一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统，属于退化检测技术领 域。
【背景技术】
[0002] 滚动轴承性能主要包括振动、噪声、摩擦力矩、溫升、旋转精度等，运些性能对机械 系统的运行性能有重要影响。振动是滚动轴承的一个重要性能指标，综合反映了轴承的制 造、安装、润滑等因素，影响到轴承的动态特性、寿命与可靠性。目前公开的研究滚动轴承振 动性能的方法主要有轴承振动信号数据的时域特征和神经网络法，轴承振动信号的光谱分 析法，轴承振动数据的灰自助法，基于化Ibert-Huang的轴承振动特性分析法，基于相空间 的滚动轴承振动特征参数的分析法等。运些方法需要事先假设特定的性能退化模型、分布 律、概率密度函数和阔值，且没有设及到滚动轴承振动数据的稳健性问题。例如申请号为 201410058010.0的专利申请文件公开了一种滚动轴承振动性能可靠性变异过程检测方法 与装置，其是通过对变异强度原始信息进行自助再抽样，模拟出变异强度的大量生成信息， 用灰预测模型处理生成信息，获取变异强度估计值，整个检测过程需要将灰自助原理融入 泊松过程。可见该专利申请文件既需要实现假定的灰预测模型，又缺乏对滚动轴承振动数 据的稳健性问题研究。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是提供一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统，W解决目前 滚动轴承性能变异检测中缺乏对其稳健性检测的问题。
[0004] 本发明为解决上述技术问题而提供一种滚动轴承振动性能变异的检测方法，该检 测方法的步骤如下：
[0005] 1)对服役期间滚动轴承在不同时间阶段的振动进行测量，得到不同时间阶段的滚 动轴承振动数据，并将其构成m个时间阶段的数据序列；
[0006] 2)将滚动轴承振动数据取绝对值，按照从小到大的顺序排序，得到绝对值排序序 列Yi，并确定该序列的中位数；
[0007] 3)对绝对值排序序列Yi进行化ber Μ估计，得到改进数据序列，并计算改进序列的 平均值；
[000引4)计算改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差；
[0009] 5)由改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差计算局域本征区间 和总体本征区间；
[0010] 6)由总体本征区间计算滚动轴承振动性能变异率，根据变异率即可检测出滚动轴 承振动性能的变异状况。
[OOW 所述步骤3)得到的改进数据序列为Ζι(ηι，Π2)为：
[0012] Zi(ni,n2) = {zi(n；ni,n2)} ； 1 = 1,2, ··· ,m；n = l ,2, ··· ,Ν
[OOU]其中Zi(ni，n2)为改进数据序列，Zi(n;ni，n2)为改进数据序列的第η个数据，i为时 间阶段序号，η为数据序号，N为第i个时间阶段获得的数据个数，m为时间阶段数，m为左序 列的数据个数，m为右序列的数据个数。
[0014]所述步骤5)中局域本征区间的确定过程如下：
[001引 A.找到改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差Di(m，n2)的最小 值Dimin;
[0016] B.计算Dimin所对应的左序列首数据yi(b)和右序列尾数据yi(e)分别为Kii和Κι2， 比ι1，Κι2]即为第i个时间阶段的局域本征区间。
[0017] 所述步骤5)中总体本征区间[Kminl，Kmin2]是由第i个时间阶段的局域本征区间 [Kil，Ki2]得到，Kmini是Kil的最小值，Kmin2是Ki2的最小值；i为时间阶段序号；i = 1，2，…，m;m 为时间阶段数。
[001引所述步骤6)中变异率Vi为：
[0019]
!' = ]，2，.m
[0020] 其中Vi为滚动轴承振动性能变异率，nvi为第i个时间阶段轴承振动数据绝对值不 在总体本征区间比mini，Kmin2 ]内的数据个数，Kmini为总体本征区间下界值，Kmin2为总体本征 区间上界值，i为时间阶段序号，m为时间阶段数，N为第i个时间阶段获得的数据个数。
[0021] 本发明还提供了一种滚动轴承振动性能变异的检测系统，该检测系统包括测量模 块、序列处理模块、Huber Μ估计模块、绝对差计算模块、本征区间计算模块和变异率计算模 块，
[0022] 所述测量模块用于对服役期间滚动轴承在不同时间阶段的振动进行测量，得到不 同时间阶段的滚动轴承振动数据，并将其构成m个时间阶段的数据序列；
[0023] 所述序列处理模块用于将滚动轴承振动数据取绝对值，按照从小到大的顺序排 序，得到绝对值排序序列Yi，并确定该序列的中位数；
[0024] 所述化ber Μ估计模块用于对绝对值排序序列Yi进行化ber Μ估计，得到改进数据 序列，并计算改进序列的平均值；
[0025] 所述绝对差计算模块用于计算改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的 绝对差；
[0026] 所述本征区间计算模块用于根据改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数 的绝对差计算局域本征区间和总体本征区间；
[0027] 所述变异率计算模块用于根据总体本征区间计算滚动轴承振动性能变异率，根据 变异率即可检测出滚动轴承振动性能的变异状况。
[002引所述化ber Μ估计模块得到的改进数据序列为Zi(m，n2)为：
[0029] Zi(ni,n2) = {zi(n；ni,n2)} ； 1 = 1,2, ··· ,m；n = l ,2, ··· ,Ν
[0030] 其中Zi(m，n2)为改进数据序列，Zi(n;m，n2)为改进数据序列的第η个数据，i为时 间阶段序号，η为数据序号，N为第i个时间阶段获得的数据个数，m为时间阶段数，m为左序 列的数据个数，m为右序列的数据个数。
[0031 ]所述本征区间计算模块计算局域本征区间的过程如下：
[0032] a.找到改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的绝对差化(ηι，Π2)的最小 值Dimin;
[00削 b.计算Dimin所对应的左序列首数据yi(b)和右序列尾数据yi(e)分别为Kil和Κι2， 比ι1，Κι2]即为第i个时间阶段的局域本征区间。
[0034] 所述总体本征区间[Kminl，Kmin2]是由第i个时间阶段的局域本征区间[Κι1，Κι2]得 到，Kminl是Kil的最小值，Kmin2是Ki2的最小值；i为时间阶段序号；i = 1，2，…，m ; m为时间阶段 数。
[0035] 所述滚动轴承振动性能变异率Vi为：
[0036]
f = 况
[0037] 其中Vi为滚动轴承振动性能变异率，nvi为第i个时间阶段轴承振动数据绝对值不 在总体本征区间比mini，Kmin2 ]内的数据个数，Kminl为总体本征区间下界值，Kmin2为总体本征 区间上界值，i为时间阶段序号，m为时间阶段数，N为第i个时间阶段获得的数据个数。
[003引本发明的一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统是在项目批准号为 51475144的国家自然科学基金的资助下完成的。
[0039] 本发明的有益效果是:本发明首先对服役期间滚动轴承在不同时间阶段的振动进 行测量，W得到不同时间阶段的滚动轴承振动数据序列;然后将滚动轴承振动数据取绝对 值，按照从小到大的顺序排序，得到绝对值排序序列并找出绝对值排序序列中位数;根据 化ber Μ估计原理，获得其改进数据序列W及改进数据序列平均值;计算改进数据序列平均 值与绝对值排序序列中位数的绝对差；由改进数据序列平均值与绝对值排序序列中位数的 绝对差，得到局域本征区间和总体本征区间；由总体本征区间计算滚动轴承振动性能变异 率，根据变异率即可检测出滚动轴承振动性能的退化状况。本发明不需要事先假设性能退 化模型、分布律、概率密度函数和阔值，对实际测量的轴承振动数据进行稳健化处理后直接 获取总体本征区间，进而实施性能退化检测，为滚动轴承振动性能的检测及其工程应用提 供新方法。
【附图说明】
[0040] 图1滚道损伤直径di = 0mm的滚动轴承振动数据序列Xi示意图；
[0041 ]图2滚道损伤直径d2 = 0.1778mm的滚动轴承振动数据序列拉示意图；
[0042] 图3滚道损伤直径d3 = 0.5334mm的滚动轴承振动数据序列X3示意图；
[0043] 图4滚道损伤直径d4=0.7112mm的滚动轴承振动数据序列X4示意图；
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