CN112131797B - 一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测和可靠性评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测方法，涉及主轴寿命评估技术领域，包括以下步骤：建立累积失效数学模型，依据方法求解出二参数威布尔分部的两个未知数，得到轴承预测数学模型。本发明通过在内设置有数学模型建立法，对于轴承寿命进行分析时，还可对于影响轴承寿命的因素进行分析，从而可提高轴承寿命的预测的精准度，还在方法内设置有主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，可对于多组数据进行检测，将多个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图，利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，从而得到最为精确的轴承的剩余使用寿命，进一步提高了寿命预测的精准度，整体方法使用效果好，结构准确度高，且也不复杂。
Description
技术领域
本发明涉及主轴寿命评估技术领域，具体涉及一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测和可靠性评估方法。
背景技术
在机械行业中，轴承的应用十分广泛，是不可缺少的部件。轴承的功能是承担负载传递负载，因此很多的机器能否正常的工作、工作时间的长短大多由轴承所决定。因此随时了解工作中轴承的剩余寿命可以及时阻止不可预知的轴承失效，从而对轴承进行合理的性能检测和替换。避免了因为轴承失效而导致的机械设备损坏，也可以降低工业成本和人员伤亡。
主轴轴承的寿命预测和可靠性评估技术在实际生产加工中，主轴角接触球轴承的运转精度、离心力、内部结构应力分布、转速和陀螺力矩等性能参数直接关系到机床主轴甚至整个机床系统的加工精度、使用寿命和稳定性，因此，能够准确预知主轴角接触球轴承可能发生疲劳损坏的位置和原因至关重要，通过角接触球轴承的寿命预测和可靠性评估技术，能够针对性强化轴承薄弱部位，但现如今的针对于主轴轴承的寿命预测方法较为麻烦，且预测结果并不精准，同时在最终也并未对于寿命预测进行一定评估，需要进行一定改进。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，如：主轴轴承的寿命预测和可靠性评估技术在实际生产加工中，主轴角接触球轴承的运转精度、离心力、内部结构应力分布、转速和陀螺力矩等性能参数直接关系到机床主轴甚至整个机床系统的加工精度、使用寿命和稳定性，因此，能够准确预知主轴角接触球轴承可能发生疲劳损坏的位置和原因至关重要，通过角接触球轴承的寿命预测和可靠性评估技术，能够针对性强化轴承薄弱部位，但现如今的针对于主轴轴承的寿命预测方法较为麻烦，且预测结果并不精准，同时在最终也并未对于寿命预测进行一定评估，而提出的一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测和可靠性评估方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测方法，包括以下步骤：
S1、建立累积失效数学模型，依据方法求解出二参数威布尔分部的两个未知数，得到轴承预测数学模型；
S2、对威布尔分布三参数的几何和物理意义进行了分析，建立威布尔似然方程组，依据方法得到三参数威布尔分布轴承可靠性数学模型；
S3、通过分析影响轴承寿命的因素，分别建立因素集、备择集和权重集，依据加权平均法理论，建立轴承模糊寿命数学模型；
S4、通过应用分析，得出常规方法计算轴承寿命；
S5、分别利用二参数威布尔分布统计法和三参数威布尔统计法对同一组轴承寿命数据进行处理；
S6、通过分析比较，得出当轴承的可靠度在一定区间时，利用二参数威布尔分布和三参数威布尔分布计算轴承可靠性具有较大的差异，但当轴承可靠度小于一定时，计算结果较近似。
进一步地，所述S1中，依据最小二乘法求解出二参数威布尔分布的两个未知参数。
进一步地，所述S2中，依据牛顿迭代法，得到三参数威布尔分布轴承可靠性数学模型。
进一步地，所述S6中，得出当轴承的可靠度在[0.9，1]区间时，利用二参数威布尔分布和三参数威布尔分布计算轴承可靠性具有较大的差异，但当轴承可靠度小于0.9时，计算结果较近似。
本发明还提供了一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据；
S2、在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据；
S3、从原始振动信号提取多个特征；
S4、特征进行单调性和敏感性评估，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值，筛选超过阈值的特征组成多维特征集M；
S5、对多维特征集M进行AP聚类,筛选每类特征跟踪能力最好的构成最优特征集N；
S6、选取一定寿命的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量，测试样本为全寿命最优特征集，通过SOM融合降维获得融合最小匹配距离I；
S7、将多个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图；
S8、利用双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，当模型曲线首次超过失效阈值，所对应的横坐标的时间点减去该轴承当前运行时间点，结果则为该轴承剩余使用寿命；
S9、对测试轴承寿命进行最终评估。
进一步地，所述S3中，从原始振动信号提取36个特征。
进一步地，所述S4中，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值为0.5。
进一步地，所述S6中，选取全寿命的四分之一的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量。
进一步地，所述S7中，将6个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图。
进一步地，所述S8中，利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过在内设置有数学模型建立法，对于轴承寿命进行分析时，还可对于影响轴承寿命的因素进行分析，从而可提高轴承寿命的预测的精准度，还在方法内设置有主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，可对于多个特征点进行提取，可对于多组数据进行检测，将多个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图，利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，从而得到最为精确的轴承的剩余使用寿命，进一步提高了寿命预测的精准度，同时还可对于轴承寿命进行评估，整体方法使用效果好，结构准确度高，且也不复杂。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明主轴轴承寿命预测方法的流程图；
图2为本发明主轴轴承寿命预测可靠性评估方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1-2所示，一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测方法，包括以下步骤：
S1、建立累积失效数学模型，依据最小二乘法求解出二参数威布尔分布的两个未知参数，得到轴承预测数学模型；
S2、对威布尔分布三参数的几何和物理意义进行了分析，建立威布尔似然方程组，依据牛顿迭代法，得到三参数威布尔分布轴承可靠性数学模型；
S3、通过分析影响轴承寿命的因素，分别建立因素集、备择集和权重集，依据加权平均法理论，建立轴承模糊寿命数学模型；
S4、通过应用分析，得出常规方法计算轴承寿命；
S5、分别利用二参数威布尔分布统计法和三参数威布尔统计法对同一组轴承寿命数据进行处理；
S6、通过分析比较，得出当轴承的可靠度在0.95时，利用二参数威布尔分布和三参数威布尔分布计算轴承可靠性具有较大的差异，但当轴承可靠度为0.7时，计算结果较近似。
本发明还提供了一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据；
S2、在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据；
S3、从原始振动信号提取36个特征；
S4、特征进行单调性和敏感性评估，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值为0.5，筛选超过阈值的特征组成多维特征集M；
S5、对多维特征集M进行AP聚类,筛选每类特征跟踪能力最好的构成最优特征集N；
S6、选取全寿命的四分之一的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量，测试样本为全寿命最优特征集，通过SOM融合降维获得融合最小匹配距离I；
S7、将6个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图；
S8、利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，当模型曲线首次超过失效阈值，所对应的横坐标的时间点减去该轴承当前运行时间点，结果则为该轴承剩余使用寿命；
S9、对测试轴承寿命进行最终评估。
实施例2
如图1-2所示，一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测方法，包括以下步骤：
S1、建立累积失效数学模型，依据最小二乘法求解出二参数威布尔分布的两个未知参数，得到轴承预测数学模型；
S2、对威布尔分布三参数的几何和物理意义进行了分析，建立威布尔似然方程组，依据牛顿迭代法，得到三参数威布尔分布轴承可靠性数学模型；
S3、通过分析影响轴承寿命的因素，分别建立因素集、备择集和权重集，依据加权平均法理论，建立轴承模糊寿命数学模型；
S4、通过应用分析，得出常规方法计算轴承寿命；
S5、分别利用二参数威布尔分布统计法和三参数威布尔统计法对同一组轴承寿命数据进行处理；
S6、通过分析比较，得出当轴承的可靠度在0.97时，利用二参数威布尔分布和三参数威布尔分布计算轴承可靠性具有较大的差异，但当轴承可靠度为0.6，计算结果较近似。
本发明还提供了一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据；
S2、在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据；
S3、从原始振动信号提取36个特征；
S4、特征进行单调性和敏感性评估，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值为0.5，筛选超过阈值的特征组成多维特征集M；
S5、对多维特征集M进行AP聚类,筛选每类特征跟踪能力最好的构成最优特征集N；
S6、选取全寿命的四分之一的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量，测试样本为全寿命最优特征集，通过SOM融合降维获得融合最小匹配距离I；
S7、将6个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图；
S8、利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，当模型曲线首次超过失效阈值，所对应的横坐标的时间点减去该轴承当前运行时间点，结果则为该轴承剩余使用寿命；
S9、对测试轴承寿命进行最终评估。
实施例3
如图1-2所示，一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测方法，包括以下步骤：
S1、建立累积失效数学模型，依据最小二乘法求解出二参数威布尔分布的两个未知参数，得到轴承预测数学模型；
S2、对威布尔分布三参数的几何和物理意义进行了分析，建立威布尔似然方程组，依据牛顿迭代法，得到三参数威布尔分布轴承可靠性数学模型；
S3、通过分析影响轴承寿命的因素，分别建立因素集、备择集和权重集，依据加权平均法理论，建立轴承模糊寿命数学模型；
S4、通过应用分析，得出常规方法计算轴承寿命；
S5、分别利用二参数威布尔分布统计法和三参数威布尔统计法对同一组轴承寿命数据进行处理；
S6、通过分析比较，得出当轴承的可靠度在0.98时，利用二参数威布尔分布和三参数威布尔分布计算轴承可靠性具有较大的差异，但当轴承可靠度小于0.4时，计算结果较近似。
本发明还提供了一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测可靠性评估方法，包括以下步骤：
S1、利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据；
S2、在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据；
S3、从原始振动信号提取36个特征；
S4、特征进行单调性和敏感性评估，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值为0.5，筛选超过阈值的特征组成多维特征集M；
S5、对多维特征集M进行AP聚类,筛选每类特征跟踪能力最好的构成最优特征集N；
S6、选取全寿命的四分之一的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量，测试样本为全寿命最优特征集，通过SOM融合降维获得融合最小匹配距离I；
S7、将6个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图；
S8、利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，当模型曲线首次超过失效阈值，所对应的横坐标的时间点减去该轴承当前运行时间点，结果则为该轴承剩余使用寿命；
S9、对测试轴承寿命进行最终评估。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (2)
1.一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测和可靠性评估方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、建立累积失效数学模型，依据最小二乘法求解出二参数韦布尔分布的两个未知参数，得到轴承预测数学模型；
S2、对韦布尔分布三参数的几何和物理意义进行了分析，建立威布尔似然方程组，依据方法得到三参数韦布尔分布轴承可靠性数学模型；
S3、通过分析影响轴承寿命的因素，分别建立因素集、备择集和权重集，依据加权平均法理论，建立轴承模糊寿命数学模型；
S4、通过应用分析，得出常规方法计算轴承寿命；
S5、分别利用二参数韦布尔分布统计法和三参数威布尔统计法对同一组轴承寿命数据进行处理；
S6、通过分析比较，得出当轴承的可靠度在[0.9，1]区间时，利用二参数韦布尔分布和三参数韦布尔分布计算轴承可靠性具有差异，但当轴承可靠度小于0.9时，计算结果近似，再进行轴承寿命预测可靠性评估，其具体步骤如下：
P1、利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据；
P2、在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据；
P3、从原始振动信号提取36个特征；
P4、特征进行单调性和敏感性评估，利用公式量化特征对轴承退化状态跟踪能力的评定，设定阈值为0.5，筛选超过阈值的特征组成多维特征集M；
P5、对多维特征集M进行AP聚类,筛选每类特征跟踪能力最好的构成最优特征集N；
P6、选取全寿命的四分之一的训练样本进行SOM网络训练获取权值矢量，测试样本为全寿命最优特征集，通过SOM融合降维获得融合最小匹配距离I；
P7、将6个训练轴承的健康指数绘制得到失效阈值图；
P8、利用ACPSO优化双指数模型将后续衰退时间带入参数确定好的公式，当模型曲线首次超过失效阈值，所对应的横坐标的时间点减去该轴承当前运行时间点，结果则为该轴承剩余使用寿命；
P9、对测试轴承寿命进行最终评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于应力分析的主轴轴承寿命预测和可靠性评估方法，其特征在于，所述S2中，依据牛顿迭代法，得到三参数韦布尔分布轴承可靠性数学模型。
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