云梯车齿轮箱性能退化评估方法有哪些？？   中山沙溪镇云梯车出租,   云梯车出租,   中山云梯车出租   云梯车齿轮箱箱体设计寿命长，在服役过程中承受持续的载荷，来自列车牵引转化的往复振荡、自身静载和外界冲击同时存在，这种载荷一直存在，损伤一直在演化，发生失效时表现为疲劳损伤和拉伸损伤，二者最终均以裂纹的形式表现出来。由于箱体服役周期长，我国云梯车运行时间短，加速试验成本昂贵，目前还没有大量的和完整的失效数据，而基于性能退化的方法可以通过失效标准与特征参量的比对进行故障诊断，通过性能退化模型来外推箱体的剩余寿命情况。箱体的疲劳与拉伸损伤不可逆转，箱体本身为云梯车齿轮箱的不可修复零件，如果能够及时准确地掌握表征箱体损伤的性能退化过程，就能够掌握箱体服役状态的演化，控制箱体的服役行为，实现箱体的故障诊断与寿命预测。因此，在云梯车齿轮箱箱体故障诊断和寿命预测研究中采用基于性能退化的方法来进行。基于性能退化的研究，是记录产品使用过程中的性能退化数据，建立产品性能退化模型，可以根据经验值、不确定性分析方法、统计分析等方法确定产品失效阈值，对产品进行故障诊断，进而依据性能退化模型，外推产品的剩余寿命，并根据阈值的分布信息给出寿命预测结果的可靠度。这种方法的建模原理更符合产品的实际性能返化过程，能够节省大量的实验费用与时间。按照退化数据与产品性能之间关系的不同，可以将退化数据分为两类，即直接退化数据和间接退化数据。直接退化数据是指能够利用监测手段获取，且能够表征产品寿命或系统运行状态的性能参数；间接退化数据是由于难以获取产品寿命正常运行过程中的性能灵敏参量数据，而需要通过统计分析、估计方法等给出的间接退化数据。由此，基于性能退化的可靠性评估方法可以分为以下四类，一是基于退化轨迹的性能可靠性评估，二是基于退化量分布的性能可靠性评估，三是基于随机过程的性能可靠性评估，四是基于间接退化数据的性能可靠性评估，其中前三类属于利用直接退化数据，后一类是利用间接退化数据。

    （１）基于退化轨迹的性能可靠性评估。其核心思想就是利用一定的数学模型对产品的性能退化数据进行描述。通过对多种基于退化的传感器数据进行数据级融合与性能表征，提出了综合健康指数评价方法；利用非线性回归模型对火车轮的性能退化数据进行了建模与分析。针对高可靠度的产品提出了基于退化轨迹和退化量分布的两种评估方法；计算不同测量时刻产品性能退化量的统计特征，进而利用可靠性与性能退化量分布的关系评估产品的可靠性。

  （２）基于退化量分布的性能可靠性评估。其思想是通过建立性能退化量的分布函数，得到失效点的可靠度结果。考虑突发失效与退化程度的相关性，提出从退化量角度计算突发失效的累计分布函数。在研究过程中使用了逆威布尔分布和威布尔分布，研究了退化量分布模型的退化建模；在研究中提出了一种基于性能退化量的统计模型，并采用最大似然轨迹法对模型中的统计参数进行识别；在图估法的基础上，提出了基于最小二乘支持向量机的威布尔可靠性分析方法。

  （３）基于随机过程的性能可靠性评估。其思想是通过建立性能退化量的随机模型来对产品剩余寿命进行预测。针对当真实模型为Ｗｍｎｅｒ过程但被认为是Ｇａｍｍａ过程的误指定问题，对可靠性评估结果的影响进行了分析。开展了基于非线性Ｗｉｅｎｅｒ过程的产品退化建模、故障诊断以及剩余寿命预测问题的研究；考虑随机效应，利用Ｇａｍｍａ过程对裂纹扩展的数据进行可靠性建模分析。

   （４）基于间接退化数据的性能可靠性评估。本方法针对不易获得产品性能退化表征敏感量的情况，如必须要进行昂贵的破坏性实验的情况，只能通过其他方法推算性能退化数据或其分布的情况等。利用连续隐半Ｍａｒｋｏｖ模型对轴承的退化性能进行故障诊断，通过轴承疲劳寿命实验对方法进行验证；针对单个设备的可靠性预测问题，提出基于状态空间模型的可靠性方法进行小样本预测；针对齿轮箱全寿命实验数据特点，研究了基于连续隐Ｍａｒｋｏｖ模型（ＣＨＭＭ）的故障识别方法。对于云梯车齿轮箱箱体的寿命预测研究，本研究采用上述基于性能退化轨迹和性能退化分布相结合的方法，来进行箱体材料基于性能退化的寿命预测研究。

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       研究中，利用从箱体布点实时采集的声发射信号来表征箱体的性能退化轨迹，确定能够表征箱体材料损伤的性能退化特征参量与失效标准，通过特征参量与失效标准的比对进行箱体的故障诊断，并通过性能退化特征参量的分布函数，外推箱体材料的寿命预测结果。性能退化量的分布函数依据产品的特点而有不同，常见的分布形式为二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布、截尾正态分布、对数正态分布和威布尔分布七种，其中二项分布和泊松分布是离散型概率分布，后面五种是连续型概率分布。本研究中主要针对材料的疲劳和拉伸损伤进行性能退化研究，针对箱体损伤特点，主要考虑采用正态分布、对数正态分布和威布尔分布。正态分布，是研究随机现象发生概率应用最广的一种分布，又称高斯分布，在机械产品和结构工程中，正态分布是研究应力和强度分布最常用的一种分布形式，它对于因腐蚀、磨损、疲劳而引起的失效分布特别有用。对数正态分布，是不对称分布中的一种，是指随机变量的ｌｎ或ｌｇＸ呈正态分布，常用于机械疲劳的研究，在维修性分析中对维修时间进行分析，ｋａ是随机变量的对数ＩｎＸ的均值和标准差，通过对数变换，可以使较大的数缩小为较小的数，常用于把几个数量级的数据用对数分布去拟合分析。威布尔分布，采用“链式”模型研究，单个链的强度（或寿命）为一随机变量，设各环强度（或寿命）相互独立，分布相同，则所求链强度（或寿命）的概率分布就变成求极小值分布问题，由此得出了威布尔分布函数，威布尔分布是根据最弱环节模型或串联模型得到的，能充分反映材料缺陷等因素对材料疲劳寿命的影响，所以作为材料或零件的寿命分布模型或在给定寿命下的疲劳强度模型比较合适。依据上述分析，本研究中的箱体材料拉伸损伤中的性能退化量分布将采用正态分布进行研究，箱体材料的疲劳损伤将采用威布尔分布进行研究。在结构材料研究中，由于材料分散性的存在，会产生样本个体与样本总体的性能参数差异，也会影响失效标准对样本个体数据的有效判断。材料分散性是材料某些样本个体在标准加工工艺的制备过程下仍然呈现出的特定性能与样本总体的特定性能的差异。材料分散性问题，不同于质量问题，前者是客观允许存在的，不是制备加工事故，只是少量样本个体与样本总体期望的差异，基本不会影响样本总体的期望与方差；后者是由于制备加工过程标准建立不当或没有遵守制备加工标准，而导致能够体现产品质量的性能参数方差过大。因此材料分散性是客观存在和合理的，在处理过程中需要尽量及时发现个别样本个体分散性较大，以采取相应的对策或补偿方法，实现该样本个体的准确故障诊断与寿命预测。失效标准，是基于性能退化方法进行故障诊断和外推剩余寿命的基础。性能退化量的失效标准研究，可以采用统计分析方法、不确定性分析方法、人工智能方法等。

      统计分析方法可以利用方差分析、相关分析、主成分分析、因子分析等方法来确定失效标准；不确定性分析方法则是利用不确定的信息进行推理，以达到目标识别和属性判断的目的，主要包括主观贝叶斯方法、Ｄ－Ｓ证据理论、模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理、可能性理论等；人工智能方法是依据某些观测获得的属性把一类事物和其他事物区分的过程，包括粗糙集理论、随机集理论、灰色系统理论、支持向量机、信息熵理论、神经网络、遗传算法、贝叶斯网络等。利用非参数方法解释预先指定的结果变量的组合，并提出平滑方差分析方法用于疾病预测研究；提出了一种基于模式分类的主成分分析多元统计分析方法，实现内燃机熄火多因素的定位；利用多项式维度分解的鞍点近似方法，计算统计矩和高维复杂系统在随机输入条件下可靠性的设计灵敏度；利用威布尔概率分布理论对应力集中区域的多晶硅构件进行了强度与寿命预测；通过对标准压力谱求导得到每天通过钢桥的应变量的最优值，进行钢桥疲劳寿命评估；将Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法引入电连接器可靠性试验数据的统计分析；针对信息的不精确和不确定问题，基于Ｄ－Ｓ证据理论提出一种增强权重归一化组合算法；提出带有模糊信息嵌入的贝叶斯优化分类器，可以同时模拟正向和反向的模糊信息的双重特性，提高模糊信息分类的准确性；等针对齿轮泵故障信息的不确定性和模糊性，提出了一种多源信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法，利用最大后验概率准则判别故障类型；利用加权Ｄ－Ｓ证据理论融合方法，用历史故障估计的正确率对确定信息源当前检测估计值的置信程度进行调整，实现了故障诊断的历史数据对当前诊断结果的修正；运用随机过程的方法对产品裂纹扩展进行了可靠度分析；将ｂａｙｅｓｉａｎ方法用于现场数据对所建的模型的参数更新，实现了产品的实时可靠性评估；提出了一个模糊概率理论，用于元件的物理失效风险检测中；提出了一种在不能进行全面试验情况下的基于贝叶斯统计来评估可靠性计算模型的方法，该方法用于高周疲劳的发动机叶片的可靠性评估研究中；用非概率的凸集模型模拟结构的不确定性，提出了一种新的非概率可靠性度量体系及分析方法；提出基于正交基神经网络响应面的可靠度计算方法，用于结构的疲劳寿命可靠性优化设计。可见，在确定性能退化量失效标准时，统计分析方法、不确定性方法和人工智能方法可以相互结合，从产品特性出发，得到最适合的性能退化量失效标准。从上述分析可见，采用基于性能退化的故障诊断和寿命预测方法，需要根据云梯车齿轮箱箱体的性能退化特点，选择合适的性能退化方法，本研究将选用声发射信号作为箱体材料性能退化量的表征参量，建立箱体材料的性能退化模型。同时要确定好性能退化量特征参量的分布函数与失效标准，只有如此才能根据失效标准来进行故障诊断，根据性能退化模型有效外推箱体的剩余寿命。依据箱体材料的损伤机理，拉伸损伤的分布函数选用正态分布函数，疲劳损伤的分布函数选用威布尔分布，并利用最大后验概率估计等方法更新优化性能退化量的失效标准。

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