司志鹏， 范丽婷， 贾正伟， 刘继智

（沈阳建筑大学机 械工程学院， 辽宁 沈阳110168）

0 引言

可靠工作时间预估作为故障预测与健康管理（PHM）的重要核心技术也是最具挑战性的综合性技术， 具有降低维修保障费用，提高设备稳定性的重要意义。 蒋熹[1]等基于bayes 法结合虚拟增广样本法做了电主轴的可靠性研究，并验证了合理性。 文献[2-4]也对bayes 法做了深入的研究拓展及应用。邱荣华等[5]基于检测电主轴的轴端径向跳动量的退化数据，建立了电主轴的退化模型，得到电主轴的使用寿命。迟玉伦等[6]将声发射信号作为机床主轴的性能检测量，建立退化模型，得到失效寿命，对机床主轴进行可靠性评估。

1 电主轴运行的健康指数

1.1 单一特征参数的健康指数计算方式

健康指数（Health Index HI），通常将电主轴的健康指数记为HI，并且规定HI 的取值范围为[0，1]，当HI 越接近于1 说明设备的健康状态越好， 越接近于0 说明健康状态越差。1 代表状态最佳，0 代表完全失效。本文需要进行归一化用以量化设备的健康状态：

1.2 多特征参数融合的健康指数计算

电主轴在运行过程中会产生非常多的退化数据所以本文提出了采用融合加权法对电主轴的多个多特征参数进行数据融合来进行健康状态评估， 每个特征参数赋予一定的权重。 加权过程如下：

1.3 健康指数模型

电力设备的健康程度与时间的关系可以表征为：

式中：H0为设备t0时刻的健康指数，取0.95；HI（t）—设备t 时刻的健康指数；B—老化系数；t0—设备初始投运的时间；t 为设备被评估时的时间；

电主轴的预期运行寿命Td和老化系数B，计算公式为：

式中：TD—设备的设计寿命；f1—负荷修正系数，约为1.05；f2—环境修正系数，约为1.05；HI退役为设备退役时的健康指数，一般取0.2。

构建的指数形式的模型为：

2 实例验证

该电主轴已经运行360h， 预期运行寿命TD分别为2500h，12000h。 则 预 期 运 行 寿 命Td分 别 为2268h，10884h。 经计算健康指数见表1。

表1 不同时间下的健康指数

根据专家经验将健康状态划分为以下5 个等级，之间的映射关系如表2 所示。

表2 健康指数等级评估

这两根轴目前已运行360h， 健康指数分别为0.81、0.94。还处于健康状况。现在将通过计算得到的前20 组健康指数，得到的拟合曲线图分别见图1、图2。

图1 样本1 前20 组数据曲线拟合图

图2 样本2 前20 组数据曲线拟合图

电主轴综合健康指数的表达式分别为：

根据两个综合健康指数表达式预测第30 组的健康指数分别为0.81，0.94。与前面得到的一样，证明经过拟合所得到的综合健康指数函数表达式是可靠的。

根据综合健康指数表达式得到健康指数随时间的变化曲线图分别见图3-5。

图4 样本2 健康曲线图

图5 样本1 与样本2 健康曲线图

根据表2，当健康等级达到三级时即HI=0.6 时，得到t 分别等于1120、5048， 所以当电主轴分别再运行760h、4688h 后会进入三级。 当健康等级达到四级时即HI=0.4时，设备非常不安全，应尽快安排检修，得到t 分别等于2082、9318。 得到两根电主轴的未来可靠工作时间分别为1722h、8958h。

3 结论

本文采用基于综合健康指数的电主轴可靠工作时间预估的方法， 通过将健康指数作为衡量电主轴健康状态的指标，最后，建立了电主轴的生命周期曲线来解决电主轴未来的可靠工作时间预估的问题。 并通过一个实例来验证所提方法的合理性与可行性， 最终结果表明本文所提方法具有有效性与合理性。 能够达到电主轴可靠工作时间预估的目的。