王玉松 劉冬林

摘 要：機械設備使用壽命的預測研究，是保證生產(chǎn)連續(xù)性與設備穩(wěn)定性的重要工作，在工業(yè)科技化水平不斷加強的歷史環(huán)境中，這種預測技術受到了相關科研人員的高度重視，并在不斷對傳統(tǒng)預測方法進行升級的同時，衍生出了多種預測方式。由此，文章從影響機械設備使用壽命的因素構成出發(fā)，通過對預測原理的分析，闡述多種預測方法，為相關的技術應用與升級提供方法參考。

關鍵詞：機械設備；使用壽命；設備保養(yǎng)

中圖分類號：TH114 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2019）01-0073-02

Abstract： The prediction of the service life of mechanical equipment is an important work to ensure the continuity of production and the stability of the equipment. In the historical environment where the level of industrial science and technology is constantly strengthened， this prediction technology has been highly valued by the relevant scientific researchers. At the same time， many kinds of forecasting methods are derived while upgrading the traditional forecasting methods. Based on the analysis of the factors that affect the service life of mechanical equipment and the analysis of the prediction principle， this paper expounds a variety of prediction methods to provide a method reference for the application and upgrading of related technology.

Keywords： mechanical equipment； service life； equipment maintenance

引言

社會經(jīng)濟建設的加快，對工業(yè)生產(chǎn)提出了更高的要求。機械設備作為工業(yè)生產(chǎn)中的關鍵控制點，必須對其使用壽命進行有效的分析，以此才能保證生產(chǎn)過程中的連續(xù)性與合理性的水平，從而發(fā)揮出機械設備的使用價值。而為了實現(xiàn)對設備剩余壽命的預測，必須從產(chǎn)生設備耗損的多種因素條件入手，以此才能更加全面的了解分析并計算機械設備的剩余使用壽命。

1 影響機械設備使用壽命的因素

機械設備的使用壽命，受到多種因素的影響控制，諸如加工材料的質量條件、設備零件的質量情況、加工中配合性質的影響、設備的維護水平、機械的基礎件變形情況等都是影響機械設備使用壽命的重要條件，必須在進行機械設備使用壽命的預測中，明確此類影響壽命因素的作用原理，以此設計更加精確的計算公式，從而完成整體機械使用壽命的預測內容。

首先，在材料的質量上，其自身的密度條件、熱處理的加工方法、載荷參數(shù)、加工速率、潤滑條件等，都是影響設備使用壽命的內容。其次，設備在進行生產(chǎn)加工的過程中，其表面的光潔度水平與相應的幾何外形，是控制其磨損條件的重要指標。同時，由于設備會在一定程度上受到環(huán)境條件的影響，因此，也需要綜合分析環(huán)境條件的影響因素，對諸如腐蝕、浸透等參數(shù)信息，需在特定設備的壽命預測中，作為重點參數(shù)資料進行分析。第三，在設備與材料的配合性質，也與設備的使用壽命息息相關。在生產(chǎn)加工過程中，如果裝配過程中的間隙條件沒有達到預定的標準數(shù)值，無論參數(shù)數(shù)據(jù)過大還是較小，都會對機械的使用壽命造成影響，所以，將其作為機械設備使用壽命預估的參數(shù)，有較強的科學性。

另外，機械設備在進行生產(chǎn)的過程中，在對設備進行疲勞維護的過程中，也會由于維護周期與維護效果，對設備的耗損情況產(chǎn)生影響，甚至在屈服極限的影響下，會直接導致零件的損毀，從而影響使用壽命，在對壽命進行預測的過程中，需綜合進行分析與考慮。

2 機械壽命預測的概況

對于機械重大裝備的壽命預測分析，也被稱作剩余服役壽命的預測，是在設備進行生產(chǎn)運作的過程中，為了保證機械的安全性與經(jīng)濟性，對其正常生產(chǎn)授予時間的預估，在計算方法上通常會用隨機變量公式對其進行計算：

Ra={R′-R丨R′R，Z（R）丨}（1）

在該公式中，R′代表了時效時間的隨機變量數(shù)值，R則指代了機械設備當前的使用年限，Z（R）代表與當前使用條件相關的機械使用歷史條件，Ra代表最終求取的變量內容機械壽命的剩余使用壽命。

應用機械壽命預測的工作中，可將其按照預測的時段劃分為早期預測與中晚期預測。在內容上，早期預測通過對設備設計壽命的評估，以試驗的方法分析其在使用壽命，并有效的在此過程中減少發(fā)生意外事故的可能，并對設計內的狀態(tài)進行相應的理性分析[1]。因此，設備的早期預測內容相對較為保守。剩余壽命預測的內容，大多在晚期預測的范圍內，通過對設備當前或是過往耗損情況的分析，可以在無損探傷、鏡像檢驗的方法作用下，對設備的使用情況進行確定，從而對設備的剩余使用時間進行確定。這種預測方法，是建立在大量的數(shù)據(jù)分析與結果預算的工作基礎上的，需要在反復核驗的內容中完成理論模型的建立。

3 機械使用壽命的預測方法分析

3.1 生產(chǎn)周期經(jīng)驗法

機械設備在生產(chǎn)加工過程中，發(fā)生故障的時間點存在一定的周期性規(guī)律，經(jīng)驗豐富的技術人員在長期的技術操作中，通過對以往設備事故的處理，會總結出具有針對性的設備使用周期的經(jīng)驗，并符合時間函數(shù)的規(guī)律內容。按照時間的流程進度，這種故障周期可以劃分為明顯的早期故障期、偶發(fā)故障期、嚴重故障期，這三種具有典型特征的表現(xiàn)形式。

首先，在早期故障期中，機械設備的故障條件通常在設備開始運轉時就會出現(xiàn)。從成因角度上，這種早期的故障，大多是由于設備元件磨合效果不好而產(chǎn)生的，在進行一段時間的調試與生產(chǎn)過程后，這種磨合性的故障問題，會自動的減少甚至會通過有效的保養(yǎng)而徹底被消除。其次，機械設備在投入批量化工業(yè)生產(chǎn)后，會在不確定的時間點，發(fā)生偶發(fā)性的故障，這一時期被稱作偶發(fā)性事故期。在該時期的時間范圍內，最明顯的特定，就是生產(chǎn)進入了大規(guī)模批量化的階段，并在高效率運轉的過程中，極為容易出現(xiàn)此類故障問題[2]。然而，此類故障發(fā)生的概率極低，而多由不正當?shù)牟僮?，或異型化的生產(chǎn)材料所引起，因此，可以通過有效的技術升級與生產(chǎn)管理規(guī)范對這類故障進行管理，從而在有效防止發(fā)生故障的同時，通過預測的手段，對設備使用壽命進行合理預估，并起到風險防范的作用。第三，當設備進入到了故障嚴重期，發(fā)生生產(chǎn)故障的概率會明顯增加，并由于零件與基礎件的持續(xù)耗損，使得其發(fā)生概率更加頻繁。由此，必須對相應設備進行全面的調整，以此提高其使用效率，在科學的檢修工作中，提升運行水平。

3.2 設備狀態(tài)評估法

對機械設備運行狀態(tài)的評估，是通過對生產(chǎn)參數(shù)的記錄與整理，將影響設備運行的數(shù)據(jù)資料進行整合，然后在科學的分析方法下，完成使用壽命的預估，進而到達壽命預測的效果[3]。在方法上，可以根據(jù)參數(shù)內容的差異性，將其分為差異化的評估內容。在缺少數(shù)據(jù)資料時，可以采用數(shù)學建模的方式，完成模糊運算；當數(shù)據(jù)資料較為充足，就可使用遺傳聚類算法進行壽命的預估。

遺傳聚類算法中，通過設計好的壽命計算模型，將采集到的設備運行參數(shù)信息帶入，并進行相應的計算，就可以根據(jù)當前的設備運行條件，整理出標準化的函數(shù)準則參數(shù)。以此，對這類函數(shù)進行聚類處理，就可以完成壽命計算。而遺傳聚類算法的應用中，還可以完成對各種運行狀態(tài)的分析。

進行遺傳聚類算法的過程中，首先，要完成多種數(shù)據(jù)資料的收集與整理，并保證數(shù)據(jù)的全面性與真實性；其次，應在開始聚類計算前，以多個運行參數(shù)作為核心，分別設定多種初始聚類結構，然后在隨機選擇獨立群組后，計算各個群組的獨立數(shù)值，完成后再進行交叉與變異處理，并將得到的最大個體數(shù)值，展開迭代處理，當?shù)拇螖?shù)低于最大迭代此時，就可將最大個體的聚類設為中心，通過函數(shù)計算，確定各個聚類與中心聚類的距離條件，由此得出的數(shù)值可對狀態(tài)參數(shù)進行有效的評估。

為了驗證這一方法的合理性，可以通過齒輪實驗對其進行處理。在實驗中，將齒輪的運行狀態(tài)進行監(jiān)測，獲得60組數(shù)據(jù)資料后，可將齒輪的各種運行數(shù)據(jù)整理成正常、點濁、磨損這三種狀態(tài)類型。然后，分別對每一類的狀態(tài)標準參數(shù)進行處理，經(jīng)過這種計算后，最終可以將數(shù)據(jù)計算的準確率確認在95%以上，以此證明遺傳聚類法的合理性，可以被應用在機械設備受用壽命預估的工作中。

3.3 壽命預測研究法

進行工業(yè)機械設備使用壽命計算預測的過程中，經(jīng)常會應用到實踐模型的計算方法、樹狀故障分析圖、人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)等多種計算方式。在信息化的網(wǎng)絡時代背景下，應嘗試將電子計算機技術的應用程度加深，并通過網(wǎng)絡計算的效率優(yōu)勢構建起人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析模型。在技術應用過程中，RBF網(wǎng)絡結構、BP網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡，都是當前技術環(huán)境中，較為常見的計算模型。

在對機械設備使用壽命進行預測的工作中，BP網(wǎng)絡技術是通過設備運行數(shù)據(jù)的輸入，完成系統(tǒng)信息采集的，在進行計算模擬的過程中，可以將當前設備條件的原始數(shù)據(jù)，輸入到整體系統(tǒng)中，并在完成人工神經(jīng)計算后，對運算結果進行輸出[4]。而為了實現(xiàn)這一目標，首先應對進行計算的設備展開離線訓練，并在多次帶入相應設備參數(shù)的過程中，提升系統(tǒng)運算的科學性與準確率，進而保證在系統(tǒng)中產(chǎn)生穩(wěn)定的權值記憶，以此確立計算人工神經(jīng)系統(tǒng)與設備之間的關聯(lián)性內容，以便在進行真正計算的過程中，可以得到更加準確的數(shù)據(jù)資料，使機械設備壽命預測的結果更加準確。

為了對其方法進行驗證，可以通過接觸器觸頭壽命的計算，作為驗證方法。在生產(chǎn)過程中，熔焊力與燃弧能量是控制該設備使用壽命的關鍵技術點，尤其是燃弧能量的影響效果最為明顯。在進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡計算的設備壽命的方法中，先將燃弧能量的參數(shù)信息，設置為網(wǎng)絡的輸入層，然后把設備剩余壽命設置為輸出層，然后通過單隱層的BP網(wǎng)絡系統(tǒng)，形成節(jié)點數(shù)。通過這種測驗發(fā)現(xiàn)，期望輸出數(shù)值與實際輸出數(shù)值之間，誤差條件控制在10%以內，以此可以說明該方法的科學性水平。

4 結束語

對于機械設備狀態(tài)的評估核對使用壽命的預測，能夠合理的避免機械設備在生產(chǎn)過程中，由于各種故障原因而導致的損毀，并有效地防止發(fā)生進一步的設備損毀等安全問題，為工業(yè)生產(chǎn)創(chuàng)造穩(wěn)定的環(huán)境。同時，通過科學化、系統(tǒng)化的設備壽命計算方法，可以提前采取針對性的技術處理措施，并有效的提高工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)力轉化過程中的效益水平與社會意義。

參考文獻：

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