐵量(以特征參數(shù)X表示)來診斷機(jī)器的狀態(tài),就需要對此參數(shù)確定一個臨界值X0:當(dāng)X>X0時應(yīng)當(dāng)發(fā)出警告,令發(fā)動機(jī)停止工作;而當(dāng)X<X0時則可允許發(fā)動機(jī)繼續(xù)工作。如果用D1表示機(jī)器的正常狀態(tài),用D2表示機(jī)器的異常狀態(tài),則上述規(guī)則可表達(dá)為式1。

      因為發(fā)動機(jī)中所有摩擦零件如花鍵、齒輪等都會在潤滑油中落入磨損殘留物,因而滑油中的含鐵量不能單值地表征發(fā)動機(jī)某一零件狀態(tài),如主軸承的狀態(tài)。這樣,由于一系列因素的影響,X值的分布規(guī)律對于處于正常狀態(tài)下的軸承與磨損后的軸承來說,將會有重疊部分。圖1。

      圖1 滑油系統(tǒng)含鐵量分布圖

      由于重疊部分的存在,按以上規(guī)則進(jìn)行判決時必然會有發(fā)生判斷錯誤的可能性。如果絕對不允許判斷錯誤就無法選擇臨界值X0。所以問題歸結(jié)為如何按照最佳條件的要求選擇X0值。1.2錯誤判斷的2種情況

      (1)將正常狀態(tài)D1錯誤地判斷為異常狀態(tài)D2(圖1中A部分),這稱為“謊報”。

      (2)將異常狀態(tài)D2錯誤地判斷為正常狀態(tài)D1(圖1中B部分),這稱為“漏檢”。

      以Hij(i,j=1,2)表示按決策規(guī)則式1,所可能采取的決策,下標(biāo)“i”相當(dāng)于診斷的狀態(tài),下標(biāo)“j”相當(dāng)于機(jī)器實際所處的狀態(tài)。這樣H11,H22就表示正確的診斷;H12表示漏檢,H21表示謊報。

      根據(jù)圖1所示的決策規(guī)則進(jìn)行診斷時可以由概率分布函數(shù)求出發(fā)生謊報的概率P(H21)。事實上若X>X0時機(jī)器處于正常狀態(tài),但按式1所示的診斷規(guī)則,即當(dāng)作異常狀態(tài)報警。圖1中曲線f(X/D1)下X>X0的陰影面積表示發(fā)動機(jī)處于正常狀態(tài)下的條件概率。式2。

      那么謊報的概率就應(yīng)等于發(fā)動機(jī)處于正常狀態(tài)的概率與在正常狀態(tài)下X>X0的概率的乘積,式3。

      式中P1=P(D1)為狀態(tài)D1的先驗概率,可由積累的統(tǒng)計資料得到。同理,漏檢的概率,式4。

      診斷錯誤的概率應(yīng)是漏檢的概率和謊報的概率之和。如果不僅考慮這2種錯誤診斷概率的大小,同時還考慮由于診斷錯誤所需要付出的代價,如漏檢可能造成重大事故,其代價系數(shù)用“C12”表示;謊報則可能浪費人力物力,其代價系數(shù)用“C21”表示。一般情況下C12≥C21。這樣即得到平均冒險率,式5。

      如同時考慮正確診斷(即H11,H22)所要付出的代價C11與C22,由于這種代價與錯誤診斷要付出的代價相比正好相反,所以應(yīng)取負(fù)值。此時平均冒險率,式6。

      利用上式求解X0時,由于所提的要求不同,所以又有一些不同的求解方法。

      2 故障分析及診斷決策模型建立

      (1)最小冒險法。如果想使診斷的結(jié)果所冒的風(fēng)險最小,也即滿足平均冒險率組小的條件,即R=Rmin。利用這種方法求出臨界值X0的方法稱為最小冒險法。

      對式6在X0處求其導(dǎo)數(shù),并令其導(dǎo)數(shù)為0,就可以確定X0的值。即:

      經(jīng)整理得式7。

      若由統(tǒng)計資料已知參數(shù)X在條件D1或D2下的分布密度,即可利用上式得到臨界值X0。比如,設(shè)為正態(tài)分布,相應(yīng)概率密度式8。

      通過將以上2式代入以上整理過的公式中并取對數(shù)得

      經(jīng)整理后求得臨界值式9。

      當(dāng)X<X0時,X∈D1,報為正常狀態(tài);當(dāng)X>X0時,X∈D2,報為異常狀態(tài)。

      (2)最小錯誤診斷概率方法。若不考慮錯誤診斷的代價,而且要求滿足錯誤診斷的概率達(dá)到最小的條件下確定臨界值X0,稱為最小錯誤診斷概率方法。

      由式3和式4可知,錯誤診斷的概率見式10。

      對R求X0處的導(dǎo)數(shù),并令導(dǎo)數(shù)等于零,可得式11。

      同上,若設(shè)X的條件分布仍為正態(tài)分布,可得式12。

      當(dāng)X<X0時,X∈D1,報為正常狀態(tài);當(dāng)X>X0時,X∈D2,報為異常狀態(tài)。

      最小錯誤概率條件只是最不冒險條件的一種特殊情況,式12所示選擇臨界值的條件,在學(xué)術(shù)術(shù)語中被稱為“西克爾”條件。

      3 在航空發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷的應(yīng)用

      海航某部在發(fā)動機(jī)定檢過程中,根據(jù)油液分析室提取的滑油油液樣品,測得滑油中的含鐵量為6.84×10-6,按照正常情況為5×10-6,此時若按以往的排故經(jīng)驗判斷,發(fā)動機(jī)的滑油系統(tǒng)此時應(yīng)處于異常狀態(tài),則該批發(fā)動機(jī)應(yīng)進(jìn)廠排故,飛機(jī)則不能按時出動,這樣直接影響日常的飛行訓(xùn)練,從某種程度而言,嚴(yán)重地降低了飛機(jī)的出動率,影響作戰(zhàn)效能。然而經(jīng)過專家論證,采用統(tǒng)計數(shù)值診斷法來對此批的發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)進(jìn)行故障分析時,依據(jù)上述2個診斷判別依據(jù)模型對系統(tǒng)進(jìn)行分析如下:

      根據(jù)滑油中含鐵量監(jiān)測發(fā)動機(jī)傳動機(jī)匣的工作狀態(tài)。設(shè)由統(tǒng)計資料(發(fā)動機(jī)履歷本提供)得到:在正常狀態(tài)下含鐵量的均值X1=5×10-6mg/L,標(biāo)準(zhǔn)偏差σ1=2;在異常狀態(tài)下,含鐵量的均值X2=12×10-6mg/L,σ2=3;為正態(tài)分布,并已知發(fā)動機(jī)處于正常狀態(tài)下的先驗概率為:P1=0.9;異常狀態(tài)下P2=0.1。設(shè)漏檢與謊報的代價比C12/C21=20;C11=C22=0。下面分別用上述2種診斷決策規(guī)則求出滑油系統(tǒng)中含鐵量的臨界值X0。

      首先采用決策規(guī)則中的第一種方法,即最小冒險法求出滑油系統(tǒng)中鐵屑含量的臨界值。

      3.1 最小冒險方法

      由式10可得:

      此處:

      代入上式并在2邊取對數(shù)可得:

      得X0=7.457與X0=-8.65,負(fù)根明顯不合理,故取正根X0=7.457為含鐵量的臨界值。

      下面采用決策規(guī)則中第2種方法,即最小錯誤診斷概率方法求出滑油系統(tǒng)中,鐵屑含量的臨界值。

      3.2 最小錯誤診斷概率方法

      由式6可得:

      此處:

      故得:

      得正根X0=9.794為含鐵量的臨界值。

      即采用上述2種診斷依據(jù)模型對該批發(fā)動機(jī)的滑油系統(tǒng)分析判斷時,均確認(rèn)該批發(fā)動機(jī)的滑油系統(tǒng)此時不存在異常狀態(tài),飛機(jī)可以按照正常計劃展開日后訓(xùn)練,經(jīng)過日后長期的實踐證明,上述診斷依據(jù)模型所確定的結(jié)論是正確的。不僅避免了部隊人力、物力、財力的浪費,更保證了正常的訓(xùn)練,對提升我國海軍航空兵的戰(zhàn)斗力起到直接和重要的作用。

      4 結(jié)束語

      采用機(jī)械數(shù)值診斷方法中的統(tǒng)計數(shù)值診斷法,用來診斷判別某新型飛機(jī)的發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)工作狀態(tài),用統(tǒng)計數(shù)學(xué)、概率論中的知識與外場發(fā)動機(jī)故障成因判定相結(jié)合。實踐證明,該方法確定的發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)工作狀態(tài)正常與否的可靠性較高,而且大大縮短了發(fā)動機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷及排除的時間,也為計算機(jī)輔助故障診斷提供了一條可行的新途徑。與此同時,在統(tǒng)計數(shù)值故障診斷過程中,由于發(fā)動機(jī)處于沿海環(huán)境中,腐蝕情況較為嚴(yán)重,另外其系統(tǒng)內(nèi)部部件的磨損、老化,亦造成標(biāo)準(zhǔn)偏差存在一定的浮動性。所以模型中的一些參量還有待于進(jìn)一步修改完善,以提高統(tǒng)計數(shù)值診斷模型的適應(yīng)能力和準(zhǔn)確性。

      [1]孫紅巖,姜雪峰.智能診斷中動態(tài)模糊征兆向量方法[J].核動力工程,2010,(31):67-70.

      [2]Liu Xiao-feng,Ma Lin,Mathew J.Machinery Fault Diagnosis Based on Fuzzy Measure and Fuzzy Integral Data Fusion Techniques[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2009,23(3):690-700.

      [3]Li Li,Sun Yu-kuen,Li Yi-min.A new fuzzy fault diagnosis method[C]//Pro ceedings 5th Internatio nalCo nference on Fuzzy Systems and Knowledg e Discovery,F(xiàn)SKD 2008,l3:479-483.

      [4]Su Q,Mi C,Lai L L,et al.A fuzzy dissolved Gas Analysis method for the diagnosis of multiple incipient faults in a transformer[J].IEEE T ransaction on Power System,2000,15(2):593-597.

      [5]Liu Xiao-feng,Ma Lin,Mathew J.Machinery Fault Diagnosis Based on Fuzzy Measure and Fuzzy Integral Data Fusion Techniques[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2009,23(3):690-700.

      [6]孫紅巖,姜雪峰.智能診斷中動態(tài)模糊征兆向量方法[J].核動力工程,2010,(31):67-70.

      [7]王國彪,何正嘉,陳雪峰,等.機(jī)械故障診斷基礎(chǔ)研究“何去何從”[J].機(jī)械工程學(xué)報,2013,49(1):63-72.

      [8]尚文,王維民,齊鵬逸,等.基于條件規(guī)則與故障樹法的燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷[J].機(jī)電工程,2013,07:798-801.

      [9]胡兆勇.機(jī)械故障診斷中知識表達(dá)與推理的研究[D].西安:西安交通大學(xué),2005.

      〔編輯 王永洲〕

      V261

      B

      10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2016.11.55

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