[發明專利]電動執行機構壽命預測方法無效
| 申請號: | 201310403077.9 | 申請日: | 2013-09-06 |
| 公開(公告)號: | CN103472392A | 公開(公告)日: | 2013-12-25 |
| 發明(設計)人: | 申景雙 | 申請(專利權)人: | 海特韋爾流體控制(河南)有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/34 | 分類號: | G01R31/34;G01M99/00 |
| 代理公司: | 上海新天專利代理有限公司 31213 | 代理人: | 田申榮 |
| 地址: | 473400 *** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電動 執行機構 壽命 預測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種測試方法,尤其涉及一種電動執行機構壽命預測方法。
背景技術
電動執行機構技術狀態會隨著運轉時間的變化而發生改變、退化或劣化并最終導致故障出現。需要根據電動機執行機構的退化程度來實施CBM(Condition?Based?Maintenance,?基于狀態的維修)。因此,準確把握電動執行機構技術狀態退化的機理,掌握退化失效過程中的狀態演化,才能及時采用主動的維修策略對電動執行機構的技術狀態進行控制。
圍繞技術狀態退化現象已經開展了大量研究,這些工作主要是在可靠性和加速壽命/退化領域進行的,其核心任務是對觀測到的退化數據建模。退化模型建立在對退化路徑的概率建模以及與預設的失效閾值投影分布比較的基礎上,并要求準確考慮各種應力因變量對技術狀態退化過程和相關概率分布的影響。
傳統退化建模方法有兩個基本假設,即電動執行機構技術狀態隨時間單調變化且可測,退化速度與有關應力之間的關系是線性?;谶@一假設,可以建立技術狀態退化過程的一般路徑。假設退化率????????????????????????????????????????????????是依賴于因變量向量的隨機過程。在作用下,到時刻為止的累積退化可以表示為,其中是初始退化程度,相應地,失效閾值下的可靠性函數為??紤]退化過程中的隨機因素,上述模型可以擴展為一般的加性退化、乘法退化以及混合效應模型等,并可基于統計分析來估計模型中關于應力的參數。
上述方法在加速退化和加速壽命分析中得到了廣泛應用,應該說明的是,這類退化模型有相對嚴格的前提。首先,它要求退化現象是直接可觀測的,只有基于對退化現象的直接觀測和抽樣才可能建立明確的退化路徑,進而才可能基于統計分析判斷退化過程的性質。其次,它要求退化現象在理論上是可計算的,只有可計算的退化才可能建立退化程度/水平與環境作用/應力水平之間的定量模型。最后,它同時要求環境作用或應力水平是確定的且直接可測的,如此才能基于多重回歸分析估計退化關于應力水平的參數。
然而,這些要求在實際應用中很難得到滿足。一方面,對于許多退化現象,其底層的理論知識很有限,一般難以準確描述電動執行機構退化路徑的結構和形式。另一方面,加速壽命測試和加速退化試驗往往并不能表示電動執行機構的真實操作環境,影響電動執行機構退化的環境因素或應力水平并不是確定的而是隨機變化的。同時,電動執行機構的退化現象也并不能直接進行觀測,電動執行機構退化可能受到多個未知的物理/化學過程的影響。
絕大多數電動執行機構在運行前基本上不大可能獲得技術狀態退化失效的明確知識,這是因為對高精密的現代電動執行機構進行破壞性的加速壽命/退化試驗,其代價是昂貴的和驚人的,同時加速壽命/退化的試驗環境也不能替代真實的電動執行機構使用環境。因此,為實現電動執行機構的科學維修,就必須依靠電動執行機構使用的狀態監控收集電動執行機構退化、失效以及維修的有關數據,基于這些數據來反演電動執行機構退化失效過程,在此基礎上再進行維修策略的決策和優化。
發明內容
本發明公開了一種電動機執行機構壽命預測方法,用以解決現有技術中無法獲取技術狀態退化失效信息導致的高精度電動機無法進行維修和優化的問題。
本發明的上述目的是通過以下技術方案實現的:
一種電動機執行機構壽命預測方法,其中,對電動機執行機構的運行狀態進行監測,實時獲取電動機運行狀態數據,將電動機運行狀態數據傳輸至數據處理器,對電動機運行狀態數據進行處理,導出電動執行機構免維護壽命數據。
如上所述的電動機執行機構壽命預測方法,其中,對電動機運行狀態數據進行處理具體包括:將每臺電動機執行機構數據沿時間軸分布,獲取最終的電動機執行機構免維護壽命數據。
如上所述的電動機執行機構壽命預測方法,其中,對電動機執行機構的運行狀態進行監測具體包括:獲取電動機執行機構的振動、油液數據。
如上所述的電動機執行機構壽命檢測方法,其中,對電動機執行機構的運行狀態進行檢測還包括:獲取滑油中磨屑粒子濃度。
如上所述的電動機執行機構壽命預測方法,其中,對電動機運行狀態數據進行處理具體包括:將每臺電動執行機構的滑油光譜檢測數據沿時間軸分布,處理滑油中磨屑粒子濃度的抽樣路徑,獲取最終的電動機執行機構免維護壽命數據。
如上所述的電動機執行機構壽命預測方法,其中,通過一遠程接口傳輸電動機執行機構免維護壽命數據。
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