专利名称：一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法
技术领域：
本发明属于机电一体化的数控制造技术领域，具体地讲，涉及数控机床导轨副性 能退化评估与寿命预测。
背景技术：
数控机床的故障严重影响零件的加工质量，给企业带来巨大的经济损失。数控机 床的故障包括数控系统故障、电气系统故障、机械系统故障及气动液压系统故障等，其中机 械系统的性能退化不可避免，是影响产品质量的关键因素。因此，实时监测机械系统，发现 机床运行过程中关键部件如丝杠副、导轨副、主轴组件等的性能退化规律，实时评估部件的 剩余寿命及健康状态，有利于建立合理有效的维修计划，减少不必要的停机时间，节省大量 的维护费用。对数控机床而言，由于其加工工况的多样性、负载的动态性、疲劳损伤的不确定 性、外界冲击的随机性等，导致机械系统性能退化规律更为复杂，很难建立确切的数学、物 理模型来评估机床机械部件的性能退化规律。作为机床关键部件的导轨副，其精度在一定 程度上决定了机床的加工精度，其性能随使用时间推移而退化的规律呈现动态变化，目前 国内外各机床生产厂家仅限于对导轨副在额定条件下的寿命预测与评估，而导轨副在实际 使用过程中大多数情况下均与额定条件不符，因此其寿 命预测与评估结果误差大，工程实 际应用价值低。
发明内容
本发明的目的就是提供一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法， 该方法考虑数控机床不同工况下导轨副负荷变化对导轨副性能退化的影响，实现对导轨副 使用过程中剩余寿命的评估与预测，预测精度高，工程实际使用价值高。本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种基于性能退化模型的数控机床 导轨副寿命预测方法，其步骤依次是(1)振动信号采集用振动传感器采集导轨副的振动信号，振动信号经信号放大器 放大后再通过采集卡送入机床PC端中控服务器进行处理；(2)振动信号时频域分析机床PC端中控服务器的信号处理模块对采集的振动信 号先进行滤波处理，再进行时频域分析得到时频特征数据；(3)时频特征数据提取对得到的时频特征数据，采用主成分分析法提取出当前工 况下对导轨副性能退化敏感的特征数据向量，将当前工况及以前工况下的敏感特征数据向 量以时间序列方式构成敏感特征矩阵，作为退化模型的一个输入量；(4)导轨副负荷计算由加工参数计算得到当前工况下的切削力Fi 巧式中，下标i表示当前工况，api表示背吃刀量，fi表示进给速度，Vi表 示切削速度，Kf表示修正系数，Cf为系数，xF, yF、nF为指数；再将切削力Fi及工作台的重力 G分别进行三个方向分解，计算得到二者的合力，作为导轨副负荷Pi,同时记录当前工况下的累计运行时间ti ；(5)导轨副期望剩余寿命计算将当前负荷PiR入导轨副经验寿命计算公式 4=〔,H) X50，求得当前工况下的导轨副的额定寿命Li,式中，Li表示导轨副额定寿 命(运行距离)，C表示额定动负荷，fH表示硬度系数，fT表示温度系数，fc表示接触系数， fw表示负荷系数；利用公式、= 2xf'= 二6()转换为当前工况下的额定寿命时间Lhi，式中，Is
表示导轨副行程，H1表示每分钟往返次数；将前一工况下导轨副已运行的时间转换为当前 工况下导轨副已运行时间t’ Η = tHXPiV^，则导轨副在当前工况下的已经运行的总时
间t’为Z = I^，其中k为工况的序号，再将当前工况下的额定寿命时间Lhi减去当前工
k=l
况下的已运行总时间t’得到当前工况下的期望剩余寿命LDi，即Lm = Lhi-t'；将当前工况 及以前工况下的期望剩余寿命以时间序列方式构成期望剩余寿命向量T，作为退化模型的 另一输入量；(6)导轨副性能退化评估与剩余寿命预测退化模型由两个动态模糊神经网络 (Dynamic Fuzzy Neural Network, DFNN)构成，一个DFNN网络用来在线训练拟合特征数据 与期望剩余寿命之间的映射关系并输出寿命预测结果，另一个DFNN网络用于在线学习和 权值更新。将(3)步得到的振动信号特征矩阵与(5)步得到的期望剩余寿命向量同时输入 退化模型，退化模型自动选择网络1进行训练以拟合输入的振动信号特征值与期望剩余寿 命之间的映射关系，网络1训练好后输出预测剩余寿命结果，此时网络2处于备用状态；若预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差超过设定阈值，则将网络1的权值复制 给网络2，网络1继续预测并输出预测剩余寿命结果，而网络2开始学习，快速训练网络得到 新的权值，并把新的权值复制给网络1，网络1将得到的新权值覆盖原来的权值再进行寿命 预测，直到预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差小于误差阈值，网络2即停止学习进入 备用状态，网络1迅速恢复正常预测并输出预测剩余寿命结果。与现有技术相比，本发明的有益效果是本发明将导轨副的振动状态信息特征与时间变量结合起来，考虑不同工况下负荷 的变化对导轨副寿命的影响，与机床实际使用情况更符合，使其预测结果更准确；利用动态 模糊神经网络构建的退化模型，能够更好的拟合振动信号特征与导轨副寿命之间的复杂映 射关系，实现对导轨副实际使用过程中剩余寿命进行更精确的实时评估与预测；双层动态 模糊神经网络能够实现边学习边预测功能，使系统抗干扰能力强，鲁棒性好。本发明有利于 数控机床使用企业建立合理有效的维修计划，减少不必要的停机时间，节省大量的维护费 用，工程实际使用价值高。
具体实施例方式实施例
一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法，其步骤依次是(1)振动信号采集用振动传感器采集导轨副的振动信号，振动信号经信号放大器 放大后再通过采集卡送入机床PC端中控服务器进行处理。振动传感器和信号放大器可选用各种现有的传感器，如选用丹麦B&K公司的BK4321三向加速度振动传感器、BK2365振动信号放大器。振动传感器具体安装在导轨副的 滑块外侧，其数目根据数控机床的导轨副的滑块数而定，采集导轨副三向振动信息，每个传 感器输出三通道振动信号。采集卡将所有传感器全部通道振动信号传输给机床PC端中控 服务器。(2)振动信号时频域分析机床PC中控服务器对采集的振动信号先进行滤波处理， 再进行时频域分析，得到时频特征数据。本例的(2)步的具体操作是机床PC中控服务器将所有通道振动信号进行小波包 分解，确定最优小波包基，对小波包分解系数的阈值进行量化，再对信号进行小波包重构， 得到振动信号的时域图，对重构后的信号进行傅里叶变换，得到信号频域图，根据时频域信 息提取包括均值、均方根值、敏感维数、盒维数、倒谱峰值、均方根率、频率标准差、波形参 数、峰值因子、脉冲因子、峭度系数等时频特征分量的时频特征数据，对每个传感器的三通 道信号的时频特征值进行比较，选取特征值大的通道的时频特征值作为该传感器的时频特 征数据；再对上述比较所得的所有传感器的时频特征数据进行平均作为时频域分析得到的 时频特征数据。(3)时频特征数据提取对得到的时频特征数据，采用主成分分析法提取出当前工 况下对导轨副性能退化敏感的特征数据向量，将当前工况及以前工况下的敏感特征数据向 量以时间序列方式构成敏感特征矩阵，作为退化模型的一个输入量。本例中，将累计贡献率大于0. 9的时频特征分量作为对导轨副性能退化敏感的特 征数据向量。(4)导轨副负荷计算由加工参数计算得到当前工况下的切削力Fi 巧式中，下标i表示当前工况，api表示背吃刀量，fi表示进给速度，Vi表 示切削速度，Kf表示修正系数，CF为系数，xF、yF、nF为指数；再将切削力Fi及工作台的重力 G分别进行三个方向分解，计算得到二者的合力，作为导轨副负荷Pp同时记录当前工况下 的累计运行时间、。本例中，当前工况下切削力&及丝杠副负荷Pi的最终值，也即以下第(5)步使用 的h及Pi值为在当前工况下各采样时刻计算得出的瞬时值的平均值。同时，本例中记录当前工况下的累计运行时间、的具体做法是机床运行时，PC中控服务器的计时器开始计时，当PC中控服务器得到的导轨副负 荷Pi变化率大于设置的阈值(如5% )时，PC中控服务器认定新的工况出现，计时器归零， 按下一个工况重新开始计时(此时PC中控服务器计算出的负荷也为下一个工况的负荷)， 否则计时器连续计时。(5)导轨副期望剩余寿命计算将当前负荷Pi代入导轨副经验寿命计算公式
4=〔,H) x50，求得当前工况下的导轨副的额定寿命Lp式中，k表示导轨副额定寿
命(运行距离)，C表示额定动负荷，fH表示硬度系数，fT表示温度系数，fc表示接触系数，
fw表示负荷系数；利用公式、= 2xf'= 二㈤转换为当前工况下的额定寿命时间Lhi，式中，ls
表示导轨副行程，巧表示每分钟往返次数；将前一工况下导轨副已运行的时间转换为当前 工况下导轨副已运行时间t’ “ = tHXPiV^，则导轨副在当前工况下的已经运行的总时间t’为 ’ = !^+(，其中k为工况的序号，再将当前工况下的额定寿命时间Lhi减去当前工
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况下的已运行总时间t’得到当前工况下的期望剩余寿命LDi，即Lm = Lhi-t'；将当前工况 及以前工况下的期望剩余寿命以时间序列方式构成期望剩余寿命向量T，作为退化模型的
另一输入量。
(6)导轨副性能退化评估与剩余寿命预测退化模型由两个动态模糊神经网络 (Dynamic Fuzzy Neural Network, DFNN)构成，一个DFNN网络用来在线训练拟合特征数据 与期望剩余寿命之间的映射关系并输出寿命预测结果，另一个DFNN网络用于在线学习和 权值更新；即，(3)步得到的振动信号特征矩阵与(5)步得到的期望剩余寿命向量同时输入 退化模型，退化模型自动选择网络1进行训练以拟合输入的振动信号特征值与期望剩余寿 命之间的映射关系，网络1训练好后输出预测剩余寿命结果，此时网络2处于备用状态；若预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差超过设定阈值，则将网络1的权值复制 给网络2，网络1继续预测并输出预测剩余寿命结果，而网络2开始学习，快速训练网络得到 新的权值，并把新的权值复制给网络1，网络1将得到的新权值覆盖原来的权值再进行寿命 预测，直到预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差小于误差阈值，网络2即停止学习进入 备用状态，网络1迅速恢复正常预测并输出预测剩余寿命结果。本领域的普通技术人员显然清楚并且理解，本发明方法所举的以上实施例仅用于 说明本发明方法，而并不用于限制本发明方法。虽然通过实施例有效描述了本发明，本发明 存在许多变化而不脱离本发明的精神。在不背离本发明方法的精神及其实质的情况下，本 领域技术人员当可根据本发明方法做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形 均属于本发明方法要求的保护范围。
权利要求
一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法，其步骤依次是(1)振动信号采集用振动传感器采集导轨副的振动信号，振动信号经信号放大器放大后再通过采集卡送入机床PC端中控服务器进行处理；(2)振动信号时频域分析机床PC端中控服务器的信号处理模块对采集的振动信号先进行滤波处理，再进行时频域分析得到时频特征数据；(3)时频特征数据提取对得到的时频特征数据，采用主成分分析法提取出当前工况下对导轨副性能退化敏感的特征数据向量，将当前工况及以前工况下的敏感特征数据向量以时间序列方式构成敏感特征矩阵，作为退化模型的一个输入量；(4)导轨副负荷计算由加工参数计算得到当前工况下的切削力Fi式中，下标i表示当前工况，api表示背吃刀量，fi表示进给速度，vi表示切削速度，KF表示修正系数，CF为系数，xF、yF、nF为指数；再将切削力Fi及工作台的重力G分别进行三个方向分解，计算得到二者的合力，作为导轨副负荷Pi，同时记录当前工况下的累计运行时间ti；(5)导轨副期望剩余寿命计算将当前负荷Pi代入导轨副经验寿命计算公式求得当前工况下的导轨副的额定寿命Li，式中，Li表示导轨副额定寿命(运行距离)，C表示额定动负荷，fH表示硬度系数，fT表示温度系数，fC表示接触系数，fw表示负荷系数；利用公式转换为当前工况下的额定寿命时间Lhi，式中，ls表示导轨副行程，nl表示每分钟往返次数；将前一工况下导轨副已运行的时间转换为当前工况下导轨副已运行时间t’i-1＝ti-1×Pi-1/Pi，则导轨副在当前工况下的已经运行的总时间t’为其中k为工况的序号，再将当前工况下的额定寿命时间Lhi减去当前工况下的已运行总时间t’得到当前工况下的期望剩余寿命LDi，即LDi＝Lhi-t′；将当前工况及以前工况下的期望剩余寿命以时间序列方式构成期望剩余寿命向量T，作为退化模型的另一输入量；(6)导轨副性能退化评估与剩余寿命预测退化模型由两个动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network，DFNN)构成，一个DFNN网络用来在线训练拟合特征数据与期望剩余寿命之间的映射关系并输出寿命预测结果，另一个DFNN网络用于在线学习和权值更新。将(3)步得到的振动信号特征矩阵与(5)步得到的期望剩余寿命向量同时输入退化模型，退化模型自动选择网络1进行训练以拟合输入的振动信号特征值与期望剩余寿命之间的映射关系，网络1训练好后输出预测剩余寿命结果，此时网络2处于备用状态；若预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差超过设定阈值，则将网络1的权值复制给网络2，网络1继续预测并输出预测剩余寿命结果，而网络2开始学习，快速训练网络得到新的权值，并把新的权值复制给网络1，网络1将得到的新权值覆盖原来的权值再进行寿命预测，直到预测剩余寿命结果与期望剩余寿命误差小于误差阈值，网络2即停止学习进入备用状态，网络1迅速恢复正常预测并输出预测剩余寿命结果。FDA0000022969650000011.tif,FDA0000022969650000012.tif,FDA0000022969650000013.tif,FDA0000022969650000014.tif
全文摘要
一种基于性能退化模型的数控机床导轨副寿命预测方法，它采集振动信号并进行时频域分析，提取导轨副性能退化敏感特征数据向量并以时间序列方式构成敏感特征矩阵；同时计算导轨副负荷Pi，记录运行时间ti；根据Pi计算额定寿命时间Lhi及导轨副在当前工况下的已经运行的总时间t’和期望剩余寿命LDi，将期望剩余寿命以时间序列方式构成期望剩余寿命向量T；再由双层动态模糊神经网络构成的退化模型对输入的敏感特征矩阵和期望剩余寿命向量T之间的映射关系进行拟合并输出寿命预测结果。该方法考虑数控机床不同工况下导轨副负荷变化对导轨副性能退化的影响，实现导轨副使用过程中剩余寿命的预测，预测精度高，实际使用价值高。
文档编号G01M13/02GK101870076SQ20101021639
公开日2010年10月27日 申请日期2010年7月2日 优先权日2010年7月2日
发明者何绍灿, 刘庆杰, 吴希曦, 寿云, 张磊, 张筱辰, 许明恒, 赵敏, 高宏力, 黄柏权 申请人:西南交通大学