專利名稱：一種滾珠絲杠副精度預測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及機械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷領(lǐng)域，具體地講，是一種滾珠絲杠副精度預測方法。
背景技術(shù)：
滾珠絲杠副是由滾珠絲杠、滾珠螺母和滾珠組成的部件，可將旋轉(zhuǎn)運動變?yōu)橹本€運動，或?qū)⒅本€運動變?yōu)樾D(zhuǎn)運動。其中，用于精確定位且能夠根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度和導程間接測量軸向行程的滾珠絲杠副叫做定位滾珠絲杠副；用于傳遞動力的滾珠絲杠副叫做傳動滾珠絲杠副。與滑動絲杠相比，滾珠絲杠具有驅(qū)動扭矩小、精度高、剛性大、發(fā)熱低等優(yōu)點，已被廣泛的應用到以數(shù)控機床為代表的裝備制造業(yè)中。近年來，隨著國家裝備制造業(yè)振興規(guī)劃和數(shù)控機床發(fā)展戰(zhàn)略的實施，企業(yè)對數(shù)控·機床的依賴程度越來越高。滾珠絲杠副的精度下降會引起工件尺寸精度下降及表面光潔度降低，嚴重時可導致機床振動。滾珠絲杠副的精度達不到要求時必須更換，但由于其備件周期長，會引起機床的長時間停機，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟損失。同時，不能在線監(jiān)測滾珠絲杠副的精度，也不利于操作人員分析滾珠絲杠副精度下降的原因，從而其操作及維修維護帶有一定的盲目性，降低滾珠絲杠副的使用壽命。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種滾珠絲杠副精度預測方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)滾珠絲杠副精度的在線預測，便于提前采購滾珠絲杠副，以減少機床停機時間，降低企業(yè)損失，節(jié)約企業(yè)成本；同時，能及時提供滾珠絲杠副的精度退化趨勢，為操作人員分析、判斷、維修維護提供有效的依據(jù)和指導，提高滾珠絲杠副的使用壽命。本發(fā)明為實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術(shù)方案是一種滾珠絲杠副精度預測方法，其步驟依次是(I)將精度滿足要求的試驗滾珠絲杠副安裝在滾珠絲杠副性能退化試驗臺上；(2)模擬實際工況，對試驗滾珠絲杠副進行性能退化試驗，在性能退化試驗進行到設(shè)定的時間間隔時，用振動傳感器采集試驗滾珠絲杠副的振動信號，振動信號經(jīng)信號調(diào)理儀處理后通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備送入計算機中；由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮后，得到當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量；(3)暫停性能退化試驗，檢測試驗滾珠絲杠副的目標行程公差、有效行程內(nèi)允許的行程變動量、300mm行程內(nèi)允許的行程變動量、2 π弧度內(nèi)允許的行程變動量，進而得出當前時刻試驗滾珠絲杠副的精度；(4)將當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，當前時刻的試驗滾珠絲杠副的精度作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的期望輸出量，對精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練；
(5)重復步驟(2) 步驟(4)的操作，直至試驗滾珠絲杠副的精度降低至設(shè)定值，得到滾珠絲杠副訓練好的具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡；(6)對規(guī)格、型號與試驗滾珠絲杠副完全相同的實際運行中的滾珠絲杠副，用振動傳感器采集實際運行中的滾珠絲杠副的振動信號，振動信號經(jīng)信號調(diào)理儀處理后通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備送入計算機中；由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮后，得到當前時刻的滾珠絲杠副的敏感特征向量；將滾珠絲杠副的敏感特征向量輸入到訓練好的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡，即可輸出滾珠絲杠副的當前精度，從而實現(xiàn)滾珠絲杠副精度的在線預測。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是一、通過對試驗滾珠絲杠副在模擬工況下精度退化與振動信號的全過程監(jiān)測，并將監(jiān)測結(jié)果用于訓練具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡，從而較準確地得出滾珠絲杠副振動信號的敏感特征和精度之間的映射關(guān)系；進而將與試驗滾珠絲杠副相同型號規(guī)格的滾珠絲杠副的當前振動信號的敏感特征輸入到精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡中，即可得到滾珠絲杠副的當前精度，實現(xiàn)了滾珠絲杠副精度的在線預測。可根據(jù)滾珠絲杠副精度退化趨勢，在精度值接近不能滿足規(guī)定要求時，提前采購滾珠絲杠副，以減少機床停機時間，降低企業(yè)損失，節(jié)約企業(yè)成本。二、采用具有聯(lián)想記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡建立滾珠絲杠副的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡，學習是按局部方式修改網(wǎng)絡響應曲面，知識被局部存儲于局部化隱層基函數(shù)及相應連接權(quán)中，因此，采用具有聯(lián)想記憶功能的神經(jīng)網(wǎng)絡建立滾珠絲杠副的精度退化模型對前期及后期的輸入均具有較好的識別率。既能提前預測滾珠絲杠副的精度失效時間，還能及時提供滾珠絲杠副的精度退化趨勢，為操作人員分析、判斷、維修維護提供有效的依據(jù)和指導，提高滾珠絲杠副的使用壽命。上述(2)步中由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮，得到當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量的具體做法是對振動信號c (t)進行經(jīng)驗模態(tài)分解得到振動信號的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)cv (t)，V是內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的序號，選取前m = 2 100個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；再利用公式
權(quán)利要求
1.一種滾珠絲杠副精度預測方法，其步驟依次是 (1)將精度滿足要求的試驗滾珠絲杠副安裝在滾珠絲杠副性能退化試驗臺上； (2)模擬實際工況，對試驗滾珠絲杠副進行性能退化試驗，在性能退化試驗進行到設(shè)定的時間間隔時，用振動傳感器采集試驗滾珠絲杠副的振動信號，振動信號經(jīng)信號調(diào)理儀處理后通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備送入計算機中；由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮后，得到當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量； (3)暫停性能退化試驗，檢測試驗滾珠絲杠副的目標行程公差、有效行程內(nèi)允許的行程變動量、300mm行程內(nèi)允許的行程變動量、2 π弧度內(nèi)允許的行程變動量，進而得出當前時刻試驗滾珠絲杠副的精度； (4)將當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，當前時刻的試驗滾珠絲杠副的精度作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的期望輸出量，對精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練； (5)重復步驟(2) 步驟(4)的操作，直至試驗滾珠絲杠副的精度降低至設(shè)定值，得到滾珠絲杠副訓練好的具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡； (6)對規(guī)格、型號與試驗滾珠絲杠副完全相同的實際運行中的滾珠絲杠副，用振動傳感器采集實際運行中的滾珠絲杠副的振動信號，振動信號經(jīng)信號調(diào)理儀處理后通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備送入計算機中；由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮后，得到當前時刻的滾珠絲杠副的敏感特征向量； 將滾珠絲杠副的敏感特征向量輸入到訓練好的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡，即可輸出滾珠絲杠副的當前精度，從而實現(xiàn)滾珠絲杠副精度的在線預測。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種滾珠絲杠副精度預測方法，其特征在于，所述(2)步中由計算機提取振動信號的歸一化后的特征向量；再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮，得到當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量的具體做法是 對振動信號c(t)進行經(jīng)驗模態(tài)分解得到振動信號的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)Cv (t)，V是內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的序號，選取前m = 2 100個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)；再利用公八/1: 4求出第V個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的能量Ev ;將前m個內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)的能量構(gòu)造出特征向量T = [E1,E2,…， mIEJ ;再利用公式￡ = (Σ|￡；.|￥及公式T' = [E1ZE, Ε3/Ε,…，Em/E]，對特征向量T進行歸 v=l一化處理，得到歸一化后的特征向量T';再用主分量分析的方法對歸一化后的特征向量T'內(nèi)的特征數(shù)量進行壓縮后，得到當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量X= [X1,X2,…，xp] = [Xi] Q = I，2,…，P)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種滾珠絲杠副精度預測方法，其特征在于，所述(4)步中具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的建立方法是 a、確定坐標軸的個數(shù) 坐標軸的個數(shù)等于上述(2)步得到的敏感特征向量X中的特征Xi的數(shù)量P ；b、內(nèi)、外節(jié)點的劃分 對每個坐標軸根據(jù)先驗知識劃分節(jié)點，第i(i = 1,2, *··,ρ)個坐標軸的內(nèi)節(jié)點為A-I個(2 < ri < 50) ,Xfm和<ax分別為第i個坐標軸輸入的敏感特征向量X中特征Xi的最小值和最大值，第i個坐標軸上的內(nèi)節(jié)點XyU = 1,2,…，ri-l)需滿足以下關(guān)系 個內(nèi)節(jié)點將第i個坐標軸輸入域[.Xfn Vm ]劃分為A個區(qū)間，第i個坐標軸上的第j個單變量區(qū)間用Iij表示j _ d^ij-i VηΛ-.h ^u/./] J~ri 每個坐標軸的輸入域的兩端點為外節(jié)點λ W，Λ,且其兩端點的外側(cè)還分別有 Iii-I 個外節(jié)點 Xi^j = -I,…，-kfl ;j = a+I,,!■i+ki-l) ,Iii 為第 i 個坐標軸 B 樣條函數(shù)的階數(shù)，且滿足下列關(guān)系X<...<； -二 Xtrixi^-a-u — - Λ/,ο χ C、單變量B樣條基函數(shù)的計算 在第i個坐標軸的輸入域|>廣，χΓ]內(nèi)，則以為=(τ =W…<2 =O為節(jié)點序列構(gòu)成h階單變量B樣條基函數(shù)，可由遞推公式計算
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種滾珠絲杠副精度預測方法，其特征在于，所上述對精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練的具體做法是 將當前時刻的試驗滾珠絲杠副的敏感特征向量X作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入量，當前時刻的試驗滾珠絲杠副的精度作為具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡的期望輸出量
全文摘要
本發(fā)明公開了一種滾珠絲杠副精度預測方法，該方法通過對試驗滾珠絲杠副在模擬工況下精度退化與振動信號的全過程監(jiān)測，并將監(jiān)測結(jié)果用于訓練具有聯(lián)想記憶功能的精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡，從而較準確地得出滾珠絲杠副振動信號的敏感特征和精度之間的映射關(guān)系；進而將與試驗滾珠絲杠副相同型號規(guī)格的滾珠絲杠副的當前振動信號的敏感特征輸入到精度退化神經(jīng)網(wǎng)絡中，即可得到滾珠絲杠副的當前精度，實現(xiàn)了滾珠絲杠副精度的在線預測?？筛鶕?jù)滾珠絲杠副精度退化趨勢，在精度值接近不能滿足規(guī)定要求時，提前采購滾珠絲杠副，以減少機床停機時間，降低企業(yè)損失，節(jié)約企業(yè)成本。還能為操作人員分析、判斷、維修維護提供有效依據(jù)和指導，提高滾珠絲杠副的使用壽命。
文檔編號G01M13/02GK102889988SQ201210374610
公開日2013年1月23日 申請日期2012年9月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月29日
發(fā)明者高宏力, 張筱辰, 黃海鳳, 郭亮, 許明恒, 燕繼明, 郭志平, 陳晨, 趙彬 申請人:西南交通大學