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        基于威布爾分布的刮板輸送機(jī)可靠性壽命分析

        2013-05-15 08:10:18代衛(wèi)衛(wèi)劉混舉
        機(jī)械工程與自動化 2013年1期
        關(guān)鍵詞:參數(shù)估計布爾刮板

        代衛(wèi)衛(wèi),劉混舉

        (太原理工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,山西 太原 030024)

        0 引言

        刮板輸送機(jī)能否可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行直接影響著礦井的生產(chǎn)能力和煤礦企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。進(jìn)行刮板輸送機(jī)可靠性壽命評估研究,有助于掌握刮板輸送機(jī)的壽命狀態(tài),確保綜采工作面生產(chǎn)的安全、可靠,具有重要的工程應(yīng)用價值。

        1 刮板輸送機(jī)可靠性壽命

        由于刮板輸送機(jī)故障的種類不同,以單純的工作時間來衡量其壽命并不科學(xué),因此本文以刮板輸送機(jī)的過煤量來衡量其可靠性壽命。對于刮板輸送機(jī)可靠性壽命的定義是:給定可靠度條件下運(yùn)行的過煤量為刮板輸送機(jī)的可靠性壽命,記作t(R)。該定義也符合國外煤機(jī)公司對其產(chǎn)品給出的可靠性壽命。

        2 刮板輸送機(jī)可靠性壽命分布模型

        壽命是產(chǎn)品可靠性的一個重要指標(biāo),產(chǎn)品的壽命是一個隨機(jī)變量,它有一定的取值范圍,服從一定的統(tǒng)計分布[1-3]。如果可以知道它的分布規(guī)律,可靠性數(shù)據(jù)的處理就很容易。在可靠性理論中,往往用數(shù)理統(tǒng)計的方法來描述故障規(guī)律,威布爾分布是一種使用非常廣泛的理論,兼容于多種理論分布,能描述出整個浴盆曲線,本文采用兩參數(shù)的威布爾分布。

        威布爾分布的概率密度函數(shù)為:

        累積分布函數(shù)為:

        其中:t為過煤量;m為形狀參數(shù);γ為位置參數(shù);η為尺度參數(shù)。

        在產(chǎn)品的故障分析中,m與產(chǎn)品的故障機(jī)理相聯(lián)系,不同的m值伴隨著不同的故障機(jī)理。當(dāng)m<1時,呈現(xiàn)出早期故障期的壽命分布;m=1時,呈現(xiàn)出偶然故障的壽命分布;m>1時,呈現(xiàn)出耗損故障期的壽命分布。

        威布爾分布的3種故障率m<1、m=1、m>1,正好與浴盆曲線的3個階段相對應(yīng),因此,壽命曲線為浴盆曲線的設(shè)備服從威布爾分布。

        3 最小二乘參數(shù)估計

        最小二乘估計是估計線性函數(shù)中的未知參數(shù),是威布爾分布參數(shù)估計的一種較好的方法[4]。

        對于二參數(shù)威布爾分布,已知分布函數(shù)式為:

        整理得:

        由a=m、b= -m1nη變換可得 m =a、η=exp)。

        威布爾分布的可靠壽命計算公式為:

        其中:R為可靠度。

        4 可靠性壽命分析

        4.1 采用近似中位秩公式計算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

        本文數(shù)據(jù)來源于神東公司補(bǔ)連塔礦的DBT3×1000型號刮板輸送機(jī)運(yùn)行的故障統(tǒng)計,對故障數(shù)據(jù)直接采用近似中位秩公式計算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)值,計算結(jié)果見表1。再按照最小二乘的原理擬合出如圖1所示的近似中位秩的最小二乘回歸直線。從圖1的擬合圖明顯地看出擬合結(jié)果比較精確。

        表1 用近似中位秩公式計算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

        圖1 近似中位秩的最小二乘擬合圖

        4.2 參數(shù)估計

        根據(jù)最小二乘參數(shù)估計法,結(jié)合MATLAB,求出參數(shù)a=2.224、b=-14.553 6。則由公式計算得到m=2.224、η=exp()=694.99。

        4.3 假設(shè)檢驗(yàn)

        本文采用K-S檢驗(yàn)法[5]對所分析的數(shù)據(jù)是否符合所假設(shè)的理論分布進(jìn)行分析判斷,即檢驗(yàn)所分析的數(shù)據(jù)是否符合擬合直線的要求。

        利用 [H,P,KSSTAT,CV]=kstest(X,cdf,alpha)命令對經(jīng)過近似中位秩函數(shù)計算過的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。處理過程如下:

        x=[5.11 5.41 5.78 5.90 6.04 6.15 6.26 6.32 6.42 6.51 6.59 6.62 6.73 6.75 6.75 6.84 6.95];

        y=[-3.20-2.27-1.78-1.43-1.16-0.92-0.72-0.54 -0.37 -0.21 -0.05 0.11 0.27 0.44 0.62 0.82 1.17];

        >>el=y(tǒng)-polyval(a,x)

        el=Colu mns 1 t hr ough 9

        -0.0137 -0.1259 0.0269 -0.0083 0.0120 0.0156 0.0370 0.0172 0.0418

        Colu mns 10 t hr ough 17

        0.0609 0.0700 0.0291 0.0681 0.0128 -0.0670 -0.0657-0.1108

        >> [h,p,KSSTAT,CV]=kstest(x,[],0.05)

        h=0 p=0.6247 KSSTAT=0.1760 CV =0.3180

        經(jīng)過最小二乘法計算得到了刮板輸送機(jī)運(yùn)行時間的參數(shù)估計和MATLAB的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果,把其整合到一起,可以得到刮板輸送機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù),見表2。

        表2 假設(shè)檢驗(yàn)計算結(jié)果

        由假設(shè)檢驗(yàn)理論可知H=0表示接受原假設(shè),統(tǒng)計量Ksstat小于臨界值CV表示接受原假設(shè),說明該刮板輸送機(jī)的壽命分布服從威布爾分布。m=2.224>1,說明刮板輸送機(jī)處于損耗故障期,置信度為0.95,得到刮板輸送機(jī)平均壽命的過煤量估計值為694.99萬噸。

        5 刮板輸送機(jī)可靠性壽命水平

        通過對DBT3×1000型刮板輸送機(jī)運(yùn)行故障統(tǒng)計的分析,可以得到故障規(guī)律曲線,如圖2~圖5所示。

        平均故障間隔時間為:

        由資料可知DBT公司生產(chǎn)的3×1000型刮板輸送機(jī)的保質(zhì)期為400萬噸,大修期為600萬噸。計算得出的該刮板輸送機(jī)平均故障間隔時間為615.528萬噸,大于其DBT公司給出的大修期的過煤量,誤差小于5%,說明計算結(jié)果符合實(shí)際要求。

        圖2 故障累積分布函數(shù)曲線

        圖3 可靠度函數(shù)曲線

        6 刮板輸送機(jī)的可靠性預(yù)測

        刮板輸送機(jī)的威布爾分布參數(shù)已求出并且故障規(guī)律也已確定,則可以預(yù)測在給定可靠度的情況下該機(jī)型刮板輸送機(jī)的壽命。

        說明該刮板輸送機(jī)運(yùn)行中;當(dāng)可靠度為0.9時,過煤量為246.968萬噸,當(dāng)可靠度為0.5時,過煤量為590.048萬噸。

        7 結(jié)論

        該刮板輸送機(jī)服從威布爾壽命分布模型,并且計算的可靠性壽命指標(biāo)與DBT公司給出的壽命值相符,說明這種理論和方法對刮板輸送機(jī)可靠壽命評估具有普遍意義。

        圖4 故障率函數(shù)曲線

        圖5 故障概率密度函數(shù)曲線

        [1] 劉惟信.機(jī)械可靠性設(shè)計[M].北京:清華大學(xué)出版社,1996.

        [2] 郭永基.可靠性工程原理[M].北京:清華大學(xué)出版社,2002.

        [3] 賀國芳.可靠性數(shù)據(jù)的收集與分析[M].北京:國防工業(yè)出版社,1995.

        [4] 于曉紅.張來斌.基于新的威布爾分布參數(shù)估計法的設(shè)備壽命可靠性分析[J].機(jī)械強(qiáng)度,2007,29(6):932-936.

        [5] 馬莉.MATLAB數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2010.

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