电动机执行机构性能老化评估方法
【专利摘要】一种电动执行机构性能老化评估方法，获取电动机执行机构的运行数据，对运行数据进行模拟，获取电动机执行机构的性能数据；本发明解决了现有技术中无法对电动机执行机构的退化程度进行有效的预测，使得技术人员无法对电动机执行机构进行及时、有效的维护的问题，通过模拟出这些元器件的退化失效过程与寿命分布逼近，评估出电动执行机构性能老化过程，从而预测出寿命残值，为执行机构智能维护提供依据。
【专利说明】电动机执行机构性能老化评估方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种电动机评估方法，尤其涉及一种电动机执行机构性能老化方法。
【背景技术】
[0002]电动执行机构安装运行后，随着时间的推移，运行状况的不断变化，执行机构机械部件会发生老化，比如蜗轮蜗杆发生磨损，驱动轴套、主轴、计数大齿轮、计数小齿轮、计数杆、中铜封等均发生不同程度的老化磨损。现有技术中无法对电动机执行机构的退化程度进行有效的预测，使得技术人员无法对电动机执行机构进行及时、有效的维护。
【发明内容】
[0003]本发明公开了一种电动执行机构性能老化评估方法，用以解决现有技术中无法对电动机执行机构的退化程度进行有效的预测，使得技术人员无法对电动机执行机构进行及时、有效的维护的问题。
[0004]本发明的上述目的是通过以下技术方案实现的:
一种电动执行机构性能老化评估方法，其中，获取电动机执行机构的运行数据，对运行数据进行模拟，获取电动机执行机构的性能数据。
[0005]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，获取电动机执行机构的数据具体包括:获取电动机执行机构的润滑油光谱铁粒子浓度数据。
[0006]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，电动机执行机构具体包括:蜗轮蜗杆、驱动轴套、主轴、计数大齿轮、计数小齿轮、计数杆、中铜封。
[0007]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，获取多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度数据，对多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度演化轨迹进行多次仿真抽样，获得多条抽样样本。
[0008]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，将多条抽样样本与数据库中现有的判据数据进行对比，获得多个失效样本数据，以及多个截尾样本数据，最终获取电动机执行机构的性能数据。
[0009]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，获取电动机执行机构的性能数据具体包括:获取一沿时间轴分布的电动机执行机构磨损失效时间数据。
[0010]如上所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其中，根据电动机执行机构磨损失效时间数据通过一显示装置对电动机执行机构的运行状态进行显示。
[0011]综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明电动机执行机构性能老化评估方法解决了现有技术中无法对电动机执行机构的退化程度进行有效的预测，使得技术人员无法对电动机执行机构进行及时、有效的维护的问题，通过模拟出这些元器件的退化失效过程与寿命分布逼近，评估出电动执行机构性能老化过程，从而预测出寿命残值，为执行机构智能维护提供依据。【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1是本发明电动机执行机构性能老化评估方法的高斯核聚类有效性测度与聚类个数的关系曲线的示意图。
【具体实施方式】
[0013]下面结合附图和实施例对本发明做进一步描述:
一种电动执行机构性能老化评估方法，其中，获取电动机执行机构的运行数据，对运行数据进行模拟，获取电动机执行机构的性能数据。
[0014]本发明获取电动机执行机构的数据具体包括:获取电动机执行机构的润滑油光谱铁粒子浓度数据。
[0015]本发明电动机执行机构具体包括:蜗轮蜗杆、驱动轴套、主轴、计数大齿轮、计数小齿轮、计数杆、中铜封。
[0016]本发明获取多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度数据，对多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度演化轨迹进行多次仿真抽样，获得多条抽样样本。
[0017]本发明将多条抽样样本与数据库中现有的判据数据进行对比，获得多个失效样本数据，以及多个截尾样本数据，最终获取电动机执行机构的性能数据。
[0018]本发明获取电动机执行机构的性能数据具体包括:获取一沿时间轴分布的电动机执行机构磨损失效时间数据。
[0019]本发明根据电动机执行机构磨损失效时间数据通过一显示装置对电动机执行机构的运行状态进行显示。
[0020]在本发明的一个实施例中:本发明采用动力学分析电动执行机构退化失效过程来获得电动执行机构退化失效过程中的状态演化规律，也即状态转移概率，和寿命分布。要估计电动执行机构退化的状态转移和失效寿命分布，必须解决两个问题，分别是要确定电动执行机构退化失效过程所历经的退化状态，以及估计这些状态上的转移概率。
[0021]本发明根据某些确定的指标对执行机构部件老化变化率信息进行自动聚类，使得指标最佳的聚类个数即可认为是最好的状态划分。如果没有大量的状态监控数据，则可以利用辨识得到的动力学方程进行抽样仿真，如此即能获得伴随电动执行机构退化的物理参数的变化率信息。
[0022]本发明采用数据聚类算法，该算法有层次化和分割化两种:层次化聚类的输出是一个树，树的枝干代表了一个聚类，表示原始数据集的一个分害I];而分割聚类算法则是直接对原始数据集进行分割，通过优化一定的聚类指标，例如均方误差函数，从而将聚类分散到概率密度函数的顶点上。设是?个没有标记的数据集，给定这样的数据集，分割聚类算法试图找到一个分割C =，从而使得同一个类中的数据之间的相似性最大而不同类之
间的数据的差异性最大。分割应该满足如下属性=,UC1-X ;
,4r}rje{l,2X ,4} , CiI C) = 0。[0023]定义高斯核为
【权利要求】
1.一种电动执行机构性能老化评估方法，其特征在于，获取电动机执行机构的运行数据，对运行数据进行模拟，获取电动机执行机构的性能数据。
2.根据权利要求1所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，获取电动机执行机构的数据具体包括:获取电动机执行机构的润滑油光谱铁粒子浓度数据。
3.根据权利要求2所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，电动机执行机构具体包括:蜗轮蜗杆、驱动轴套、主轴、计数大齿轮、计数小齿轮、计数杆、中铜封。
4.根据权利要求2所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，获取多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度数据，对多台电动机执行机构润滑油光谱铁粒子浓度演化轨迹进行多次仿真抽样，获得多条抽样样本。
5.根据权利要求4所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，将多条抽样样本与数据库中现有的判据数据进行对比，获得多个失效样本数据，以及多个截尾样本数据，最终获取电动机执行机构的性能数据。
6.根据权利要求5所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，获取电动机执行机构的性能数据具体包括:获取一沿时间轴分布的电动机执行机构磨损失效时间数据。
7.根据权利要求6所述的电动机执行机构性能老化评估方法，其特征在于，根据电动机执行机构磨损失效时间数据通过一显示装置对电动机执行机构的运行状态进行显示。
【文档编号】G06F19/00GK103473447SQ201310386804
【公开日】2013年12月25日 申请日期:2013年8月30日 优先权日:2013年8月30日
【发明者】申景双 申请人:上海海维工业控制有限公司