滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法與裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法與裝置,本發(fā)明的方法憑借時間序列的計數(shù)過程，在短時間區(qū)間內(nèi)獲取軸承振動表現(xiàn)出的變異強度的極少量原始信息；經(jīng)過對變異強度原始信息的自助再抽樣，模擬出變異強度的大量生成信息；用灰預(yù)測模型處理生成信息，獲取變異強度估計值；用泊松過程表征可靠性函數(shù)，實時預(yù)測軸承振動性能可靠性的變異過程。本發(fā)明基于振動信息的時間序列，將灰自助原理融入泊松過程，提出灰自助泊松方法，以預(yù)測滾動軸承性能可靠性的變異過程。
【專利說明】滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法與裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 為確保安全運行，許多系統(tǒng)，如航天器、飛機、高速列車與核反應(yīng)堆等，對滾動軸承 服役期間的可靠性有很嚴格的要求。軸承在失效前會顯露許多可疑跡象，例如振動、溫升或 摩擦等性能變得異常，預(yù)示軸承內(nèi)部零件的損傷或磨損惡化狀態(tài)，因此，實時評估與預(yù)測軸 承性能可靠性的變異（變化/退化）過程，可以及時發(fā)現(xiàn)失效隱患，提前采取措施，避免惡 性事故發(fā)生。
[0003] 從服役開始到失效，軸承性能連續(xù)變異，形成一個時間序列，具有不斷變化的性能 與可靠性軌跡?；诔蝮w多類支持向量機，用改進的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥椒ê吞卣鲄⒘窟z傳 優(yōu)化方法，可以評估軸承性能退化程度；基于最小熵解卷積與自回歸的柯爾莫哥羅夫-斯 米爾諾夫檢驗方法，可以檢測出軸承出現(xiàn)初期微弱缺陷時的異?，F(xiàn)象；用頻率響應(yīng)和相軌 跡等概念進行非線性動力學(xué)分析，可以描述軸承性能的多變性。
[0004] 這些成果呈現(xiàn)出軸承性能變異的力學(xué)與統(tǒng)計學(xué)規(guī)律，但尚未涉及軸承性能可靠性 的變異過程預(yù)測問題，無法預(yù)測滾動軸承性能可靠性的變異過程以及時發(fā)現(xiàn)失效隱患，避 免惡性事故的發(fā)生。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法與裝置，用 以解決現(xiàn)有方法無法預(yù)測滾動軸承性能可靠性的變異過程的問題。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的方案包括：
[0007] 滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，步驟如下：
[0008] 1)在軸承轉(zhuǎn)動實驗中實時檢測軸承振動信息，將所述振動信息分為一個或兩個以 上的時間序列；
[0009] 2)將各時間序列等分為G個子序列；對每個子序列，通過對振動信息的時間序列 計數(shù)，計算子序列中數(shù)據(jù)超出設(shè)定閾值土c的次數(shù)，得到變異強度的原始信息向量；
[0010] 3)對變異強度的原始信息向量，采用自助再抽樣方法抽取樣本，得到自助再抽樣 樣本向量；根據(jù)灰預(yù)測模型求解自助再抽樣樣本向量，用數(shù)學(xué)期望估計變異強度；
[0011] 4)基于所述估計的變異強度，用泊松過程表示軸承振動性能失效過程，得到軸承 振動性能的可靠性函數(shù)，根據(jù)可靠性函數(shù)判斷軸承振動性能可靠性的變異過程。
[0012] 步驟1)中，定義時間變量為τ;在1個評估周期T內(nèi)，從時間τ=τ開始計時，到 時間τ =τυ結(jié)束計時；取時間區(qū)間Δτ=τU-τJ=T為取值很小的常數(shù)，并用下標(biāo)i表示不 同時間τ下的時間區(qū)間，形成時間區(qū)間序列：
[0013] ΔΓ=(Δτ"Δτ2，…，Δτi，…，Δτ工）；i= 1，2,…，I (1)
[0014] 式中，Λτi為第i個時間區(qū)間，I為時間區(qū)間個數(shù)，T為評估周期；
[0015] Xi = (Xi(I), Xi (2), ···, Xi (w), ···, Xi(W)) ;w = I, 2, ---,W (2)
[0016] 式中，Xi為Λτi內(nèi)的時間區(qū)間序列，Xi(w)為Xi中的第w個數(shù)據(jù)，W為Xi中的數(shù) 據(jù)個數(shù)。
[0017] 步驟2)中，將Xi等分為G個子序列，每個子序列有K個數(shù)據(jù)，其中，第g個子序列 為：
[0018]Xig = (xig(l)，xig(2)，…，xig(k)，…，Xig(K)) ;k= 1，2,…，K;g= 1，2,…，G (3)
[0019]式中，XigGO為Xig中的第k個數(shù)據(jù)；K為Xig中的數(shù)據(jù)個數(shù)，且有 W
[0020] K=〒. (4)
[0021] 對于第g個子序列Xig，通過對振動信息的時間序列計數(shù)，計算XigGO超出±(3的 次數(shù)Hig，得到變異強度的原始信息：
[0022] 6Ig= (5) I?
[0023] 式中，Tg表示對第g個子序列Xig的計算周期：
[0024] Tg = 7- (6) Cr
[0025] 對于G個子序列，構(gòu)建一個變異強度的原始信息向量θ η :
[0026] Θη = { Θ ig} (7)
[0027] 步驟3)中，根據(jù)自助再抽樣方法，從Oil中等概率可放回地隨機抽取1個數(shù)據(jù)，抽 取m次，m=3, 4,…，G，得到1個維數(shù)為m的自助再抽樣樣本向量。這個過程連續(xù)重復(fù)B步， 得到B個自助再抽樣樣本向量，用矩陣表示為
[0028]YiB(Krtstrap = {Yib}BXni;b= 1，2,…，B (8)
[0029] 式中，Yib是第b個自助再抽樣樣本向量，且有
[0030] Yib = {yib(j)} ;j= 1，2,…，m (9)
[0031] 式中，yib(j)是Yib中第j個自助再抽樣數(shù)據(jù)；
[0032] 由灰預(yù)測模型：設(shè)Yib的一次累加生成序列向量為

【權(quán)利要求】
1. 滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，其特征在于，步驟如下： 1) 在軸承轉(zhuǎn)動實驗中實時檢測軸承振動信息，將所述振動信息分為一個或兩個以上的 時間序列； 2) 將各時間序列等分為G個子序列；對每個子序列，通過對振動信息的時間序列計數(shù)， 計算子序列中數(shù)據(jù)超出設(shè)定閾值土c的次數(shù)，得到變異強度的原始信息向量； 3) 對變異強度的原始信息向量，采用自助再抽樣方法抽取樣本，得到自助再抽樣樣本 向量；根據(jù)灰預(yù)測模型求解自助再抽樣樣本向量，用數(shù)學(xué)期望估計變異強度； 4) 基于所述估計的變異強度，用泊松過程表示軸承振動性能失效過程，得到軸承振動 性能的可靠性函數(shù)，根據(jù)可靠性函數(shù)判斷軸承振動性能可靠性的變異過程。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，其特征在于， 步驟1)中，定義時間變量為τ;在1個評估周期T內(nèi)，從時間T=Tlj開始計時，到時間 T=Tu結(jié)束計時；取時間區(qū)間ΔT=Tu-TJ=T為取值很小的常數(shù)，并用下標(biāo)i表示不同時間 τ下的時間區(qū)間，形成時間區(qū)間序列： ΔΓ=(ΔT11Aτ2, ···,Δτi； ···,Δτχ) ；i=I, 2, ···,I (I) 式中，Λτi為第i個時間區(qū)間，I為時間區(qū)間個數(shù)，T為評估周期； Xi = (Xi(I),Xi (2)，…，Xi(W),…，Xi(W));w= 1，2,…，W (2) 式中，Xi為Λτi內(nèi)的時間區(qū)間序列，Xi(W)為Xi中的第w個數(shù)據(jù)，W為Xi中的數(shù)據(jù)個 數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，其特征在于， 步驟2 )中，將Xi等分為G個子序列，每個子序列有K個數(shù)據(jù)，其中，第g個子序列為： Xig = (xig(l),xig(2), ···,xig(k), ···,Xig(K));k=I, 2, ···,K;g=I, 2, ···,G (3) 式中，xig (k)為Xig中的第k個數(shù)據(jù)；K為Xig中的數(shù)據(jù)個數(shù)，且有W [二G(4) 對于第g個子序列Xig，通過對振動信息的時間序列計數(shù)，計算xig(k)超出土c的次數(shù)nig，得到變異強度的原始信息： &ig=Y~ (5) 式中，Tg表示對第g個子序列Xig的計算周期： Tj(6) 對于G個子序列，構(gòu)建一個變異強度的原始信息向量Oil : ΘΠ=?9igl ⑵。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，其特征在于， 步驟3)中，根據(jù)自助再抽樣方法，從Θη中等概率可放回地隨機抽取1個數(shù)據(jù)，抽取m次， m=3, 4,…，G，得到1個維數(shù)為m的自助再抽樣樣本向量；這個過程連續(xù)重復(fù)B步，得到B個 自助再抽樣樣本向量，用矩陣表不為 YiBtKrtstrap = {YiJ BXm; b = 1，2,…，B (8) 式中，Yib是第b個自助再抽樣樣本向量，且有 Yib= {yib(j)} ；J=I,2,---,m (9) 式中，yib(j)是Yib中第j個自助再抽樣數(shù)據(jù)； 由灰預(yù)測模型：設(shè)Yib的一次累加生成序列向量為
一次累加生成序列用灰微分方程描述為 wM=q2 (H) 式中，Cil和Ci2為待定系數(shù)； 設(shè)均值生成序列向量為 zib={zib(u)} = {〇· 5Θib (U) +0· 5Θib (u-1)} ;u= 2, 3,…，m (12) 在初始條件Gib(I) =yib(l)下，灰微分方程的最小二乘解為
式中，系數(shù)Cil和ci2為
且有 Di = {-Zib，I}τ (15) 式中，I為維數(shù)m-1的單位向量； 由式（13)，可以得到累減生成的第b個數(shù)據(jù)： 入ib=θlib(m+l)_θlib(m) (16) 由式（16)可以模擬出B個變異強度的生成信息，用向量表示為Qi= {λib} (17) 采用統(tǒng)計學(xué)的直方圖方法，由式（17)中的生成信息可以建立一個關(guān)于變異強度的概 率密度函數(shù)：
式中，仍為關(guān)于變異強度的概率密度函數(shù)，λi為描述變異強度的一個隨機變量； 用數(shù)學(xué)期望估彳+亦異溫麼· JLj
式中，λCu為估計的變異強度，AiSAi的可行域。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測方法，其特征在于， 對于第i個時間區(qū)間，在一個評估周期T內(nèi)，設(shè)局域時間變量te[〇,Tg]，基于估計的變異 強度，軸承振動性能失效過程的分布律用泊松過程表示：
式中，Ili為變異因數(shù)，表示"振動可能對軸承造成損傷"這一事件發(fā)生 次數(shù)的離散變量凡為事件的發(fā)生次數(shù)； 軸承振動性能失效過程的累積分布為 Ni P,(t)= Σ PiOv^) (21) Hi=Q 軸承振動性能的可靠性函數(shù)為 Ri (t) =I-Pi ⑴ （22)。
6. 滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測裝置，其特征在于，包括如下模塊： 1) 在軸承轉(zhuǎn)動實驗中實時檢測軸承振動信息，將所述振動信息分為一個或兩個以上的 時間序列； 2) 將各時間序列等分為G個子序列；對每個子序列，通過對振動信息的時間序列計數(shù)， 計算子序列中數(shù)據(jù)超出設(shè)定閾值土c的次數(shù)，得到變異強度的原始信息向量； 3) 對變異強度的原始信息向量，采用自助再抽樣方法抽取樣本，得到自助再抽樣樣本 向量；根據(jù)灰預(yù)測模型求解自助再抽樣樣本向量，用數(shù)學(xué)期望估計變異強度； 4) 基于所述估計的變異強度，用泊松過程表示軸承振動性能失效過程，得到軸承振動 性能的可靠性函數(shù)，根據(jù)可靠性函數(shù)判斷軸承振動性能可靠性的變異過程。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測裝置，其特征在于， 模塊1)中，定義時間變量為τ;在1個評估周期T內(nèi)，從時間T=Tlj開始計時，到時間 T=Tu結(jié)束計時；取時間區(qū)間ΔT=Tu-TJ=T為取值很小的常數(shù)，并用下標(biāo)i表示不同時間 τ下的時間區(qū)間，形成時間區(qū)間序列： ΔΓ=(ΔT11Aτ2, ···,Δτi； ···,Δτχ) ；i=I, 2, ···,I (I) 式中，Λτi為第i個時間區(qū)間，I為時間區(qū)間個數(shù)，T為評估周期； Xi = (Xi(I),Xi (2)，…，Xi(W),…，Xi(W));w= 1，2,…，W (2) 式中，Xi為Λτi內(nèi)的時間區(qū)間序列，Xi(W)為Xi中的第w個數(shù)據(jù)，W為Xi中的數(shù)據(jù)個 數(shù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測裝置，其特征在于， 模塊2 )中，將Xi等分為G個子序列，每個子序列有K個數(shù)據(jù)，其中，第g個子序列為： Xig = (xig(l),xig(2), ···,xig(k), ···,Xig(K));k=I, 2, ···,K;g=I, 2, ···,G (3) 式中，xig (k)為Xig中的第k個數(shù)據(jù)；K為Xig中的數(shù)據(jù)個數(shù)，且有W 人=- (4) 對于第g個子序列Xig，通過對振動信息的時間序列計數(shù)，計算xig(k)超出土c的次數(shù)nig，得到變異強度的原始信息： ?今 ⑶ g 式中，Tg表示對第g個子序列Xig的計算周期： ?(6) 對于G個子序列，構(gòu)建一個變異強度的原始信息向量Oil: ΘΠ= { 9ig} ⑵。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測裝置，其特征在于， 模塊3)中，根據(jù)自助再抽樣方法，從Oil中等概率可放回地隨機抽取1個數(shù)據(jù)，抽取m次， m=3, 4,…，G，得到1個維數(shù)為m的自助再抽樣樣本向量；這個過程連續(xù)重復(fù)B步，得到B個 自助再抽樣樣本向量，用矩陣表不為 YiBtKrtstrap = {YiJ BXm; b = 1，2,…，B (8) 式中，Yib是第b個自助再抽樣樣本向量，且有Yib= {yib(j)} ；J=I, 2,---,m (9) 式中，yib(j)是Yib中第j個自助再抽樣數(shù)據(jù)； 由灰預(yù)測模型：設(shè)Yib的一次累加生成序列向量為
一次累加生成序列用灰微分方程描述為 ^l+cne!h{u) =c,2 (11) 式中，Cil和Ci2為待定系數(shù)； 設(shè)均值生成序列向量為 zib={zib(u)} = {〇· 5Θib (U) +0· 5Θib (u-1)} ;u= 2, 3,…，m (12) 在初始條件Gib(I) =yib(l)下，灰微分方程的最小二乘解為 f \ + exp(-cnu)+-:u= 23r--jn (13) IC/l)C/l 式中，系數(shù)Cil和Ci2為
且有 Di = {-Zib，I}τ (15) 式中，I為維數(shù)m-1的單位向量； 由式（13)，可以得到累減生成的第b個數(shù)據(jù)： 入ib=θlib(m+l)_θlib(m) (16) 由式（16)可以模擬出B個變異強度的生成信息，用向量表示為Qi= {λib} (17) 采用統(tǒng)計學(xué)的直方圖方法，由式（17)中的生成信息可以建立一個關(guān)于變異強度的概 率密度函數(shù)： Ψ, (18) 式中，％為關(guān)于變異強度的概率密度函數(shù)，λi為描述變異強度的一個隨機變量； 用數(shù)學(xué)期望估計變異強度：
式中，λCU為估計的變異強度，AiSAi的可行域。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的滾動軸承振動性能可靠性變異過程檢測裝置，其特征在于， 對于第i個時間區(qū)間，在一個評估周期T內(nèi)，設(shè)局域時間變量te[〇,Tg]，基于估計的變異 強度，軸承振動性能失效過程的分布律用泊松過程表示：
式中，Ili為變異因數(shù)，表示"振動可能對軸承造成損傷"這一事件發(fā)生次數(shù)的離散變量；Ni為事件的發(fā)生次數(shù)； 軸承振動性能失效過程的累積分布為 Ni C Σ代(",，O (21) "i=〇 軸承振動性能的可靠性函數(shù)為 Ri (t) =I-Pi ⑴ （22)。
【文檔編號】G06F19/00GK104318043SQ201410058010
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年2月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月20日
【發(fā)明者】夏新濤, 孟艷艷, 白陽, 陳士忠, 黃運生, 葉亮, 秦園園, 邱明 申請人:河南科技大學(xué)