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基于状态监测的机械设备可靠性评价模型
第31卷 第7期 四 川 兵 工 学 报 2010年7月
【制造技术】
基于状态监测的机械设备可靠性评估模型
杨永生
(西安交通大学 现代设计及转子教育部重点实验室,西安 710049)
摘要:改进了以比例风险模型(PHM)为基础的CBM可靠性评估模型,利用灰色模型估计其中的风险度函数的参
数,使之适应于失效数据较少的小样本数据情况。以某厂实际运行的精密机床主轴轴振作为状态量,建立数据
库采集轴振信号,记录历史事件。采用CBM方法分析数据,计算了机床的可靠度、风险度。计算结果表明方法
能够评估设备的运行状态,并能优化设备维修策略。
关键词:可靠性;状态监测;CBM;维修策略
中图分类号:TB114 文献标识码:A 文章编号:1006-0707(2010)07-0049-03
随着科学技术的发展与进步,各种机械设备结构越来 法。它强调设备可靠性的评估和维修策略应该考虑设备
越复杂、自动化程度也越来越高,极大地提高了生产效率, 的实时运行状态和运行时间。首先利用监测得到的历史
促进了生产力的快速发展。但机械设备,尤其是大型重要 数据建立描述设备运行状态的统计模型,然后结合待评估
设备,一旦发生故障就会造成重大的经济损失,有时甚至 设备当前的监测量及使用时间来评估其可靠性。因此
危及人的生命安全,比如2004年发生的日本美滨核电站蒸 CBM方法更能从“个体”的角度反映设备的实时可靠度,更
汽泄漏事故造成4人死亡,7人受伤,尤为让人心痛是几天 能保证维修决策的正确性。从20世纪末以来,CBM方法
后就是预定维修的日期,如果能提前预知或警示事故的发 受到了极大的关注。很多学者在CBM方法的数学模型方
生,就可以避免这一惨剧;2010年 1月 11日,兰州石化发 面做了大量的工作:比例风险模型(proportionalhazards
[6]
生爆炸事故,造成6人死亡,事故的直接原因是一储罐阀门 model,PHM)最早由COX发表于 1972 ,现在已被广泛
突然泄漏。随着国际国内安全事故频发,设备的可靠性已 应用于可靠度计算和维修策略决策[7-9];MAKIS和JAR
[7]
被提升到极为重要的高度,人们迫切希望能及时了解机械 DINE 等人推导了PHM的计算方法,并将CBM运用到设
[10]
设备的工作状态,对设备的可靠性作出评估,优化维修 备更新最优策略中,计算得到最优维修成本 ;BANJEVIC
策略。 和JARDINE等利用CBM方法,考虑油样中铁元素含量的
可靠性是产品在规定的条件下和规定的时间内,完成 [11]
变化为监测量,评估了矿用拖运卡车轮形发动机 和运输
规定功能的能力。传统的可靠性评估方法是将系统的寿 [12]
用拖运卡车 的可靠性和维修策略。
命作为一个随机变量[1],基于某一类设备失效的历史统计 对于精密机械设备,任何强迫性维修不仅会降
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