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      淺談柴油機(jī)油劣化模型的建立

      2021-10-15 05:13:12劉振龍
      中國設(shè)備工程 2021年19期
      關(guān)鍵詞:堿值柴油機(jī)油酸值

      劉振龍

      (大慶油田物資裝備部,黑龍江 大慶 163000)

      1 柴油機(jī)油劣化模型的理論依據(jù)

      系統(tǒng)失效模式通常分為兩種:(1)自然劣化導(dǎo)致性能指標(biāo)超過閾值,系統(tǒng)發(fā)生退化失效;(2)系統(tǒng)受到隨機(jī)沖擊出現(xiàn)突發(fā)故障,系統(tǒng)發(fā)生突發(fā)失效。柴油機(jī)油潤滑系統(tǒng)中存在多個(gè)性能參數(shù)同步或異步退化的現(xiàn)象,各性能參數(shù)退化過程相互影響并具有一定關(guān)聯(lián)性,同時(shí)潤滑油系統(tǒng)在工作過程中經(jīng)常遇到意外污染導(dǎo)致失效,因此柴油機(jī)油潤滑系統(tǒng)失效通常是退化失效與突發(fā)失效共同作用的結(jié)果。

      系統(tǒng)失效預(yù)測理論包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、時(shí)間序列法、卡爾曼濾波法和模糊算法等,其中時(shí)間序列法是一種成熟的回歸預(yù)測方法,屬于定量預(yù)測,基本原理是一方面承認(rèn)事物發(fā)展的延續(xù)性,運(yùn)用過去的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,推測出事物的發(fā)展趨勢,另一方面充分考慮到偶然因素產(chǎn)生的隨機(jī)性,為了消除隨機(jī)波動產(chǎn)生的影響,利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)處理,進(jìn)行趨勢預(yù)測,時(shí)間序列法主要包括AR模型、MA模型和ARMA模型這三種。

      自回歸模型(Autoregressive model,簡稱AR模型),公式如下:

      其中: μ是常數(shù)項(xiàng);εt被假設(shè)為平均數(shù)等于0,標(biāo)準(zhǔn)差等于σ的隨機(jī)誤差值,σ被假設(shè)為對于任何的t都不變。此公式的含義為X的期望值等于一個(gè)或數(shù)個(gè)落后期的線性組合,加常數(shù)項(xiàng),加隨機(jī)誤差。

      滑動平均模型(Moving Average model,簡稱MA模型),公式如下:

      其中:εt為獨(dú)立的誤差項(xiàng)。

      自回歸滑動平均模型,又名ARMA模型(Auto-Regressive Moving Average Model),公式如下:

      其中:p和q是模型的自回歸階數(shù)和移動平均階數(shù),φ和是待定系數(shù),εt為獨(dú)立的誤差項(xiàng),Xt是平穩(wěn)、正態(tài)、零均值的時(shí)間序列。

      2 模型參數(shù)

      對于柴油機(jī)油而言,黏度、堿值及酸值能夠反映柴油機(jī)油品性能變化情況,在無明顯外來物質(zhì)如水分、粉塵等影響的情況下,以上三個(gè)參數(shù)在油品退化失效全周期內(nèi)有顯著變化特征。因此本文以黏度、酸值和堿值為柴油機(jī)油劣化研究的主要參數(shù),結(jié)合鉆采特車柴油機(jī)油實(shí)驗(yàn)室劣化數(shù)據(jù)和實(shí)車監(jiān)測數(shù)據(jù),計(jì)算鉆采特車柴油機(jī)油的劣化拐點(diǎn)。

      3 建模步聚

      用ARMA模型預(yù)測要求序列必須是平穩(wěn)的,也就是說在研究的時(shí)間范圍內(nèi)研究對象受到的影響因素必須平穩(wěn)變化。若所給的序列并非平穩(wěn)序列, 則必須對所給序列做預(yù)處理,使其平穩(wěn)化, 然后用ARMA模型建模,建模步驟見圖1。

      圖1 ARMA建模流程圖

      建模步驟具體內(nèi)容為:

      (1)序列的預(yù)處理,判斷該序列是否為平穩(wěn)非純隨機(jī)序列。若為非平穩(wěn)序列,對該序列進(jìn)行處理使其符合ARMA模型建模的條件即處理后的序列是平穩(wěn)非白噪聲序列;

      (2)根據(jù)樣本的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù),確定ARMA(p,q)中的p和q值;

      (3)已知p和q基礎(chǔ)上估計(jì)ARMA(p,q)模型中的未知參數(shù);

      (4)通過BIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)的ARMA劣化模型公式;

      (5)代入監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算劣化拐點(diǎn)時(shí)間。

      4 柴油機(jī)油參數(shù)權(quán)重計(jì)算

      在對系統(tǒng)進(jìn)行評價(jià)過程中,針對評價(jià)指標(biāo)建立適當(dāng)?shù)臋?quán)重,能充分反映評價(jià)體系中各指標(biāo)的重要程度。選擇客觀賦權(quán)方法,能有效避免在評價(jià)過程中受到更多的人為因素影響。

      利用信息熵計(jì)算權(quán)重算法的過程如下:

      (1)首先對數(shù)據(jù)矩陣X做歸一化處理得到計(jì)算矩陣Y,

      其中 xjmax、xjmin、分別表示數(shù)據(jù)矩陣X第j列最大值、最小值和平均值。

      (2)計(jì)算熵值。根據(jù)上述公式,我們可以計(jì)算每個(gè)評價(jià)指標(biāo)的熵值。其中第j項(xiàng)屬性指標(biāo)的熵值公式如下:

      (3)計(jì)算評價(jià)指標(biāo)權(quán)重。權(quán)重公式如下:

      其中m代表屬性指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

      5 劣化拐點(diǎn)計(jì)算

      結(jié)合柴油機(jī)油劣化理論模型和已測油液數(shù)據(jù),建立基于ARMA的柴油機(jī)油劣化模型,進(jìn)而計(jì)算100℃運(yùn)動黏度、酸值和堿值的劣化拐點(diǎn)。

      模型首先設(shè)置初始預(yù)測步長,即在協(xié)同退化過程中,判斷當(dāng)前各個(gè)序列的預(yù)測結(jié)果是否超過失效控制線,若預(yù)測值低于閾值,則更新預(yù)測步長,如果預(yù)測步長范圍內(nèi)的預(yù)測值超過閾值,則判定油品發(fā)生失效,即達(dá)到使用壽命終點(diǎn),各個(gè)計(jì)算步驟如圖2。

      圖2 柴油機(jī)油劣化拐點(diǎn)計(jì)算模型

      (1)黏度序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn);(2)確定ARMA(p,q)中p和q值;(3)計(jì)算ARMA(p,q)中的系數(shù);(4)計(jì)算100℃運(yùn)動黏度/酸值/堿值的劣化拐點(diǎn)。

      結(jié)合各指標(biāo)的預(yù)測值和權(quán)重比,可得柴油機(jī)油整體劣化拐點(diǎn)時(shí)間,公式如下:

      其中,X表示柴油機(jī)油劣化拐點(diǎn)(小時(shí)數(shù)),X1、X2、X3分別表示黏度劣化拐點(diǎn)、堿值劣化拐點(diǎn)、酸值劣化拐點(diǎn),W1、W2、W3分別表示黏度、堿值和酸值反應(yīng)油品性能劣化時(shí)的權(quán)重比。

      表1是某品牌CI-4 5W-40的100℃運(yùn)動黏度指標(biāo)劣化拐點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果,利用拐點(diǎn)科學(xué)確定換油周期具有重要的意義。

      表1 CI-4 5W-40的100℃運(yùn)動黏度指標(biāo)劣化拐點(diǎn)預(yù)測

      由表1可知,在1000h、100℃運(yùn)動黏度數(shù)值超過限值達(dá)到預(yù)警值,因此該品牌CI-4 5W-40的100℃運(yùn)黏度的劣化拐點(diǎn)為1000h。

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