关键词:
深沟球轴承
轴承磨损
剩余寿命预测
深度学习
摘要:
滚动轴承作为当代关键零部件之一,支撑滚动体旋转,减少其摩擦系数,确保回转精度,其运行状态关系到整体机械结构的运行稳定性,安全性,乃至企业生产安全与经济效益,滚动轴承的磨损是影响滚动轴承运行状态最主要原因之一,为确保滚动轴承乃至机械设备正常运行,对轴承进行寿命预测是一种有效的方法。本文以深沟球轴承为研究对象,旨在进一步研究轴承在运行过程中的磨损情况以及磨损机理状态,通过理论分析、仿真模拟、轴承加速寿命试验,提出了一种新型的轴承磨损量计算方法,并采用深度学习算法分析轴承数据,预测轴承剩余寿命,主要工作包括:
(1)考虑网格大小对仿真结果分析的影响,进行网格收敛性分析,建立不同网格大小的滚动轴承数值分析模型,在赫兹接触理论的基础上,通过计算滚动轴承接触应力、接触面尺寸和弹性趋近量的公式,计算出在相同边界条件下,滚动轴承其接触应力、接触面尺寸理论值,并通过对不同网格大小的滚动轴承数值分析模型进行仿真,选择合适的网格大小,以便进行后续研究。
(2)在选择合适网格大小情况下,建立深沟球轴承有限元模型,通过分析深沟球轴承静力学模型和运动学模型以及基于修正的archard磨损模型,与有限元数值仿真相结合以及基于已有的磨损试验确定的磨损系数,推导得到适用于滚动轴承的磨损深度计算模型。
(3)在确保与上述仿真边界条件一致情况下,通过轴承故障预测综合试验台进行深沟球轴承加速寿命试验,测量得到其不同运行时间的磨损量及其振动信号,并通过轴承内,外径检查仪以及轴承游隙测量仪对已试验轴承进行轴承间隙测量,确定轴承加速寿命试验中轴承磨损结果,通过对比材料、几何形状、加载条件和边界条件等参数,对比有限元仿真结果和实际实验结果,以验证有限元仿真的准确性。
(4)为得到深沟球轴承应力场以及轴承动态特性,对深沟球轴承构建了偏载仿真分析模型、长度比仿真分析模型,进行多体动力学仿真分析。最后基于磨损深度计算模型与静力学模型和运动学,研究了干摩擦下径向荷载、装配过盈量、转速以及长度比对轴承磨损深度的影响。
(5)基于深沟球轴承振动信号短时非线性的变化特点,对比了经验模态分解与变分模态分解的优缺点,采用变分模态分解所得的模态分量,进行后续轴承寿命预测。鉴于VMD分解、LSTM模型以及Attention模型的优点,提出了一种基于VMD-LSTM-Attention的滚动轴承寿命预测方法,即提取轴承振动信号特征,再通过深度学习模型进行训练,预测得出轴承健康度指标,再对健康度指标进行数据多项式拟合,最终得到轴承剩余寿命,并利用MATLAB编写基于VMD-LSTM-Attention的滚动轴承寿命预测系统,为基于深度学习的轴承寿命预测提供了方便快捷,并且提供了一款操作简单,运行稳定的软件。