董 婉 李英順 張 楊 隋歡歡 高悅琪
(1.廣西科技大學(xué)電氣電子與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院 廣西柳州 545000;2.沈陽(yáng)順義科技有限公司 遼寧沈陽(yáng) 110027)
齒輪箱可以分配設(shè)備動(dòng)力,調(diào)整傳動(dòng)方向,是一種使用十分普遍的機(jī)械部件,被廣泛地應(yīng)用于航空航天、裝甲車(chē)輛、風(fēng)力發(fā)電等系統(tǒng)中[1]。齒輪箱長(zhǎng)期工作在條件惡劣的環(huán)境中,其齒輪會(huì)因?yàn)槌?fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)而引起狀態(tài)異常,從而會(huì)導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。為了保障設(shè)備狀態(tài)穩(wěn)定,對(duì)齒輪故障進(jìn)行提前預(yù)警并預(yù)測(cè)其故障發(fā)展趨勢(shì)是十分有意義的。
因齒輪箱傳輸動(dòng)力大、結(jié)構(gòu)間密切連接,在對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行全面評(píng)估時(shí),必須保證每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重符合實(shí)際。目前很多學(xué)者對(duì)齒輪箱綜合評(píng)價(jià)方法和相關(guān)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系做了大量的研究。如孔祥興等[2]提出了一種考慮油液特征多變性的狀態(tài)綜合評(píng)價(jià)方法;陳濤和王立勇[3]提出了一種新的方法并對(duì)柴油機(jī)的磨損進(jìn)行了評(píng)估;趙仙保等[4]引入劣化度的概念,通過(guò)綜合賦權(quán)手段研究了齒輪箱的健康趨勢(shì)。目前,獲取指標(biāo)權(quán)重主要取決于主客觀賦權(quán)法[5-6]。在分配權(quán)重上,2種方法都存在相應(yīng)的弊端。為此,許多研究人員在如何合理地綜合集成賦權(quán)上進(jìn)行了研究。如張宇翔等[7]構(gòu)建了油液分析指標(biāo)體系,對(duì)齒輪箱的磨損狀態(tài)做出了模糊綜合評(píng)價(jià);陳濤和王立勇[8]采用因子分析和主成分分析法,解決了油液磨損評(píng)價(jià)指標(biāo)降維難問(wèn)題。但是由于主客觀權(quán)重占綜合權(quán)重的比例是任意確定的,計(jì)算綜合權(quán)重的工作量很大,這使得綜合賦權(quán)法不能很好地適用于評(píng)價(jià)體系。本文作者提出了一種基于博弈論的最優(yōu)綜合賦權(quán)法,利用對(duì)策模型得到最佳組合系數(shù),從而求取最優(yōu)的權(quán)重組合;同時(shí)針對(duì)傳統(tǒng)的層次分析法存在計(jì)算繁瑣以及容易出現(xiàn)嚴(yán)重的不一致性的問(wèn)題,采用了改進(jìn)的層次分析法,該方法不但簡(jiǎn)化了評(píng)判標(biāo)度,優(yōu)化了矩陣一致性,而且能夠提高計(jì)算準(zhǔn)確率;最后將最優(yōu)綜合賦權(quán)法與模糊評(píng)估模型相結(jié)合,并將其成功運(yùn)用到某型裝甲車(chē)輛動(dòng)力裝置齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估中。
層次分析法經(jīng)常被用來(lái)解決多方面決議問(wèn)題,是由美國(guó)的SAATY[9]提出的。
傳統(tǒng)的AHP按照九標(biāo)度法創(chuàng)建的判斷矩陣維數(shù)高,通過(guò)一致性檢驗(yàn)困難[10]。為防止一致性偏差過(guò)大而增加求取評(píng)價(jià)結(jié)果的難度,文中使用三標(biāo)度(0,1,2)構(gòu)造判斷矩陣,將最佳傳遞矩陣的理論運(yùn)用其中,創(chuàng)建擬優(yōu)一致矩陣,進(jìn)而得到權(quán)重。該方法規(guī)避了一致性檢驗(yàn)的復(fù)雜性,主要步驟如下:
(1)建立層次結(jié)構(gòu)模型
由三標(biāo)度法構(gòu)建判斷矩陣A,見(jiàn)表1。
表1 三標(biāo)度法
(2)構(gòu)造判斷矩陣B
(1)
(3)求判斷矩陣B的最優(yōu)傳遞矩陣C
(2)
(4)求判斷矩陣B的擬優(yōu)一致矩陣D
dij=10cij
(3)
(5)計(jì)算權(quán)重向量ω
求取指標(biāo)權(quán)重的MATLAB程序如下:
[V D]=eig(D);
Max_eig = max(max(D));
[r,c]=find(D == Max_eig,1);
disp(‘特征值法求權(quán)重的結(jié)果為:’);
disp(V(:,c)./sum(V(:,c)))
熵權(quán)法是一種按照每項(xiàng)指標(biāo)已獲得的信息量的多少來(lái)分配權(quán)重的方法[11],其反映的結(jié)果更加真實(shí)可信。其具體步驟如下:
(1)將指標(biāo)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化
評(píng)價(jià)對(duì)象共有n個(gè),評(píng)價(jià)指標(biāo)有m個(gè),構(gòu)成的正向化矩陣如下:
(2)計(jì)算概率
對(duì)正向化矩陣標(biāo)準(zhǔn)化,記為Z,Z中的每個(gè)元素:
(4)
概率矩陣F中每一個(gè)元素的計(jì)算如下:
(5)
(3)熵權(quán)的計(jì)算
計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值Hj
(6)
式中:當(dāng)Fij=0時(shí),則定義Hj=0。
第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的熵權(quán)為
(7)
根據(jù)上述方法的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,熵值與權(quán)重的多少與獲得的信息量的大小有關(guān)。也就是說(shuō)信息量的大小直接影響著設(shè)備在綜合評(píng)估中的重要程度。
綜合賦權(quán)法是一種既可以包容人為意愿的主觀性,又可以規(guī)避客觀賦權(quán)忽視主觀導(dǎo)向的局限性的方法,其更加真實(shí)、精確。
鑒于一般的線性賦權(quán)和最小方差賦權(quán)無(wú)法考慮設(shè)備現(xiàn)實(shí)的運(yùn)行狀態(tài)情況,同時(shí)缺乏主觀經(jīng)驗(yàn),文中提出了一種以調(diào)整納什均衡為目標(biāo)的博弈論思想,旨在將求取的權(quán)重向量進(jìn)行最優(yōu)組合[12]。該方法基于博弈論的思想,提高了綜合賦權(quán)方法組合賦權(quán)的可信度。其組合賦權(quán)的步驟[13]如下:
由1.1節(jié)和1.2節(jié)得到的權(quán)重向量為ω和W。則2個(gè)向量的線性組合為
Y=a1ω+a2W
(8)
式中:a1、a2為權(quán)重系數(shù),且a1+a2=1。
為了使數(shù)據(jù)分布離散程度的度量最小,結(jié)合對(duì)策模型,得到最佳組合系數(shù),即目標(biāo)函數(shù)為
(9)
取上式的最優(yōu)化一階導(dǎo)數(shù),即可將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為
(10)
利用MATLAB可以求得a1、a2并進(jìn)行歸一化處理:
(11)
即得最優(yōu)綜合權(quán)重為
(12)
根據(jù)油液監(jiān)測(cè)長(zhǎng)期試驗(yàn)研究表明,齒輪的運(yùn)行狀態(tài)取決于潤(rùn)滑油的承載和抗磨性能,齒輪零部件的磨損顆粒、添加劑和附著異物等均影響齒輪的運(yùn)行狀態(tài)[14]。針對(duì)齒輪潤(rùn)滑油進(jìn)行提取和分析,得到添加劑、附著異物以及齒輪各零部件的磨損顆粒等數(shù)據(jù)信息。然而潤(rùn)滑油本身的特性和齒輪箱的磨損是密不可分的,因此將所有與磨損相關(guān)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析是有必要的。其中潤(rùn)滑油的黏度等理化指標(biāo)和磨損顆粒都敏感于齒輪箱的健康程度,以此來(lái)間接地表示設(shè)備的磨損狀況。大磨粒數(shù)和小磨粒數(shù)能夠體現(xiàn)油液中磨損顆粒的占比,由此表征了不同時(shí)間內(nèi)的磨損速率。油液的污染主要體現(xiàn)在磨損顆粒的多少,根據(jù)NAS1630標(biāo)準(zhǔn)將潤(rùn)滑油的污染等級(jí)劃分為00~12[15]。因此文中通過(guò)潤(rùn)滑油的理化性質(zhì)分析和磨粒的定量分析及顆粒污染度分析的相關(guān)數(shù)據(jù)作為齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的影響因素集為:U={黏度,水分,溫度,密度,DL,DS,顆粒污染等級(jí)}。其中:DL為大磨粒讀數(shù);DS為小磨粒讀數(shù)。根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)以及實(shí)際運(yùn)行狀況,文中將齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)等級(jí)分為:正常磨損(V1)、輕微磨損(V2)、中等磨損(V3)、嚴(yán)重磨損(V4)4個(gè)等級(jí)[16]。
綜合上述指標(biāo),建立圖1所示設(shè)備磨損評(píng)估體系。
圖1 齒輪箱狀態(tài)評(píng)估體系
模糊評(píng)估體系共分為3個(gè)層次,如圖1所示。按照相關(guān)理論與實(shí)際需求對(duì)準(zhǔn)則層賦予一級(jí)權(quán)重,根據(jù)改進(jìn)的綜合賦權(quán)法計(jì)算出指標(biāo)層的二級(jí)權(quán)重,采取自下而上逐級(jí)評(píng)價(jià)方法。首先根據(jù)黏度、水分、溫度、密度以及大小磨粒指標(biāo)結(jié)合各自對(duì)應(yīng)權(quán)重對(duì)指標(biāo)層進(jìn)行評(píng)價(jià)。由于文中油液樣本只監(jiān)測(cè)了顆粒一種指標(biāo)用于污染分析,故可將其作為次要因素層的評(píng)價(jià)矩陣。 逐層評(píng)估完成后,根據(jù)綜合權(quán)重和隸屬函數(shù)對(duì)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)流程如圖2所示。
圖2 齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估流程
隸屬度函數(shù)的選取需要覆蓋所有監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)。根據(jù)齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估的需求以及油液參數(shù)的變化趨勢(shì),應(yīng)用式(13)—(16)中的隸屬度函數(shù)計(jì)算隸屬度,其具有過(guò)渡帶平緩,計(jì)算簡(jiǎn)單方便的特點(diǎn),更加順應(yīng)文中研究對(duì)象的特征。
(13)
(14)
(15)
(16)
式中:ki為各評(píng)價(jià)指標(biāo)值;UVi(ki)為第i個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)估等級(jí)j的隸屬度,j=1,2,3,4。
建立的隸屬函數(shù)曲線見(jiàn)圖3。
圖3 隸屬函數(shù)
以某型裝甲車(chē)底盤(pán)系統(tǒng)齒輪箱在2020年12月4日到2021年1月20日的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。使用的潤(rùn)滑油型號(hào)為5W-40,按照國(guó)際相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),該潤(rùn)滑油符合設(shè)備實(shí)際工況的需求。油液在取樣過(guò)程中嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行,數(shù)據(jù)獲取與處理正確無(wú)誤,能夠較好地完成齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估工作。油液中大小磨粒數(shù)由直讀式鐵譜儀獲取,理化指標(biāo)的數(shù)據(jù)通過(guò)六合一式油液傳感器獲取。
表2中的各參數(shù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估占比由現(xiàn)場(chǎng)情況及專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)給出。
表2 三標(biāo)度評(píng)判
使用三標(biāo)度法,建立指標(biāo)層因素的判斷矩陣如下。
由式(2)、(3)可以得到擬優(yōu)一致矩陣D。再代入MATLAB程序中求得權(quán)重ω1=(0.263 4,0.563 8,0.117 8,0.055 0)。
由于磨粒定量分析的指標(biāo)數(shù)小于3,可由相關(guān)知識(shí)和實(shí)際需求直接主觀賦權(quán):ω2=(0.6,0.4)
首先采用向量規(guī)范法處理監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),處理后數(shù)據(jù)如表3所示。
表3 標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)數(shù)據(jù)
規(guī)定污染度指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)值為測(cè)得的油樣顆粒污染等級(jí)與該通道下最大污染度等級(jí)的比值,則污染度標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)如表4所示。
表4 顆粒污染數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
由根據(jù)公式(4)—(7)求取的理化指標(biāo)的客觀權(quán)重W1=(0.190 6,0.584 1,0.144 0,0.081 3),磨粒定量分析的客觀權(quán)重W2=(0.511 3,0.488 7)。
根據(jù)上文求得主客觀權(quán)重之后,基于博弈論按照式(8)—(12)得到最優(yōu)的綜合權(quán)重。由MATLAB程序求得的理化分析和磨粒定量分析的綜合權(quán)重ω=(0.224 3,0.577 4,0.132 7,0.065 6),W=(0.625 0,0.375 0)。
對(duì)2021年1月2日的油液數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)判。按照式(13)—(16),給出模糊評(píng)價(jià)如下。
理化分析指標(biāo)的隸屬度矩陣為
準(zhǔn)則層的理化分析指標(biāo)評(píng)價(jià)矩陣為
(17)
磨粒定量分析的隸屬度矩陣為
準(zhǔn)則層的磨粒定量分析評(píng)價(jià)矩陣為
(18)
顆粒污染度等級(jí)因素層評(píng)價(jià)矩陣為
則準(zhǔn)則層的評(píng)價(jià)矩陣為
準(zhǔn)則層的權(quán)重根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)直接賦權(quán)為
P=[0.3,0.6,0.1]
則目標(biāo)層綜合評(píng)價(jià)矩陣為
Z0=P·Z=[0.013 3,0.639 1,0.247 6,0.100 0]
(19)
結(jié)果顯示,這一天的齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)為輕微磨損。齒輪箱磨損趨勢(shì)仿真結(jié)果如圖4所示。
圖4 齒輪箱磨損趨勢(shì)
圖4中,評(píng)價(jià)等級(jí)1—4分別對(duì)應(yīng)齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)等級(jí),數(shù)據(jù)序號(hào)代表油樣日期。從圖中可以看出,從2020年12月6日起,齒輪箱開(kāi)始出現(xiàn)了輕微磨損的現(xiàn)象,到2021年1月6日齒輪箱磨損狀態(tài)又恢復(fù)了正常。從后續(xù)的停車(chē)檢查及維修記錄來(lái)看,在此期間齒輪箱的齒輪表面有輕微的徑向劃痕和溝槽現(xiàn)象,齒根附近的齒廓也有些許的脫落,磨損疲勞產(chǎn)生的硬性顆粒進(jìn)入潤(rùn)滑油中,使得油質(zhì)不清潔而損傷油膜,導(dǎo)致潤(rùn)滑效果不良,致使齒輪出現(xiàn)輕微磨損。在2021年1月2日至6日期間,通過(guò)利用齒輪箱中原有的給排油系統(tǒng)和經(jīng)過(guò)過(guò)濾后的在用油實(shí)現(xiàn)了對(duì)齒輪箱的清洗,且作業(yè)過(guò)程中沒(méi)有改變硬件設(shè)施,也沒(méi)添加清洗劑,清洗后齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)恢復(fù)為正常運(yùn)行??梢?jiàn),文中評(píng)估結(jié)果與齒輪箱現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)相符,證明了分析結(jié)果準(zhǔn)確、可信,能夠?yàn)橐暻榫S修提供依據(jù)。
(1)通過(guò)分析齒輪箱油液理化指標(biāo)和磨損顆粒監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),建立了其運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估體系,根據(jù)劃分的狀態(tài)等級(jí)和評(píng)判模型,對(duì)齒輪箱的磨損狀態(tài)進(jìn)行了評(píng)估。
(2)提出了一種最優(yōu)的綜合賦權(quán)方法。該方法針對(duì)目前組合賦權(quán)法所存在的問(wèn)題,結(jié)合博弈論的思想,即在各個(gè)權(quán)重之間尋找妥協(xié)一致性,得出了最滿(mǎn)意的權(quán)重線性組合系數(shù)。該方法使評(píng)價(jià)結(jié)果更加具有合理性和準(zhǔn)確性。
(3)仿真結(jié)果表明該模型的評(píng)估結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)工況相符,增強(qiáng)了可操作的便捷性,有助于為齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的檢修提供指導(dǎo)。