毛晗

(湄洲灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院 智能制造工程系,福建 莆田,351119)

國民經(jīng)濟快速發(fā)展,國民生活水平不斷提升,擁有汽車的家庭越來越多。汽車變速箱具有傳動比固定、傳動力矩大、結(jié)構(gòu)緊湊等特點,是汽車的關(guān)鍵傳動部件。變速箱的傳動性能、安全性能、操作性能直接影響了汽車的性能,在運行的過程中一旦出現(xiàn)故障,就會影響車輛工作,因此汽車變速箱故障診斷至關(guān)重要[1]。汽車變速箱包含齒輪傳動機構(gòu)、潤滑系統(tǒng)、箱體等,不同的使用條件、使用環(huán)境、齒輪制造與裝配的精度等都導(dǎo)致汽車變速箱在實際的使用過程中會出現(xiàn)不同類型的故障。劉洋[2]等搭建了主軸變速箱的動力學(xué)虛擬樣機,并采用仿真樣本建立了K最鄰近故障診斷模型,實現(xiàn)了對變速箱常見故障的正確診斷。劉杰[3]等提出了聯(lián)合主成分分析與灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的齒根裂紋損傷程度識別模型,指出倒譜分析可以有效識別齒根裂紋故障,為齒根裂紋的定量識別提供了理論依據(jù)。目前工業(yè)界對汽車變速箱故障診斷所采用的方法主要有磨損殘余物分析法、聲發(fā)射法、光纖傳感法、振動信號分析法等,其中振動信號分析也備受學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。粗糙集理論是處理不確定性的重要數(shù)學(xué)工具,在人工智能理論及應(yīng)用中備受廣泛關(guān)注[4]。將粗糙集理論應(yīng)用于振動信號處理中,通過粗糙集理論計算不同參數(shù)在變速箱故障模式中的重要性與協(xié)調(diào)性對提高汽車變速箱故障診斷的精度具有一定的指導(dǎo)意義。基于此,本文提出了聯(lián)合灰色關(guān)聯(lián)與粗糙集理論相結(jié)合的汽車變速箱故障診斷模型,并應(yīng)用于H319.5型汽車變速箱診斷中,驗證所提出方法的有效性。

1 汽車變速箱故障診斷

1.1 汽車變速箱結(jié)構(gòu)

汽車變速箱由變速傳動機構(gòu)與變速操縱機構(gòu)兩部分所組成,變速傳動機構(gòu)的作用是改變轉(zhuǎn)速與轉(zhuǎn)矩,變速操縱機構(gòu)的作用是對傳動機構(gòu)進行控制,實現(xiàn)傳動比的改變,即換擋操作[5]。發(fā)動機經(jīng)過變速箱實現(xiàn)減速增扭,同時由操縱機構(gòu)使得變速箱內(nèi)的不同齒輪副工作,從而汽車可以在不同的速度下運行。汽車低速行駛,齒輪箱中傳動比大的齒輪副工作;汽車高速行駛,齒輪箱中傳動比小的齒輪副工作。圖1為七檔位變速箱。

圖1 七檔位變速箱

1.2 粗糙集與灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是將各因素之間發(fā)展趨勢相似或者相異程度作為衡量不同因素之間關(guān)聯(lián)程度的系統(tǒng)分析法,因素發(fā)展趨勢的相似或者相異程度稱之為灰色關(guān)聯(lián)度。灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值越大,那么2個因素之間的發(fā)展趨勢越一致。灰色關(guān)聯(lián)分析要確定能夠反映系統(tǒng)行為特征的參考序列和影響系統(tǒng)行為的比較序列,同時對2個序列進行無量綱化處理。不妨設(shè)X0為無量綱化參考序列,Xi為無量綱化比較序列,即

定義x0(k)和xi(k)的關(guān)聯(lián)系數(shù)為ξ0i(k),即[6]

式中:Δ(min)為兩極間最小差,ρ為分辨系數(shù),取值區(qū)間為[0,1],Δ(max)為兩極間最大差, Δ0i(k)為k指標參考序列與比較序列差的絕對值。

關(guān)聯(lián)系數(shù)為參考序列X0和比較序列Xi在各個指標點的關(guān)聯(lián)程度,信息過于分散,因此通過求平均值來得到參考序列和比較序列的關(guān)聯(lián)度ri,即[7]

采用灰色關(guān)聯(lián)分析沒有對比較序列中各特征量參數(shù)進行區(qū)別對待,而汽車變速箱的故障模式往往只是其中的一個或者幾個特征量參數(shù)來確定的,其它的參數(shù)并無顯著變化,因此采用灰色關(guān)聯(lián)分析會導(dǎo)致不同特征量參數(shù)在變速箱故障模式識別中的不協(xié)調(diào),即由故障模式識別所得出的結(jié)論存在矛盾的可能性?；诖?采用粗糙集理論來對各故障參數(shù)進行協(xié)調(diào)性分析,對傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)分析法進行改進。

汽車變速箱故障診斷原始數(shù)據(jù)處理得到多個特征量,這些特征量之間有的相互獨立、有的相互關(guān)聯(lián)。根據(jù)粗糙集理論,設(shè)R為等價關(guān)系族且r∈R,如果按照R劃分的集合和按照不包含r的R劃分的集合所表示的對象一樣,那么屬性r在等價關(guān)系族R中就是多余的,即

若集合P滿足P?R,那么P稱之為等價關(guān)系族R的子集,R中所有屬性均為不可缺少的集合為P的核,即[8]

由此可見,core(R)為最簡、最重要的屬性集合。設(shè)K=(U,R)為知識庫,P、Q均為集合R中的元素。由粗糙集理論,P、Q的重要性量度k為[9]

式中:card(PosP(Q) ) 為結(jié)合P,在U中可以劃入Q的元素個數(shù)。

由粗糙集理論能夠?qū)⒉煌愋偷墓收夏Ｊ絝1的重要性采用重要性量度kfi來衡量,即將kfi替代灰色關(guān)聯(lián)分析中的分辨系數(shù)ρ,從而更好地體現(xiàn)不同的特征量參數(shù)在不同故障中的重要性。

1.3 變速箱故障診斷流程

聯(lián)合粗糙集理論和灰色關(guān)聯(lián)模型對汽車變速箱進行故障診斷,結(jié)合實際情況設(shè)置關(guān)聯(lián)度閾值rmin,當(dāng)比較序列和參考序列關(guān)聯(lián)度ri滿足ri＜rmin時,那么汽車變速箱被診斷為無故障。汽車變速箱故障診斷流程如下:

(1)分別由標準狀態(tài)數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)構(gòu)造參考序列模式向量X0和X,設(shè)置關(guān)聯(lián)度閾值rmin;

(2)計算變速箱不同故障模式下的粗糙集關(guān)聯(lián)因子kfi替代分辨系數(shù)ρ。確定待檢測狀態(tài)模式向量Xi,并計算待檢測狀態(tài)模式向量和標準狀態(tài)數(shù)據(jù)X0的關(guān)聯(lián)度ri(X0,Xi);

(3)判斷ri(X0,Xi)和設(shè)置關(guān)聯(lián)度閾值rmin之間的大小關(guān)系,同時將關(guān)聯(lián)度ri(X0,Xi)按照從大到小的方式進行排序,其中關(guān)聯(lián)度最大者被認定為對應(yīng)的變速箱故障,同時對小于設(shè)置關(guān)聯(lián)度閾值rmin的判定為與該故障模式無關(guān)。

2 實例分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

選擇H319.5型汽車變速箱,該變速箱由杭州依維柯汽車變速器有限公司生產(chǎn)。該變速箱主要是搭載在輕型客車上,在實際的服役過程中故障率比較高,典型故障模式包含5種,分別為Ⅰ軸常嚙合齒輪磨損、Ⅱ軸軸承外圈點蝕、Ⅱ軸軸承內(nèi)圈點蝕、Ⅱ軸齒輪齒根裂紋、Ⅱ軸齒輪點蝕[10]。圖2為所選擇汽車變速箱結(jié)構(gòu)圖。

圖2 汽車變速箱結(jié)構(gòu)

測試汽車變速箱振動加速度、變速箱潤滑油成分、潤滑油理化指標,通過3個指標識別變速箱的故障模式。圖3為變速箱Ⅰ軸常嚙合齒輪出現(xiàn)磨損故障下測試得到的振動信號。

圖3 變速箱Ⅰ軸常嚙合齒輪磨損故障振動信號

2.2 數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析

從測試的數(shù)據(jù)中提取特征參數(shù),分析重要性和協(xié)調(diào)性?；诖植诩碚撚嬎阒匾粤慷?以重要性量度替代分辨系數(shù)ρ,構(gòu)建汽車變速箱故障診斷的灰色粗糙模型。汽車變速箱特征參數(shù)的一部分樣本數(shù)據(jù)作為待檢測故障模式向量,將5種典型變速箱故障標準模式和正常狀態(tài)模式進行關(guān)聯(lián)度比較。待檢測故障模式中和標準模式中關(guān)聯(lián)度最大的被診斷為該種變速箱故障模式。采用灰色關(guān)聯(lián)法對汽車變速箱故障模式診斷的結(jié)果如表1所示,采用聯(lián)合粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)模型對汽車變速箱的故障模式診斷結(jié)果如表2所示。

表1 灰色關(guān)聯(lián)法變速箱故障模式診斷結(jié)果

表2 聯(lián)合粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)模型的變速箱故障模式診斷結(jié)果

對比表1和表2可知,采用灰色關(guān)聯(lián)法與聯(lián)合粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)模型對汽車變速箱故障診斷的結(jié)果是一致的,但是進一步的對比可知,聯(lián)合粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)模型的汽車變速箱故障診斷法在進行故障模式識別時關(guān)聯(lián)度差別比較大,分類結(jié)果也更加的明確。采用灰色關(guān)聯(lián)法對變速箱故障診斷的各種特征參數(shù)沒有區(qū)分對待,無法有效反映不同特征參數(shù)在不同故障模式中的權(quán)重,從而使得變速箱故障診斷結(jié)果分類精度不高。聯(lián)合粗糙集和灰色關(guān)聯(lián)模型對汽車變速箱進行故障診斷,待檢測故障模式中不同特征量參數(shù)被區(qū)分對待,使得變速箱故障模式診斷的準確率大大提升。

3 結(jié)論

汽車變速箱是汽車的重要傳動部件,變速箱出現(xiàn)故障直接影響汽車的安全運行。論文構(gòu)建了汽車變速箱故障診斷的灰色關(guān)聯(lián)分析模型,同時基于粗糙集理論計算重要性量度來替代灰色關(guān)聯(lián)分析中的分辨系數(shù),從而提出了聯(lián)合灰色關(guān)聯(lián)和粗糙集理論的變速箱故障診斷模型。將提出的模型與灰色關(guān)聯(lián)分析模型分別應(yīng)用于H319.5型汽車變速箱故障診斷中,結(jié)果表明兩種方法對變速箱故障診斷的結(jié)果一致,但是聯(lián)合灰色關(guān)聯(lián)和粗糙集理論變速箱故障診斷方法分類精度更高,能夠更好地體現(xiàn)不同特征參數(shù)在不同故障模式中的權(quán)重。本論文的研究對汽車變速箱故障診斷與維修具有一定的參考價值。