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滚动轴承 |
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冲击脉冲法评价滚动轴承故障的系数自修正方法 |
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作者：浙江大学 黄海 王晓萍 张卫东 |
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摘要 对机械工业中常用的评价滚动轴承故障的冲击脉冲法，提出了一种基于神经网络的故障评价系数自修正策略。这一修正系数模块已用于工业现场滚动轴承状态在线监测系统中，经长期运行的实践证明，自修正系数模块的引入极大地提高了滚动轴承运行状态判断的准确性。
叙词：滚动轴承 冲击脉冲法 神经网络 自修正系数
0 前言
滚动轴承是机械工业中量大面广的重要零部件，它的运行状态直接影响到机器设备的运转质量，由于滚动轴承故障造成的机器设备事故也屡有发生，因此，对运行中滚动轴承的状态进行评价的研究引起了诸多机械设计和状态监测技术人员的关注。当前对滚动轴承运行状态评价，在工业现场最常用也是最为有效的方法之一是冲击脉冲法(SPM方法)［1］，但该方法对轴承状态的评定是采用经验的曲线法，这条曲线是在十分理想的条件下获得的，即：轴承负载和转速在设计范围内，SPM传感器的安装必须完全符合标准。工业现场的具体工况条件是很复杂的，运转中的机器设备是具有多种不确定因素和难以确切描述的多维非线性系统，其精确模型难以提取，SPM方法评价轴承运行状态的理想条件在工业现场是无法实现的，为此应当在机器监测的同时能自学习对象机器的具体情况，自适应地产生评价滚动轴承状态的修正系数，使监测系统在一段时间的运行之后，逐渐与对象机器的现场具体复杂情况相适应。根据这一思想，我们在对中国扬子石化公司塑料厂造粒机多个滚动轴承建立在线监测系统时，针对滚动轴承的SPM监测方法，提出了一种基于人工神经网络的自修正系数方法。该系统已经在现场使用，使用的情况表明，系统能有效地自适应产生用于修正的参数，提高了监测系统对滚动轴承运行状态评价的准确率。
1 基于BP网络的自修正模块原理
1.1 SPM方法
滚动轴承在运转中，如果滚动体接触到内外滚道面的缺陷区，将会产生低频冲击作用，所产生的冲击脉冲信号，会激起SPM传感器的共振，共振波形一般为20kHz～60kHz，包含了低频冲击和随机干扰的幅值调制波，经过窄带滤波器和脉冲形成电路后，得到包含有高频和低频的脉冲序列。SPM方法是根据这一反映冲击力大小的脉冲序列来判断轴承状态的，并且采用了冲击脉冲值(SV)这一新的尺度dBc、dBm，实际使用时用分贝值来表示。
dBc(Carpet Value)值：又称地毯值或高频值。它是由滚道面的纹波随机激励引起的，与轴承的润滑状态和油膜厚度有关。它出现的频次高(1kHz以上) 而且值较小。
dBm(Maximum value)值：又称强脉冲值或低频值，表示脉冲序列中强脉冲序列的幅值。它与滚动轴承的损伤和润滑油中的杂质有关，出现的频次低(1 kHz以下)而且值较大。
dBm和dBc之间的差值直接与轴承故障有关，两者之间的关系与单个轴承的具体特点有关，也与现场的复杂情况有关，其精确的数学模型尚不能提取。
1.2 自修正模块的原理
针对SPM方法建立的基于BP网络的自修正系数模块的结构见图1。
图1 自修正系数结构框图
在轴承发生故障并被更换后，现场操作人员填写轴承更换管理系统程序，该程序一方面完成对轴承更换的管理功能，另一方面将轴承更换时的高、低频值(dBc和dBm)传递给BP网络，同时将操作人员对此次轴承更换的合适性和及时性的评价用于对传统SPM方法评定曲线的修正。
人工神经网络是近年来发展起来的一门新兴科学［2］，BP神经网络是使用最广泛的人工神经网络，它是一个包含有隐层的多层网络，其结构如图2。
图2 BP网络结构
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。各层神经元之间形成全互连连接，各层内的神经元之间没有连接。其输入输出特性为非线性可微非递减函数，一般取为Sigmoid函数，表示神经元的饱和特性。由于隐节点的引入，用三层具有Sigmoid神经元的BP网络可以以任意精度逼近任何函数［3］。
实际使用的BP网络为1-48-1的结构，输入为SPM方法的低频值，输出为高频值，逼近SPM方法高、低频之间的复杂关系。由于该神经网络主要用于计算而不是分类判断，所以精度要求较高。单个样本只有达到小于8×10-5的误差才能不低于系统硬件的测量精度，即BP网络的误差不会是系统误差的主要项。为了达到这么高的精度，我们采用很大的隐层节点数：48。这样做的代价是运算速度下降。但这只是在预学习的时候前期训练时间长，在系统实际工作的时候，BP网络可能不用学习，即使学习，也只是单个样本的学习，选代次数绝不会超过几十次，所以不会影响系统的实时性。
在构建BP网络的时候，我们首先根据现场的具体数据和现场工作人员的经验数据对BP网络进行预训练，以生成一组初始权值。所谓现场的具体数据是指现场工作人员用离线式SPM仪器采集的历次历史数据。在没有现场具体数据的范围时，采用现场操作人员提供的经验数据。在这些数据中挑选一些具有代表性的数据作为训练样本。在预训练完毕后，挑选上述数据中未用作样本的数据作为BP网络的验证数据，如果未达到精度要求则重复预训练过程。
表中所示为对预训练出来的BP网络进行测试的结果。
表 BP网络测试结果
输入 26 28 30
期望输出 22 23 26
神经网络输出 22.65 24.16 25.73
系统工作的时候，BP网络首先利用初始权值对输入数据进行运算，以判断是否达到预定的精度。因为这些输入数据是代表轴承具体特性的，如果BP网络达到预定精度则说明该BP网络与轴承的具体情况是一致的，不对权值进行修改；如果没有达到，则说明该BP网络与轴承具体情况还不是很一致，必须用BP算法对权值进行反复学习，直至与现场的具体情况趋于一致，真正代表该机器的具体情况。修正后的权值保存下来作为下一次BP网络运算的基础。
修正SPM方法评定曲线，根据BP网络的运算结果和轴承更换管理程序传递过来的更换评价，即现场轴承的具体特点和上次轴承更换的及时程度来进行。修正之后的评定曲线可用于测量监控系统，以修正和弥补工业现场复杂的工况条件对于监测方法的影响。
2 工业现场应用实例
SPM方法评价滚动轴承运行状态的自修正系数模块，装载于南京扬子石化公司塑料厂PP造粒机的轴承在线监测系统的分析软件中，在工业现场运行一年多来，根据现场实测的数据和现场操作人员多年积累的经验，用BP神经网络对原来SPM轴承故障的评价曲线作了修正，使之基本上符合这台PP造粒机轴承运行的实际情况。该造粒机上的一号轴承是一个外径360mm，内径200mm，工作转速为1480 r/min的单列向心球轴承。按SPM方法的经验曲线，当低频值为86dB时，说明轴承已有损伤，应引起重视，但实际现场工作人员数次在检修中发现，达到上述数值时，一号轴承已经严重损坏，已无法恢复工作，这充分说明SPM方法的经验曲线与具体机器对象的特性之间存在着一定的差异。据此，我们用BP神经网络自修正系数软件，对SPM方法的经验曲线进行了修正，预训练BP网络时初始数据使用现场操作人员的经验数据，即一号轴承在低频冲击值dBm为46dB时需要引起重视，此时的高频值dBc由BP网络计算得出，这样经修正后的高、低频值来作为一号轴承的评价标准。对不同的轴承逐一进行预学习修正以后，每个轴承都有相应的评价运动状态的标准。现场使用一年多来，与以前相比，轴承故障引起停机的事故明显减少，保证了造粒机的长周期安全运行。实践证明，对SPM方法的评价曲线修正后的评价数据是符合PP造粒机的实际情况，是非常合适的。
3 结论
本文针对工业现场极其复杂的工况条件对机器在线监测诊断系统的影响，具体就SPM方法对滚动轴承的监测，利用近年来发展起来的新兴人工神经网络科学，尝试构建基于BP神经网络的自修正系数模块。该系统经过一段时间的现场学习后，将能代表现场工况条件和现场对象机器的具体特点，自适应产生代表现场对象机器具体特点的修正系数，修正SPM方法评定轴承状态的经验曲线，以弥补现场复杂的工况条件对SPM监测方法的影响。经本系统在中国扬子石化公司的实际运行，证明系统的构建是成功和可靠的。(end)
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(12/4/2004) |
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