[发明专利]用于估计轴承的剩余使用寿命的系统、装置和方法

说明书

本发明提供用于估计轴承的剩余使用寿命的系统(100)、装置(110)和方法。在一个实施例中，该方法包括从源(115、125、130)接收用于分析轴承中的缺陷的请求。该请求包括与轴承相关联的操作数据。该方法包括在一段时间内监测缺陷对轴承的影响。该方法包括使用机器学习模型确定在其期间缺陷对轴承的影响高于阈值范围的时间段。该方法包括计算在该时间段期间与缺陷相关联的影响的严重性。该方法包括在该时间段期间基于严重性和操作数据来确定轴承的剩余使用寿命。

技术领域

本发明涉及轴承监测系统的领域，并且更具体地涉及估计轴承的剩余使用寿命。

背景技术

轴承用于工业中的多种机器中，目的是减少两个旋转部件之间的摩擦。这些轴承还将旋转部件之间的相对运动限制为所需的运动。但是，由于诸如润滑不良和轴承结构内的污染等因素，轴承可能会意外失效。例如，由于温度过高，轴承内的润滑可能在轴承的操作阶段期间失效。由于杂质粒子、湿气等进入轴承的结构，可能会发生污染。上述因素导致轴承的故障模式，诸如腐蚀、剥落、点蚀、电蚀、塑性变形等。结果，轴承组件的预期疲劳寿命降低并且最终发生故障。因此，轴承故障可能会导致机器意外停机，从而导致生产和经济损失。在安全关键应用中，轴承故障也可能把人的生命置于危险之中。

鉴于上述情况，存在一种用于估计轴承的剩余使用寿命的需求。

发明内容

因此，本发明的一个目的是提供用于估计轴承的剩余使用寿命的系统、设备和方法。

本发明的目的是通过一种用于估计轴承的剩余使用寿命的方法来实现的。

该方法包括接收用于分析轴承中的缺陷的请求。如本文使用的术语“缺陷”是指轴承内导致轴承异常操作的任何结构变形。该请求包括与轴承相关联的操作数据。在一个实施例中，操作数据包括与轴承相关联的至少一个感测单元的实时输出。必须理解的是，如本文使用的术语“感测单元”包括换能器和传感器。除了上述之外，请求还可以指定一个或多个轴承参数。

有利地，本发明有助于基于相应的操作数据估计任何尺寸的轴承的剩余使用寿命。

该方法包括在一段时间内监测缺陷对轴承的影响。如本文使用的术语“影响”是指由于缺陷引起的与轴承的正常操作的偏差。在一个实施例中，在监测缺陷的影响时，该方法包括监测至少一个感测单元的输出中的异常。

有利地，本发明有助于实时连续监测由于轴承中的缺陷造成的影响。

该方法包括使用机器学习模型确定在其期间缺陷对轴承的影响高于阈值范围的时间段。在一个实施例中，确定该时间段包括使用机器学习模型分析与轴承相关联的操作数据以确定该时间段。

有利地，使用机器学习模型来执行时间段的计算。结果，还可以检测到由低能量冲击引起的更短时间段。

该方法包括计算在该时间段期间与缺陷相关联的影响的严重性。在一个实施例中，在计算严重性时，该方法包括基于时间段的持续时间计算对应于缺陷的缺陷尺寸。如本文所使用的术语“缺陷尺寸”是指滚动元件在轴承操作期间在进入和离开缺陷之间行进的距离。

有利地，本发明使用缺陷尺寸来计算与缺陷相关联的影响的严重性。

该方法包括在该时间段期间基于严重性和操作数据来确定轴承的剩余使用寿命。如本文所使用的术语“剩余使用寿命”是指在可检测故障模式的启动与轴承的功能故障之间的持续时间。在优选实施例中，在确定剩余使用寿命时，该方法包括使用轴承的虚拟模型基于缺陷尺寸和操作数据计算与轴承相关联的动态参数。在一个实施例中，动态参数是轴承上的动态载荷。动态参数还可以与滚动元件在与缺陷接触时的接触力相关联或与接触应力相关联。