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冲击脉冲法评估翻滚轴承毛病的系数自批改办法

来源:海力轴承网时间:2013-07-29

　　前语
　　翻滚轴承是机械工业中量大面广的重要零部件；它的作业状况直接影响到机器设备的作业质量；由于翻滚轴承毛病构成的机器设备事端也屡有发作；因而；对作业中翻滚轴承的状况进行评估的研讨导致了许多机械描绘和状况监测技术人员的注重.当时对翻滚轴承作业状况评估；在工业现场最常用也是最为有用的办法之一是冲击脉冲法(SPM办法)［1］；但该办法对轴承状况的鉴定是选用经历的曲线法；这条曲线是在十分抱负的条件下取得的；即：轴承负载和转速在描绘规模内；SPM传感器的装置有必要完全契合规范.工业现场的详细工况条件是很杂乱的；作业中的机器设备是具有多种不确定要素和难以切当描绘的多维非线性体系；其准确模型难以提.SPM办法评估轴承作业状况的抱负条件在工业现场是无法完结的；为此应当在机器监测的一起能自学习目标机器的详细状况；自适应地发作评估翻滚轴承状况的批改系数；使监测体系在一段时间的作业之后；逐步与目标机器的现场详细杂乱状况相适应.依据这一思维；咱们在对中国扬子石化公司塑料厂造粒多个翻滚轴承树立在线监测体系时；对准翻滚轴承的SPM监测办法；提出了一种依据人工神经网络的自批改系数办法.该体系现已在现场运用；运用的状况标明；体系能有用地自适应发作用于批改的参数；提高了监测体系对翻滚轴承作业状况评估的准确率.
　　1依据BP网络的自批改模块原理
　　1。1SPM办法
　　翻滚轴承在作业中；若是翻滚体接触到表里滚道面的缺点区；将会发作低频冲击效果；所发作的冲击脉冲信号；会激起SPM传感器的共振；共振波形通常为20kHz～60kHz；包括了低频冲击和随机搅扰的幅值调制波；通过窄带滤波器和脉冲构成电路后；得到包括有高频和低频的脉冲序列.SPM办法是依据这一反映冲击力巨细的脉冲序列来判别轴承状况的；并且选用了冲击脉冲值(SV)这一新的规范dBc、dBm；实践运用时用分贝值来表明.
　　dBc(Carpet Value)值：又称地毯值或高频值.它是由滚道面的纹波随机鼓励导致的；与轴承的光滑状况和油膜厚度有关.它呈现的频次高(1kHz以上)并且值较小.
　　dBm(Maximum value)值：又称强脉冲值或低频值；表明脉冲序列中强脉冲序列的幅值.它与翻滚轴承的损伤和光滑油中的杂质有关；呈现的频次低(1 kHz以下)并且值较大.
　　dBm和dBc之间的差值直接与轴承毛病有关；两者之间的联系与单个轴承的详细特色有关；也与现场的杂乱状况有关；其准确的数学模型尚不能提取.
　　1。2自批改模块的原理
　　在轴承发作毛病并被替换后；现场操作人员填写轴承替换办理体系程序；该程序一方面完结对轴承替换的办理功用；另一方面将轴承替换时的高、低频值(dBc和dBm)传递给BP网络；一起将操作人员对此次轴承替换的适宜性和及时性的评估用于对传统SPM办法鉴定曲线的批改.
　　人工神经网络是这些年发展起来的一门新式科学［2］；BP神经网络是运用最广泛的人工神经网络；它是一个包括有隐层的多层网络.
　　BP模型由三个神经网络元层次组成；分别是输入层、隐层、输出层.各层神经元之间构满足互连衔接；各层内的神经元之间没有衔接.其输入输出特性为非线性可微非递减函数；通常取为Sigmoid函数；表明神经元的饱满特性.由于隐节点的引进；用三层具有Sigmoid神经元的BP网络能够以恣意精度迫临任何函数［3］.
　　实践运用的BP网络为1-48-1的布局；输入为SPM办法的低频值；输出为高频值；迫临SPM办法高、低频之间的杂乱联系.由于该神经网络首要用于核算而不是分类判别；所以精度需求较高.单个样本只要到达小于8×10-5的差错才干不低于体系硬件的丈量精度；即BP网络的差错不会是体系差错的首要项.为了到达这么高的精度；咱们选用很大的隐层节点数：48.这样做的价值是运算速度降低.但这仅仅在预学习的时分前期练习时间长；在体系实践作业的时分；BP网络能够不必学习；即便学习；也仅仅单个样本的学习；选代次数绝不会超越几十次；所以不会影响体系的实时性.
　　在构建BP网络的时分；咱们首要依据现场的详细数据和现场作业人员的经历数据对BP网络进行预练习；以生成一组初始权值.所谓现场的详细数据是指现场作业人员用离线式SPM仪器收集的每次历史数据.在没有现场详细数据的规模时；选用现场操作人员供给的经历数据.在这些数据中选择一些具有代表性的数据作为练习样本.在预练习结束后；选择上述数据中未用作样本的数据作为BP网络的验证数据；若是未到达精度需求则重复预练习进程.
　　体系作业的时分；BP网络首要运用初始权值对输入数据进行运算；以判别能否到达预订的精度.由于这些输入数据是代表轴承详细特性的；若是BP网络到达预订精度则阐明该BP网络与轴承的详细状况是共同的；不对权值进行批改，若是没有到达；则阐明该BP网络与轴承详细状况还不是很共同；有必要用BP算法对权值进行重复学习；直至与现场的详细状况趋于共同；真实代表该机器的详细状况.批改后的权值保管下来作为下一次BP网络运算的根底.
　　批改SPM办法鉴定曲线；依据BP网络的运算成果和轴承替换办理程序传递过来的替换评估；即现场轴承的详细特色和前次轴承替换的及时程度来进行.批改之后的鉴定曲线可用于丈量监控体系；以批改和补偿工业现场杂乱的工况条件关于监测办法的影响.
　　2工业现场运用实例
　　SPM办法评估翻滚轴承作业状况的自批改系数模块；装载于南京扬子石化公司塑料厂PP造粒的轴承在线监测体系的剖析软件中；在工业现场作业一年多来；依据现场实测的数据和现场操作人员多年堆集的经历；用BP神经网络对本来SPM轴承毛病的评估曲线作了批改；使之基本上契合这台PP造粒轴承作业的实践状况.该造粒上的一号轴承是一个外径360mm；内径200mm；作业转速为1480 r/min的单列向心球轴承.按SPM办法的经历曲线；当低频值为86dB时；阐明轴承已有损伤；应导致注重；但实践现场作业人员数次在检修中发现；到达上述数值时；一号轴承现已严峻损坏；已无法恢复作业；这充分阐明SPM办法的经历曲线与详细机器目标的特性之间存在着必定的差异.据此；咱们用BP神经网络自批改系数软件；对SPM办法的经历曲线进行了批改；预练习BP网络时初始数据运用现场操作人员的经历数据；即一号轴承在低频冲击值dBm为46dB时需求导致注重；此刻的高频值dBc由BP网络核算得出；这样经批改后的高、低频值来作为一号轴承的评估规范.对不一样的轴承逐个进行预学习批改今后；每个轴承都有相应的评估运动状况的规范.现场运用一年多来；与曾经比较；轴承毛病导致停的事端显着削减；确保了造粒的长周期安全作业.实践证明；对SPM办法的评估曲线批改后的评估数据是契合PP造粒的实践状况；是十分适宜的.
　　3定论
　　本文对准工业现场极端杂乱的工况条件对机器在线监测诊断体系的影响；详细就SPM办法对翻滚轴承的监测；运用这些年发展起来的新式人工神经网络科学；测验构建依据BP神经网络的自批改系数模块.该体系通过一段时间的现场学习后；将能代表现场工况条件和现场目标机器的详细特色；自适应发作代表现场目标机器详细特色的批改系数；批改SPM办法鉴定轴承状况的经历曲线；以补偿现场杂乱的工况条件对SPM监测办法的影响.经本体系在中国扬子石化公司的实践作业；证明体系的构建是成功和牢靠的.

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