基于油液監測的軸承潤滑狀態綜合評估

鄭遠春

（92571部隊，海南 三亞 572021）

大型旋轉機械多用潤滑油進行潤滑，潤滑油是設備磨損信息的載體，對其進行油液分析，可以判斷設備的磨損狀態，發現故障隱患。對設備進行適當調整和維護，可使設備故障率大幅降低，避免重大設備事故發生。基于設備潤滑油監測，依據經典集合論的思想開展設備磨損狀態評估，常用單一指標評估設備磨損狀態，容易產生漏報或誤報的情況。為了克服傳統評估方法的不足，提高設備潤滑磨損狀態評估的準確性，本文應用模糊集理論，對基于潤滑油監測的設備潤滑磨損狀態進行綜合評估，指導設備的運行維護。

1 設備潤滑狀態評估方法

旋轉機械設備有各種類型不一的摩擦副，它們的相對運動會產生磨損，磨損的產物被潤滑油帶入潤滑系統，外界混入的污染物顆粒也會留存在潤滑油中，這些磨損顆粒和污染物的材質、成分、形狀、大小都反映了摩擦副磨損狀態和潤滑油狀態信息。為了有效地評估設備的磨損狀態，首先需要確定設備磨損和潤滑油狀態指標。

本文以錫基巴氏合金軸瓦材料、防銹汽輪機油潤滑的某型船軸系支承軸承為評估對象，考慮軸承的材質結構、潤滑油的自身性能參數和污染等因素，構建油液監測指標體系。選擇鐵、鉻、鉛、銅、錫、鋁、鎳7種元素的質量分數和鐵磁性顆粒含量（PQ）指數作為設備磨損狀態評估指標；選用運動黏度、水分、破乳時間、消泡時間作為軸承潤滑油的理化性能評估指標。應用最大熵分析方法，確定指標界限值；用熵權法確定各個指標在磨損和理化指標類中的權重；基于模糊集理論建立指標隸屬度函數，按照最大隸屬度原則確定指標狀態；建立軸承磨損狀態與潤滑油理化狀態綜合評估表，以及與之對應的軸承運行維護策略。

2 模糊綜合評估模型

2.1 模糊集概念

在模糊集理論中，一個元素屬于某個集合是不確定的，可能按一定程度屬于某個集合，也可能同時屬于多個集合。為了解決上述問題，Zadeh 提出了模糊集合的概念，為處理一些模糊的問題提供了一種精確的數學描述[1]。變換量R如式（1）所示。

式中，R為變換量。

R確定一個變換，給任意U上的一個模糊子集A，便可確定V上的一個模糊集合，即決策集B，表示為模糊變換B=A*R，其中“*”表示一種算子。在綜合評判問題中，若取U為因素集合，取V為評語集合，R是U到V的模糊關系，rnm表示第n個因素對評判對象做出第m種評語的可能程度。

文中因素集U={U1，U2}；U1為磨損指標集，U1的因素是各個磨損元素含量和PQ指數，U2為理化指標集，U2的因素是各理化指標數據。評語集合V={V1，V2}；V1＝{磨損指標正常，磨損指標警告，磨損指標危險}，V2＝{理化指標正常，理化指標警告，理化指標危險}。

2.2 隸屬度函數

根據不同的數據采集方式，選擇不同的隸屬度函數構造方法。指標界限值存在的實質是用矩形隸屬度函數界定指標狀態，然而，從正常到異常變化的指標狀態是一個模糊漸變過程，用矩形隸屬度函數評價指標狀態顯然不合實際。根據潤滑油監測數據采集方式，這里選擇三角形分布函數，來確定指標狀態的隸屬度。隸屬度函數的構造考慮指標的3種情況[2]：①下限型指標（如潤滑油的堿值），指標狀態的描述性語言為“正常”“偏低”“太低”；②上限型指標（如磨損指標），指標狀態的描述語言為“正常”“偏高”“過高”；③雙限型指標（如潤滑油運動黏度），指標狀態的描述語言為“太低”“偏低”“正常”“偏高”“過高”。

2.3 權重矩陣

指標權重是用每個指標在整個指標體系中的相對重要性的數值表示。本文采用客觀賦權的熵權法[3]來確定指標權重。若有原始評估指標數據矩陣Xij=(xij)s×t，其中，xij≥0，xij表示第i個對象的第j個指標（i=1，2，3，...，n；j=1，2，3，...，m），s為評估對象個數，t為評估指標個數。熵權計算過程如下。

1）對原始數據矩陣Xij=(xij)s×t進行標準化處理，得到標準化矩陣Pij：

2）第j個指標的信息熵Ej為：

式中，?為中間參數，?= lns。

3）計算第j個指標的差異系數Gj：

4）第j個指標的權重Wj為：

5）確定指標權重矩陣Ak。

式中，k為指標類型；是第t個指標在第k類中的權重。

2.4 模糊評估

1）隸屬度矩陣。指標有正常、警告和危險3個狀態，隸屬度矩陣Rk代表k類n個指標分別屬于3個狀態的隸屬度的大小，由（n× 3）個組成：

2）一級評估：

由第k類指標的隸屬度矩陣Rk，歸一化指標權重矩陣Ak，選用加權平均模糊算子M( )·, + 進行計算[1]，得到第k類指標狀態一級評估矩陣Bk。

3）綜合評估。由于軸瓦材料是一體化制造，各個磨損元素關聯性很強，單一磨損元素異常還不能說明軸瓦磨損狀態異常，只有多個磨損元素異常時，才能有效反映軸瓦磨損異常狀態。所以，對于磨損類光譜元素數據以及鐵磁性磨粒指標數據的評估采用加權平均法，取最大隸屬度，確定軸承磨損的正常狀態、警告狀態、危險狀態。

潤滑油的理化指標關聯性較弱，指標變化的同步性也較差，加權平均計算隸屬度的時候，容易將權重小的異常指標掩蓋掉。本文在計算理化指標狀態矩陣時，直接取指標矩陣的最大隸屬度，用以代表軸承潤滑油理化指標狀態。如果參與評估的理化指標異常，就判定潤滑油的理化狀態異常，并由各指標中異常程度最大的狀態確定。

通過一級評估得到軸承磨損和潤滑油狀態，軸承綜合狀態評估表見表1，由表1 確定軸承綜合狀態。軸承綜合狀態劃分為正常、注意、報警、緊急和特急5 種，為防止虛報增加管理難度，避免漏報加大事故風險，建立與綜合狀態對應的軸承運行維護策略，軸承運維策略對應表見表2。

表1 軸承綜合狀態評估表

表2 軸承運維策略對應表

3 模糊綜合狀態評估實例

1）對某船軸系1#軸承潤滑油采樣，通過光譜分析、PQ指數檢測、理化指標檢測得到樣本數據；指標界限值由歷史監測數據按照最大熵原理計算得到，指標權重由熵權法計算確定。1#軸承潤滑油指標界限值及樣本數據見表3，1#軸承潤滑油指標權重見表4。

表3 1#軸承潤滑油指標界限值及樣本數據

表4 1#軸承潤滑油指標權重

2）通過隸屬度函數，計算軸承磨損指標和潤滑指標隸屬度矩陣。

式中，R1為設備磨損指標隸屬度矩陣；R2為潤滑指標隸屬度矩陣。

3）由表3得到指標權重矩陣A1。

4）采用加權平均運算模型進行模糊變換，得到磨損指標一級評估隸屬度矩陣B1。

式中，P1是矩陣B1中最大元素的列號。

5）采用最大隸屬度原則，由R2可得到理化指標的一級狀態評估。

式中，P2是矩陣R2中最大元素的列號。

P1和P2均可取值1、2、3，分別代表指標處于正常、警告、危險狀態。

6）綜合評估。由P1和P2可知，對應的設備磨損和潤滑油均處于危險狀態。查詢軸承綜合狀態評估表和運維策略對應表，可知軸承的潤滑磨損處于特急狀態。維護措施是檢查軸瓦磨損情況，視情維修，更換潤滑油。

7）鐵譜分析。圖1、圖2分別是1#軸承處于正常狀態和特急狀態的潤滑油鐵譜圖（100 倍），圖2中可以看到磨粒粗大，鏈條密集，鐵、鉻、鉛、錫、鎳質量分數和PQ 值均屬于危險狀態，水分質量百分數和潤滑油運動黏度超出了危險狀態上界限值，多因素共同作用，使得軸承潤滑效果變差，導致軸瓦磨損加劇，說明評估結論是正確合理的。

圖1 1#軸承處于正常狀態的潤滑油鐵譜圖（100倍）

圖2 1#軸承處于特急狀態的潤滑油鐵譜圖（100倍）

4 結束語

綜合考慮船舶軸系軸承磨損和潤滑油理化指標狀態的模糊不確定性，通過對1#軸承潤滑油進行原子發射光譜分析、PQ 指數分析和理化性能檢測，應用模糊綜合評估方法，建立基于磨損和潤滑油理化信息融合的軸承狀態綜合評估模型，實現了對軸承磨損和潤滑狀態的綜合評估，彌補了用單一指標信息評估軸承狀態的不足，確定了與綜合狀態對應的軸承運行維護策略，能夠提高軸承管理維護的有效性。