失效和维修费用占任何资产密集型系统寿命周期成本的很大一部分。例如印度航空公司将收入的13% ~ 15%用于维护，这是仅次于燃料成本的第二高成本。同样地，2002年美国国防总预算的约1/3用于维护和维修活动。因此，工业需要一种具有成本效益的维护策略。在所有的维护策略中，基于状态的维护(Condition Based Maintenance,CBM)最具成本效益。采用有效的CBM方法可避免不必要的停机，还可降低维护成本。然而，CBM的成功实施需准确预测部件或系统的剩余使用寿命( Remaining Useful Life,RUL)。诊断是一种基于监测参数来预测RUL的技术，方法可大致分为基于物理的诊断方法和数据驱动的诊断方法。基于物理的诊断方法是特定于缺陷的，需对系统有全面的理解。然而，数据驱动的诊断方法采用以往观察到的状态监测数据(这些数据来自一组在类似条件下从事相同工作的相同机器)，然后概率性地得出系统的RUL预测。这样的一组机器通常被称为机群。

从机群获得的数据可能包含具有多重失效模式(如疲劳、磨损、腐蚀、塑性变形和失稳)的部件的失效信息。球轴承可能由于内圈、外圈、球或保持架的失效而失效。状态监测数据(如振动)通常用于诊断过程中失效的预测。这些失效模式通常非独立，之间可能存在一些复杂甚至未知的关系。一种失效模式的存在可能导致或引发另一种失效模式，因此被称为非独立失效模式。根据失效模式的不同，这些数据可能在诊断方法中显示出不同的行为或模式。如果这些失效行为或模式没有得到恰当的识别和处理，那么可能会作为数据集的噪声源，导致对失效概率的低估或高估。因此，在构建诊断模型前需识别失效数据中可能存在的失效行为，并对其进行相应的处理。

近几十年来，多重失效模式的诊断模型已引起广泛研究。Wang开发了具有非独立失效模式的机械部件的可靠性模型，推导出联合概率密度函数，将各失效模式相关联。该模型的缺点是在不同的失效模式之间假定了线性相互关系，这可能不适用于大多数情况。Huang和Askin介绍了具有多重竞争失效模式的电子设备的可靠性模型。该研究同时考虑了退化和灾难性失效，并推导出概率密度函数来预测设备的失效。由Zhang等人提出的混合Weibull比例风险模型可结合整个系统的多重失效模式。结合各失效模式的历史寿命和状态监测数据对模型参数进行评估。将多重失效模式的失效概率密度函数按比例混合来估计系统的可靠性和失效时间。Son介绍了用于估计机电伺服系统可靠性的数学模型。这些研究工作主要集中在具有多重失效模式的系统或部件的可靠性估计。具有多重失效模式的系统的诊断模型在文献中很少见。

多重失效模式的有效模型诊断一般基于独立失效模式或独立状态监测信息等假设而开发，例如Moghaddass和Zuo开发了一种具有多状态退化和2种独立失效模式的广义系统诊断模型。只要各失效模式的状态监测指标相互独立，该方法有效。然而，在许多实际情况下，状态监测指标极易受部件中出现的全部或多重失效模式的影响。因此，根据不同的指标区分失效模式可能比较困难。

Pradeep Kundu等开发了一种考虑多维状态监测特征的具有多重非独立或独立失效行为的球轴承的通用诊断方法。由于缺乏关于失效模式的准确信息，因此采用聚类方法和变点检测算法( CPDA)对具有不同失效行为的轴承进行分离。这种分离有助于分析每套轴承的失效模式，进而有助于降低与不同失效相关的噪声，同时开发诊断模型。分离后，采用基于GLL- Weibull的非线性参数化建模方法开发了RUL预测模型。针对单一失效行为，为不同类型的失效行为开发了不同模型。对于具有多重失效行为的轴承，通过综合单一失效行为模型的失效密度来估计模型参数和RUL。将这一独特的程序应用于目前的工作有助于非常准确地预测RUL。此外，该模型同时对模型参数进行了估计，并选择了与轴承退化直接相关的最佳特征或状态监测指标。最终，有助于减少RUL预测所需的时间和步骤。与其他基于统计或人工智能( AI)的RUL预测方法相比，单独使用诸如基于遗传算法(GA)、基于相关性或基于马氏距离(MD)的特征选择方法是RUL预测模型的前身。

数据采集

研究所用的轴承退化数据取自PRONOSTIA平台(图1)，该试验平台用于测试和验证滚动轴承诊断和预测方法。使用该数据集的权限取自IEEE PHM 2012委员会。由图1可知，试验平台上安装了2个加速度计，分别测量水平和垂直方向的振动信号。加速度计以10 s为间隔测量原始振动信号，采样频率为25.6 kHz，这意味着在10 s的间隔内有2 560个数据点可用。当振动信号幅值超过20g时，试验轴承视为失效。

图1  PRONOSTIA平台

研究所用数据对应于7套轴承在1 800 r/min和4000 N的运行条件下的失效数据。每套轴承的失效时间见表1。所有这些轴承运行至失效，也就是缺陷并非预置到轴承中。因此，轴承可能由于任何一种可能的失效模式(如球、套圈、保持架或其组合) 而失效，因此，需识别数据中是否存在多种信息。

表1   7套轴承的失效时间

此外，少量的训练数据和试验期间的高变异性(8 710 ~28 030 s)对失效预测提出了额外的挑战。因此，研究处理的问题是降低由于数据中存在多重失效行为而产生的噪声，并对RUL进行准确的预测。

RUL计算流程

所提出方法的流程图如如2所示。

图2 提出的RUL预测方法

结论及后续工作

研究聚焦点是识别数据中的多重失效行为，并将这些信息与球轴承的RUL预测方法相结合。目前大多数诊断模型的工作都考虑了单一失效模式存在的假设，而Pradeep Kundu等研究提出了一种对具有多重失效模式的部件进行扩展式诊断分析的方法，而这一部件会导致数据中的多重失效行为。结果表明，K均值聚类算法和CPDA能很好地理解数据中可能出现的失效模式。这一理解对于准确预测轴承的RUL非常有用。目前工作获得的结果有望为多重失效模式的诊断建模提供突破。

这项工作还可推广到许多其他领域，例如状态推断领域。这类通用问题的目的是通过一组信号或症状来推断系统的状态。采用CPDA识别出的变点也可看作是轴承退化状态，因此，提出的CPDA可用于状态推断问题。同时可使用马尔科夫、半马尔科夫或隐马尔科夫分析等方法，通过计算从一种状态转移到另一种状态的概率来预测各部件的RUL。

（来源：轴承杂志社）

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