基于信息熵和灰色系统的车辆变速箱故障诊断和磨损寿命预测.pdf

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1、2012年8月润滑与密封Aug．2012第37卷第8期LUBRICATIONENGINEERINGVo1．37No．8DOI：10．3969／j．issn．0254—0150．2012．08．020基于信息熵和灰色系统的车辆变速箱故障诊断和磨损寿命预测刘学工李占国旺扎拉张芳(1．长春理工大学机械电子工程系吉林长春130000；2．北京特种车辆研究所北京100072){I摘要：针对基于正态概率分布的润滑油中磨损元素预测容易出现误判的问题，提出基于最大信息熵的油液中各元素最无偏概率密度算法，得出车辆变速箱运行状态监测分界点；建立光谱分析元素浓度灰色系统模型

2、，对车辆变速箱在整个寿命期间各组成元素浓度的变化情况进行预测，为车辆变速箱故障诊断和磨损寿命预测提供了新的方法和依据。关键词：油液监测；光谱分析；信息熵；灰色系统中圈分类号：TP306．3文献标识码：A文章编号：0254—0150(2012)8—095—4FaultDiagnosisandWearLifePredictiononVehicleGearboxBasedonImformationEntropyandGreySystemLiuXuegong‘LiZhanguoWangZhalaZhangFang(1．DepartmentofMechanica

3、landElectronicEngineering，ChangchunUniversityofScienceandTechnology，ChangchunJilin130000，China；2．BeijingSpecialVehiclesResearchInstitute，Beijing100072，China)Abstract：Aimingattheforecastforwearelementinlubricantspronetomisjudgment，basedonthenormalprobabilitydistributionofweal"ele

4、mentcontent，theleastbiasedprobabilitydensityalgorithmforwearelementcontentbasedonmaxi-muminformationentropywaspresent，andthecut—ofpointoftheoperatingconditionofvehicletransmissionsystemob—tained．Thegreysystemmodelofwearelementcontentbyspectroscopicanalysiswassetup．Apredictionwas

5、madefortheelementschangeduringthewholelifecycleofgearbox，whichoffersnewmethodandreferenceforthefaultdiagnosisandwearlifepredictionvehiclegearbox．Keywords：oilmonitoring；spectroscopicanalysis；informationentropy；greysystem油液监测分析技术是目前机械设备磨损监测和故要求采样数据的数量较多，而油液监测数据一般在障诊断中的一项重要的技术。尤其是对

6、工作环境非10个左右，样本数量的限制造成了当前诊断分析凭常恶劣的重型车辆，通过对润滑油液信息进行处理分经验，监测的准确程度受主观因素的影响，这就要求析，定量识别与分析机械设备产生相对运动的零件摩把小样本、短时序列数学方法引入到油液分析中，霍擦副的表面状态，预测磨损趋势及故障部位，针对所华提出了基于信息熵的聚类特征油液监测方法研出现的故障找出产生该故障的原因，具有十分重大的究，取得了较好的效果。意义。本文作者在对光谱监测数据的统计特征进行研究目前油液分析主要有光谱分析和铁谱分析2种方的基础上，针对正态分布的概率密度函数容易对润滑法，光谱分析是油液分析技术

7、中对机械设备磨损状态油液中磨损元素的浓度出现误判的情况，提出了基于进行监测所采用的最重要的方法。油液光谱分析是分最大信息熵的各磨损元素最大无偏概率密度算法，得析所获得的油样中各金属元素的成分和含量，是评价出了车辆油液光谱故障监测正常分界点、警告分界点动力传动系统磨损程度和故障识别的一个重要指标，和危险分界点等关键运行状态分界点，为掌握车辆的油液光谱分析所提取的主要特征参数有金属元素浓运行状况提供了依据。灰色系统具有预测预报的功度、相关元素浓度和浓度梯度等。能，本文作者在研究光谱元素故障监测点的基础上，在异常状态检测方面，基于统计学方法的研究采建立基于灰

8、色系统预测仿真模型，利用已有的光谱元用较多，这种方法一般默认监测数据服从正态分布，素含量数据，