失效和維修費用占任何資產密集型系統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(yu)維(wei)護(hu)，這是僅(jin)次于(yu)燃(ran)料成本的(de)第二高(gao)成本。同樣(yang)地(di)，2002年(nian)美國國防總預算的約1/3用于維護和維修活動。因此，工業需要一種具有成本效益的維護策略。在所有的維護策略中，基于狀態的維護(Condition Based Maintenance,CBM)最(zui)具成本效益。采(cai)用有效的CBM方法可避(bi)免不必要的停機，還可降低(di)維護(hu)成本。然而，CBM的成功實施需準確預測部件或系統的剩(sheng)余使用(yong)壽命( Remaining Useful Life,RUL)。診(zhen)斷(duan)是一種基于監測參數來預測RUL的技術，方法可大致分為基于物理的診斷方法和數據驅動的診斷方法。基于物理的診斷方法是特定于缺陷的，需對系統有全面的理解。然而，數據驅動的診斷方法采用以往觀察到的狀態監測數據(這些數據來自一(yi)組在類似條件(jian)下從事相同工作的相同機(ji)器)，然后概(gai)率性地得出(chu)系統的RUL預測。這樣的(de)一(yi)組機器通常被稱(cheng)為機群(qun)。

從機群(qun)獲得的數據可能包含具有多重失效模式(如疲(pi)勞、磨損、腐(fu)蝕、塑性(xing)變形和失穩)的部件的失效(xiao)(xiao)信息。球軸承(cheng)可能(neng)由于內圈、外(wai)圈、球或保持架的失效(xiao)(xiao)而失效(xiao)(xiao)。狀(zhuang)態監測數據(如振動)通常用于診斷過程中失效的預測。這些失效模式通常非獨立，之間可能存在一些復雜甚至未知的關系。一種失效模式的存在可能導致或引發另一種失效模式，因此被稱為非獨立失效模式。根據失效模式的不同，這些數據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沒有得到恰當的識別和處理，那么可能會作為數據集的噪聲源，導致對失效概率的低估或高估。因此，在構建診斷模型前需識別失效數據中可能存在的失效行為，并對其進行相應的處理。

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(kai)發了具有非獨立失(shi)效模(mo)(mo)(mo)式(shi)的機械部件的可(ke)靠性模(mo)(mo)(mo)型(xing)，推導出聯合概率密度函數，將各失(shi)效模(mo)(mo)(mo)式(shi)相關(guan)聯。該模(mo)(mo)(mo)型(xing)的缺點是在不同(tong)的失(shi)效模(mo)(mo)(mo)式(shi)之間假定了線性相互關(guan)系，這(zhe)可(ke)能(neng)不適(shi)用于大多數情況。Huang和Askin介紹了具有多重(zhong)競(jing)爭失(shi)(shi)效模(mo)式(shi)的(de)電(dian)子設(she)備的(de)可靠性模(mo)型(xing)。該研究(jiu)同時(shi)考(kao)慮了退化和災難性失(shi)(shi)效，并推導出概率密度函數(shu)來(lai)預測(ce)設(she)備的(de)失(shi)(shi)效。由Zhang等(deng)人提出(chu)的混合Weibull比例風(feng)險模型(xing)可結合整(zheng)個系統(tong)(tong)的(de)多重失(shi)(shi)效模式。結合各失(shi)(shi)效模式的(de)歷史壽(shou)命和狀態監測數(shu)據對模型(xing)參(can)數(shu)進行(xing)評估(gu)。將多重失(shi)(shi)效模式的(de)失(shi)(shi)效概(gai)率密(mi)度函數(shu)按(an)比例混(hun)合來(lai)估(gu)計系統(tong)(tong)的(de)可靠性和失(shi)(shi)效時間(jian)。Son介紹了用于估計機電伺服系統可靠性的數學模型。這些研究工作主要集中在具有多重失效模式的系統或部件的可靠性估計。具有多重失效模式的系統的診斷模型在文獻中很少見。

多重失效模(mo)(mo)式的有效模(mo)(mo)型診斷一(yi)般基于獨立失效模(mo)(mo)式或獨立狀態監測信息(xi)等假設而(er)開發，例如Moghaddass和Zuo開發了(le)一種具有多狀態退化和2種獨(du)立(li)失(shi)效(xiao)模(mo)式的廣義系統診(zhen)斷模(mo)型(xing)。只要各(ge)失(shi)效(xiao)模(mo)式的狀(zhuang)態監測指(zhi)標(biao)相互(hu)獨(du)立(li)，該方法有(you)效(xiao)。然而，在(zai)許多實際情況下，狀(zhuang)態監測指(zhi)標(biao)極易受部(bu)件中出現的全部(bu)或多重(zhong)失(shi)效(xiao)模(mo)式的影響(xiang)。因此，根(gen)據(ju)不同的指(zhi)標(biao)區分失(shi)效(xiao)模(mo)式可(ke)能比較困難。

Pradeep Kundu等開發了一種考慮多維狀態監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。由于缺乏關于失效模式的準確信息，因此采用聚類方法和變點檢測算法( CPDA)對具有不同失效行(xing)為的(de)軸承進(jin)行(xing)分離。這(zhe)種(zhong)分離有助于分析每套軸承的失效模式，進而有助于降低與(yu)不同失效相關的噪聲，同時開發(fa)診斷模型(xing)。分離后，采用基于GLL- Weibull的非線性參數化建模方法(fa)開(kai)發了RUL預測模型。針對單一失效行為，為不同類型的失效行為開發了不同模型。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和RUL。將這(zhe)一(yi)獨(du)特的(de)(de)程序應用于(yu)目前的(de)(de)工作(zuo)有助(zhu)于(yu)非常準確地預測RUL。此外，該(gai)模型(xing)同(tong)時(shi)對模型(xing)參數進(jin)行了估計，并(bing)選(xuan)擇了與軸(zhou)承退(tui)化直接相(xiang)關的最佳特征或狀態監測指標。最終(zhong)，有助于減少RUL預測所(suo)需的時間和步(bu)驟。與其他基(ji)于統(tong)計或人工智能( AI)的RUL預測方法(fa)相比，單獨使用(yong)諸如基于(yu)遺傳(chuan)算法(fa)(GA)、基(ji)于(yu)相關性或基(ji)于(yu)馬(ma)氏距離(MD)的特(te)征選(xuan)擇方(fang)法是(shi)RUL預測模型的前(qian)身。

數據采集

研究所用的軸(zhou)承退(tui)化數據(ju)取(qu)自PRONOSTIA平臺(tai)(圖(tu)1)，該(gai)試驗平臺(tai)用于測試和(he)驗證滾動軸承診斷和(he)預測方法。使用該(gai)數據集的權限取自IEEE PHM 2012委(wei)員會。由圖1可知，試驗平臺(tai)上安裝了2個加速度計(ji)(ji)，分(fen)別(bie)測量水平和垂(chui)直方向(xiang)的振動信號。加速度計(ji)(ji)以10 s為(wei)間隔測(ce)量原始振動信號(hao)，采(cai)樣頻率為(wei)25.6 kHz，這意(yi)味著在10 s的間隔(ge)內(nei)有2 560個數據點可(ke)用。當振動信號幅值(zhi)超過20g時，試驗軸承(cheng)視為失效。

圖1  PRONOSTIA平臺

研(yan)究所(suo)用數據對(dui)應于7套軸承(cheng)在1 800 r/min和4000 N的運行條件下的失(shi)效(xiao)數據。每(mei)套軸承的失(shi)效(xiao)時間見表1。所有這些軸承運(yun)行至(zhi)失效(xiao)，也就是(shi)缺陷(xian)并非預置(zhi)到軸承中。因此，軸承可(ke)能(neng)由于(yu)任何一種可(ke)能(neng)的失效(xiao)模式(如球、套圈(quan)、保持(chi)架或其(qi)組合(he)) 而失效，因此，需識(shi)別數據中是否存在多種信息。

表1   7套(tao)軸(zhou)承的(de)失效時間

此外，少量(liang)的(de)訓練(lian)數據和試驗期間(jian)的(de)高變異性(8 710 ~28 030 s)對失效預測提出了額外的挑戰。因此，研究處理的問題是降低由于數據中存在多重失效行為而產生的噪聲，并對RUL進行準(zhun)確的(de)預(yu)測。

RUL計算流(liu)程

所提出方法的(de)流程圖如如2所(suo)示。

圖2 提出(chu)的RUL預(yu)測方法

結論及后(hou)續工作(zuo)

研究聚焦點是識別數據中的多(duo)重失(shi)效行為(wei)，并將這些(xie)信息(xi)與球(qiu)軸(zhou)承的RUL預(yu)測(ce)方法相結合。目前大多(duo)數診(zhen)斷模型的工作都考慮了單一失效模式存在的假設，而Pradeep Kundu等研究(jiu)提出了一種對具有多(duo)重失效(xiao)模式的(de)部(bu)(bu)件進行(xing)擴展式診斷分析的(de)方法(fa)，而這一部(bu)(bu)件會導致數據中的(de)多(duo)重失效(xiao)行(xing)為。結果表明，K均值聚類算(suan)法和(he)CPDA能很(hen)好地理解(jie)數(shu)據中(zhong)可能出現(xian)的失(shi)效模式。這一理解(jie)對于(yu)準確預(yu)測軸承的RUL非常有(you)用。目前工作獲得的結果有(you)望(wang)為(wei)多(duo)重失效模(mo)式的診斷建模(mo)提供突破。

這項工作還可推廣到許多其他領域，例如狀態推斷領域。這類通用問題的目的是通過一組信號或癥狀來推斷系統的狀態。采用CPDA識別出的變點也可看作是軸(zhou)承退化狀(zhuang)態(tai)，因此，提出的CPDA可用(yong)于狀態推斷問題(ti)。同時可使用(yong)馬(ma)爾科(ke)(ke)夫、半馬(ma)爾科(ke)(ke)夫或(huo)隱(yin)馬(ma)爾科(ke)(ke)夫分析等方法(fa)，通過計算從(cong)一(yi)種(zhong)狀態轉移到另一(yi)種(zhong)狀態的(de)概率來預測(ce)各部件的(de)RUL。

（來源：軸(zhou)承雜志社(she)）

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