耐久性试验概述

耐久性试验是一种模拟产品在实际使用环境和工况下长期运行的试验。其目的是评估产品(如汽车零部件总成、工业机械装备等)的可靠性和寿命,确保产品在规定的使用期限内能够正常工作。例如,汽车发动机的耐久性试验可能会模拟汽车在不同路况(城市道路、高速公路、山区道路)、不同气候条件(高温、低温、潮湿)以及不同驾驶习惯(急加速、急刹车、长时间怠速)下的运行情况。

早期故障监测的重要性

在耐久性试验过程中,早期故障监测至关重要。因为早期发现故障可以及时调整试验参数或者对产品进行改进,避免故障进一步恶化,从而节省试验时间和成本。同时,能够帮助企业在产品研发阶段就发现潜在问题,提高产品质量和市场竞争力。例如,如果在汽车变速器耐久性试验的早期就能发现某个齿轮存在磨损隐患,就可以及时更换或优化该齿轮的设计,防止变速器在实际使用中出现严重故障。

监测参数与传感器技术

1、机械参数监测

振动监测:

振动是许多机械故障的早期信号。通过在被测试总成的关键部位(如发动机的缸体、电机的外壳、机械臂的关节等)安装加速度传感器来监测振动情况。这些传感器能够精确地测量振动的幅值、频率和相位等参数。例如,在旋转机械(如电机)的耐久性试验中,正常情况下,振动频率主要是电机的旋转频率及其谐波。当电机出现早期故障,如轴承磨损或转子不平衡时,会在振动频谱中出现新的频率成分,如轴承故障特征频率(与轴承的几何尺寸和转速有关)或转子不平衡引起的振动频率变化。

对于复杂的机械总成,可能需要多个加速度传感器来获取所有的振动信息。例如,在汽车底盘总成的耐久性试验中,需要在前后桥、悬挂系统、车架等部位安装加速度传感器,以监测底盘在行驶过程中的振动情况,因为底盘的各个部件之间相互关联,一个部件的早期故障可能会引起其他部件的振动变化。

应变监测:

应变传感器用于测量总成部件的变形情况。在承受较大载荷的部件(如汽车车架、工程机械的起重臂等)上安装应变传感器。通过监测应变,可以了解部件的受力状态,及时发现早期的疲劳损伤。例如,在起重机起重臂的耐久性试验中,应变传感器可以实时监测起重臂在吊起不同重量货物时的应变情况。当应变值超过正常范围或者出现异常的波动时,可能预示着起重臂内部结构出现了早期的疲劳裂纹或局部变形。

2、性能参数监测项目

温度监测:

温度是反映产品性能和潜在故障的重要指标。在总成的关键部位(如发动机的燃烧室、变速器的油液、电机的绕组等)安装温度传感器。例如,在发动机耐久性试验中,当活塞环与气缸壁之间的摩擦增大(这可能是活塞环早期磨损的迹象)时,气缸壁的温度会升高。通过连续监测温度变化,设定合理的温度阈值,就可以及时发现这种早期故障。同时,对于一些电子设备总成,如控制电路板,温度过高可能导致电子元件性能下降甚至损坏,因此温度监测尤为重要。

压力监测:

在涉及液压或气压系统的总成(如汽车制动系统、工程机械的液压驱动系统等)中,压力传感器是必不可少的。以汽车制动系统为例,在制动管路和制动主缸中安装压力传感器,用于监测制动压力。在耐久性试验中,早期的制动管路泄漏或者制动泵的性能下降可能会导致制动压力异常变化,如压力波动增大或者压力建立时间延长。通过对这些压力参数的监测,可以及时发现制动系统的早期故障。

流量监测:

在有流体参与的总成(如汽车发动机的冷却系统、液压系统等)中,流量监测也很重要。例如,在发动机冷却系统的耐久性试验中,通过安装在冷却液管路中的流量传感器来监测冷却液的流量。如果散热器内部出现堵塞(这是冷却系统早期故障的一种可能情况),冷却液流量会减小。流量传感器能够及时发现这种变化,为故障诊断提供依据。

基于机器学习的故障分析方法

分类算法应用:

利用机器学习分类算法可以对监测数据进行自动分类,判断是否出现早期故障以及故障类型。例如,采用支持向量机(SVM)算法,将提取的监测数据特征(如振动幅值、温度变化率等)作为输入,通过训练 SVM 分类器来区分正常状态和不同类型的早期故障状态。在训练过程中,需要大量的标记数据(包括正常和各种早期故障样本)来优化分类器的参数。

决策树算法也是一种常用的分类方法。它可以根据监测数据的不同特征进行分层决策,构建出一棵决策树来判断故障情况。例如,在汽车制动系统的耐久性试验中,决策树可以根据制动压力、制动踏板行程、制动液温度等参数来判断制动系统是否出现早期故障,如制动管路泄漏、制动泵性能下降等。

异常检测算法应用:

异常检测算法用于发现与正常数据模式不同的数据点,从而判断是否出现早期故障。例如,基于聚类的异常检测算法,将正常的监测数据聚类成不同的簇,当新的数据点不属于任何一个正常簇时,就判断为异常数据,可能出现了早期故障。另外,孤立森林算法通过构建随机森林来隔离异常数据点,对于发现早期故障数据也很有效。这种方法不需要大量的标记故障数据,在故障数据难以获取的情况下比较实用。

上海盈蓓德科技开发的“β-贝塔星智能监诊系统”可以完全替代国外同类产品,实现各类耐久测试中的早期故障监诊。