动车组轴承及其可靠性研究进展

滚动轴承是动车组列车的关键基础零部件,我国动车组高速、长时间持续运行的特点,以及多变的运行环境,使得动车组轴承的工作环境及其内部受力状态较一般轴承更为复杂,这对轴承的设计制造及可靠性提出了更高的要求。为实现我国高速铁路核心技术完全自主化,近年来针对动车组轴承的研究众多。该文首先介绍了动车组轴承的设计制造与工艺,阐述了动车组轴承在服役过程中的典型失效模式、机理及其影响,随后归纳了动车组轴承故障诊断方法与技术,并对轴承可靠性建模与寿命评估方法的研究现状进行论述,最后简要阐述了动车组轴承的可靠性试验研究。通过对动车组轴承及其可靠性研究进展的总结,可为我国轴承的自主设计理论及制造技术提供参考。

考虑阶段备份的多态多阶段任务系统可靠性建模方法

近些年来,由于在航空航天、分布式计算以及核电系统等系统中广泛的应用,多阶段任务系统(phased mission system, PMS)可靠性理论与方法得到了广泛的关注与研究。在现代航天系统,尤其是载人航天系统,为了使整个系统的任务可靠性更高,经常会采用任务备份的方法来提高系统的任务可靠性。针对该类型的问题,提出一种基于多态多值决策图(multistate multi-valued decision diagram, MMDD)的方法。首先,将阶段故障树模型转化为阶段模型,其次,根据阶段代数方法将阶段模型融合为系统模型。在阶段模型融合过程中,通过增加随机变量的方法对单元经历的阶段进行统计,从而实现降低所建立的系统模型大小,提高建模效率,并以某型航天器推进子系统为例对建模方法进行说明。

C^(4)ISR软硬件系统可靠性分配的模糊方法

为尽可能减少可靠性分配中专家评分法存在的主观因素影响,引入模糊理论,有效融合不同领域及背景下的专家经验信息,提出针对C^(4)ISR系统的可靠性分配的模糊方法,对C^(4)ISR系统的软硬件子系统开展可靠性分配研究,实现对C^(4)ISR系统可靠性的有效评估,为工程实际问题的解决提供理论方法及参考。

基于改进FCEM的工业机器人可靠性分配与预测

针对工业机器人在缺乏故障信息的研发初期开展可靠性分配和预测时存在的不确定性问题,基于模糊数学理论,采用考虑多影响因素的模糊综合评价法(FCEM)对工业机器人进行可靠性分配与预测。为提高FCEM的评估效率,建立了基于最优最劣法(BWM)的FCEM,以增加判断结果的一致性和减小主观错误发生的可能性。根据工业机器人的工作原理和结构组成,确定工业机器人的单元集以及影响工业机器人可靠性分配和预测的因素集。将BWM运用到FCEM的比较过程中,以确定影响工业机器人可靠性分配和预测的因素权重。通过模糊综合运算求得工业机器人各子系统可靠性分配权重和可靠性预测修正因子,以此对工业机器人进行可靠性分配和预测。

基于动态贝叶斯网络的电源系统可靠性分析与故障诊断

动态系统的可靠性分析与故障诊断一直是可靠性领域的热点及难点问题,作为该领域热门的分析工具之一,动态贝叶斯网络(DBN)得到了充分的应用与开发。但是,现有的DBN算法受限于系统的失效分布类型,且建模难度也随着系统复杂度的增加而呈指数增长。针对以上问题,该文提出一种改进的动态贝叶斯网络概率表建模方法,在连续任务时间的条件下,实现动态系统的可靠性分析。然后,结合DBN双向推理算法,求解系统失效时部件失效的后验概率,并将计算结果应用于系统故障诊断及薄弱部件定位。最后,结合某电源系统的可靠性分析与故障诊断,验证了该方法的实用性。

联合MRGP和PSO的工业机器人驱动器可靠性分析

作为工业机器人的核心部件之一,驱动器失效频发,失效模式多样且具有一定相关性,给工业机器人的正常工作带来了严峻挑战。同时,工业机器人驱动器各失效模式的极限状态方程复杂,甚至一些为隐函数,这也造成了工业机器人驱动器可靠性建模的困难。为此,本文引入多维响应高斯过程(multiple response Gaussian process,MRGP)模型来刻画驱动器内各失效模式间的相关性及其极限状态方程,同时引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化MRGP模型中的超参数,结合主动学习策略,对MRGP模型进行更新迭代,直至其满足一定精度条件,形成基于MRGP-PSO的工业机器人驱动器可靠性分析方法。最后开展相关算例分析,验证了所提方法的有效性。

基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析

指挥控制网络作为典型的复杂网络系统,其可靠性通常可以利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)来分析。由于DBN并不能很好地解决包含时间和非时间事件的指挥控制网络系统可靠性问题,因此提出一种具有二态条件概率表的广义连续时间贝叶斯网络(generalized continuous time Bayesian network,GCTBN)的建模方法。在此模型的基础上,得到了不同逻辑门的可靠度算法求解,进而针对指挥控制网络系统提出了无线电传播、通信设备以及网络的可靠性分析方法,从而综合地考虑到指挥控制网络执行不同任务的可靠性问题。通过对指挥控制网络可靠性问题的实际案例分析,验证了所提方法的有效性。

基于模糊层次分析法的工业机器人可靠性分配

可靠性分配是分解工业机器人系统可靠性要求、保障其稳定可靠运行的重要手段。建立工业机器人可靠性分配的层次结构,利用三角模糊数作为判断矩阵的标度,运用约束模糊运算改进的几何权重法求解模糊权重,在去模糊化后综合各层级影响因素权重,最后获得各子系统的可靠性分配方案。结果表明,工业机器人子系统中伺服电机、减速器和驱动器是影响整机可靠性的关键部件。

基于ALK-MCS算法的航空发动机轴承可靠性分析

作为航空发动机的关键部件,主轴圆柱滚子轴承的可靠性水平直接影响航空发动机性能的稳定性与服役的安全性,因此准确分析主轴圆柱滚子轴承的可靠性至关重要。然而,圆柱滚子轴承的失效行为复杂,其可靠性分析中的功能函数呈现高度非线性且无法给出显式表达,此时使用代理模型近似构建圆柱滚子轴承的功能函数是一种行之有效的方法。将蒙特卡洛模拟法(MCS)和Kriging代理模型相结合,提出了基于主动学习Kriging(ALK)的ALK-MCS算法,并将该算法应用于某型号航空发动机主轴圆柱滚子轴承的可靠性分析。首先,建立圆柱滚子轴承的三维模型,其次对圆柱滚子轴承进行有限元仿真,最后基于ALK-MCS算法对其进行可靠性分析。结果表明ALK-MCS算法计算效率高,显著减少了圆柱滚子轴承的仿真次数,所得到的可靠性分析结果可为实际工程中的决策者提供参考。

多源不确定性下叶盘结构疲劳可靠性分析与优化设计

为了更好地满足叶盘结构的设计需求,针对叶盘结构疲劳寿命分散和几何参数众多等问题,基于随机有限元法构建了融合多源不确定性的叶盘结构疲劳可靠性分析与优化设计框架。首先,采用应力敏感因子分析筛选叶盘结构关键尺寸;然后,将关键尺寸、材料属性及载荷定义为随机变量,基于其分布规律进行拉丁超立方抽样以开展随机有限元分析和寿命预测;最后,结合寿命预测结果,分别运用插值法、概率累积疲劳寿命法以及Kriging代理模型进行了叶盘结构可靠性优化设计。结果显示,经上述三种方法优化后,叶盘结构中值疲劳寿命分别提升了27%,1.4%和108%。其中,基于Kriging代理模型建立的优化方法效果最佳,显著提升了叶盘结构的使役可靠性。

空气弹簧主动控制的摆式列车动力学性能研究

为研究基于空气弹簧主动控制技术的摆式列车动力学性能,建立了考虑连接管路、附加气室与倾摆阀的非线性空气弹簧垂向模型与摆式列车系统动力学模型。采用多体动力学软件Simpack与数值计算软件Simulink联合仿真的方式研究摆式列车高速通过曲线时的动力学性能,分析了空气弹簧主动控制下抗侧滚扭杆角刚度对车辆倾摆产生的影响,对横向止挡刚度与空气弹簧横向刚度等悬挂参数进行了优化匹配,以保证车辆在曲线上的稳定性。结果表明,采用空气弹簧主动控制技术,能够在不改变转向架结构与线路条件的前提下,降低旅客所承受的未平衡离心加速度,提高车辆曲线通过速度;空气弹簧垂向刚度要与抗侧滚角刚度配合,在满足柔度系数的前提下尽量降低抗侧滚角刚度,以减小倾摆阻力,缓解空气弹簧气压波动;空气弹簧主动控制技术会增大车体与转向架之间的横移量,导致车体碰撞横向止挡。合理的空气弹簧横向刚度与横向止挡刚度匹配能够有效减小车体横移量,避免车辆以较大欠超高状态通过曲线时出现一次蛇行晃车现象,同时有利于车辆曲线通过性能的提高。

选择性维护决策的研究进展与挑战

在工业生产和军事领域中,生产设备或技术装备往往要求连续执行多个任务,并且在任务间隔期内需要对系统中老化或失效的部件进行维护以确保完成后续任务.然而,由于受有限的成本、时间、设备及人员等维护资源的限制,在任务间隔期内难以修复系统中的所有组成部件,决策者只能有策略地选择部分部件进行维护,从而最大程度地确保完成后续任务,这类维护决策问题被称为选择性维护.现主要介绍选择性维护决策的基本模型和特点,并从系统建模、维护程度、资源约束与资源消耗、任务特性与应用环境、优化算法五个方面综述国内外关于选择性维护决策的研究进展和发展动态,并讨论其发展趋势和挑战.

太阳翼驱动机构的故障模式影响分析与时变可靠性研究

作为航天器在轨运行时能量与信号的传输通道、姿态的调节器,太阳翼驱动机构的可靠性直接决定了航天器的工作寿命。传统机械可靠性分析并没有考虑到太阳翼驱动机构性能退化和载荷既具有随机性又具有时间相关性的因素,从而导致常规基于广义应力-强度的可靠性分析方法只能得到一个确定的可靠度值,这并不能完全反映太阳翼驱动机构可靠性随时间变化的情况。在对太阳翼驱动机构进行不确定性分析及故障模式影响分析的基础上研究了其失效判据,建立了一个高精度且与实际更相符的时变可靠性模型,从而构建起一体化的时变可靠性模型技术体系和理论方法,为实现太阳翼驱动机构可靠寿命设计一体化目标以及其质量提升提供理论基础和技术支撑。

考虑认知不确定性的风力发电机维护决策优化

风电清洁又安全,然而,风力发电机存在维护成本高、难度大的特点。在将风力发电机作为多状态系统进行维护决策优化时,其各个状态的性能水平、状态转移概率和维护成本等很难精准得知,因而模型中会产生认知不确定性。以特定型号风力发电机的实际运行情况为背景,利用其运行过程中可能出现的多个性能水平进行多状态退化建模,提出一种基于模糊马尔科夫决策过程的风力发电机维护决策优化方法,再用三角模糊数量化模型中的状态转移概率、设备单位时间收益等参数的认知不确定性,最终实现求解。该方法旨在考虑模型认知不确定性下优化合理的维护决策,在工程中更好地实现兆瓦级风力发电机系统的收益最大化。

考虑车轮多边形演化的动车组轴箱轴承载荷及寿命分析

以某型250 km/h级动车组为研究对象,考虑轴箱轴承的时变刚度特性、轮对轴箱与轨道的柔性,建立了轴承-车辆-轨道刚柔耦合动力学模型,研究了实测车轮多边形演化下轴承滚道载荷与疲劳寿命的发展规律,揭示了车轮多边形对轴承载荷的影响机理。结果表明,随着运营里程的增加,车轮多边形磨耗幅值总体上不断增大,导致轴箱轴承外滚道接触载荷最大值与8和9号滚道的接触载荷标准差均呈现增长趋势;轴承每千米的损伤值也会不断增大,最高可达1.4×10^(-7),额定寿命则会不断减少;车轮经过镟修后,外滚道最大接触载荷降低了14%,9号滚道载荷标准差降低了56%,轴承每千米的损伤值降低了39%,故及时镟轮可以明显改善滚道载荷环境,延长轴承寿命。此外,当车轮多边形通过频率与钢轨局部弯曲模态产生耦合后,轴承载荷会更加恶劣。因此,针对该型动车组,在运行1.5×10^(5)km后,应适当增加车轮不平顺的检测频次,并重点关注14,15,25和26阶多边形磨耗幅值。

概率双线性累积损伤模型与机械结构时变可靠性分析

疲劳断裂是机械结构最常见的失效模式,是影响机械结构寿命和可靠性的关键因素,研究机械结构的疲劳寿命及其可靠性具有重要意义。然而,当前的寿命预测方法和可靠性分析手段在处理疲劳失效过程中的载荷交互作用等复杂问题时存在建模复杂、模型参数难以确定等缺陷。在此背景下,基于疲劳累积损伤理论,建立了概率双线性累积损伤模型,开展了机械结构时变可靠性分析。首先,针对传统静态可靠性分析方法无法体现载荷历程的时变特征的缺点,基于双线性疲劳累积损伤理论,在对数正态分布假设下构建了概率累积损伤模型。随后,进行当量化处理,基于应力-强度干涉理论,将其拓展为动态的“累积损伤-临界损伤”时变可靠性模型,在疲劳全寿命周期内实现了可靠度预测。最后,通过算例分别验证了在恒幅和变幅加载条件下,提出的可靠度分析方法的准确性和有效性。

混合不确定性下机床主轴可靠性建模与分析

重型数控机床肩负着众多关系国民经济与国防安全的产品及关键零部件的加工制造,其质量、性能和技术水平是衡量一个国家工业化水平和综合实力的重要标志.与普通数控机床相比,重型数控机床可靠性建模与分析具有系统结构复杂、样本少、试验数据不足、信息不全、可靠性数据类型多样、故障机理复杂等难点.同时重型数控机床可靠性受到多种不确定性因素的影响,针对重型数控机床不确定性分析难点,本文以重型数控机床主轴为研究对象,分析了影响其可靠性的各种不确定性因素,建立了基于不精确概率理论的混合不确定性量化方法.基于应力-强度干涉理论,提出了针对机床零部件的不精确可靠性建模与分析的一般方法,并以某型号重型数控落地铣镗床铣轴为例,对铣轴的静强度和疲劳强度进行可靠性分析与计算.通过与蒙特卡罗方法的对比,验证了本文所提方法的有效性.

一种室内高动态环境的机器人定位方法

该文提出一种能让机器人在室内动态环境中进行长时间稳定定位的方法。该方法既能实现对高动态物体的过滤又能实现半静态物体的更新,在去除动态物体对定位性能影响的同时还能利用半静态物体中提供的定位信息提高定位性能。把动态物体的处理分为高动态物体的滤除和半静态物体的更新两部分。对于高动态物体滤除,考虑到定位系统的特性,提出延迟对比法和跟踪法相结合的动态物体检测方法;对于半静态物体的更新,采用位姿图优化加栅格地图覆盖的方式实现地图的动态更新。两种方法的结合让机器人能实现在动态环境中的长时间稳定定位。经过一系列实验和一年的实际运行表明:该方法能实现机器人在动态环境中的长时间定位,克服高动态物体的影响,同时让机器人的地图始终保持和当前环境一致。

小失效概率和多失效模式相关的结构可靠性分析方法

本文针对结构可靠性问题中普遍存在的小失效概率和多种失效模式的情形,提出一种联合多维响应高斯过程模型(Multiple Response Gaussian Process,MRGP)和子集模拟(Subset Simulation,SS)的结构可靠性分析新方法MRGP-SS.针对结构功能函数难以获取显式表达式及多种失效模式之间可能存在相关性的问题,采用MRGP模型构建多失效模式下功能函数的代理模型,并结合主动学习策略,对代理模型进行更新迭代,直至满足一定精度条件.针对小失效概率导致构建功能函数代理模型效率低的问题,采用SS方法来评估结构的失效概率,从而获得更小的变异系数,以提升MRGP构建代理模型的效率.将提出的MRGP-SS方法应用到案例分析中,并结合蒙特卡洛仿真,验证了本文方法的有效性.

复杂多态系统的区间值模糊贝叶斯网络建模与分析

随着现代工程系统结构复杂度的增加以及运行环境的复杂化,传统的可靠性分析与评估技术已不能满足现代工程系统需求.针对复杂多态系统可靠性分析与评估的需求,本文从部件状态分析、系统结构分析入手,对存在认知不确定性同时考虑失效相关性的复杂多态系统进行可靠性建模与分析.由于现代复杂多态系统信息输入及系统故障影响因素的多样性,以及系统冗余,使得不确定性和共因失效对复杂多态系统可靠性分析和评估至关重要.本文借助贝叶斯网络对多态系统的图形表达和推理优势,采用模糊理论中区间值三角模糊数对部件概率进行描述;同时利用β因子模型对共因失效进行量化,再将其以新增共因节点的方式实现共因失效的贝叶斯网络建模,从而提出基于区间值模糊贝叶斯网络的复杂多态系统可靠性分析方法.最后,将基于区间值模糊多态贝叶斯网络对具有共因失效的多态卫星天线双轴定位机构传动系统进行可靠性分析.通过对实际工程系统的分析,表明本文建立的多种因素影响下复杂多态系统的可靠性建模和分析方法,进一步完善了复杂系统可靠性分析理论与方法.