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深溝球軸承振動的灰自助評估

2015-07-26 01:27盧陽時保吉郭浩李澤強(qiáng)
軸承 2015年1期
關(guān)鍵詞:深溝特征參數(shù)時刻

盧陽,時保吉,郭浩,李澤強(qiáng)

(1.洛陽軸研科技股份有限公司,河南 洛陽 471039;2.新鄉(xiāng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453006)

軸承振動與其噪聲密切相關(guān)[1],長期以來一直受到相關(guān)領(lǐng)域的廣泛重視。文獻(xiàn)[2]介紹了一種基于滾動軸承缺陷探測的有限元振動分析方法。文獻(xiàn)[3]研究了高速轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)振動分析模型。文獻(xiàn)[4]建議進(jìn)行振動監(jiān)測與分析實(shí)例研究。但目前的研究大多未涉及乏信息領(lǐng)域,然而關(guān)于乏信息參數(shù)估計(jì)方面的問題越來越受到關(guān)注與重視,成為近年來系統(tǒng)科學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題與前沿課題之一。

研究表明,軸承振動性能的趨勢變化不明顯,屬于趨勢規(guī)律與概率分布都未知的乏信息系統(tǒng)。下文基于乏信息中的灰自助融合與灰預(yù)測理論,建立深溝球軸承振動特征參數(shù)的動態(tài)灰自助頻率函數(shù),并對振動特征參數(shù)進(jìn)行灰自助評估,從而為軸承振動性能的非線性動力學(xué)特性演變奠定理論基礎(chǔ)。

1 乏信息動態(tài)評估模型

利用乏信息系統(tǒng)理論,結(jié)合自助法,利用灰自助融合和灰預(yù)測構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,并對深溝球軸承振動參數(shù)進(jìn)行動態(tài)不確定度分析,以實(shí)現(xiàn)對深溝球軸承振動特征參數(shù)進(jìn)行灰自助評估。

1.1 初步處理

假設(shè)深溝球軸承振動性能試驗(yàn)總共進(jìn)行了R天,令Xr表示第r天所采集到的需要處理的振動試驗(yàn)數(shù)據(jù),其中r=1,2,3,…,R,所以第r天進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)為

Xr=(xr(1),xr(2),…,xr(t),…,xr(N)),

(1)

式中:xr(t)為第r天t時刻的振動試驗(yàn)數(shù)據(jù);N為第r天需要進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)個數(shù)。

1.2 灰自助融合

從Xr中取與t時刻緊鄰的前h個數(shù)據(jù)(含時刻t的數(shù)據(jù)),構(gòu)成t時刻的滾動融合子序列向量為

Xrt={xrt(u)},u=t-h+1,t-h+

2,…,t;t≥h,

(2)

式中:u為時刻;h為與t時刻緊鄰的前h個數(shù)據(jù)(含t時刻的數(shù)據(jù)),即滾動因子。

滾動融合評估的含義是用t時刻前的Xrt評估時刻t的振動屬性狀態(tài)。在t時刻,從Xrt中等概率可放回的隨機(jī)抽取1個數(shù)據(jù),抽取h次,獲得一個自助樣本,含h個數(shù)據(jù)。連續(xù)重復(fù)抽取B1次,得到B1個自助再抽樣樣本,用向量表示為

YrtBootstrap=(Yrt1,Yrt2,…,Yrtb,…,YrtB1),

(3)

式中:Yrtb為第b個自助樣本。且有

Yrtb={yrtb(u)};b=1,2,…,B1,

(4)

式中:yrtb(u)為Yrtb中第u個自助再抽樣數(shù)據(jù)。

由灰預(yù)測GM(1,1),設(shè)Yrtb的一次累加生成序列向量為

(5)

再設(shè)均值生成序列向量為

Zrtb={zrtb(u)}={0.5xrtb(u)+0.5xrtb(u-

1)},u=t-h+2,t-h+3,…,t,

(6)

在初始條件xrtb(t-h+1)=yrtb(t-h+1)下,問題的最小二乘法為

e-crtb1j+crtb2/crtb1,j=t-1,t,

(7)

(crtb1,crtb2)T=(DTD)-1DTYrtbT,

u=t-h+2,t-h+3,…,t-1,t,

(8)

D=(-Zrtb,I)T,

(9)

I=(1,1,…,1)。

(10)

時刻ω=t+1的預(yù)測值可以表示為

(11)

其中B1個數(shù)據(jù)構(gòu)成的序列向量為

(12)

Frtω=Fω(xrt),

(13)

式中:Frtω為灰自助頻率函數(shù)。

2 振動特征參數(shù)的乏信息過程動態(tài)評估分析

設(shè)顯著性水平為α∈ [0,1] ,則置信水平為

P=(1-α)×100%。

(14)

在時刻t,置信水平P下,振動屬性參數(shù)真值的估計(jì)區(qū)間為

[XrtL,XrtU]=[XrtL(ω),XrtU(ω)]=

(15)

XrtL為估計(jì)區(qū)間下邊界值;XrtU為估計(jì)區(qū)間上邊界值。

參數(shù)指標(biāo)XrtL和XrtU用來描述振動屬性參數(shù)在時刻t瞬態(tài)波動的極小值和極大值。

定義ω時刻振動屬性參數(shù)的動態(tài)不確定度為

Urt=Urt(ω)=XrtU-XrtL,

(16)

式中:Urt為在置信水平P下估計(jì)的不確定度,即動態(tài)不確定度。

動態(tài)不確定度隨時間序列變化,具有時間過程與動態(tài)的變化特性,其不同于以往的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法研究靜態(tài)不確定度。文中雖然使用頻數(shù)的概念,但實(shí)際并未涉及原始振動數(shù)據(jù)序列Xr的概率分布問題。這表明灰自助GBM(1,1)不依賴任何概率分布。

由 [XrtL,XrtU]和Urt的定義可得,在ω時刻,置信水平P越大,則Urt越大。若P=100%,則Urt可以得到最大值。但必須考慮一個問題,即Urt越大,[XrtL,XrtU]越偏離真值,進(jìn)而估計(jì)結(jié)果就越失真。因此,給出一個條件

Urmean=Urmean(h,B1,P)=

(17)

式中:Urmean為平均不確定度。Urmean是一個統(tǒng)計(jì)量,可以作為振動屬性參數(shù)隨機(jī)波動狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)評價標(biāo)準(zhǔn)。Urmean越小,振動屬性參數(shù)的波動范圍越小,估計(jì)真值就越穩(wěn)定,故必須結(jié)合具體的研究對象合理選擇h,B1和P這3個參數(shù)。

3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

文中引用的深溝球軸承振動加速度的試驗(yàn)數(shù)據(jù)(m/s2)來源于某研究所。某型號深溝球軸承在軸向載荷Fa=50 N,轉(zhuǎn)速n=1 000 r/min下連續(xù)運(yùn)行46 d。

對振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行按天分段處理,選取每天前100個數(shù)據(jù)(N=100)用于分析,整個試驗(yàn)過程將有1 000個(R=10)原始振動數(shù)據(jù)。深溝球軸承振動試驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)序列如圖1所示。

圖1 深溝球軸承振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)

從軸承振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),在整個試驗(yàn)過程中,振動性能具有強(qiáng)烈的波動和趨勢變化,屬于概率分布及趨勢規(guī)律均未知的乏信息系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)對深溝球軸承振動性能的灰自助評估,利用灰自助評估模型對軸承振動試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。

參數(shù)h的選擇很重要,h太大,評估時將包含過多的舊信息,影響評估的可靠度,并且降低評估速度,占用過多的計(jì)算機(jī)內(nèi)存,不利于在線評估和控制;h太小,不利于自助再抽樣,也直接影響評估的可靠度?;疑到y(tǒng)理論的灰預(yù)測GM(1,1)模型要求h的最小值為3,灰自助法中取h=4~8,此處選取h=4。

設(shè)顯著性水平α=0.05,置信水平P=1-α=0.95,選取B1=1 000。當(dāng)1≤r≤10,4≤t≤100時,利用深溝球軸承振動性能的灰自助評估模型,分別計(jì)算振動屬性參數(shù)真值的估計(jì)區(qū)間[XrtL,XrtU],計(jì)算動態(tài)不確定度Urt,分別繪制第1天和第2天的原始振動數(shù)據(jù)與估計(jì)區(qū)間 [XrtL,XrtU]的包絡(luò)圖和Urt隨t時刻的變化圖,如圖2、圖3所示。

由圖2、圖3可知,深溝球軸承的振動數(shù)據(jù)被完美地包絡(luò)在估計(jì)區(qū)間 [XrtL,XrtU]之中,動態(tài)不確定度可以準(zhǔn)確描述深溝球軸承基于振動時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)波動狀況,平均不確定度可以定量而準(zhǔn)確地描述深溝球軸承基于振動時間段的數(shù)據(jù)波動及離散狀況。平均不確定度越小,表明振動數(shù)據(jù)在當(dāng)前時間段離散程度越小,穩(wěn)定性越好;平均不確定度越大,表明振動數(shù)據(jù)在當(dāng)前時間段離散程度越大,穩(wěn)定性越差。

圖2 第1天軸承振動數(shù)據(jù)動態(tài)不確定度變化圖

圖3 第2天軸承振動數(shù)據(jù)動態(tài)不確定度變化圖

計(jì)算深溝球軸承每天振動數(shù)據(jù)的平均不確定度Urmean,繪制Urmean隨測量天數(shù)的變化圖,如圖4所示。

圖4 軸承振動平均不確定度變化圖

由圖可知,試驗(yàn)中深溝球軸承第1天、第6天和第10天振動數(shù)據(jù)的平均不確定度較大,表明軸承振動處于非平穩(wěn)狀態(tài)。

4 結(jié)論

基于乏信息中的灰自助融合與灰預(yù)測理論,建立深溝球軸承振動特征參數(shù)的動態(tài)灰自助頻率函數(shù),并以此函數(shù)為基礎(chǔ),對深溝球軸承振動特征參數(shù)進(jìn)行了灰自助評估,結(jié)果表明:

(1)基于振動時間點(diǎn)的動態(tài)不確定度可以準(zhǔn)確地描述深溝球軸承基于振動時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)波動狀況。

(2)基于振動時間段的平均不確定度可以定量而準(zhǔn)確地描述軸承基于振動時間段的數(shù)據(jù)波動及離散狀況,且試驗(yàn)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果非常接近,滿足工程要求。

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