基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型.pdf

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1、Vo1．40．No．4火力与指挥控制第40卷第4期Apr，2015FireControl&CommandControl2015年4月文章编号：1002—0640(2015)04—0076—05基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型张仕新，昝翔，李浩，韩朝帅(装甲兵工程学院，北京100072)摘要：状态预测是状态维修的关键步骤之一。针对装备状态变化规律复杂、特点难易准确掌握的关键问题，以延时时间概念和两阶段预知模型为基础，提出了根据不同阶段特点采用不同预测方法的多阶段组合预测模型。通过油液分析及其相关规定，对装备运行阶段进行了具体划分，给出了适应各阶段特点的预测方法。最后，通过实例验证了该

2、模型的有效性。关键词：状态预测，多阶段组合预测，油液分析中图分类号：TP307文献标识码：AMulti-stageCombinationForecastingModelofEquipmentConditionBasedonLubricatingOilAnalysisZHANGShi-xin，ZANXiang，LIHao，HANChao-shuai(AcademyofArmoredForceEngineering，BeO'ing100072，China)Abstract：ConditionforecastisoneofkeystepsinCBM(ConditionbasedMaintenan

3、ce)．Aimtothekeyquestionofcomplicatedruleofvariationinequipmentconditionanduncertaintycharacteristic，rootedintheconceptofDelayTimeandtwo—stageforecastingmodel，multi-stagecombinationforecastingmodelbasedondifferentcharacteristicsofdifferentstagesispresented．Throughlubricatingoilanalysisandcorrelated

4、prescribing，operationphaseofequipmentisparted．Atthesametime，everymethodadapttoeverystageisfound．Atlast，availabilityofthemodelisvalidatedthroughaexample．Keywords：conditionforecast，multi-stagecombinationforecasting，lubricatingoilanalysisGranger在1969年首次提出的预测方法。将不同的0引言预测方法进行组合来减小预测误差是解决上述问状态预测是状态维修(Co

5、ndition—basedMainte—题的一种有效途径。但是传统的组合预测是对预测nance)的关键步骤之一，是维修决策的重要依据，对方法的简单加权累加，缺少对于状态的实际分析，于推动CBM的发展具有重要意义。针对不同类型系只是一个简单的数学组合方法。统的特点，可以采用不同的预测方法。如今，可以用于装备的状态虽然是一个连续的变化过程，但是可状态预测的方法很多，例如：以大量统计数据为基础以按照一定规则将过程划分为几个阶段。不同阶段的的回归预测模型[，模拟大脑活动的神经网络模型[]变化规律和特点大致相同，易于选择适合的预测方法，以及充分考虑状态变化随机性的马尔可夫模型[]等。从而减小预测误差

6、，为CBM的实施提供有力支持。状态的变化规律十分复杂，难以找到统一的规1模型建立律，这导致单一预测方法往往只在一定条件下或一定时间范围内具有有效性。一旦超过了这一时间段1．1相关理论或者条件发生改变，预测的精度就会大幅度降低，1．1．1油液分析甚至不再具有适用性。组合预测I4是Bates和油液分析是通过从装备润滑油或润滑脂中收稿日期：2014—03—10修回日期：2014～05—07作者简介：张仕新(1971一)，男，河北青龙人，博士。研究方向：装备维修理论与技术方面的研究。·76·张仕新，等：基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型(总第40—0641)抽取部分油样，检验其中的某些特定磨

7、损产物金属元素的浓度值，这些值直接表征了研究对象的状磨损颗粒的含量，评价装备状态、诊断装备故障的态。为了方便表述和后续操作可以将分析元素的浓一种方法。度值无量纲化后直接作为研究对象的状态。1．1．2延迟时间概念(3)根据相关规定，装备的油液需要定期进行延迟时间(DelayTime)概念[是由Christer教更换。在本研究中，忽略这些更换行为，并不将这种授首先提出的，是指从缺陷发生时刻到其完全劣化类型的更换行为作为一次维