礦冶典型零部件退化狀態(tài)識(shí)別與剩余壽命預(yù)測(cè)及可再制造性評(píng)估.pdf

1、由于礦冶典型零部件常處于灰塵多、腐蝕大、磨損快的特殊工況，對(duì)其退化狀態(tài)的識(shí)別及其維修與再制造評(píng)估方法正日益成為企業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。礦冶典型零部件主要是指采、選、冶等礦山行業(yè)裝備中的大型曲軸、齒輪、軸承等關(guān)鍵件，通常分為在線服役的零部件和報(bào)廢裝備拆解產(chǎn)生的廢舊零部件兩類。對(duì)第一類在線服役的零部件，因礦冶特殊工況其退化往往具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，存在狀態(tài)退化趨勢(shì)難以預(yù)測(cè)的難題，從而對(duì)其維修決策帶來了困難；對(duì)于拆解下來的第二類廢舊零部件，它們則正成為全

2、世界增長(zhǎng)最快的廢棄物，若對(duì)其盲目再制造將導(dǎo)致成本過高、資源浪費(fèi)，因此對(duì)其可再制造性評(píng)估決策并分類，是再制造循環(huán)利用的前提和基礎(chǔ)。
　　本文針對(duì)礦山行業(yè)存在的上述問題展開研究，探索了一套面向特殊工況的零部件退化狀態(tài)識(shí)別、壽命預(yù)測(cè)及其可再制造評(píng)估系統(tǒng)新方法，為礦冶領(lǐng)域的裝備健康管理與廢舊資源再制造循環(huán)利用提供理論支撐。
　　針對(duì)第一類在線服役的礦冶零部件存在問題，開展了以下研究工作：
　?。?）構(gòu)建了特殊工況的衰退性能指標(biāo)

3、。針對(duì)現(xiàn)有方法中提取的單源特征易受噪聲干擾，對(duì)零部件衰退趨勢(shì)不敏感，多源特征之間存在重疊冗余的問題，提出采用面向礦冶特殊工況的主成分分析方法對(duì)多源特征進(jìn)行融合，獲得礦冶零部件衰退性能指標(biāo)，該指標(biāo)具有較強(qiáng)抗干擾能力且對(duì)衰退敏感，又能有效地消除原始特征信息之間的冗余，通過表征效果驗(yàn)證所構(gòu)建的指標(biāo)，能夠較好的反映礦冶在役零部件的退化趨勢(shì)；
　?。?）提出了基于低秩打分的礦冶在役零部件特征選擇新方法，以提高預(yù)測(cè)礦冶在役零部件退化狀態(tài)的準(zhǔn)確

4、率。對(duì)礦冶在役零部件退化狀態(tài)準(zhǔn)確識(shí)別的關(guān)鍵在于特征的選擇和識(shí)別模型的建立，通過對(duì)分類問題的研究，提出用低秩打分對(duì)特征進(jìn)行選擇的新方法，運(yùn)用低秩表示模型尋找分類效果最好的特征，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建低秩打分準(zhǔn)則，進(jìn)而提出一種低秩打分的特征選擇新算法，通過支持向量機(jī)模型實(shí)現(xiàn)退化狀態(tài)的識(shí)別。以試驗(yàn)平臺(tái)滾動(dòng)軸承狀態(tài)識(shí)別為例，驗(yàn)證了該方法的有效性；
　　（3）提出了一套對(duì)在線服役零部件的退化狀態(tài)識(shí)別與維修決策的新方法。通過該方法識(shí)別出在線服役零部件

5、所處的健康退化狀態(tài)，據(jù)此將在線服役零部件的維修分為三類：繼續(xù)使用、小修、大修（再制造），大大提高了設(shè)備效率，有效地降低了維護(hù)成本。
　　針對(duì)拆解下來的第二類廢舊零部件存在的問題，開展了以下研究工作：
　?。?）建立了專門針對(duì)礦冶廢舊零部件改進(jìn)的威布爾分布剩余壽命預(yù)測(cè)模型，從而為其是否值得再制造提供依據(jù)。以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過對(duì)威布爾分布的改進(jìn)，并融合支持向量回歸模型對(duì)廢舊零部件剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)；
　　（2）構(gòu)建了基于霍