Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Ma Biao, Yan Shufa, Wang Xu, Chen Jianhua, Zheng Changsong

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 3

520--529

EN

An accurate determination of the system failure threshold is an essential requirement in achieving an appropriate system residual life prediction and a reasonable planned maintenance strategy optimization afterward for degradation systems. This paper proposes a failure threshold determination method based on quantitative measurement of the similarity between the operating system and the historical systems. The similarity is formulated by a weighted average function and then calculated by a convex quadratic formulation to minimizing the variance between the operating system and the historical systems. With an accurate determination of the system failure threshold in real-time, a better prediction of the residual life for the operating system is achieved. Finally, a real case study for several power-shift steering transmission systems monitored using oil spectral analysis is adopted to illustrate and numerically compare the improved performance of the proposed method.

PL

W przypadku systemów podlegających degradacji, dokładne określenie progu awarii systemu stanowi niezbędny warunek dokonania trafnej prognozy jego trwałości resztkowej oraz późniejszej optymalizacji strategii konserwacji rutynowych. W artykule zaproponowano metodę wyznaczania progu awarii opartą na ilościowym pomiarze podobieństwa między systemem użytkowanym obecnie a systemami użytkowanymi uprzednio. Podobieństwo formułuje się na podstawie funkcji średniej ważonej, a następnie oblicza na podstawie wypukłej formy kwadratowej w celu zminimalizowania wariancji między obecnie użytkowanym systemem a uprzednimi systemami. Dzięki dokładnemu określeniu progu awarii systemu w czasie rzeczywistym uzyskuje się lepszą prognostykę trwałości resztkowej obecnie użytkowanego systemu. W końcowej części pracy, w celu zilustrowania i numerycznego porównania ulepszonej wydajności proponowanej metody, zaprezentowano studium przypadku obejmujące kilka układów przeniesienia napędu monitorowanych przy użyciu analizy spektralnej oleju.

2

Maintenance policy for oil-lubricated systems with oil analysis data

Yan Shufa, Ma Biao, Wang Xu, Chen Jianhua, Zheng Changsong

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 3

455--464

EN

Maintenance of oil-lubricated systems plays a significant role in reducing unexpected system failures and improving machine availability. This paper deals with the oil-lubricated systems subject to gradual degradation that revealed by metal wear debris monitored using oil analysis. Oil-lubricated systems usually undertake several preventive maintenances during operation, after each maintenance, the system typical restores to an intermediate state between good-as-new state and bad-as-old state due to system aging such as cumulative wear. Furthermore, oil-lubricated systems often operate continuously in mission execution with availability constraints. However, existing literature still lacks a method to integrate the availability constraints with the system aging into the cause of optimizing the maintenance policy. To fill this gap, this paper develops a maintenance policy optimization method to determine the optimal maintenance threshold joint considering the availability constraints and the system aging. A case study of the power-shift steering transmission systems modelled by a wiener process is presented to illustrate the proposed method in practical application.

PL

Konserwacja układów smarowanych olejem odgrywa istotną rolę w eksploatacji maszyn, umożliwiając zmniejszenie liczby nieoczekiwanych uszkodzeń i poprawiając dostępność maszyn. Niniejszy artykuł dotyczy układów smarowanych olejem ulegających stopniowej degradacji, którą można mierzyć za pomocą analizy oleju, monitorując zawartość drobin metalu powstających na skutek zużycia. Podczas swojej pracy, układy smarowane olejem zwykle poddawane są kilkakrotnie przeglądom zapobiegawczym. Po każdej konserwacji, układ wraca do stanu pośredniego między stanem fabrycznej nowości (as good as new) a stanem "jak przed konserwacją" (as bad as old), co wynika ze starzenia się systemu, m.in. skumulowanego zużycia. Co więcej, systemy smarowane olejem często działają w sposób ciągły, wykonując misje z ograniczeniami dostępności. Jednak w istniejącej literaturze wciąż brakuje metody, która pozwalałaby na zintegrowane ujęcie ograniczeń dostępności i starzenia w celu optymalizacji polityki utrzymania ruchu. Aby wypełnić tę lukę, w niniejszym artykule opracowano metodę optymalizacji polityki utrzymania ruchu, dzięki której można określić optymalny próg konserwacji z uwzględnieniem zarówno ograniczeń dostępności jak i starzenia się systemu. Możliwość praktycznego zastosowania zaproponowanej metody zilustrowano na podstawie studium przypadku układów przekładni kierowniczych zamodelowanych za pomocą procesu Wienera.

3

Health index extracting methodology for degradation modelling and prognosis of mechanical transmissions

Yan Shufa, Ma Biao, Zheng Changsong

Eksploatacja i Niezawodność

|

2019

|

Vol. 21, no. 1

137--144

EN

Condition monitoring and prognosis is a key issue in ensuring stable and reliable operation of mechanical transmissions. Wear in a mechanical transmission, which leads to the production of wear particles followed by severe wear, is a slow degradation process that can be monitored by spectral analysis of oil, but the actual degree of degradation is often difficult to evaluate in practical applications due to the complexity of multiple oil spectra. To solve this problem, a health index extraction methodology is proposed to better characterize the degree of degradation compared to relying solely on spectral oil data, which leads to an accurate estimation of the failure time when the transmission no longer fulfils its function. The health index is extracted using a weighted average method with selection of degradation data with allocation steps for weight coefficients that lead to a reasonable mechanical transmission degradation model. First, the degradation data used as input are selected based on source entropy which can describe the information volume contained in each set of spectral oil data. Then, the weight coefficient of each set of degradation data is modelled by measuring the relative scale of the permutation entropy from the selected degradation data. Finally, the selected degradation data are fused, and the health index is extracted. The proposed methodology was verified using a case study involving a degradation dataset of multispectral oil data sampled from several power-shift steering transmissions.

PL

Monitorowanie i prognozowanie stanu to kluczowa kwestia dla zapewnienia stabilnej i niezawodnej pracy przekładni mechanicznych. Zużycie w przekładni mechanicznej, które prowadzi do wytwarzania cząsteczek zużycia a następnie ciężkiego zużycia, to proces powolnej degradacji, który może być monitorowany poprzez analizę widmową oleju, ale rzeczywisty stopień degradacji często trudno jest ocenić podczas praktycznego użytkowania z uwagi na złożoność wielu widm oleju. W celu rozwiązania powyższego problemu, zaproponowano metodologię ekstrakcji wskaźnika stanu technicznego, aby lepiej scharakteryzować stopień degradacji niż polegając wyłącznie na danych widmowych oleju; pozwala to na dokładne prognozowanie czasu uszkodzenia, gdy przekładnia przestanie spełniać swoją funkcję. Wskaźnik stanu technicznego ekstrahowany jest za pomocą metody średniej ważonej z wyborem danych o degradacji i etapami alokacji dla współczynników wagowych, dając w efekcie odpowiedni model degradacji przekładni mechanicznej. W pierwszym etapie, dane degradacji stosowane jako dane wejściowe wybierane są na podstawie entropii źródłowej, która może opisywać zakres informacji zawarty w każdym zbiorze danych widmowych oleju. Następnie współczynnik wagowy każdego zestawu danych nt. degradacji modelowany jest przez pomiar względnej skali entropii permutacji z wybranych danych degradacji. Na koniec, wybrane dane degradacji są integrowane i ekstrahowany jest wskaźnik stanu technicznego. Zaproponowana metodologia została zweryfikowana przy użyciu studium przypadku obejmującego zbiór wielowidmowych danych dotyczących degradacji oleju pobranego z kilku przekładni kierowniczych wspomaganych.