基于油液光谱RKPCA的综合传动磨损状态评价.pdf

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1、第５期光谱学与光谱分析１３７５基于油液光谱ＲＫＰＣＡ的综合传动磨损状态评价１，２１１*１，３刘勇，马彪，郑长松，李舜昌１．北京理工大学机械与车辆学院，北京１０００８１２．中北大学机械与动力工程学院，山西太原０３００５１３．中国石油集团济柴动力总厂，山东济南２５０３０６摘要原子发射光谱是分析油液中微小磨损颗粒元素浓度的重要方法。以综合传动全寿命磨损试验不同阶段采集的多个油液样本为研究对象，分别运用基于模糊隶属度的稳健核主成分分析（ＲＫＰＣＡ）与传统主成分分析（ＰＣＡ）对光谱数据进行主成分提取与对比。在剔除光谱数据中的干扰元素后，计算与比较两种方法的主成分数量与贡献率，并

2、利用ＲＫＰＣＡ主成分进行综合传动多摩擦副的分类识别；对光谱数据和ＲＫＰＣＡ特征值分别进行模糊Ｃ均值聚类，对比两种聚类结果应用在磨损状态评价中的效果。研究表明，由于光谱数据离群值与非线性影响，ＲＫＰＣＡ较ＰＣＡ的主成分数量稍小且累积贡献率高，说明前者能更有效地降低变量维数；通过ＲＫＰＣＡ主成分与摩擦副组件的相关性分析可以看出，该方法可以精确的实现综合传动多摩擦副、多磨损部位的分类与识别，进而分类评价不同摩擦副的磨损状态；ＲＫＰＣＡ特征值的模糊Ｃ均值聚类结果与光谱数据直接聚类结果相比，前者能更精确的定位磨损状态转化的临界点，从而准确评价综合传动整体磨损状态。油液光谱ＲＫＰ

3、ＣＡ分析方法的创新在于将特征值变化规律引入整体磨损状态评价，实现整体评价与关键摩擦副的分类评价相结合。这样不仅有助于综合传动大修期的准确判断，还能给出需维修部件建议。该方法也适用于其他复杂机械系统的磨损监测与评价等相关领域。关键词油液光谱分析；ＲＫＰＣＡ；综合传动；磨损状态（收稿日期：２０１４-０３-０３，修订日期：２０１４-０６-１５）*通讯联系人基于油液光谱RKPCA的综合传动磨损状态评价作者：刘勇，马彪，郑长松，李舜昌作者单位：刘勇(北京理工大学机械与车辆学院，北京100081;中北大学机械与动力工程学院，山西太原030051)，马彪,郑长松(北京理工大学机械与

4、车辆学院,北京,100081)，李舜昌(北京理工大学机械与车辆学院，北京100081;中国石油集团济柴动力总厂，山东济南250306)刊名：光谱学与光谱分析英文刊名：SpectroscopyandSpectralAnalysis年，卷(期)：2015(5)引用本文格式：刘勇.马彪.郑长松.李舜昌基于油液光谱RKPCA的综合传动磨损状态评价[期刊论文]-光谱学与光谱分析2015(5)