占加林，朱华炳，高晨辉，杨 兵，周福静

(1.安徽职业技术学院机械工程学院，合肥230009； 2.合肥工业大学机械工程学院，合肥230009；3.安徽思普泰克智能制造科技有限公司，安徽 滁州 239000)

0 引言

多年以来，经济一直靠高消耗和高污染来发展，导致资源越来越匮乏，环境越来越恶劣，这使得发展绿色制造产业迫在眉睫，废旧的机电产品包含着可重新利用的资源，再制造绿色制造产业的重要组成部分[1]。但再制造的零部件剩余寿命不一，表面质量差异性大，主动再制造理论通过分析典型零部件性能退化的特征去寻找最佳再制造时机，可使再制造效率及效益达到最大化。由于主动再制造具有时机最佳性、主动抉择性、关键件优先性、可批量化等显著特点使得其近几十年发展迅速[2-3]。国外再制造领域的研究首先由美国学者lund Robert t.教授[4-5]提出，经过近40年的发展已日趋完善，涉及众多工程领域。我国很多高校和研究所经过几十年的努力在再制造领域的研究也取得了很大进展[6-8]。

由于国内外关于设备寿命预测等重要问题的研究较少，尤其是在产品服役状态参数对主动再制造时机预测方面。因此，本文以R175型柴油机曲轴为研究对象，提出了主动再制造的在线监测方法与时机预测模型，通过对其工作状态的监测，把耗油率的变化作为判断特征，分析柴油机曲轴磨损—油耗的映射关系，对产品的主动再制造时机进行预测。

1 柴油机服役状态预测模型

我国邓聚龙教授[9]首创了灰色系统理论，它把一般信息论、系统论、控制论的方法延伸到社会及其他抽象的系统中[10]。灰色预测是灰色理论的理论方法之一。本文采用灰色预测理论的经典GM(1，N)模型对柴油机的服役周期进行预测，通过对显示的少量数据进行分析来处理原始数列，构造灰色模型，以此为依据预测系统的发展规律，推测未来的数据[11]。

柴油机经过磨合之后，其性能达到一个峰值，在工作过程中，产品性能将逐渐下降，如图1。主动再制造的柴油机要在产品退役之前进行修复，使得产品性能得以提升，使其达到再次正常使用的性能标准甚至超越新品，从而进入再生服役周期[12-13]。如图2所示的正常工作期可用来研究主动再制造柴油机的服役状态模型。

本文选取的柴油机服役状态模型关键参数是耗油率，假定柴油机在磨合之后的前200 h的状态是已知的，其在50 h、100 h、150 h、200 h时候的耗油率分别是a1(0)，a2(0)，a3(0)，a4(0)。

建立GM(1，N)模型的原始数列：

A(0)={a1(0)，a2(0)，a3(0)，a4(0)}。

(1)

预测结果：

ak(1)=(a0(1)-β/α)e-αt+β/α，

(2)

(3)

(4)

图1 柴油机性能与时间的关系

图2 主动再制造的柴油机性能与时间的关系

由于柴油机整机的油耗可以用来表征柴油机整机的服役状态，因此，预测的数列结果即为未来的柴油机继续工作可能出现的油耗数据。

2 主动再制造在线监测平台

为了对柴油机的服役状态模型进行验证，同时也为了获取柴油机的主动再制造时机预测的试验数据。本文设计了柴油机服役状态在线监测系统，首先基于R175型柴油机建立柴油机的工况模拟试验台，使柴油机模拟真实工况进行工作，通过在线监测系统实时采集柴油机工作期间的服役参数。

2.1 在线监测系统

对柴油机在线监测中耗油率的监测是通过天平式油耗仪实现的，曲轴的振动信号是采用两个垂直放置的涡流传感器来监测，同时，采用3个分别贴在柴油机x、y、z3个方向的加速度计对柴油机的整机高频振动进行在线监测。柴油机活塞缸内的压力是通过一个压力传感器进行在线监测的，该压力传感器被嵌在柴油机的缸头上，柴油机的缸头上打有通孔。柴油机在线监测系统的数据通过PCI数据采集卡采集，由工控机对所有信号进行存储和计算处理，并由液晶显示器显示。该柴油机在线监测系统的结构如图3所示。

图3 柴油机在线监测系统组成示意图

2.2 工况模拟试验台

为了尽可能地模拟R175型柴油机的工作状态，需要在柴油机工况模拟试验台中针对柴油机添加可变负载，在添加负载的同时要输出关键参数，为此选取了ZF20KB型磁粉测功机，将柴油机和磁粉测功机安装在防震底座上，减少运行时的震动影响。为了对采集到的数据进行输出，如扭矩、转速、输出功率等关键参数，给磁粉测功机配了专用的控制器，如图4所示。

后续进一步完成了柴油机的主动再制造在线监测试验台架的搭建，其中包括柴油机的工况模拟试验台、传感器系统和数据采集系统。柴油机在线监测试验台架的结构如图5所示。

图4 柴油机工况模拟试验台架结构示意图

图5 柴油机在线监测试验台的结构

3 柴油机主动再制造时机预测模型

柴油机的耗油率相较于其他参数能够更直观地体现出柴油机的工作状态，且数据处理较为方便，故本试验采用油耗率作为实验参数。柴油机主动再制造理想时机预测是通过分析原始数列A(0)得到柴油机在服役区间的最佳再制造点。

3.1 耗油率测试试验方案的设计

在R175型柴油机的工作磨合期之后，柴油机正常运行200 h(见表1)，每50 h测一次油耗，得到10 g油消耗的时间，由测得的数据算出耗油率：

A={a0，a1，a2，a3，a4}。

(5)

表1 200 h内柴油机的运行状态

3.2 试验数据处理及分析

在监测油耗数据的时候将柴油机的转速设定在(2 500±3) r/min，扭矩为(15±0.1)N·m，经过200 h的运转，测得其油耗数据见表2。

通过对耗油率测试试验的数据进行分析发现，常柴股份公司R175型柴油机的耗油率会随着工作时间的增加而略有增加，但由于试验条件以及试验成本的限制，无法进行全寿命周期的试验，只能得到其前200 h的数据，由于柴油机远远未达到其寿命极限甚至与其主动再制造时域上限也相差甚远，故需要对其服役状态做出预测[14-15]。假设预测出的柴油机的耗油率值符合函数：

y=a×exp(b×x)。

(6)

运用Matlab的cftool工具箱对该曲线进行指数函数的拟合。该指数函数拟合结果如图6。

表2 200 h内柴油机油耗测试结果

图6 指数函数的拟合结果

该曲线拟合的误差平方和：

SSE=8.613×exp(-8)。

(7)

标准差：

RMSN=1.7×exp(-5)。

(8)

得到该R175型柴油机的服役时间t和耗油率A之间的预测模型为

A=0.218 4×exp(0.000 145 4×t)。

(9)

服役时间：

t=6 788.58ln(A/0.218 4)。

(10)

假设柴油机的再制造耗油率为AIP，那么柴油机的理想再制造时间点为

TIP=6 788.58ln(AIP/0.218 4)

(11)

4 柴油机的曲轴磨损—油耗研究

前文对柴油机的油耗做了分析，提出通过柴油机的耗油率预测柴油机主动再制造时机的方法，本节要进行柴油机的曲轴磨损—油耗映射关系的试验，由关键参数与柴油机耗油率之间的映射关系，可验证基于柴油机耗油率的主动再制造时机预测方法的可行性。

4.1 曲轴磨损量试验的方案设计

在R175型柴油机的工作过程中，曲轴最容易磨损的地方是连杆轴颈部位。本试验在柴油机的在线监测试验台架上设置5组试验，试验中柴油机的转速设定为2 400 r/min，磁粉测功机提供的扭矩为9 N·m，柴油机的功率约为2 261 W。每组试验之间的变量是曲轴的直径，每根曲轴的连杆轴颈的直径递减0.09 mm，每组试验中柴油机的其他参数保持不变。

4.2 试验数据处理及分析

通过对R175型柴油机运行状态监测，得到5组试验的数据，见表3。

表3 柴油机的监测数据

对试验的曲轴磨损—油耗进行二次函数拟合，在这个样本中，x为曲轴的磨损量，y为柴油机的耗油率，采用Matlab对两组数据进行二次函数的拟合。

对两组数据处理后拟合：

y=-0.211 6x2+0.445 1x+0.332 0，

(12)

得到其拟合结果如图7。

图7 二元线性回归拟合结果

该样本的误差：

ye=(0.028 6，0.314 3，0.771 4，0.714 3，0.228 6)。

(13)

该样本的方差：

D(x)=E{[x-E(x)]2}=0.251 42。

(14)

通过拟合柴油机关键参数得到样本误差与方差，确定了柴油机曲轴磨损—油耗的映射关系，为研究柴油机的油耗和曲轴磨损之间的关系提供数据，并为研究柴油机的主动再制造时机的抉择提供依据。

5 结论

主动再制造虽很好地解决了再制造中诸多的不确定性问题，但其时机难以把握，本文以柴油机曲轴为例，针对产品主动再制造的服役状态参数，进行了相关试验研究：

1)针对柴油机的主动再制造，提出了基于灰色预测理论的柴油机的服役状态预测模型，在搭建的柴油机工况模拟试验台上运用在线监测新方法开展试验，且试验台运转稳定。

2)通过耗油率测试试验，建立柴油机的服役时间t和耗油率A之间的预测模型，确定了柴油机曲轴的理想再制造时间点，印证了柴油机主动再制造的时机预测模型。

3)通过柴油机的曲轴磨损—油耗试验，对数据进行拟合，分析拟合结果发现关键参数的离散程度较小，映射关系直接，相关性较强。通过柴油机的油耗能够直接对主动再制造时机进行预测，与理论吻合。