[发明专利]一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法

说明书

本发明公开了一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法，涉及轴承性能检测技术领域，该方法包括获取不同监测周期的振动加速度数据，并对该数据进行希尔伯特变换，求功率谱密度最大值，生成功率谱密度最大值曲线，生成功率谱密度最大值一阶导数曲线，定义衰退期节点，确定可预测区间。本发明在整个轴承寿命周期中，能够使得提取的不同轴承的性能退化特征量变化趋势呈现一致性，并可以根据趋势曲线判定轴承的工作阶段及进入衰退期的节点，进而确定可预测区间。此外，该方法能够有效提高滚动轴承剩余寿命预测的精度，这为确保系统的安全性、可用性与高效工作，降低维修费用，实现状态修提供方法基础。

技术领域

本发明涉及轴承性能检测技术领域，特别是涉及一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法。

背景技术

不同轴承因其工况、损伤类型等的不同使得其寿命值存在一定差异，较难找到反映不同轴承性能退化特征量变化趋势一致性的指标，这为提高轴承剩余寿命预测精度带来困难。轴承的整个工作周期，可以分为磨合阶段、正常阶段及衰退阶段。轴承的剩余寿命预测应选取性能衰退期作为预测区间，如果不能找到反映提取的性能退化特征量变化趋势一致性的指标，就使得轴承的工作周期划分没有统一的标准。因此找到反映提取的特征量变化趋势一致性的指标是至关重要的，可以提高轴承剩余寿命预测的精度，也可以为衰退期的确定提供统一的标准。

发明内容

为了解决上述背景技术中所出现的问题，本发明提出了一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法，在整个寿命周期中，这种方法能够使得提取的不同轴承的性能退化特征量变化趋势呈现一致性，并可以根据趋势曲线判定轴承的工作阶段及进入衰退期的节点，进而确定可预测区间。

本发明的技术方案是：

一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法，该方法的具体步骤是：

步骤1：获取不同监测周期的振动加速度数据，对轴承全寿命数据集bi中的数据样本Dataij进行希尔伯特变换后获得Dataij的功率谱密度PSD_Dataij；

步骤2：求数据Dataij的功率谱密度曲线PSD_Dataij的最大值PSD_MAX_Dataij，并构成功率谱密度最大值集合PMDi＝{PSD_MAX_Dataij|i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,Ni}，n为轴承全寿命数据集bi中包含的轴承个数，Ni为bi中数据样本个数；

步骤3：采用四次多项式拟合对功率谱密度最大值集合PMDi进行曲线拟合，获得拟合曲线PPMDi；

步骤4：对拟合曲线PPMDi进行求导，得到拟合曲线的求导曲线DPPMDi，即为特征量变化趋势；

步骤5：求DPPMDi曲线的拐点，并将第一个拐点定义为轴承进入正常工作状态的节点，第二个拐点定义为轴承进入性能衰退阶段的节点，确定可预测区间。

优选的，所述求导曲线DPPMDi是所述功率谱密度最大值一阶导数曲线。

本发明所提出的一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法的有益效果：在整个轴承寿命周期中，能够使得提取的不同轴承的性能退化特征量变化趋势呈现一致性，并可以根据趋势曲线判定轴承的工作阶段及进入衰退期的节点，进而确定可预测区间。此外，该方法能够有效提高滚动轴承剩余寿命预测的精度，这为确保系统的安全性、可用性与高效工作，降低维修费用，实现状态修提供方法基础。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种滚动轴承性能退化衰退节点的判定方法的具体流程图；