[发明专利]一种滚动轴承振动性能变异的检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉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

滚动轴承性能主要包括振动、噪声、摩擦力矩、温升、旋转精度等，这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Hilbert-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。这些方法需要事先假设特定的性能退化模型、分布律、概率密度函数和阈值，且没有涉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

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，以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。

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：

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；

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Y_i，并确定该序列的中位数；

3)对绝对值排序序列Y_i进行Huber M估计，得到改进数据序列，并计算改进序列的平均值；

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；

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；

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。

所述步骤3)得到的改进数据序列为Z_i(n₁,n₂)为：

Z_i(n₁,n₂)＝{z_i(n；n₁,n₂)}；i＝1,2,…,m；n＝1,2,…,N

其中Z_i(n₁,n₂)为改进数据序列，z_i(n；n₁,n₂)为改进数据序列的第n个数据，i为时间阶段序号，n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，n₁为左序列的数据个数，n₂为右序列的数据个数。

所述步骤5)中局域本征区间的确定过程如下：

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D_i(n₁,n₂)的最小值D_imin；

B.计算D_imin所对应的左序列首数据y_i(b)和右序列尾数据y_i(e)分别为K_i1和K_i2，[K_i1,K_i2]即为第i个时间阶段的局域本征区间。

所述步骤5)中总体本征区间[K_min1,K_min2]是由第i个时间阶段的局域本征区间[K_i1,K_i2]得到，K_min1是K_i1的最小值，K_min2是K_i2的最小值；i为时间阶段序号；i＝1,2,…,m；m为时间阶段数。

所述步骤6)中变异率v_i为：