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沖擊脈沖法評估翻滾軸承毛病的系數自批改辦法
來源:海力軸承網 時間:2013-07-29
翻滾軸承是機械工業中量大面廣的重要零部件；它的作業狀況直接影響到機器設備的作業質量；由于翻滾軸承毛病構成的機器設備事端也屢有發作；因而；對作業中翻滾軸承的狀況進行評估的研討導致了許多機械描繪和狀況監測技術人員的注重.當時對翻滾軸承作業狀況評估；在工業現場最常用也是最為有用的辦法之一是沖擊脈沖法(SPM辦法)［1］；但該辦法對軸承狀況的鑒定是選用經歷的曲線法；這條曲線是在十分抱負的條件下取得的；即：軸承負載和轉速在描繪規模內；SPM傳感器的裝置有必要完全契合規范.工業現場的詳細工況條件是很雜亂的；作業中的機器設備是具有多種不確定要素和難以切當描繪的多維非線性體系；其準確模型難以提.SPM辦法評估軸承作業狀況的抱負條件在工業現場是無法完結的；為此應當在機器監測的一起能自學習目標機器的詳細狀況；自適應地發作評估翻滾軸承狀況的批改系數；使監測體系在一段時間的作業之后；逐步與目標機器的現場詳細雜亂狀況相適應.依據這一思維；咱們在對中國揚子石化公司塑料廠造粒多個翻滾軸承樹立在線監測體系時；對準翻滾軸承的SPM監測辦法；提出了一種依據人工神經網絡的自批改系數辦法.該體系現已在現場運用；運用的狀況標明；體系能有用地自適應發作用于批改的參數；提高了監測體系對翻滾軸承作業狀況評估的準確率.
1依據BP網絡的自批改模塊原理
1。1SPM辦法
翻滾軸承在作業中；若是翻滾體接觸到表里滾道面的缺點區；將會發作低頻沖擊效果；所發作的沖擊脈沖信號；會激起SPM傳感器的共振；共振波形通常為20kHz～60kHz；包括了低頻沖擊和隨機攪擾的幅值調制波；通過窄帶濾波器和脈沖構成電路后；得到包括有高頻和低頻的脈沖序列.SPM辦法是依據這一反映沖擊力巨細的脈沖序列來判別軸承狀況的；并且選用了沖擊脈沖值(SV)這一新的規范dBc、dBm；實踐運用時用分貝值來表明.
dBc(Carpet Value)值：又稱地毯值或高頻值.它是由滾道面的紋波隨機鼓勵導致的；與軸承的光滑狀況和油膜厚度有關.它呈現的頻次高(1kHz以上)并且值較小.
dBm(Maximum value)值：又稱強脈沖值或低頻值；表明脈沖序列中強脈沖序列的幅值.它與翻滾軸承的損傷和光滑油中的雜質有關；呈現的頻次低(1 kHz以下)并且值較大.
dBm和dBc之間的差值直接與軸承毛病有關；兩者之間的聯系與單個軸承的詳細特色有關；也與現場的雜亂狀況有關；其準確的數學模型尚不能提取.
1。2自批改模塊的原理
在軸承發作毛病并被替換后；現場操作人員填寫軸承替換辦理體系程序；該程序一方面完結對軸承替換的辦理功用；另一方面將軸承替換時的高、低頻值(dBc和dBm)傳遞給BP網絡；一起將操作人員對此次軸承替換的適宜性和及時性的評估用于對傳統SPM辦法鑒定曲線的批改.
人工神經網絡是這些年發展起來的一門新式科學［2］；BP神經網絡是運用最廣泛的人工神經網絡；它是一個包括有隱層的多層網絡.
BP模型由三個神經網絡元層次組成；分別是輸入層、隱層、輸出層.各層神經元之間構滿足互連銜接；各層內的神經元之間沒有銜接.其輸入輸出特性為非線性可微非遞減函數；通常取為Sigmoid函數；表明神經元的飽滿特性.由于隱節點的引進；用三層具有Sigmoid神經元的BP網絡能夠以恣意精度迫臨任何函數［3］.
實踐運用的BP網絡為1-48-1的布局；輸入為SPM辦法的低頻值；輸出為高頻值；迫臨SPM辦法高、低頻之間的雜亂聯系.由于該神經網絡首要用于核算而不是分類判別；所以精度需求較高.單個樣本只要到達小于8×10-5的差錯才干不低于體系硬件的丈量精度；即BP網絡的差錯不會是體系差錯的首要項.為了到達這么高的精度；咱們選用很大的隱層節點數：48.這樣做的價值是運算速度降低.但這僅僅在預學習的時分前期練習時間長；在體系實踐作業的時分；BP網絡能夠不必學習；即便學習；也僅僅單個樣本的學習；選代次數絕不會超越幾十次；所以不會影響體系的實時性.
在構建BP網絡的時分；咱們首要依據現場的詳細數據和現場作業人員的經歷數據對BP網絡進行預練習；以生成一組初始權值.所謂現場的詳細數據是指現場作業人員用離線式SPM儀器收集的每次歷史數據.在沒有現場詳細數據的規模時；選用現場操作人員供給的經歷數據.在這些數據中選擇一些具有代表性的數據作為練習樣本.在預練習結束后；選擇上述數據中未用作樣本的數據作為BP網絡的驗證數據；若是未到達精度需求則重復預練習進程.
體系作業的時分；BP網絡首要運用初始權值對輸入數據進行運算；以判別能否到達預訂的精度.由于這些輸入數據是代表軸承詳細特性的；若是BP網絡到達預訂精度則闡明該BP網絡與軸承的詳細狀況是共同的；不對權值進行批改，若是沒有到達；則闡明該BP網絡與軸承詳細狀況還不是很共同；有必要用BP算法對權值進行重復學習；直至與現場的詳細狀況趨于共同；真實代表該機器的詳細狀況.批改后的權值保管下來作為下一次BP網絡運算的根底.
批改SPM辦法鑒定曲線；依據BP網絡的運算成果和軸承替換辦理程序傳遞過來的替換評估；即現場軸承的詳細特色和前次軸承替換的及時程度來進行.批改之后的鑒定曲線可用于丈量監控體系；以批改和補償工業現場雜亂的工況條件關于監測辦法的影響.
2工業現場運用實例
SPM辦法評估翻滾軸承作業狀況的自批改系數模塊；裝載于南京揚子石化公司塑料廠PP造粒的軸承在線監測體系的剖析軟件中；在工業現場作業一年多來；依據現場實測的數據和現場操作人員多年堆集的經歷；用BP神經網絡對本來SPM軸承毛病的評估曲線作了批改；使之基本上契合這臺PP造粒軸承作業的實踐狀況.該造粒上的一號軸承是一個外徑360mm；內徑200mm；作業轉速為1480 r/min的單列向心球軸承.按SPM辦法的經歷曲線；當低頻值為86dB時；闡明軸承已有損傷；應導致注重；但實踐現場作業人員數次在檢修中發現；到達上述數值時；一號軸承現已嚴峻損壞；已無法恢復作業；這充分闡明SPM辦法的經歷曲線與詳細機器目標的特性之間存在著必定的差異.據此；咱們用BP神經網絡自批改系數軟件；對SPM辦法的經歷曲線進行了批改；預練習BP網絡時初始數據運用現場操作人員的經歷數據；即一號軸承在低頻沖擊值dBm為46dB時需求導致注重；此刻的高頻值dBc由BP網絡核算得出；這樣經批改后的高、低頻值來作為一號軸承的評估規范.對不一樣的軸承逐個進行預學習批改今后；每個軸承都有相應的評估運動狀況的規范.現場運用一年多來；與曾經比較；軸承毛病導致停的事端顯著削減；確保了造粒的長周期安全作業.實踐證明；對SPM辦法的評估曲線批改后的評估數據是契合PP造粒的實踐狀況；是十分適宜的.
3定論
本文對準工業現場極端雜亂的工況條件對機器在線監測診斷體系的影響；詳細就SPM辦法對翻滾軸承的監測；運用這些年發展起來的新式人工神經網絡科學；測驗構建依據BP神經網絡的自批改系數模塊.該體系通過一段時間的現場學習后；將能代表現場工況條件和現場目標機器的詳細特色；自適應發作代表現場目標機器詳細特色的批改系數；批改SPM辦法鑒定軸承狀況的經歷曲線；以補償現場雜亂的工況條件對SPM監測辦法的影響.經本體系在中國揚子石化公司的實踐作業；證明體系的構建是成功和牢靠的.
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