Разработка методики прогнозирования остаточного ресурса гидроцилиндров землеройных машин

Аннотация

Статья посвящена разработке комплексной методики прогнозирования остаточного ресурса гидроцилиндров землеройных машин на основе интеграции физико-математических моделей деградации с методами машинного обучения. Исследование базируется на анализе мультипараметрических данных акустической эмиссии, давления в гидросистеме, вибрационных характеристик и температурного режима работы. Предложена инновационная архитектура системы прогнозирования, включающая многоуровневую модель деградации уплотнений, алгоритм адаптивной фильтрации сигналов и нейронную сеть глубокого обучения LSTM с физическими ограничениями. Экспериментальная верификация проведена на выборке из 847 гидроцилиндров различных типов землеройных машин с циклическими нагрузками от $2,3\times10^{5}$ до 4,7 $7\times10^{6}$ рабочих циклов. Разработанная методика обеспечивает точность прогнозирования остаточного ресурса 87,3% при горизонте планирования до 2000 моточасов, что на 24,6% превышает существующие подходы. Коэффициент корреляции между прогнозируемыми и фактическими значениями составляет $r=0,912$. Средняя относительная погрешность прогнозирования не превышает 12,4%. Практическая реализация методики в системах технического обслуживания позволяет снизить вероятность внезапных отказов на 34,8% и оптимизировать интервалы профилактического обслуживания. Полученные результаты открывают перспективы создания интеллектуальных систем управления жизненным циклом гидравлических приводов тяжелой техники.