[發明專利]一種基于磨損機理的車用傳動裝置的磨損隨機過程試驗預測方法

有效

• 申請號: 201510522232.8
• 申請日: 2015-08-24
• 公開（公告）號: CN105136449B
• 公開（公告）日: 2018-05-18
• 發明（設計）人: 安海;劉松宇;安偉光;尹行;何富凱;魏星
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G01M13/02
• 分類號: G01M13/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種基于磨損機理的車用傳動裝置的磨損隨機過程試驗預測方法。本發明包括：確定三個磨損影響因素換擋力、轉速、硬度；處理試驗數據，即單位時間內的材料磨損量；計算各變量組之間的相關系數，驗證變量間的多重相關性；按照標準化的逆過程還原模型，得到原始變量的回歸系數值；確定磨損三個階段的具體劃分，即磨合期、穩定期、劇烈期；利用全壽命試驗數據中的磨合期和穩定期的數據進行統計分析采集磨損數據；求取具體參數值偏移系數和過程強度σ；利用隨機磨損試驗數據中的不同時刻的磨損量W(t)做方差估計；本發明運用正交試驗設計方法，減少工作量，而且充分考慮到多因素多水平間的相互作用，真正達到高效率、快速、經濟的目的。

技術領域

本發明涉及一種基于磨損機理的車用傳動裝置的磨損隨機過程試驗預測方法。

背景技術

工程應用上，對車用傳動裝置磨損有影響的因素均有一定隨機性，且與時間有關，故需通過隨機過程精確地反映車用傳動裝置磨損的規律性和動態性，達到試驗預測的目的。

本發明基于磨損機理，通過偏最小二乘回歸方法(Partial Least-Squares，PLS)，利用車用傳動裝置滑塊的磨損正交試驗數據建立滑塊磨損率的預測模型，在此基礎上，通過全壽命試驗確定磨損隨機過程變量分布類型，建立了車用傳動裝置的磨損隨機過程基本模型，明確了模型參數的確定方法。

相關技術背景：

車用傳動裝置磨損機理：車用傳動裝置結構復雜，包括多種組件，如滑塊、同步器體、拔叉環、密封環等，但是其中最易發生磨損失效的，或者說在整個車用傳動裝置中磨損最要發生部位就是滑塊，而滑塊的磨損失效往往也是導致車用傳動裝置發生故障的主要原因，所以需特別針對車用傳動裝置滑塊進行試驗設計，包括分析磨損率與影響因素關系的正交試驗、明確滑塊磨損三個階段(磨合期、穩定期、劇烈期)的全壽命試驗、研究其磨損統計特性的隨機試驗等等。

正交試驗設計法：是研究多因素多水平的一種設計方法，其選取的樣本點具有“均勻分散，齊整可比”的正交性，據此進行試驗。

偏最小二乘回歸分析法(PLS)：是一種新型的多元統計數據分析方法，主要包括數據標準化處理、提取成分、計算回歸系數、實現回歸、非標準化還原、優化建模等。它主要研究的是多因變量對多自變量的回歸建模，特別當各變量間存在多重相關性時，用偏最小二乘回歸法更為有效。

有關車用傳動裝置的磨損隨機過程試驗預測方法中，最為關鍵的是其磨損率預測與隨機過程模型參數的確定方法，現有的近似實現方案中，僅做到了實現機械組件磨損率的預測，對于車用傳動裝置，尚未針對其磨損特性建立有效可行的磨損隨機過程模型，而其磨損率的預測方法應用性不強，主要是利用傳統多元線性回歸方法(最小二乘回歸法)對磨損試驗數據進行建模來計算磨損率，而且磨損試驗通常采用的僅為單一樣本件，沒有充分考慮多因素多水平間的相互作用。

目前比較常用的技術是利用傳統多元線性回歸方法(最小二乘回歸分析法)對磨損試驗數據進行建模來計算磨損率。在普通多元線性回歸的應用中，最典型的問題就是沒有充分考慮自變量之間的多重相關性。在傳統多元回歸分析中，變量的多重相關性就會嚴重危害參數估計，使模型誤差增大，穩定性降低，尤其在傳動裝置的機械磨損系統中，工況環境復雜，對組件磨損有影響的因素眾多，因素變量之間存在嚴重的多重相關性。

磨損過程的確定缺乏理論支持，尤其是在其相關隨機過程模型的建立方面，相關研究少之又少，而且針對車用傳動裝置滑塊的磨損問題，目前尚未有相關研究分析，現有的試驗方法沒有充分考慮到多因素多水平間的相互作用，不足以支持模型的建立，不具備工程應用價值。

發明內容