CN110866339A

CN110866339A - 一种利用功率谱密度曲线优化机械产品磨合过程的方法

Info

Publication number: CN110866339A
Application number: CN201911124304.8A
Authority: CN
Inventors: 戴伟; 孙佳欢
Original assignee: Beihang University
Current assignee: Beihang University
Priority date: 2019-11-18
Filing date: 2019-11-18
Publication date: 2020-03-06
Anticipated expiration: 2039-11-18
Also published as: CN110866339B

Abstract

本申请公开了一种机械产品磨合工艺的优化方法。该方法包括以下步骤：步骤一：采集传统磨合过程信号；步骤二：绘制随机信号功率密度谱；步骤三：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值；步骤四：选择最优工况组合；步骤五：优化磨合时间；步骤六：绘制优化后磨合工艺参数表。

Description

一种利用功率谱密度曲线优化机械产品磨合过程的方法

技术领域

本发明涉及一种机械产品装配磨合过程优化方法，具体地涉及通过使用磨合试验采集到的动态过程信息(如振动信号、声发射信号等)，利用功率谱密度的分析方法找到最佳磨合工况组合及其对应的时间，以达到缩短磨合时间，简化磨合流程的目的。

背景技术

磨合指的是在机械产品装配后使用前，为了使配合件正常稳定运转的一种措施，也称跑合。新的产品零件或重新安装的零件表面,必然存在微观和宏观的几何缺陷。直接投入使用,会导致机械产品早期磨损甚至失效。因此产品出厂之前必须进行整机磨合以及主要性能参数的调试验证的台架试验。整机磨合主要为了激发潜在缺陷，改善产品主要零部件摩擦副表面的形貌及其接触状态,保证和提高机械产品的工作特性和运转寿命。大量理论与实践证明：磨合对机械产品的后续使用具有十分重要的影响，磨合质量的优劣会直接影响到产品的使用寿命和可靠性。

为避免产品使用过程中出现因磨合不当引起的早期故障，现有的磨合工艺延长了机械产品的磨合时间，例如工程机械产品的磨合时间一般在60小时左右，占整个生产环节的比例；这样极大地增加了产品成本，对提高产品的竞争力不利，因此缩短磨合时间和优化磨合过程是产品制造致力追求的目标。因此，优化磨合工艺的目的是：在最短的时间内达到磨合效果，并且保证不出现异常磨损。这就需要结合机械产品的磨合机理，制定新的磨合方案。

功率谱密度是信号谱分析中的一个重要参数，它是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果，是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线，可以理解为每频率单位信号中所含能量的大小。

本发明的实施方式利用功率谱密度谱线实现磨合过程的优化，保证优化前后能量的等效。能量过大容易造成磨损，能量过小又会导致磨合时间更长，不同频段下的能量对不同种类潜在缺陷的激发效果也有一定的差异。因此，要做到能量的等效，既要保证各频段下功率谱密度形状和大小的一致，又要保证整个磨合过程能量总值的一致。

发明内容

设计工况组合模拟实际工况的传统机械产品磨合工艺，存在磨合时间较长，载荷大小不好控制等弊端，在传统磨合工艺的基础上选择新的关键参数以改变设计思路是对机械产品磨合工艺进行优化的基础。基于此，本发明提供了一种机械产品磨合工艺的优化方法，选择功率谱密度作为关键参数，通过磨合试验获取过程动态过程信息，利用能量的等效找到最佳磨合工况组合及其对应的时间，以达到缩短磨合时间，优化磨合工艺的目的。

本发明提出了一种机械产品磨合工艺的优化方法。根据本发明的一个实施方式包括如下步骤：

步骤一：采集传统磨合过程信号，

根据产品磨合机理和实际工况，选择磨合工艺参数，并根据机械产品结构及形状，合理布置传感器位置，采集磨合过程响应信号；

步骤二：绘制随机信号功率密度谱，

首先对采集到的响应信号数据进行预处理，单独处理每组数据，计算得到功率谱密度的谱线，剔除无效数据；

步骤三：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值，

在步骤二中绘制的所述随机功率密度谱的曲线是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线，功率谱密度值-频率值的关系曲线下的面积就是均方值，其物理意义是信号的平均功率，均方值的正平方根称为均方根值；

步骤四：选择最优工况组合，

将各组工况下的功率谱密度曲线与一次磨合循环过程的功率谱密度曲线表示在同一坐标系中，在各组工况曲线中选取与一次磨合循环曲线有重合的曲线，并把这些曲线对应的工况视为有效工况，所有有效工况的集合即为最优工况组合；

步骤五：优化磨合时间，

通过控制与曲线形状相关的特征的范围来保证优化前后功率谱密度曲线形状一致，通过控制一次磨合循环中的能量总值保证能量的一致，优化目标为磨合时间最短，通过线性规划问题的求解方法可以得到最优的磨合时间；

步骤六：绘制优化后磨合工艺参数表。

在一个可选的实施方式中，在步骤一中，选择转速和载荷作为磨合工艺参数，其中转速取值分别为A1,A2,…,Am，单位r/min；载荷取值分别为 B1,B2,…,Bn，单位MPa；传统方法每组工况下对应的磨合时间分别为 C11,C12,…,Cmn,单位min，按照下表循环进行磨合试验，模拟机械产品受到随机动态载荷的响应情况，

传统磨合工艺参数表

根据机械产品结构及形状，合理布置传感器位置，采集磨合过程响应信号，每组工况下采集r组数据，一次磨合循环中共采集r×m×n组数据。

在另一个可选的实施方式中，在步骤二中：对采集到的响应信号数据进行预处理，单独处理每组数据，包括计算得到r×m×n条功率谱密度的谱线，将谱线横坐标对应的频率值平分为q个频带，则每条功率谱密度谱线离散为 q个散点，

然后将每组工况的r组数据作为一个整体，画出r组数据功率谱密度的散点图，共得到m×n张散点图，使用包络线法得到每组工况的随机功率谱密度曲线L1,L2,…Lm×n，分别代表各工况下信号功率在频率下的分布情况，

最后将所有数据作为一个整体，画出r×m×n组数据功率谱密度的散点图，使用包络线法得到一次磨合循环的随机功率谱密度曲线L，该曲线反映了一次磨合循环中信号功率在频率下的分布情况。

在一个可选的实施方式中，在步骤三中：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值，随机功率谱密度曲线是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线，功率谱密度值-频率值的关系曲线下的面积就是均方值，其物理意义是信号的平均功率，均方值的正平方根称为均方根值，即RMS，由此可以得到一次磨合循环中能量总值的计算公式：

Q＝∑R_i ²·TE_i (1)

其中，Ri为第i种工况下随机功率谱密度曲线的RMS；TEi为传统方法中产品在第i种工况下的磨合时间，

根据公式计算得到传统方法一次磨合循环中的能量总值为Q0。

在另一个可选的实施方式中，在步骤四中：选择最优工况组合包括将各组工况下的功率谱密度曲线与一次磨合循环过程的功率谱密度曲线表示在同一坐标系中，为了保证优化后磨合方案功率谱密度曲线在各频段的大小与优化前一致，在各组工况曲线中选取与一次磨合循环曲线有重合的曲线，并把这些曲线对应的工况G1,G2,…Gj，视为有效工况，所有有效工况的集合即为最优工况组合。

在一个可选的实施方式中，在步骤五中：优化磨合时间包括假设优化后的磨合方案在最优工况组合下的磨合时间分别为t1,t2,…tj，通过控制与曲线形状相关的特征的范围来保证优化前后功率谱密度曲线形状一致，通过控制一次磨合循环中的能量总值保证能量的一致，优化目标为磨合时间最短，通过线性规划问题的求解方法可以得到最优的磨合时间，模型如下：

(目标函数)minz＝t₁+t₂+...+t_j

s.t.(约束条件)

其中，Rj为第j种工况下随机功率谱密度曲线的RMS；Fjj为第j种工况下随机功率谱密度曲线第j个形状特征的值；Q0为传统方法一次磨合循环功率谱密度曲线的能量总值；Fj0为传统方法一次磨合循环功率谱密度曲线第j个形状特征的值，计算得到最优的磨合时间t1,t2,…,tj。

在一个可选的实施方式中，绘制优化后磨合工艺参数表如下，

优化后磨合工艺参数表

其中，T＝t1+t2+…+tj。

在一个可选的实施方式中，在步骤二中所述的剔除无效数据，包括去除功率密度值较小的频带所对应的数据，从而保证有效数据的功率值的达到平均功率值的95％。

在另一个可选的实施方式中，在步骤二中所述的包络线，是将不同频率的功率谱密度最高点连结起来形成的曲线。

在另一个可选的实施方式中，在步骤五中所述的与曲线形状相关的特征，是曲线上样本的标准差、方差、均值、峰值、歪度、裕度、峭度。

本发明提出的机械产品磨合过程优化方法从信号和能量的角度出发，既保证各频段下功率谱密度形状和大小的一致，又保证了整个磨合过程能量总值的一致。该方法全面考虑了优化前后的等效性，具有良好的实用性。

经过该方法优化的磨合工艺在达到激发潜在缺陷的效果，并且保证不出现异常的磨损的前提下，缩短了磨合时间，简化了磨合流程，从而提高产品的竞争力。

附图说明

结合附图以及下面的详细描述，可更容易理解本发明的前述特征，其中：

图1示出了根据本发明的实施方式的利用功率谱密度曲线优化机械产品磨合过程的方法流程；

图2各组工况对应的振动信号的随机功率谱密度曲线；

图3一次磨合循环的随机功率谱密度曲线；

图4随机功率谱密度曲线对照图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行说明。这里所使用的某些术语仅仅是为了方便并不被认为是对本发明的限制。例如，诸如“上”、“下”、“左”、“右”、“水平”、“垂直”、“向上”和“向下”等术语仅仅描述附图中所示的构造。实际上，部件可以被定向在任何方向上，且因此除非以其它方式指出了，术语应当被理解为包括所有这种变化。在本说明中，词“包括”应理解为其“开放”意义，即“具有”的意思，因此不应被限制为“封闭”意义，即“仅包括”的意思。相应的意思也适用于相应的词“包括”，“包括有”等。尽管可能使用例如“第1”、“第2”、“第一”和“第二”的表述来描述本发明的各个元件，但它们并未意于限定相对应的元件。例如，上述表述并未旨在限定相对应元件的顺序或重要性。上述表述仅用于将一个部件和另一个部件区分开。

本发明提出了一种机械产品磨合工艺的优化方法。根据该方法的一个实施方式的具体实施步骤如下：

步骤一：采集传统磨合过程信号。

根据产品磨合机理和实际工况，选择磨合工艺参数。本发明的实施方式以转速和载荷为例，转速取值分别为A₁,A₂,…,A_m，单位r/min；载荷取值分别为B₁,B₂,…,B_n，单位MPa；传统方法每组工况下对应的磨合时间分别为 C₁₁,C₁₂,…,C_mn,单位min。按照下表1循环进行磨合试验，模拟机械产品受到随机动态载荷的响应情况。

表1传统磨合工艺参数表

根据机械产品结构及形状，合理布置传感器位置，采集磨合过程响应信号。每组工况下采集r组数据，一次磨合循环中共采集r×m×n组数据。

步骤二：绘制随机信号功率密度谱。

首先对采集到的响应信号数据进行预处理，单独处理每组数据，计算得到r×m×n条功率谱密度的谱线，剔除无效数据。将谱线横坐标对应的频率值平分为q个频带，则每条功率谱密度谱线离散为q个散点。

然后将每组工况的r组数据作为一个整体，画出r组数据功率谱密度的散点图。共得到m×n张散点图，使用包络线法得到每组工况的随机功率谱密度曲线L₁,L₂,…L_m×n，分别代表各工况下信号功率在频率下的分布情况。

最后将所有数据作为一个整体，画出r×m×n组数据功率谱密度的散点图。使用包络线法得到一次磨合循环的随机功率谱密度曲线L，该曲线反映了一次磨合循环中信号功率在频率下的分布情况。

步骤三：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值。

随机功率谱密度曲线是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线。数学上，功率谱密度值-频率值的关系曲线下的面积就是均方值，其物理意义是信号的平均功率。均方值的正平方根称为均方根值，即RMS。因此可以得到一次磨合循环中能量总值的计算公式：

Q＝∑R_i ²·TE_i (2)

其中，R_i为第i种工况下随机功率谱密度曲线的RMS；TE为传统方法中产品在第i种工况下的磨合时间。

根据公式计算得到传统方法一次磨合循环中的能量总值为Q₀。

步骤四：选择最优工况组合。

将各组工况下的功率谱密度曲线与一次磨合循环过程的功率谱密度曲线表示在同一坐标系中。为了保证优化后磨合方案功率谱密度曲线在各频段的大小与优化前一致，在各组工况曲线中选取与一次磨合循环曲线有重合的曲线，并把这些曲线对应的工况G₁,G₂,…G_j，视为有效工况。所有有效工况的集合即为最优工况组合。

步骤五：优化磨合时间。

假设优化后的磨合方案在最优工况组合下的磨合时间分别为t₁,t₂,…t_j，通过控制与曲线形状相关的特征的范围来保证优化前后功率谱密度曲线形状一致。通过控制一次磨合循环中的能量总值保证能量的一致。优化目标为磨合时间最短。通过线性规划问题的求解方法可以得到最优的磨合时间，模型如下。

(目标函数)minz＝t₁+t₂+...+t_j

s.t.(约束条件)

其中，R_j为第j种工况下随机功率谱密度曲线的RMS；F_jj为第j种工况下随机功率谱密度曲线第j个形状特征的值；Q₀为传统方法一次磨合循环功率谱密度曲线的能量总值；F_j0为传统方法一次磨合循环功率谱密度曲线第j 个形状特征的值。计算得到最优的磨合时间t₁,t₂,…,t_j。

步骤六：绘制优化后磨合工艺参数表，如表2。

表2优化后磨合工艺参数表

其中，T＝t₁+t₂+…+t_j。

其中，在步骤二中所述的“剔除无效数据”，主要指的是去除功率密度值较小的频带所对应的数据，从而保证有效数据的功率值的达到平均功率值的95％。

其中，在步骤二中所述的“包络线”，主要指的是将不同频率的功率谱密度最高点连结起来形成的曲线。

其中，在步骤五中所述的“与曲线形状相关的特征”，主要指的是曲线上样本的标准差、方差、均值、峰值、歪度、裕度、峭度等

本发明的一个实施案例中，提供了一种油泵产品磨合工艺的优化方法。该油泵产品当前的磨合工艺分为一次磨合和二次磨合，主要是典型工况的组合来模拟实际工况，为了缩短磨合时间，简化磨合流程，需要通过本发明所提方法，优化该油泵产品磨合过程。在以下详细说明将根据本发明的方法应用于的一个实施方式的具体步骤。

步骤一：采集传统磨合过程信号。

在传统磨合工艺中，根据该油泵产品的实际工况，选择转速与载荷作为磨合工艺参数，转速取值为10000r/min；载荷压力分别为：5MPa、10MPa、 19MPa、20.6MPa，按照下表3循环进行磨合试验，每组循环是70min。采集设备是振动传感设备，此次采集使用四通道的采集方式，传感器的布置点分别为前壳体，后壳体，后壳体与机器连接处，机器，每组采集参数下的采集时间为60s。每组工况下采集16组数据，在该型号油泵70min的磨合时间内共采集64组数据。

表3传统磨合工艺参数表

步骤二：绘制随机信号功率密度谱。

对采集到的各组振动信号进行预处理，剔除无效数据，分别计算得到25 个频带对应的功率谱密度。画出64组响应信号的随机功率谱密度的散点图。

参见图2，单独处理每组磨合参数下的响应信号，使用包络线法得到4 组工况对应的振动信号的随机功率谱密度曲线。

如图3中黑色实线所示，将64组数据作为一个整体，使用包络线法得到一次磨合循环的随机功率谱密度曲线。

步骤三：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值。

根据传统磨合工艺得到R_i和TE的值，如表4所示。

表4传统磨合工艺RMS表

工况	R<sub>i</sub>	TE(min)
			5MPa	4.7334	20
10MPa	5.5709	18
			19MPa	6.7975	18
20.6MPa	3.8896	14

根据公式(1)，Q₀＝∑R_i ²·TE_i＝4.7334²×20+5.5709²×18+6.7975²× 18+3.8896²×14＝2.4854×10³J

步骤四：选择最优工况组合。

参见图4，将四种工况下的功率谱密度曲线与一次磨合循环的功率谱密度曲线表示在同一坐标系中。

从能量的角度出发，与黑色粗实线有重叠的曲线分别取自20.6MPa、 19MPa和5MPa。因此，可以认为10MPa参数下的功率谱密度对整体的贡献较小。所以选择1000r/min0.6MPa、1000r/min 19MPa和1000r/min 5MPa三组工况作为有效工况。

步骤五：优化磨合时间。

分别计算三种工况下功率谱密度曲线的RMS，分别为4.7334、6.7975和 3.8896。分别计算三种工况下和一次磨合循环功率谱密度曲线的方差，分别为6.0965、7.7801、7.2996和7.1654，则模型如下。

(目标函数)minz＝t₁+t₂+t₃

s.t.(约束条件)

计算得到最优的磨合时间t₁＝5.1583min，t₂＝38.4651min，t₃＝9.7092min。

步骤六：绘制优化后磨合工艺参数表，将t取整，如表5所示。

表5优化后磨合工艺参数表

此外，前述仅说明了一些实施方式，可进行改变、修改、增加和/或变化而不偏离所公开的实施方式的范围和实质，该实施方式是示意性的而不是限制性的。此外，所说明的实施方式涉及当前考虑为最实用和最优选的实施方式，其应理解为实施方式不应限于所公开的实施方式，相反地，旨在覆盖包括在该实施方式的实质和范围内的不同的修改和等同设置。此外，上述说明的多种实施方式可与其它实施方式共同应用，如，一个实施方式的方面可与另一个实施方式的方面结合而实现再另一个实施方式。另外，任何给定组件的各独立特征或构件可构成另外的实施方式。

为了示意和说明的目的提供实施方式的前述说明，其不意图穷举或限制本公开。具体实施方式的各元件或特征通常不限于该具体实施方式，但是在可应用的情况下，即使没有具体地示出或说明，各元件或特征也是可互换且可用于选择的实施方式，还可以多种方式改变。该改变不看作从本公开偏离，且所有该改变都包括在本公开的范围内。

因此，应理解这里通过示例的方式提供了附图和说明书，以有助于对本发明的理解，且不应构成对其范围的限制。

Claims

1.一种机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一：采集传统磨合过程信号，

步骤二：绘制随机信号功率密度谱，

步骤三：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值，

在所述随机功率密度谱的曲线是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线，功率谱密度值-频率值的关系曲线下的面积就是均方值，其物理意义是信号的平均功率，均方值的正平方根称为均方根值；

步骤四：选择最优工况组合，

步骤五：优化磨合时间，

步骤六：绘制优化后磨合工艺参数表。

2.如权利要求1所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤一中，选择转速和载荷作为磨合工艺参数，其中转速取值分别为A1,A2,…,Am，单位r/min；载荷取值分别为B1,B2,…,Bn，单位MPa；传统方法每组工况下对应的磨合时间分别为C11,C12,…,Cmn,单位min，按照下表循环进行磨合试验，模拟机械产品受到随机动态载荷的响应情况，

传统磨合工艺参数表

3.如权利要求2所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤二中：对采集到的响应信号数据进行预处理，单独处理每组数据，包括计算得到r×m×n条功率谱密度的谱线，将谱线横坐标对应的频率值平分为q个频带，则每条功率谱密度谱线离散为q个散点，

4.如权利要求3所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤三中：计算传统方法一次磨合循环中的能量总值，随机功率谱密度曲线是一条功率谱密度值-频率值的关系曲线，功率谱密度值-频率值的关系曲线下的面积就是均方值，其物理意义是信号的平均功率，均方值的正平方根称为均方根值，即RMS，由此可以得到一次磨合循环中能量总值的计算公式：

Q＝∑R_i ²·TE_i (1)

5.如权利要求4所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤四中：选择最优工况组合包括将各组工况下的功率谱密度曲线与一次磨合循环过程的功率谱密度曲线表示在同一坐标系中，为了保证优化后磨合方案功率谱密度曲线在各频段的大小与优化前一致，在各组工况曲线中选取与一次磨合循环曲线有重合的曲线，并把这些曲线对应的工况G1,G2,…Gj，视为有效工况，所有有效工况的集合即为最优工况组合。

6.如权利要求5所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤五中：优化磨合时间包括假设优化后的磨合方案在最优工况组合下的磨合时间分别为t1,t2,…tj，通过控制与曲线形状相关的特征的范围来保证优化前后功率谱密度曲线形状一致，通过控制一次磨合循环中的能量总值保证能量的一致，优化目标为磨合时间最短，通过线性规划问题的求解方法可以得到最优的磨合时间，模型如下：

s.t.(约束条件)

(目标函数)minz＝t₁+t₂+...+t_j

7.如权利要求6所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：

在所述步骤六中：绘制优化后磨合工艺参数表如下，

优化后磨合工艺参数表

其中，T＝t1+t2+…+tj。

8.如权利要求1所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：在所述步骤二中所述的剔除无效数据，包括去除功率密度值较小的频带所对应的数据，从而保证有效数据的功率值的达到平均功率值的95％。

9.如权利要求3所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：在所述步骤二中所述的包络线，是将不同频率的功率谱密度最高点连结起来形成的曲线。

10.如权利要求1所述的机械产品磨合工艺的优化方法，其特征在于：在所述步骤五中所述的与曲线形状相关的特征，是曲线上样本的标准差、方差、均值、峰值、歪度、裕度、峭度。