一种基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法及系统

技术领域

本发明属于车辆齿轮油寿命计算技术领域，尤其涉及一种基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法及系统。

背景技术

齿轮油作为润滑齿轮传动机构的润滑油，具有保持齿轮正常运转，保证车辆正常使用的作用。通过在传动部件表面添加齿轮油，形成稳定的润滑油膜，减小因部件运转造成的机械磨损。车辆齿轮油可根据运行工况、使用温度等客观因素来合理选用。黏度是影响油膜形成的重要因素之一，合适的齿轮油黏度不仅可以提高机械效率，而且还可以起到对传动系统进行降温和冷却的作用。良好的低温流动性会保证齿轮油在低温环境下仍然具有优越的润滑性能。在齿轮油的使用过程中，热氧化安定性可以抵抗由于外界物质像水分、空气和磨损元素等进入以及温度升高引起的氧化。防锈性和防腐蚀性可以延长传动系统的使用寿命，防止腐蚀物质的进入。抗泡性可以防止齿轮油在使用过程中由于冲击产生气泡而造成的油膜不完整性。但随着油品里程的增加，齿轮油的这些优异性能都在逐渐下降，从而影响硬件的正常运转。

为预测齿轮油的剩余使用寿命，现有技术常用的评估方法是综合齿轮油各项性能，人为预测出齿轮油的换油里程。这一方法使得齿轮油在达到换油周期的时候，还有一定的性能剩余，没有达到衰变极限，造成一定的资源浪费。在路试车辆中安装传感器，也是最近比较常见的预测寿命的方法。通过传感器监测到的基础数据，预测齿轮油剩余使用寿命，这种预测方法极度依赖于稳定的运行工况以及良好的天气情况，而且安装传感器的成本比较高，不适合大规模使用。因此，基于目前齿轮油的使用情况，亟需建立一套稳定高效的寿命预测方法。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足，本发明提供一种基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法，预测方法易于操作，受外界因素影响小，具有客观清楚的特点，能较精准地预测出齿轮油的换油周期。

方法包括：

S1：获取快递快运车辆齿轮油理化指标数据以及相对应的运行里程数据；

S2：建立预测模型，通过分析理化指标数据与油品里程之间的关系得到相应预测方程；

S3：通过对比换油指标，计算出各性质达到极值时的油品里程，所用指标分别为：111℃运动黏度变化率不超过11％，酸值变化值不超过1mg KOH/g,Fe元素含量最大值不超过1111mg/kg，以最先达到换油里程的理化性质作为预测换油指标，动态调整换油里程。

进一步需要说明的是，步骤S1中对于快递快运车辆每相隔同样里程取一次油品，并提取N次油品数据，进行理化性质检测。

进一步需要说明的是，理化性质检测的理化指标有111℃运动黏度、酸值和Fe元素含量。

步骤S1中将每次获取的111℃运动黏度、酸值、Fe元素含量以及油品里程进行匹配，记录采集时点。

本发明还提供一种基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测系统，系统包括：数据采集模块、数据分析模块以及齿轮油寿命预测模块；

数据采集模块用于获取快递快运车辆齿轮油理化指标数据以及相对应的运行里程数据；

数据分析模块用于对获取的数据进行处理，得到如下公式，并计算各换油指标下的换油里程：

y

其中x表示油品里程，y分别表示酸值、Fe元素含量和111℃运动黏度值；

齿轮油寿命预测模块用于通过对比换油指标，计算出各性质达到极值时的油品里程，111℃运动黏度变化率不能超过11％，酸值变化值不超过1mg KOH/g,Fe元素含量最大值不超过1111mg/kg，以最先达到换油里程的理化性质作为预测换油指标。

从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

本发明提供的基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法通过整合齿轮油间隔节点的理化指标数据，利用模拟软件进行数据处理，拟合出具体性质与运行里程之间的相关方程，根据国标规定的换油指标，计算出达到极值时的相应运行里程。本发明能够有效预测车用齿轮油的剩余使用寿命，以达到确定换油里程，保证车辆安全和降低成本的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的酸值与油品里程的相关关系示意图；

图2为本发明提供的Fe元素含量与油品里程的相关关系示意图；

图3为本发明提供的111℃运动黏度与油品里程的相关关系示意图。

具体实施方式

本发明提供的基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法中既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。齿轮油剩余寿命预测方法一般包括如专用智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统等技术。利用车辆齿轮油理化指标以及相对应的运行里程数据，通过建立预测模型，根据国标规定的换油指标，计算出达到极值时的相应运行里程，实现基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测。

齿轮油剩余寿命预测方法基于实车测试数据，可以实现数据融合和分析，进一步有效解决了现有技术常用的评估方法是综合齿轮油各项性能，人为预测出齿轮油的换油里程，使得齿轮油在达到换油周期的时候，还有一定的性能剩余，没有达到衰变极限，造成一定的资源浪费的问题。避免了通过传感器监测到的基础数据，预测齿轮油剩余使用寿命，这种预测方法极度依赖于稳定的运行工况以及良好的天气情况，而且安装传感器的成本比较高，不适合大规模使用的弊端。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

作为本发明的实施例来讲，利用本发明的基于实车数据预测齿轮油剩余寿命方法预测某车用齿轮油的剩余使用寿命。具体步骤如下：

S1：采集各节点油品数据。对于某快递快运车辆每相隔同样里程取一次油品，进行理化性质检测，其中一部分测试数据如表1所示。

表1某快递快运车辆齿轮油理化指标以及相对应的运行里程

S2：将数据导入数据分析模块中，进行数据处理，得到三个相关方程：

y

其中，x表示油品里程，y分别表示酸值、Fe元素含量和111℃运动黏度值；

S3：通过对比换油指标，计算出各性质达到极值时的油品里程，111℃运动黏度变化率不超过11％，酸值变化值不超过1mg KOH/g,Fe元素含量最大值不超过1111mg/kg(根据步骤S2数据处理的结果，将国标规定的数值加严为1111mg/kg)，以最先达到换油里程的理化性质作为预测换油指标。

示例性的讲，配置酸值极值为2.54mg KOH/g,相对应的油品里程为392687km；Fe元素含量极值对应的油品里程为455171km；111℃运动黏度极值为15.82mm2/s，相对应的油品里程为455767km。

从计算结果可以看出，最先达到极值的理化指标是酸值，所以把酸值作为预测换油里程的参数，也可以得出该车辆的换油里程为392687km。

以下是本公开实施例提供的基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测系统的实施例，该系统与上述各实施例的基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法属于同一个发明构思，在基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测系统的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法的实施例。

系统包括：数据采集模块、数据分析模块以及齿轮油寿命预测模块；

数据采集模块用于获取快递快运车辆齿轮油理化指标数据以及相对应的运行里程数据；

数据分析模块用于对获取的数据进行处理，得到如下公式，通过如下公式对油品数据进行处理：

y

其中x表示油品里程，y分别表示酸值、Fe元素含量和111℃运动黏度值；

齿轮油寿命预测模块用于通过对比换油指标，计算出各性质达到极值时的油品里程，111℃运动黏度变化率不超过11％，酸值变化值不超过1mg KOH/g,Fe元素含量最大值不超过1111mg/kg(根据步骤S2数据处理的结果，将国标规定的数值加严为1111mg/kg)，以最先达到换油里程的理化性质作为预测换油指标。

基于上述系统对齿轮油的寿命进行预测，及时更换齿轮油，能够保证传动系统正常运行，提高车辆安全性能。

本发明提供的基于实车测试数据的齿轮油剩余寿命预测方法中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明的实施例中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或电力服务器上执行。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。