任智勇
(太原國際機場有限責任公司,山西 太原 030000)
機械設備的可靠性評估在我國已經進入較為成熟的階段,相關評估人員也具備了一定的評估方法與經驗。目前傳統的可靠性評估手段主要以概率論和數理統計等數學工具為主,隨機抽樣機械設備并對其產生的大量可重復性故障樣本進行分析,獲得其故障分布,通過故障分布獲得同一類機器宏觀意義上的平均可靠性。然而,不同設備使用的環境和條件都不相同,內部零件失效、損傷的分布也不會相同,個體可靠性存在很大差別。所以,傳統的可靠性評估方法存在一定的局限性。
傳統的評估方式大多采用大樣本的抽樣調查方式進行數據統計,大范圍隨機取樣,抽樣樣本可能具有特殊性、誤差性、無規律性等先天缺陷,使得傳統的可靠性評估具有局限性。隨著機械設備或系統的可靠性不斷提升,故障率不斷下降,基于傳統的大樣本抽樣調查的故障數據統計分析相較于小樣本的故障數據分析存在評估差異會越來越明顯。例如在航空航天器、軍工產品、高精度機械等領域,大樣本的故障統計具有很大的隨機性,抽樣調查所得的失效分布分析并不準確,導致可靠性評估存在局限性。在未來高精度的機械設備可靠性研究中,故障數據會越來越趨于小樣本化,這將給可靠性研究帶來更多的困難。因此,機械設備運行可靠性的評估,因大樣本抽樣統計的評估方式導致數據缺乏準確性,僅僅是一個參考數據而已。
目前評估人員使用的故障概率模型可能存在不準確性,在確定故障概率模型時因為存在參數影響,如果參數存在不準確性將導致整體的可靠性評估不能充分描述設備的失效特征。機械設備或其系統失效表現為具有損耗特征的漸變性失效,零件磨損、金屬材料疲勞、橡膠件老化都是逐漸積累導致的故障,通常使用時間將作為影響設備故障失效的一個重要參數。機械設備的可靠性評估中,還需要關注其可靠壽命、最小壽命、平均壽命等固有特征,這些因素都會影響故障概率模型的有效性和準確性。因此,不科學的故障概率模型和不準確的參數估計將會對整體的可靠性評估產生很大的影響,最終導致可靠性評估結果的局限性。
在機械設備可靠性的評估過程中,評估人員多采用假設的形式進行可靠性評估。在評估過程中事先進行假設,這一個過程是對機器設備進行特殊環境設置的過程,會使其評估數據具有局限性。在實際運行的情況下,機械設備的運行可靠性會受到諸多因素的影響,比如溫度、濕度、電磁環境、使用時間、灰塵等等,最終導致評估結果的不準確性。
傳統的可靠性二值假設或有限狀態假設無法準確模擬機械設備漸進連續的性能退化過程,通過假設機械設備故障退化過程或故障分布建立起退化模型。由于可供的退化分布數據不足,分析所得的退化模型往往并不準確,通常需要假設機械設備的退化模型或故障分布,得到相對準確的數據。對于內部結構復雜同時受載荷、環境等變化性因素影響的大型機械設備,退化模型可有效模擬機械設備的故障、失效、退化等影響因素,
大型的機械設備在運行過程中的可靠性評估會受到各種因素影響,因此在進行可靠性評估時,要盡可能的對所有影響因素進行評估。在失效數據統計中,評估人員需要記錄各種影響因素失效分布,評估其對于可靠性影響參數,以獲得準確的概率密度函數,取得更加精準的可靠性評估數據。
傳統的可靠性評估方法很難評估設備運行時的動態變化,為提高可靠性評估的準確性,有學者提出了實時、動態可靠性評估的方法。利用動態可靠性分析的方法,模擬大型復雜機械設備、高精度設備內部零件間的動態耦合特征,利用可靠性實時更新模型,可有效估算機械設備實時故障概率與變化因素的函數關系。實時、動態可靠性評估的方式相比傳統靜態可靠性評估具有很大的進步,目前主要運用在理論和仿真階段,其真正的實際運用還需評估人員進一步研究。
利用先進的數據處理理論和數據處理技術,可以提供有效的可靠性數據評估方法。目前經常使用的有函數凝聚法、狀態參數量法。函數凝聚法是對于同類型機械設備以正常狀態為參考,計算待評估設備的可靠性,其可靠性計算公式可表示為:R(Tx.y[f])=MAX{|Sx.y[f]|2/Sx[f]Sy[f]}=MAX{T2x.y[f]}。x指狀態良好的設備,y表示待評估設備,Sx.y[f]是信號的互功率普,T2x.y[f]是信號的凝聚函數。狀態參數法是標記影響機械設備運行的狀態的特征常量,當參數變換時,設備運行可靠度也發生變化。
機械設備在運行可靠性的評估過程中存在著許多問題,評估人員對機械設備進行可靠性的評估過程中,應通過失效數據分布計算其失效分布模型概率密度函數,使評估結果更加精準。有效的可靠性評估可以提高機械設備運行的經濟效益,同時也為機械設備維護和檢查提供了可靠的依據。在安全越來越受重視的現在,機械設備的可靠性評估將受到廣泛關注,可靠性評估提供的“預防性維修”將成為大型機械設備管理的利器。